Modelos em tempo de execução para redes definidas por software auto-adaptáveis
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Tese |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41498 |
Resumo: | O surgimento do paradigma de Redes Definidas por Software (SDN) permitiu diver- sas possibilidades de inovação no desenvolvimento e gerenciamento de redes. Entretanto, estas possibilidades não vieram, necessariamente, acompanhadas de facilidades para de- senvolvedores e operadores de rede. Atividades como a criação de aplicações e o próprio gerenciamento destas redes muitas vezes envolve um baixo nível de abstração e um alto grau de complexidade e incerteza para os envolvidos. Linguagens de programação, al- goritmos de roteamento e posicionamento de controlador são exemplos de categorias de propostas que visam contornar os problemas atuais das redes SDN. Entretanto, a litera- tura ainda não conta com uma solução que possa integrar os diversos avanços e o alto potencial de abstração e aplicação de inteligência artificial na área de SDN. Neste cenário, este trabalho (1) evolui uma técnica anterior para modelagem de aplicações de rede e (2) propõe um framework chamado MOSES que se baseia no conceito de Modelos em Tempo de Execução para prover gerenciamento autonômico em SDN. Seguindo conceitos da En- genharia de Software Baseada em Modelos, e arquiteturas de referência como MAPE-K e GANA, o MOSES é baseado em três pilares: i) a camada modelo de rede que permite a modelagem da rede desejável; ii) a camada de adaptabilidade, que realiza – através de algoritmos de Aprendizagem por Reforço Profunda – as mudanças necessárias na rede para atingir a lógica e comportamento definidos pelo modelo alvo; e iii) camada de rede composta pelas sub-camadas da arquitetura SDN. Além destas camadas, MOSES prevê a integração de blocos funcionais intermediários para a realização de tarefas como a geração de código, a reflexão do estado da rede na camada modelo de rede, e a análise das ações de rede a serem tomadas visando alcançar os objetivos modelados. Tal integração visa resolver os seguintes problemas: i) baixo nível de abstração no gerenciamento e desen- volvimento de SDN; e ii) complexidade ao lidar com infraestruturas heterogêneas. Para avaliar o MOSES, os blocos da arquitetura proposta foram implementados e verificados de acordo com a viabilidade em cenários de uso, visando identificar seus benefícios, utili- zando a ferramenta Mininet para realizar simulações. Nos experimentos realizados, foram utilizadas topologias reais e simuladas interagindo com modelos de aplicações de balance- amento de carga, monitoramento e QoS. Os resultados mostram que os blocos funcionais do MOSES permitem: i) a validação semântica de aplicações SDN, ii) o aumento do nível de abstração e compatibilidade (este último a um custo de 15% de sobrecarga); e iii) a garantia dos níveis de QoS fazendo uso unicamente de algoritmos de aprendizagem de má- quina e modelos ao invés de técnicas tradicionais de enfileiramento, os quais melhoraram taxas de atraso em até 22% quando comparados com implementações padrões. |
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LOPES, Felipe Alencarhttp://lattes.cnpq.br/6490167896355223http://lattes.cnpq.br/8598484164048317FERNANDES, Stênio Flávio de Lacerda2021-10-29T18:26:28Z2021-10-29T18:26:28Z2020-03-05LOPES, Felipe Alencar. Modelos em tempo de execução para redes definidas por software auto- adaptáveis. 2020. Tese (Doutorado Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41498O surgimento do paradigma de Redes Definidas por Software (SDN) permitiu diver- sas possibilidades de inovação no desenvolvimento e gerenciamento de redes. Entretanto, estas possibilidades não vieram, necessariamente, acompanhadas de facilidades para de- senvolvedores e operadores de rede. Atividades como a criação de aplicações e o próprio gerenciamento destas redes muitas vezes envolve um baixo nível de abstração e um alto grau de complexidade e incerteza para os envolvidos. Linguagens de programação, al- goritmos de roteamento e posicionamento de controlador são exemplos de categorias de propostas que visam contornar os problemas atuais das redes SDN. Entretanto, a litera- tura ainda não conta com uma solução que possa integrar os diversos avanços e o alto potencial de abstração e aplicação de inteligência artificial na área de SDN. Neste cenário, este trabalho (1) evolui uma técnica anterior para modelagem de aplicações de rede e (2) propõe um framework chamado MOSES que se