the power of software defined networking line-rate content-based routing using openflow

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The Power of Software Defined Networking Line-rate Content-based Routing using OpenFlow. Aluno : Vicente De Luca Prof. Dr. Luiz Bittencourt – MO809 – IC UNICAMP. Contextualização SDN OpenFlow Standart Aplica ções e experimentos (2) Content-based Routing - PowerPoint PPT Presentation

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1

The Power of Software

Defined Networking

Line-rate Content-based

Routing using OpenFlow

Aluno: Vicente De Luca

Prof. Dr. Luiz Bittencourt – MO809 – IC UNICAMP

2

Agenda Contextualização SDN

OpenFlow Standart Aplicações e experimentos (2)

Content-based Routing

Conclusão e Trabalhos Futuros

Referêncial bibliográfico

3Unidade monolítica

Sistemas Operacionais proprietários e de

código fechado ( IOS / JunOS / NXOS, etc )

(mainframes?)

4

Arq

uit

etu

ra d

e

Redes

Tradic

ional

Unidade monolítica

Sistemas Operacionais proprietários e de código

fechado ( IOS / JunOS / NXOS, etc )

(mainframes?)

Control PlaneComo a unidade interage com os ativos adjacentes

Configuração / Gerência / RIB / IGP / EGP

Forma a topologia lógica da vizinhança, para subsídio ao

dataplane

Data Plane (back plane)

Atua como uma espécie de motor da rede,

encaminhando os quadros. Efetua parsing dos

cabeçalhos, QoS, filtragem, encapsulação,enfileiramento,

políticas de tráfego, etc.

Modelo da Internet Cold war – 60’s

6

Arq

uit

etu

ra S

DN

Control Plane centralizado

Permite implementar um controle central para

uma rede inteira, em forma de software ou

appliance.Gerência centralizada do comportamento, fluxo

de dados e conectividade de toda a rede.

Dinâmica das regras em tempo real e sob

demanda, garantindo maior liberdade ao

desenvolvedor ou pesquisador.

8

Conte

xtualiz

açã

o

Por que SDN se tornou

um tópico tão discutido nos últimos

2 anos ?

Conceitualmente, o modelo é tão antigo quanto as redes “tradicionais”O que mudou ?

9

OpenFlo

w Surgimento de um padrão aberto.

Revoluciona a arquitetura de redes, ao

permitir a separação do Control Plane e

Data Plane.

Acesso direto do programador aos ativos de

rede, permitindo implementar maior

inteligência, de acordo com a necessidade.

Promissor para IoT

Decisões de roteamento de dados passam a

ser geridas por um controlador central, que

detém o conhecimento de toda a rede.

Adotado por grandes brands como Cisco,

Juniper, IBM, NEC, Brocade, eXtreme, etc.

10

OpenFlo

w

12

Aplic

açõ

es

Using all wi-fi around

(Stanford University)Tempo hand-off inexistente

Balanceamento de carga

13

Poss

ibili

dades

Usi

ng a

ll w

i-fi a

round

Redes wireless disponíveis

14

Poss

ibili

dades

Usi

ng a

ll w

i-fi a

round

Video Streaming over IEEE 802.113 segundos handoff

15

Poss

ibili

dades

Usi

ng a

ll w

i-fi a

round

Video Streaming over OpenFlowNão há handoff.

16

Exp

erim

ento

Ela

stic Tree – R

educe

Energ

yElasticTree – Reducing

energy on datacenter

networks

(Stanford University)

17

Exp

erim

ento

Ela

stic Tree – R

educe

Energ

y

Desafios em não prejudicar

- Performance

- Tolerância a Falhas

- Escalabilidade

Economia de até 60% no

consumo

18

Possib

ilidades

Ela

stic Tree – R

educe

Energ

y

Simulação de consumo – Rede de arquitetura tradicional

19

Possib

ilidades

Ela

stic Tree – R

educe

Energ

y

Simulação de consumo – Rede de arquitetura tradicional

20

Possib

ilidades

Ela

stic Tree – R

educe

Energ

y

Simulação de consumo – OpenFlow (SDN)

21

Possib

ilidades

Ela

stic Tree – R

educe

Energ

y

Simulação de consumo – OpenFlow (SDN)

22

Possib

ilidades

Ela

stic Tree – R

educe

Energ

y

Simulação de consumo – OpenFlow (SDN)

23

Possib

ilidades

Ela

stic Tree – R

educe

Energ

y

Simulação de consumo – OpenFlow (SDN)

