tuzsutТруды учебных заведений связиProceedings of Telecommunication Universities1813-324X2712-8830СПбГУТ10.31854/1813-324X-2022-8-1-73-83tuzsut-284Research ArticleТРУДЫ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХYOUNG SCHOLARS RESEARCHСравнительный анализ методов управления сетевыми ресурсами в сетях SDNComparative Analysis of Network Resource Management Methods in SDNhttps://orcid.org/0000-0002-7736-7121ДмитриеваЮ. С.DmitrievaJ.

Дмитриева Юлия Сергеева – аспирант кафедры инфокоммуникационных систем 

Санкт-Петербург, 193232

St. Petersburg, 193232

dmitrieva_spbgut@bk.ruСанкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-БруевичаРоссияThe Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of TelecommunicationsRussian Federation202204032022817383Copyright © Дмитриева Ю.С., 20222022Дмитриева Ю.С.Dmitrieva J.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/284

Статья посвящена анализу методов управления сетевыми ресурсами в сетях SDN. В интересах этого выполнен обзор научных работ российских и зарубежных авторов для выявления применяемых в них решений, а также их достоинств и недостатков. Методы, освещенные в научных статьях, систематизированы по следующим критериям: год публикации, уровень применимости метода (физический, логический, сетевой), наличие математической модели, режим балансировки нагрузки относительно времени инцидента, решаемый круг задач, степень исследования (теоретическое, экспериментальное, практическое). На основании анализа результатов обзора сделан вывод о неудовлетворительности решений, а также о необходимости рассмотрения новой технологии IBN, охватывающей широкую область применения и работающей превентивно на всех уровнях SDN.

The article is devoted to the analysis of network resource management methods in the SDN network. In the interests of this, a review of the scientific works was carried out by Russian and foreign authors to identify the solutions used in them, as well as their advantages and disadvantages. The methods covered in scientific articles are systematized according to the following criteria: year of publication, level of applicability of the method (physical, logical, network), availability of a mathematical model, load balancing mode relative to the time of the incident, range of tasks to be solved, degree of research (theoretical, experimental, practical). Based on the analysis of the results of the review, it was concluded that the solutions were unsatisfactory, as well as the need to consider the new IBN technology, covering a wide range of applications and working preventively at all SDN levels.

SDNQoSOpenFlowIBNбалансировка нагрузкисравнительный анализ. Список используемых источниковSDNQoSOpenFlowIBNload balancingbenchmarkingReferencesMeasuring digital development. Facts and figures 2021: ITU. URL: https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Pages/facts/default.aspx (дата обращения 17.03.2022)ITU. Measuring digital development. Facts and figures 2021. URL: https://www.itu.int/en/ITUD/Statistics/Pages/facts/default.aspx [Accessed 17 March 2022]Kreutz D., Ramos F.M.V., Veríssimoet P.E., Rothenberg C.E., Azodolmolky S., Uhlig S. Software-Defined Networking: A Comprehensive Survey // Proceedings of the IEEE. 2015. Vol. 103. Iss. 1. PP. 14‒76. DOI:10.1109/JPROC.2014.2371999Kreutz D., Ramos F.M.V., Veríssimoet P.E., Rothenberg C.E., Azodolmolky S., Uhlig S. Software-Defined Networking: A Comprehensive Survey. Proceedings of the IEEE. 2015;103(1):14‒76. DOI:10.1109/JPROC.2014.2371999Панеш А.