baseia no conceito de Modelos em Tempo de Execução para prover gerenciamento autonômico em SDN. Seguindo conceitos da En- genharia de Software Baseada em Modelos, e arquiteturas de referência como MAPE-K e GANA, o MOSES é baseado em três pilares: i) a camada modelo de rede que permite a modelagem da rede desejável; ii) a camada de adaptabilidade, que realiza – através de algoritmos de Aprendizagem por Reforço Profunda – as mudanças necessárias na rede para atingir a lógica e comportamento definidos pelo modelo alvo; e iii) camada de rede composta pelas sub-camadas da arquitetura SDN. Além destas camadas, MOSES prevê a integração de blocos funcionais intermediários para a realização de tarefas como a geração de código, a reflexão do estado da rede na camada modelo de rede, e a análise das ações de rede a serem tomadas visando alcançar os objetivos modelados. Tal integração visa resolver os seguintes problemas: i) baixo nível de abstração no gerenciamento e desen- volvimento de SDN; e ii) complexidade ao lidar com infraestruturas heterogêneas. Para avaliar o MOSES, os blocos da arquitetura proposta foram implementados e verificados de acordo com a viabilidade em cenários de uso, visando identificar seus benefícios, utili- zando a ferramenta Mininet para realizar simulações. Nos experimentos realizados, foram utilizadas topologias reais e simuladas interagindo com modelos de aplicações de balance- amento de carga, monitoramento e QoS. Os resultados mostram que os blocos funcionais do MOSES permitem: i) a validação semântica de aplicações SDN, ii) o aumento do nível de abstração e compatibilidade (este último a um custo de 15% de sobrecarga); e iii) a garantia dos níveis de QoS fazendo uso unicamente de algoritmos de aprendizagem de má- quina e modelos ao invés de técnicas tradicionais de enfileiramento, os quais melhoraram taxas de atraso em até 22% quando comparados com implementações padrões.FACEPEThe emergence of the Software-Defined Networks (SDN) paradigm enabled several possibilities for innovation in the development and management of networks. However, these possibilities were not necessarily accompanied by facilities for developers and net- work operators. Activities such as the creation of applications and the actual management of these networks often involve a low level of abstraction, and a high degree of complexity and uncertainty for those involved. Programming languages, routing algorithms, controller placement techniques, and mechanisms to ensure Quality of Service (QoS) are examples of proposals categories that aim to address the current problems of SDN networks. However, although there are several approaches to overcome these problems, the literature does not yet have a solution that can integrate the several advances and the high potential of ab- straction and computational intelligence involved in the SDN area. In this scenario, to soften the problems involved mainly in the development and management activities of SDN, this work improves a previous approach on modeling Software-Defined Networking (SDN) applications and proposes a framework called MOSES that is based on autonomic runtime models to provide autonomic management in SDN. Guided by concepts of Model- Driven Engineering, and following reference architectures such as MAPE-K and GANA, MOSES is based on three pillars: i) a network model layer that allows a target network model; ii) an adaptability layer, which makes necessary changes in the network to ob- tain logic and behavior defined at the model; and iii) a network layer reflecting the SDN architecture. In addition to this layering, MOSES provides the integration of intermedi- ary functional blocks to perform tasks, such as code generation, reflection of the network state on the network model layer, and a formal analysis of modeled logic. To validate this architecture, we started building a prototype of the MOSES framework and applied it to modeling SDN applications and scenarios to identify its benefits. We used the Mininet tool to perform simulations. In the experiments carried out so far, we modeled real topologies interacting with application models of load balancing, monitoring and QoS. The prelim- inary results show that the functional blocks of MOSES enable: i) a semantic validation of SDN applications, ii) the increase of abstraction level and compatibility (the latter at the cost of 15% of overhead); and iii) a guarantee of QoS levels using only algorithms rather than traditional queuing techniques, which improved delay rates by up to 22% when compared to standard implementations.