Dynamic Control Plane Management for Software-Defined Networks

Abstract

Software-Defined Network (SDN) is an emerging network paradigm that allows flexible network management by separating a set of complex network operations from switches to a centralized controller. Moreover, SDN provides programmable interfaces for developers to eliminate vendor dependencies and ease protocol design and deployment. Notwithstanding these benefits, SDN is still used in small-scale networks (e.g., DCN: Data Center Network), rather than large-scale networks (e.g., carrier network). The reason is because, SDN adopts a centralized management scheme, and with this scheme intensive control plane overhead incurs as the scale of SDN network increases. The control plane overhead is mainly caused by a massive amount of control messages generated during data plane monitoring and reactive flow instantiation. By far, most literature works have only focused on alleviating the control plane overhead raised by data plane monitoring, whereas very few works have addressed the overhead issue on reaction flow instantiation; therefore, we mainly focus on alleviating such overhead in this work.

To achieve this goal, we propose a dynamic Control Plane Management (CPMan) method. CPMan aims to realize following two objectives: first, reduce the number of control messages exchanged through the control channel; second, evenly distribute the control workload across multiple controllers to mitigate potential performance bottleneck. To realize the former, we propose a lightweight feedback loop-based control scheme, whereas for the latter, we propose a Dynamic Switch-to-Controller (DSC) placement scheme.

Feedback loop-based control scheme is a method that adaptively tunes a set of parameters defined in SDN protocol, and we exploited Proportional-Integral-Derivative (PID) controller to realize the feedback loop. The tuned parameters can be applied to new flow rules in a way to reduce the number of control messages without exhausting switch memory. Finding an optimal switch-to-controller placement set requires intensive computing power, and this paradoxically induces additional overhead to the control plane. To resolve this issue, we propose a heuristic based dynamic switch-to-controller placement method to find near-optimal placement set without inducing much overhead to the control plane.

To evaluate our proposal, we emulated a campus network by using Mininet network emulator. We deployed a carrier-grade SDN controller - ONOS into the emulated network to manage the data plane. We also implemented a prototype of CPMan as an ONOS subsystem and evaluated its performance using the emulated network. The experiment results revealed that with feedback loop-based control scheme, the control plane overhead was reduced approximately 57.13% with zero data packet loss. With DSC placement scheme, we achieved over 99% balance ratio on average, which was roughly three times better than the baseline approach. We also evaluated the scalability of DSC placement scheme by applying the scheme into a simulator with 10,000 switches. The simulation results showed that DSC placement scheme only took 90 ms to finish the placement calculation.

소프트웨어 정의 네트워크(SDN: Software-Defined Network)는 차세대 네트워킹 기술로 제어 평면과 데이터 평면의 분리를 통하여 유연한 네트워크 관리를 가능하게 한다. SDN은 네트워크 제어와 관련된 복잡한 기능들을 중앙 집중화된 제어 평면에 위치시킴으로써 네트워크 운용자들로 하여금 네트워크 관리를 보다 유연하게 할 수 있도록 한다. SDN은 이런 장점들을 가지고 있음에도 불구하고 아직까지 데이터 센터 네트워크(DCN: Data Center Network)와 같은 소규모 네트워크 환경에만 적용되고 있고 통신사 네트워크와 같이 대규모 네트워크에는 적용되고 있지 않다. 그 이유는 SDN은 중앙 집중적으로 데이터 평면을 관리하고 있어 네트워크 규모가 커질수록 제어 평면에 가져다주는 부하도 따라서 커져 결과적으로 전체 네트워크 성능을 저하시키기 때문이다. 제어 평면 부하는 일반적으로 다량의 제어 메시지에 의하여 발생되며 제어 메시지 중 대부분은 주기적으로 데이터 평면을 모니터링하거나 반응적으로 플로우(Flow)를 삽입하는 과정에서 발생된다. 관련연구들에서는 데이터 평면을 모니터링 과정에서 발생하는 제어 메시지 개수를 줄이는 방법만을 활용하여 제어 평면 부하를 줄였고, 반응적으로 플로우를 삽입(Reactive Flow Insertion)하는 과정에서 발생되는 제어 메시지에 대한 고려는 하지 않고 있다.

따라서 본 논문에서는 반응적 플로우 삽입 시 발생하는 제어 메시지 수를 줄이고 분산시키는 동적 제어 평면 관리 방법(CPMan: Dynamic Control Plane Management Method)을 제안한다. 제안하는 관리 방법은 제어 메시지 개수를 줄이기 위한 피드백 루프 기반 제어 방법(Feedback Loop based Control Scheme)과 단일 SDN 제어기(Controller)에 집중 된 제어 메시지를 여러 제어기들에 균등 분배하기 위한 동적 스위치-제어기 배치 방법(Dynamic Switch-to-Controller Placement Scheme)으로 나뉜다.

피드백 루프 기반 제어 방법은 SDN 표준 프로토콜에 정의된 매개변수 값을 적응적으로 조정하는 방법으로 본 연구에서는 Proportional-Integral-Derivative (PID) 제어기를 사용하여 피드백 루프를 실현하였다. 조정된 매개변수 값은 새로운 플로우에 적용되어 스위치의 메모리 자원 고갈은 가져다주지 않으면서 제어 메시지 개수를 줄여 전체 네트워크의 성능을 향상시킨다. 스위치-제어기 배치 최적해를 찾는 과정은 많은 연산을 필요로 하며 이 과정은 역설적으로 제어 평면 부하를 가중 시킬 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 Heuristic 기반 동적 스위치-제어기 배치 방법을 제안한다. Heuristic 기반 방법은 제어 평면에 연산 부하를 가져다주지 않으면서 스위치-제어기 배치 근사해를 찾아 제어 평면 부하를 균등하게 분산 시킨다.

제안한 방법을 검증하기 위해 Mininet 네트워크 에뮬레이터를 이용하고 Zoo 토폴로지를 참조하여 가상의 캠퍼스 네트워크를 구축하였다. 또한 이렇게 구축된 네트워크에 캐리어급 SDN 제어기인 ONOS를 연결하여 전체 네트워크를 관리 할 수 있도록 구성하였다. 제안한 동적 제어 평면 관리 방법은 ONOS 제어기의 서브시스템 (Subsystem) 형태로 구현되어 동작하며, 제어 평면의 상태에 따라 동적으로 매개 변수를 최적화하여 제어 메시지 개수를 줄이고, 동적으로 스위치를 재배치하여 제어 메시지를 각 제어기에 균등하게 분배한다. 실험결과 제안한 피드백 루프 기반 제어 방법을 적용하면 데이터 평면의 성능 저하를 일으키지 않는 전제하에서 평균 57.13%의 제어 평면 부하를 줄일 수 있었고, 동적 스위치-제어기 배치 방법을 적용하면 10,000개의 스위치들로 구성된 네트워크에서 평균 99% 이상의 제어 평면 부하 평형도(Balance Ratio)를 유지할 수 있었다. 또한 스위치-제어기 배치 근사해를 계산하는 과정에서 90 ms의 시간만 소요하여 제안한 방법의 확장성을 검증할 수 있었다.