tuzsutТруды учебных заведений связиProceedings of Telecommunication Universities1813-324X2712-8830СПбГУТ10.31854/1813-324X-2023-9-2-81-93tuzsut-465Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, ФОТОНИКА, ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И СВЯЗЬELECTRONICS, PHOTONICS, INSTRUMENTATION AND COMMUNICATIONSИнтегральное решение проблемы размещения контроллеров и балансировки нагрузкиController Location and Load Balancing Integrated Solutionhttps://orcid.org/0000-0003-0213-8145МутханнаА. С. А.MuthannaA.

кандидат технических наук, доцент кафедры сети связи и передачи данных

Санкт-Петербург, 193232, Российская Федерация

St. Petersburg, 193232, Russian Federation

muthanna.asa@sut.ruСанкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. М.А. Бонч-БруевичаРоссияThe Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of TelecommunicationsRussian Federation202330052023928193Copyright © Мутханна А.С., 20232023Мутханна А.С.Muthanna A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/465

Наиболее эффективным методом построения ядра сетей связи пятого и последующих поколений в настоящее время представляется использование мультиконтроллерных программно-конфигурируемых сетей SDN. Поскольку создание ядра сети влечет за собой достаточно большие затраты при планировании сетей связи пятого и последующих поколений, одно из приоритетных мест в исследованиях такой проблемы занимают вопросы оптимизации построения ядра сети. К настоящему времени существует целый ряд алгоритмов для размещения контроллеров в мультиконтроллерных сетях, основанных на метаэвристических методах вследствие сложности решаемых задач и алгоритмов балансировки нагрузки, позволяющих обеспечить наилучшее использование их ресурсов. Однако интегрального решения проблемы размещения контроллеров и балансировки нагрузки пока найдено не было. Именно решению такой проблемы и посвящена настоящая статья. С целью достижения поставленной цели в работе предложено совместно использовать кластеризацию сети и метаэвристический хаотический алгоритм «роя сальп», хорошо зарекомендовавший себя в предыдущих исследованиях по проблемам построения мультиконтроллерных сетей. С учетом интегрального решения проблемы размещения контроллеров на базе кластеризации мультиконтроллерной сети и балансировки нагрузки алгоритм «роя сальп» в статье модифицирован. Анализ эффективности предложенного решения проведен путем сравнения результатов моделирования как с широко известными метаэвристическими алгоритмами «роя частиц» (PSO) и «серого волка» (GWO), так и с предыдущей версией хаотического алгоритма «роя сальп» (CSSA).

The usage of multi-controller SDNs is currently the most efficient approach for constructing the core of communication networks of the fifth and following generations. One of the top priorities in the study of this topic is occupied by the optimisation of the network core construction since it involves relatively high expenses when developing communication networks of the fifth and future generations. Due to the complexity of the problems being tackled, there are currently a number of load balancing algorithms and algorithms for arranging controllers in multicontroller networks that are based on meta-heuristic methods. These algorithms allow for the optimum possible utilisation of controller resources in such networks. However, a comprehensive solution to the load balancing and controller placement issues has yet to be discovered. The answer to such an issue is the focus of this article. The report suggests using network clustering in conjunction with the meta-heuristic chaotic salp swarm technique, which has  shown to be effective in prior research on the challenges of creating multi-controller networks, to accomplish this goal. The salp swarm algorithm in the paper is adjusted to take into account the integral solution to the problem of deploying controllers based on clustering of a multi-controller network and load balancing. By contrasting the simulation results with those from the well-known meta-heuristic particle swarm algorithms optimization and the grey wolf GWO, as well as the previous version of the chaotic salp swarm algorithm CSSA, the effectiveness of the proposed solution was evaluated.