24

Conte

nt-

base

d

Routi

ng

PrincípioUtilizar a diversidade de informações

trocadas entre componentes e aplicações

para aumentar a eficiência do

encaminhamento (forwarding) de pacotes.ComparaçãoTécnicas CBR ja existem, porém são aplicadas na

camada de aplicação (L7). Performance inferior

ao roteamento em camada de rede (L3).OpenFlowPossibilidade de modificar a FIB dos switches em

tempo real, através de um controlador externo

25

Rote

am

ento

Tr

adic

ional

Roteamento IP (tradicional)

26

Conte

nt-

base

d

Routi

ng

ArtigoPropõe um modelo abstrato de middleware

pub/sub para a internet do futuro,

possibilitando o roteamento baseado em

conteúdo, sem perda de performance.

27

OpenFlo

w e

CB

R Características principais

Permitir que o controlador modifique a tabela

de encaminhamento (Forwarding Table) de

switches, definindo as portas de saída, a

depender do atributo ou regra especificado

Tráfego de controle (control plane)

Direcionado ao

controlador central

(middleware), para que sejam tomadas as

decisões de fluxo baseado nas políticas e

regras.

28

OpenFlo

w e

CB

R Middleware Controller

Possui visibilidade de todo o fluxo pub/sub,

permitindo classificar e agrupar os anuncianes

(pub) e assinantes (sub) de acordo com os

interesses mútuos.

Diante esta visão global dos fluxos e conteúdos

trafegados, o middleware controller modifica as

Forwarding Tables da rede de forma a otimizar

a comunicação e o consumo de banda

29

Opera

ções Pu

b/S

ub

Aplicação informa ao controlador o seu interesse

em receber determinados tipos de informação

(sub)

Quando o controlador recebe o pedido de

assinatura (sub), um algoritmo de otimização de

rotas é executado para determinar o caminho e

fluxo do publisher até o novo assinante

A execução deste algoritmo pode resultar na

criação ou remoção de fluxos nas Forwarding

Tables da rede, de forma a otimizar o roteamento

entre os anunciantes (pub) e os assinantes (sub).

De maneira análoga, um publisher envia o

anúncio ao controlador, que verifica e classifica

seu conteúdo, análogo ao modus operandi acima.

30

Form

a 1

:

Canaliza

ção

Nesta técnica, o objetivo é evitar

encaminhamento de pacotes publicados, em

caminhos da rede onde não haja assinantes

conectados

Maneira promissora

de reduzir

o

encaminhamento de eventos desnecessários

através do mapeamento dos caminhos entre

anúncios e assinaturas

Permite o uso de histórico passado de anúncios e

assinaturas, de forma a prever e se antecipar a

canalizações futuras.

31

Form

a 1

:

Canaliza

ção

32

Form

a 2

: Filtragem

In-N

etw

orkin

g A técnica de canalização não possibilita a

remoção de mensagens desnecessárias entre os

diversos canais

Nesta segunda abordagem, é apresentado um

modelo para facilitar a filtragem de eventos

desnecessários na rede.

Os anúncios, pedidos de assinaturas e demais

eventos são decompostos em uma representação

espacial, baseada nos atributos de cada um.

33

Form

a 2

: Filtragem

In-N

etw

orkin

g

O roteamento será calculado através das relações

que existirem nesta representação espacial dos

agentes.

Se identificada nova relação para fluxo já

mapeado, adiciona-se este assinante ao flow já

existente na Forwarding Table.

Se houver nova relação que demande um fluxo

inexistente, então um novo fluxo, separado dos

demais, é instalado na Forwarding Table.

34

Conclu

são

Trabalh

os Fu

turo

s SDN provê poderosa abstração para confecção de

novos middlewares para necessidades futuras e

ainda inimagináveis.

Trabalhos futuros dos autores visam definir

métricas e formas de avaliar as abordagens de

CBR propostas neste modelo abstrato.

Desafios

- Minimizar o tamanho da Forwarding Table

(max 150,000

em switches)

- Escalabilidade do Controlador

Cálculos complexos de otimização de roteamento.

Larga escala: Tarefa desafiadora.

Um único controlador pode se tornar um gargalo além de

comprometer a alta disponibilidade.

Controladores em cloud computing podem sanar este problema.

35

Refe

rencia

l The Power of Software-defined Networking:

Line-rate Content-based Routing Using

OpenFlow (Stuttgart University)

How Software Defined Networks will shape

your network (Stanford University)

Datacenter changes to provide more agility

with SDN (IBM)

Mobile Software Defined Networks (Bell Labs)

www.openflow.org

www.openflow.stanford.edu

www.opennetsummit.org

36

Perg

unta

s

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