Алгоритм управления ресурсами транспортной программно-конфигурируемой сети связи


DOI: 10.34759/trd-2020-115-06

Авторы

Баскаков А. Е. 1*, Волков А. С. 2**

1. Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники», площадь Шокина, 1, Москва, Зеленоград, 124498, Россия
2. Национальный исследовательский университет «МИЭТ», 124498, Москва, Зеленоград, пл. Шокина, д. 1

*e-mail: 79999924816@ya.ru
**e-mail: leshvol@mail.ru

Аннотация

Программно-конфигурируемые сети связи, активно развивающиеся в настоящий момент, имеют несколько значимых направлений развития: классические ПКС, программно-конфигурируемые глобальные сети (SD-WAN), транспортные ПКС (T-SDN) и др. Именно в транспортных ПКС актуальна задача непосредственного управления ресурсами контролируемой сети, поскольку сети такого уровня работают на базе модели доступности сервиса и должны обладать высоким уровнем надежности, в том числе, при возникновении непредвиденных сбоев сети связи.

В работе представлен алгоритм, содержащий в себе совокупность расчетных процедур, связанных с поочередным управлением различными типами ресурсов транспортной программно-конфигурируемой сети, связанных единой целевой функцией. Основными этапами разработанного алгоритма являются распределение доступных ресурсов IP-уровня между поступающими на обслуживание потоками пакетов с последующим расчетом и формированием необходимой сетевой топологии, распределением физических (оптических) ресурсов. В качестве ключевого параметра в работе фигурирует суммарное энергопотребление, необходимое для установки нового светового пути, в зависимости от интенсивности поступающих на обслуживание сетевых пакетов.

Ключевые слова:

программно-конфигурируемые сети, управление ресурсами транспортной сети, виртуальная сетевая топология

Библиографический список

  1. Бородин В.В., Петраков А.М., Шевцов В.А. Анализ эффективности передачи данных в сети связи группировки беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2015. № 81. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=57894

  2. Бородин В.В. Шевцов В.А. Выбор параметров управления доступом в сетях связи с мобильными объектами // Труды МАИ. 2012. № 80. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=56886

  3. Бородин В.В., Петраков А.М., Шевцов В.А. Анализ алгоритмов маршрутизации в сети связи группировки беспилотных летательных аппаратов // Труды МАИ. 2016. № 87. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=69735

  4. Дышленко С.Г. Маршрутизация в транспортных сетях // Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2018. № 1 (5). С. 15 – 20.

  5. Thyagaturu A.S. et al. Software defined optical networks (SDONs): A comprehensive survey // IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2016, vol. 18, no. 4, pp. 2738 – 2786. DOI: 10.1109/COMST.2016.2586999

  6. Baskakov A.E. et al. Development of a Mathematical Model of Software-defined Network Segment // 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), IEEE, 2020, pp. 1689 – 1693. DOI: 10.1109/EIConRus49466.2020.9039461

  7. De Souza F. R. et al. QoS-aware virtual infrastructures allocation on SDN-based clouds // 17th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID), 2017, pp. 120 – 129. DOI Bookmark:10.1109/CCGRID.2017.57

  8. Oki E., Iwaki A. Load-balanced IP routing scheme based on shortest paths in hose model // IEEE Transactions on Communications, 2010, vol. 58, no. 7, pp. 2088 – 2096. DOI:10.1109/ICC.2009.5198976

  9. Shen G., Tucker R.S. Energy-minimized design for IP over WDM networks //Journal of Optical Communications and Networking, 2009, vol. 1, no. 1, pp. 176 – 186. DOI: 10.1364/JOCN.1.000176

  10. Papagiannaki K. et al. Measurement and analysis of single-hop delay on an IP backbone network // IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2003, vol. 21, no. 6, pp. 908 – 921.

  11. Montazerolghaem A., Yaghmaee M. H. Load-balanced and QoS-aware Software-defined Internet of Things // IEEE Internet of Things Journal, 2020. vol. 7, no. 4, pp. 3323 – 3337. DOI: 10.1109/JIOT.2020.2967081

  12. Thaenchaikun C. et al. Mitigate the load sharing of segment routing for SDN green traffic engineering // 2016 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS), IEEE, 2016, pp. 1 – 6. DOI: 10.1109/ISPACS.2016.7824746

  13. Thazin N. QoS-based Traffic Engineering in Software Defined Networking, Unversity of Computer Studies, Yangon, 2019. URI: http://onlineresource.ucsy.edu.mm/handle/123456789/2477

  14. Ishii K. et al. Energy consumption and traffic scaling of dynamic optical path networks // Optical Metro Networks and Short-Haul Systems V. International Society for Optics and Photonics, 2013, vol. 8646. pp. 86460A. DOI: 10.1117/12.2003591

  15. Hohn N. et al. Bridging router performance and queuing theory //ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review, 2004, vol. 32, no. 1, pp. 355 – 366. DOI: 10.1145/1005686.1005728

  16. Вавенко Т.В., Стерин В.Л., Симоненко А.В. Потоковая модель маршрутизации с балансировкой нагрузки по длине очереди в программно-конфигурируемых сетях // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. № 4 (86). C. 38 – 45.

  17. Moin S. et al. GREEN SDN–An enhanced paradigm of SDN: Review, taxonomy, and future directions // Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2018, vol. 32, no. 21. URL: https://doi.org/10.1002/cpe.5086

  18. Rodrigues B.B. et al. GreenSDN: Bringing energy efficiency to an SDN emulation environment // IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM), IEEE, 2015, pp. 948 – 953. DOI: 10.1109/INM.2015.7140416

  19. Satija S., Sharma T., Bhushan B. Innovative approach to Wireless Sensor Networks: SD-WSN // 2019 International Conference on Computing, Communication, and Intelligent Systems (ICCCIS), IEEE, 2019, pp. 170 – 175. DOI: 10.1109/ICCCIS48478.2019.8974548

  20. Бородин В.В., Петраков А.М., Шевцов В.А. Имитационная модель для исследования адаптивных сенсорных сетей // Труды МАИ. 2018 № 100. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=93398


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2022

Вход