сети связи пятого и последующих поколенийядро сетимультиконтроллербалансировка нагрузкиалгоритм «роя частиц» (PSO)алгоритм хаотического «роя сальп» (CSSA)алгоритм «серого волка» (GWO)кластеризация5G networkscore networkmulti-controllerload balancingchaotic salp swarm algorithmparticle swarm optimization algorithmsgrey wolf optimization algorithmsclusteringReferencesКучерявый А.Е., Маколкина М.А., Киричек Р.В. Тактильный интернет. Сети связи со сверхмалыми задержками // Электросвязь. 2016. № 1. С. 44‒46.Koucheryavy A.E., Makolkina M.A., Kirichek R.V. Tactile internet. ULTRA-Low Latency Networks. Electrosvyaz. 2016;1:44‒46. (in Russ.)Бородин А.С., Кучерявый А.Е. Сети связи пятого поколения как основа цифровой экономики //Электросвязь. 2017. № 5. С. 45‒49.Borodin A.S., Koucheryavy A.E. Fifth generation networks as a base to the digital economy. Electrosvyaz. 2017;5(45‒49).Кучерявый А.Е., Прокопьев А.В., Кучерявый Е.А. Самоорганизующиеся сети. СПб: Типография «Любавич», 2011. 312 с.Koucheryavy A.E., Prokopiev A.V., Koucheryavy Y.A. Self-Organizing Network. St. Petersburg: Lyubavich Printing House; 2011. 312 p. (in Russ.)Атея А.А., Мутханна А.С., Кучерявый А.Е. Интеллектуальное ядро для сетей связи 5G и тактильного интернета на базе программно-конфигурируемых сетей // Электросвязь. 2019. № 3. С. 34−40.Ateya A.A., Muthanna A.S., Koucheryavy A.E. Intelligent core network for 5g and tactile internet systems based on software defined networks. Electrosvyaz. 2019;3:34−40. (in Russ.)Heller B., Sherwood R., McKeown N. The controller placement problem // Proceedings of the Special Interest Group on Data Communication (SIGCOMM ’12, Helsinki, Finland, 13 August−17 August 2012). Special October issue ACM SIGCOMM Computer Communication Review. New York: ACM, 2012. Vol. 42. Iss. 4. PP. 473−478. DOI:10.1145/2377677.2377767Heller B., Sherwood R., McKeown N. The controller placement problem. Proceedings of the Special Interest Group on Data Communication, SIGCOMM ’12, 13 August−17 August 2012, Helsinki, Finland. Special October issue ACM SIGCOMM Computer Communication Review. New York: ACM; 2012;42(4):473−478. DOI:10.1145/2377677.2377767Yao G., Bi J., Li Y., Guo L. On the Capacitated Controller Placement Problem in Software Defined Networks // IEEE Communications Letters. 2014. Vol. 18. Iss. 8. PP. 1339–1342. DOI:10.1109/LCOMM.2014.2332341Yao G., Bi J., Li Y., Guo L. On the Capacitated Controller Placement Problem in Software Defined Networks. IEEE Communications Letters. 2014;18(8):1339–1342. DOI:10.1109/LCOMM.2014.2332341Dixit A., Hao F., Mukherjee S., Lakshmanet T.V., Kompella R. Towards an elastic distributed SDN controller // Proceedings of the Special Interest Group on Data Communication (SIGCOMM ’13, Hong Kong, China, 16 August 2013). Special October issue ACM SIGCOMM Computer Communication Review. New York: ACM, 2013. Vol. 43. Iss. 4. PP. 7−12. DOI: 10.1145/2534169.2491193Dixit A., Hao F., Mukherjee S., Lakshmanet T.V., Kompella R. Towards an elastic distributed SDN controller. Proceedings of the Special Interest Group on Data Communication, SIGCOMM ’13, 16 August 2013, Hong Kong, China. Special October issue ACM SIGCOMM Computer Communication Review. New York: ACM; 2013;43(4):7−12. DOI: 10.1145/2534169.2491193Ozsoy F.A., Pinar M.C. An exact algorithm for the capacitated vertex pcenter problem // Computers & Operations Research. 2006. Vol. 33. Iss. 5. PP. 1420–1436. DOI:10.1016/j.cor.2004.09.035Ozsoy F.A., Pinar M.C. An exact algorithm for the capacitated vertex pcenter problem. Computers & Operations Research. 2006;33(5):1420–1436. DOI:10.1016/j.cor.2004.09.035Sahoo K.S., Sarkar A, Mishra S.K., Sahoo B., Puthal D., Obaidat M.S., et al. Metaheuristic Solutions for Solving Controller Placement Problem in SDN-based WAN Architecture // Proceedings of the 14th International Joint Conference on e-Business and Telecommunications (ICETE 2017) and 8th International Conference on Data Communication Networking (DCNET), Madrid, Spain, 15‒23 July 2017. SciTePress Digital Library, 2017. PP. 15–23. DOI:10.5220/0006483200150023Sahoo K.S., Sarkar A, Mishra S.K., Sahoo B., Puthal D., Obaidat M.S., et al. Metaheuristic Solutions for Solving Controller Placement Problem in SDN-based WAN Architecture. Proceedings of the 14th International Joint Conference on e-Business and Telecommunications (ICETE 2017) and 8th International Conference on Data Communication Networking (DCNET), Madrid, Spain, 