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessRedes de Computadores e Sistemas DistribuídosModelos em tempo de execuçãoRedes definidas por softwareGerenciamento autonômicoModelos em tempo de execução para redes definidas por software auto-adaptáveisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALTESE Felipe Alencar Lopes.pdfTESE Felipe Alencar Lopes.pdfapplication/pdf9398067https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41498/1/TESE%20Felipe%20Alencar%20Lopes.pdff8288b1f04382b004a6162f38633f0d3MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41498/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81908https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41498/3/license.txtc59d330e2c454f71974f5866a0e8a96aMD53TEXTTESE Felipe Alencar Lopes.pdf.txtTESE Felipe Alencar Lopes.pdf.txtExtracted texttext/plain344896https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41498/4/TESE%20Felipe%20Alencar%20Lopes.pdf.txt98d9be1c506fa49474012c19827cf662MD54THUMBNAILTESE Felipe Alencar Lopes.pdf.jpgTESE Felipe Alencar Lopes.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1189https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/41498/5/TESE%20Felipe%20Alencar%20Lopes.pdf.jpgbb544a386526de42dd8d9332380f12c8MD55123456789/414982021-10-30 02:10:09.216oai:repositorio.ufpe.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212021-10-30T05:10:09Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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O surgimento do paradigma de Redes Definidas por Software (SDN) permitiu diver- sas possibilidades de inovação no desenvolvimento e gerenciamento de redes. Entretanto, estas possibilidades não vieram, necessariamente, acompanhadas de facilidades para de- senvolvedores e operadores de rede. Atividades como a criação de aplicações e o próprio gerenciamento destas redes muitas vezes envolve um baixo nível de abstração e um alto grau de complexidade e incerteza para os envolvidos. Linguagens de programação, al- goritmos de roteamento e posicionamento de controlador são exemplos de categorias de propostas que visam contornar os problemas atuais das redes SDN. Entretanto, a litera- tura ainda não conta com uma solução que possa integrar os diversos avanços e o alto potencial de abstração e aplicação de inteligência artificial na área de SDN. Neste cenário, este trabalho (1) evolui uma técnica anterior para modelagem de aplicações de rede e (2) propõe um framework chamado MOSES que se baseia no conceito de Modelos em Tempo de Execução para prover gerenciamento autonômico em SDN. Seguindo conceitos da En- genharia de Software Baseada em Modelos, e arquiteturas de referência como MAPE-K e GANA, o MOSES é baseado em três pilares: i) a camada modelo de rede que permite a modelagem da rede desejável; ii) a camada de adaptabilidade, que realiza – através de algoritmos de Aprendizagem por Reforço Profunda – as mudanças necessárias na rede para atingir a lógica e comportamento definidos pelo modelo alvo; e iii) camada de rede composta pelas sub-camadas da arquitetura SDN. Além destas camadas, MOSES prevê a integração de blocos funcionais intermediários para a realização de tarefas como a geração de código, a reflexão do estado da rede na camada modelo de rede, e a análise das ações de rede a serem tomadas visando alcançar os objetivos modelados. Tal integração visa resolver os seguintes problemas: i) baixo nível de abstração no gerenciamento e desen- volvimento de SDN; e ii) complexidade ao lidar com infraestruturas heterogêneas. Para avaliar o MOSES, os blocos da arquitetura proposta foram implementados e verificados de acordo com a viabilidade em cenários de uso, visando identificar seus benefícios, utili- zando a ferramenta Mininet para realizar simulações. Nos experimentos realizados, foram utilizadas topologias reais e simuladas interagindo com modelos de aplicações de balance- amento de carga, monitoramento e QoS. Os resultados mostram que os blocos funcionais do MOSES permitem: i) a validação semântica de aplicações SDN, ii) o aumento do nível de abstração e compatibilidade (este último a um custo de 15% de sobrecarga); e iii) a garantia dos níveis de QoS fazendo uso unicamente de algoritmos de aprendizagem de má- quina e modelos ao invés de técnicas tradicionais de enfileiramento, os quais melhoraram taxas de atraso em até 22% quando comparados com implementações padrões. |
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