Х. Достоинства и недостатки программно-конфигурируемых компьютерных сетей // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. 2016. № 3(186). C. 109‒113.Panesh A.Kh. The Advantages and Disadvantages of Software-Defined Computer Networks. The Bulletin of Adyghe State University: Internet Scientific Journal. 2016;3(186):109‒113. (in Russ.)Баскаков А.Е., Волков А.С. Алгоритм управления ресурсами транспортной программно-конфигурируемой сети связи // Труды МАИ. 2020. № 115. С. 6. DOI:10.34759/trd-2020-115-06Baskakov A., Volkov A. Resources Managing Algorithm for Transport Software-Defined Communication Network. Trudy MAI. 2020;115:6. (in Russ.) DOI:10.34759/trd-2020-115-06Волков А.С., Баскаков А.Е., Бахтин А.А., Горелик А.В. Метод управления ресурсами транспортной ПКС // Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов. 2021. Т. 12. № 2. С. 4‒10.Volkov A.S., Baskakov A.E., Bakhtin A.A., Gorelik A.V. Transport SDN Resource Management Method. Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing. 2021;12(2):4‒10. (in Russ.)Рытов М.Ю., Калашников Р.Ю., Горелов А.А. Применение механизма многоуровневой справедливой очереди для снижения ущерба от атак отказа в обслуживании в программно-конфигурируемых сетях // Информация и безопасность. 2021. Т. 24. № 2. С. 253‒260. DOI:10.36622/VSTU.2021.24.2.009Rytov M.Y., Kalashnikov R.Y., Gorelov A.A. Application of Multi-Level Fair Queue Mechanism for Mitigating Denial-ofService Attacks on Software-Defined Networks. Informatsiia i bezopasnost. 2021;24(2):253‒260. (in Russ.) DOI:10.36622/VSTU.2021.24.2.009Данешманд Б.М. Анализ и оценка эффективности методов обеспечения качества обслуживания программноконфигурируемых сетей стандарта 5G/IMT-2020 // Russian Technological Journal. 2021. Т. 9. № 5. С. 14‒25. DOI:10.32362/2500-316X-2021-9-5-14-25Daneshmand B. Analysis and Evaluation of the Effectiveness of Methods for Ensuring the Quality of Service for SoftwareDefined Networks of the Standard 5G/IMT-2020. Russian Technological Journal. 2021;9(5):14‒25. (in Russ.) DOI:10.32362/2500-316X-2021-9-5-14-25Агеева А.Д., Бирюкова Н.В., Мошков В.В., Елагин В.С. Транспортные программно-конфигурируемые сети // Modern Science. 2019. № 12-4. С. 291‒301.Ageeva A.D., Biryukova N.V., Moshkov V.V., Elagin V.S. Transport Software Defined Networks. Modern Science. 2019; 12-4:291‒301. (in Russ.)Маньков В.А., Краснова И.А. Алгоритм динамической классификации потоков в мультисервисной SDN-сети // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2017. Т. 11. № 12. С. 37‒42.Mankov V.A., Krasnova I.A. Algorithm for dynamic classification of flows in a multiservice software defined network. IT-Comm. 2017;11(12):37‒42. (in Russ.)Ибрагимов Б., Керимов В. Об одном подходе к оценке ресурсов в мультисервисных сетях связи на базе единого инфокоммуникационного пространства // XV Ежегодная Международная научно-техническая конференция «ITТехнологии: развитие и приложения» (Владикавказ, Россия, 12–14 декабря 2018). Владикавказ: Северо-Кавказский горно-металлургический институт (Государственный технологический университет), 2018. С. 283‒293.Ibrahimov B., Kerimov V. About One Approach to the Assessment of Resources in Multiservice Communication Networks on the Basis of A Single Infocommunication Space. Proceedings of the XV Annual International Scientific and Technical Conference on IT Technologies: Development and Applications, 12–14 December 2018, Vladikavkaz, Russia. Vladikavkaz: North Caucasian Institute of Mining and Metallurgy Publ.; 2018. p.283‒293. (in Russ.)