15‒23 July 2017. SciTePress Digital Library; 2017. p.15–23. DOI:10.5220/0006483200150023Rath H.K., Revoori V., Nadaf S.M., Simha A. Optimal controller placement in Software Defined Networks (SDN) using a non-zero-sum game // Proceedings of the International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (Sydney, Australia, 19 June 2014). IEEE, 2014. DOI:10.1109/WoWMoM.2014.6918987Rath H.K., Revoori V., Nadaf S.M., Simha A. Optimal controller placement in Software Defined Networks (SDN) using a non-zero-sum game. Proceedings of the International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks, 19 June 2014, Sydney, Australia. IEEE; 2014. DOI:10.1109/WoWMoM.2014.6918987Ksentini A., Bagaa M., Taleb T., Balasingham I. On using bargaining game for Optimal Placement of SDN controllers // Proceedings of the International Conference on Communications (ICC, Kuala Lumpur, Malaysia, 22‒27 May 2016). IEEE, 2016. DOI:10.1109/ICC.2016.7511136Ksentini A., Bagaa M., Taleb T., Balasingham I. On using bargaining game for Optimal Placement of SDN controllers. Proceedings of the International Conference on Communications, ICC, 22‒27 May 2016, Kuala Lumpur, Malaysia. IEEE; 2016. DOI:10.1109/ICC.2016.7511136Ateya A.A., Muthanna A., Vybornova A., Algarni A.D., Abuarqoub A., Koucheryavy Y., et al. Chaotic salp swarm algorithm for SDN multi-controller networks // Engineering Science and Technology, an International Journal. 2019. Vol. 22. Iss. 4. PP. 1001–1012. DOI:10.1016/j.jestch.2018.12.015Ateya A.A., Muthanna A., Vybornova A., Algarni A.D., Abuarqoub A., Koucheryavy Y., et al. Chaotic salp swarm algorithm for SDN multi-controller networks. Engineering Science and Technology, an International Journal. 2019;22(4):1001–1012. DOI:10.1016/j.jestch.2018.12.015Killi B.P., Rao S.V. Capacitated Next Controller Placement in Software Defined Networks // IEEE Transactions on Network and Service Management. 2017. Vol. 14. Iss. 3. PP. 514–527. DOI:10.1109/TNSM.2017.2720699Killi B.P., Rao S.V. Capacitated Next Controller Placement in Software Defined Networks. IEEE Transactions on Network and Service Management. 2017;14(3):514–527. DOI:10.1109/TNSM.2017.2720699Chen W, Chen C, Jiang X, Liu L. Multi-Controller Placement Towards SDN Based on Louvain Heuristic Algorithm // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 49486–49497. DOI:10.1109/ACCESS.2018.2867931Chen W, Chen C, Jiang X, Liu L. Multi-Controller Placement Towards SDN Based on Louvain Heuristic Algorithm. IEEE Access. 2018;6:49486–49497. DOI:10.1109/ACCESS.2018.2867931Wang G, Zhao Y, Huang J, Duan Q., Li J. A K-means-based network partition algorithm for controller placement in software defined network // Proceedings of the International Conference on Communications (ICC, Kuala Lumpur, Malaysia, 22‒27 May 2016). IEEE, 2016. DOI:10.1109/ICC.2016.7511441Wang G, Zhao Y, Huang J, Duan Q., Li J. A K-means-based network partition algorithm for controller placement in software defined network. Proceedings of the International Conference on Communications, ICC, 22‒27 May 2016, Kuala Lumpur, Malaysia. IEEE; 2016. DOI:10.1109/ICC.2016.7511441Kuang H., Qiu Y., Li R., Liu X. A Hierarchical K-Means Algorithm for Controller Placement in SDN-Based WAN Architecture // Proceedings of the 10th International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation (ICMTMA, Changsha, China, 10‒11 February 2018). IEEE, 2018. PP. 263–267. DOI:10.1109/ICMTMA.2018.00070Kuang H., Qiu Y., Li R., Liu X. A Hierarchical K-Means Algorithm for Controller Placement in SDN-Based WAN Architecture. Proceedings of the 10th International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation, ICMTMA, 10‒11 February 2018, Changsha, China. IEEE; 2018. p.263–267. DOI:10.1109/ICMTMA.2018.00070Hu Y., Wang W., Gong X., Que X., Cheng S. BalanceFlow: Controller load balancing for OpenFlow networks // Proceedings of the 2nd International Conference on Cloud Computing and Intelligent Systems (Hangzhou, China, 30 October 2012‒01 November 2012. IEEE, 2013. PP. 780‒785. DOI:10.1109/CCIS.2012.6664282Hu Y., Wang W., Gong X., Que X., Cheng S. BalanceFlow: Controller load balancing for OpenFlow networks. Proceedings of the 2nd International Conference on Cloud Computing and Intelligent Systems, 30 October 2012‒01 November 2012, Hangzhou, China. IEEE; 2013. p.780‒785. DOI:10.1109/CCIS.2012.6664282

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