Сравнительный анализ методов управления сетевыми ресурсами в сетях SDN
https://doi.org/10.31854/1813-324X-2022-8-1-73-83
Аннотация
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.
Ключевые слова
SDN,
QoS,
OpenFlow,
IBN,
балансировка нагрузки,
сравнительный анализ.
Список используемых источников
Об авторе
Ю. С. Дмитриева
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Россия
Россия
Дмитриева Юлия Сергеева – аспирант кафедры инфокоммуникационных систем
Санкт-Петербург, 193232
Список литературы
1. Measuring 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)
2. 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.2014.2371999
3. Панеш 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.
4. Баскаков А.Е., Волков А.С. Алгоритм управления ресурсами транспортной программно-конфигурируемой сети связи // Труды МАИ. 2020. № 115. С. 6. DOI:10.34759/trd-2020-115-06
5. Волков 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.
6. 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.2021.24.2.009
7. Данешманд 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-2021-9-5-14-25
8. Агеева А.Д., Бирюкова Н.В., Мошков В.В., Елагин В.С. Транспортные программно-конфигурируемые сети // Modern Science. 2019. № 12-4. С. 291‒301.
9. 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.
10. 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.
11. Елагин В.С. Динамическое управление нагрузкой в программно-конфигурируемых сетях // Труды учебных заведений связи. 2017. Т. 3. № 3. 60‒67.
12. 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.
13. 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:10.14357/08696527180110
14. Гузев 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:10.14357/08696527180111
15. Братченко 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-2019-3-27-47-56
16. Пашков В.Н Распределенная отказоустойчивая платформа управления для программно-конфигурируемых сетей // Моделирование и анализ информационных систем. 2019. Т. 26. № 1(79). С. 101‒121. DOI:10.18255/18181015-2019-1-101-121
17. Sufiev 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.2016.7806104
18. Sufiev H., Haddad Y., Barenboim L., Soler J. Dynamic SDN Controller Load Balancing // Future Internet. 2019. Vol. 11. Iss. 3. P. 75. DOI:10.3390/fi11030075
19. Aly 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.2019.8805922
20. Aly W.H.F. Generic Controller Adaptive Load Balancing (GCALB) for SDN Networks // Journal of Computer Networks and Communications. 2019. DOI:10.1155/2019/6808693
21. Bharanidharan 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/s11277-021-08886-2
22. Killi 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.2020.02.053
23. Shi 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.2020.06418
24. Eligar 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.2020.149
25. 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, New Delhi, India, 11‒13 March 2015). IEEE, 2015. PP. 2136‒2139.
26. 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.2019.2948222
27. Li 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_42
28. Soleimanzadeh 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.2018-0188
29. Babayigit B., Ulu B. Deep learning for load balancing of SDN-based data center networks // International Journal of Communication Systems. 2021. DOI:10.1002/dac.4760
30. Zhong 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.2017.11.012
31. Malavika 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.6854
32. Babbar 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-x
33. Hu 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.2018.8543099
34. Adekoya 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.2020.3028971
Рецензия
Для цитирования:
Дмитриева Ю.С. Сравнительный анализ методов управления сетевыми ресурсами в сетях SDN. Труды учебных заведений связи. 2022;8(1):73-83. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2022-8-1-73-83
For citation:
Dmitrieva J. Comparative Analysis of Network Resource Management Methods in SDN. Proceedings of Telecommunication Universities. 2022;8(1):73-83. (In Russ.) https://doi.org/10.31854/1813-324X-2022-8-1-73-83
Просмотров:
557
Послать статью по эл. почте 