Елагин В.С. Динамическое управление нагрузкой в программно-конфигурируемых сетях // Труды учебных заведений связи. 2017. Т. 3. № 3. 60‒67.Elagin V. In Software-Defined Network. Proc. of Telecom. University. 2017;3(3):60‒67. (in Russ.)Амелянович А.В., Шпаков М.Н., Мутханна А.С., Буйневич М.В., Владыко А.Г. Централизованное управление потоками трафика в беспроводных локальных сетях на базе концепции SDN // Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов. 2017. Т. 8. № 2. С. 31‒35.Amelyanovich A.V., Shpakov M.N., Mutkhanna A.S., Buynevich M.V., Vladyko A.G. Centralized Control of Traffic Flows in Wireless Local Area Networks Based on the Concept of SDN. Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing. 2017;8(2):31‒35. (in Russ.)Гузев О.Ю., Чижов И.В. Балансировка нагрузки в защищенных сетях с использованием технологии SDN // Системы и средства информатики. 2018. Т. 28. № 1. С. 123–138. DOI:10.14357/08696527180110Guzev O.Yu., Chizhov I.V. SDN Load Balancing for Secure Networks. Systems and Means of Informatics. 2018;28(1): 123–138. DOI:10.14357/08696527180110Гузев О.Ю., Чижов И.В. SDN-балансировка нагрузки на криптографические маршрутизаторы при объединении центров обработки данных // Системы и средства информатики. 2018. Т. 28. № 1. С. 139–155. DOI:10.14357/08696527180111Guzev O.Yu., Chizhov I.V. SDN Load Balancing on L3-VPN Gateways in Data Centers Interconnection. Systems and Means of Informatics. 2018;28(1):139–155. DOI:10.14357/08696527180111Братченко Н.Ю., Мочалов В.П., Яковлев С.В. Разработка имитационной модели системы управления качеством инфокоммуникационных услуг сетей SDN // Современная наука и инновации. 2019. № 3(27). С. 44‒53. DOI:10.33236/2307-910X-2019-3-27-47-56Bratchenko N.Y., Mochalov V.P., Yakovlev S.V. The Development of Imitating Model of System of Quality Management of Information and Communication Services SDN. Sovremennaa nauka i innovacii. 2019;3(27):44‒53. DOI:10.33236/2307910X-2019-3-27-47-56Пашков В.Н Распределенная отказоустойчивая платформа управления для программно-конфигурируемых сетей // Моделирование и анализ информационных систем. 2019. Т. 26. № 1(79). С. 101‒121. DOI:10.18255/18181015-2019-1-101-121Pashkov V.N. Fault-Tolerance Distributed Control Plane for Software Defined Networks. Modeling and Analysis of Information Systems. 2019;26(1):101‒121. DOI:10.18255/1818-1015-2019-1-101-121Sufiev H., Haddad Y. A dynamic load balancing architecture for SDN // Proceedings of the International Conference on the Science of Electrical Engineering (ICSEE, Eilat, Israel, 16–18 November 2016). IEEE, 2016. DOI:10.1109/ICSEE.2016.7806104Sufiev H., Haddad Y. A dynamic load balancing architecture for SDN. Proceedings of the International Conference on the Science of Electrical Engineering, ICSEE, 16–18 November 2016, Eilat, Israel. IEEE; 2016. DOI:10.1109/ICSEE.2016.7806104Sufiev H., Haddad Y., Barenboim L., Soler J. Dynamic SDN Controller Load Balancing // Future Internet. 2019. Vol. 11. Iss. 3. P. 75. DOI:10.3390/fi11030075Sufiev H., Haddad Y., Barenboim L., Soler J. Dynamic SDN Controller Load Balancing. Future Internet. 2019;11(3):75. DOI:10.3390/fi11030075Aly W.H.F. Controller Adaptive Load Balancing for SDN Networks // Proceedings of the Eleventh International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN, Zagreb, Croatia, 2‒5 July 2019). IEEE, 2019. DOI:10.1109/ICUFN.2019.8805922Aly W.H.F. Controller Adaptive Load Balancing for SDN Networks. Proceedings of the Eleventh International Conference on Ubiquitous and Future Networks, ICUFN, 2‒5 July 2019, Zagreb, Croatia. IEEE; 2019. DOI:10.1109/ICUFN.2019. 8805922Aly W.H.F. Generic Controller Adaptive Load Balancing (GCALB) for SDN Networks // Journal of Computer Networks and Communications. 2019. DOI:10.1155/2019/6808693Aly W.H.F. Generic Controller Adaptive Load Balancing (GCALB) for SDN Networks. Journal of Computer Networks and Communications. 2019. DOI:10.1155/2019/6808693Bharanidharan C., Gandhi S.I., Devapriya R.D. An Enhanced Framework for Traffic Load Balancing and QoS Provisioning in SDN // Wireless Personal Communications. 2021. Vol. 121. PP. 3451–3472. DOI:10.1007/s11277-021-08886-2Bharanidharan C., Gandhi S.I., Devapriya R.D. An Enhanced Framework for Traffic Load Balancing and QoS Provisioning in SDN. Wireless Personal Communications. 2021;121:3451–3472. DOI:10.1007/s11277-021-08886-2Killi B.R., Rao S.V. Poly-stable matching based scalable controller placement with balancing constraints in SDN // Computer Communications. 2020. Vol. 154. PP. 82‒91. DOI:10.1016/j.comcom.2020.02.053Killi B.R., Rao S.V. Poly-stable matching based scalable controller placement with balancing constraints in SDN. Computer Communications. 2020;154:82‒91. DOI:10.1016/j.comcom.2020.02.053Shi X., Li Y., Xie H., Yang T., Zhang L., Liu P., et al. An OpenFlow-Based Load Balancing Strategy in SDN // CmcComputers Materials & Continua. 2020. Vol. 62. Iss. 1. PP. 385‒398. DOI:10.32604/cmc.2020.06418Shi X., Li Y., Xie H., Yang T., Zhang L., Liu P., et al. An OpenFlow-Based Load Balancing Strategy in SDN. Cmc-Computers Materials & Continua. 2020;62(1):385‒398. DOI:10.32604/cmc.2020.06418Eligar V., Lyer N., Nihal N.D., Hugar N.S., Kumar P.Y., Manjunath M.N. Load balancing using OpenDaylight SDN controller: Case study // International Research Journal on Advanced Science Hub. 2020. Vol. 2. Iss. 9. PP. 59‒64. DOI:10.47392/irjash.2020.149Eligar V., Lyer N., Nihal N.D., Hugar N.S., Kumar P.Y., Manjunath M.N. Load balancing using OpenDaylight SDN controller: Case study. International Research Journal on Advanced Science Hub. 2020;2(9):59‒64. DOI:10.47392/irjash.2020.149Kaur S., Kumar K., Singh J., Ghumman N.S. Round-robin based load balancing in Software Defined Networking // Proceedings of the 2nd International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom, New Delhi, India, 11‒13 March 2015). IEEE, 2015. PP. 2136‒2139.Kaur S., Kumar K., Singh J., Ghumman N.S. Round-robin based load balancing in Software Defined Networking. Proceedings of the 2nd International Conference on Computing for Sustainable Global Development, INDIACom, 11‒13 March 2015, New Delhi, India. IEEE; 2015. p.2136‒2139.Chaudhary R., Kumar N. LOADS: Load Optimization and Anomaly Detection Scheme for Software-Defined Networks // Transactions on Vehicular Technology. 2019. Vol. 68. Iss. 12. PP. 12329‒12344. DOI:10.1109/TVT.2019.2948222Chaudhary R., Kumar N. LOADS: Load Optimization and Anomaly Detection Scheme for Software-Defined Networks. Transactions on Vehicular Technology. 2019;68(12):12329‒12344. DOI:10.1109/TVT.2019.2948222Li G., Gao T., Zhang Z., Chen Y. Fuzzy Logic Load-Balancing Strategy Based on Software-Defined Networking // Proceedings of the 10th International Conference (WiCON 2017, Tianjin, China, 16‒17 December 2017). Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. Vol. 230. Cham: Springer, 2018. PP. 471–482. DOI:10.1007/978-3-319-90802-1_42Li G., Gao T., Zhang Z., Chen Y. Fuzzy Logic Load-Balancing Strategy Based on Software-Defined Networking. Proceedings of the 10th International Conference, WiCON 2017, 16‒17 December 2017, Tianjin, China. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. vol.230. Cham: Springer; 2018. p.471–482. DOI:10.1007/978-3-319-90802-1_42Soleimanzadeh K., Ahmadi M., Nassiri M. SD-WLB: An SDN-aided mechanism for web load balancing based on server statistics // ETRI Journal. 2019. DOI:10.4218/etrij.2018-0188Soleimanzadeh K., Ahmadi M., Nassiri M. SD-WLB: An SDN-aided mechanism for web load balancing based on server statistics. ETRI Journal. 2019. DOI:10.4218/etrij.2018-0188Babayigit B., Ulu B. Deep learning for load balancing of SDN-based data center networks // International Journal of Communication Systems. 2021. DOI:10.1002/dac.4760Babayigit B., Ulu B. Deep learning for load balancing of SDN-based data center networks. International Journal of Communication Systems. 2021. DOI:10.1002/dac.4760Zhong H., Fang Y., Cui J. Reprint of “LBBSRT: An efficient SDN load balancing scheme based on server response time” // Future Generation Computer Systems. 2017. Vol. 80. PP. 409‒416. DOI:10.1016/j.future.2017.11.012Zhong H., Fang Y., Cui J. Reprint of “LBBSRT: An efficient SDN load balancing scheme based on server response time”. Future Generation Computer Systems. 2017;80:409‒416. DOI:10.1016/j.future.2017.11.012Malavika R., Valarmathi M.L. Load Balancing Based on Closed Loop Control Theory (LBBCLCT): A Software Defined Networking (SDN) powered server load balancing system based on closed loop control theory // Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2022. DOI:10.1002/cpe.6854Malavika R., Valarmathi M.L. Load Balancing Based on Closed Loop Control Theory (LBBCLCT): A Software Defined Networking (SDN) powered server load balancing system based on closed loop control theory. Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2022. DOI:10.1002/cpe.6854Babbar H., Parthiban S., Radhakrishnan G., Rani S. A genetic load balancing algorithm to improve the QoS metrics for software de-fined networking for multimedia applications // Multimedia Tools and Applications. 2022. DOI:10.1007/s11042021-11467-xBabbar H., Parthiban S., Radhakrishnan G., Rani S. A genetic load balancing algorithm to improve the QoS metrics for software de-fined networking for multimedia applications. Multimedia Tools and Applications. 2022. DOI:10.1007/s11042021-11467-xHu T., Yi P., Zhang J., Lan J. Reliable and load balance-aware multi-controller deployment in SDN // China Communications. 2018. Vol. 15. Iss. 11. PP. 184‒198. DOI:10.1109/CC.2018.8543099Hu T., Yi P., Zhang J., Lan J. Reliable and load balance-aware multi-controller deployment in SDN. China Communications. 2018;15(11):184‒198. DOI:10.1109/CC.2018.8543099Adekoya O., Aneiba A., Patwary M. An Improved Switch Migration Decision Algorithm for SDN Load Balancing // Open Journal of the Communications Society. 2020. Vol. 1. PP. 1602–1613. DOI:10.1109/ojcoms.2020.3028971Adekoya O., Aneiba A., Patwary M. An Improved Switch Migration Decision Algorithm for SDN Load Balancing. Open Journal of the Communications Society. 2020;1:1602–1613. DOI:10.1109/ojcoms.2020.3028971

The authors declare that there are no conflicts of interest present.