Методы и модели анализа показателей эффективности телекоммуникационной составляющей программно-конфигурируемых сетей Малахов Сергей Валерьевич

Содержание к диссертации

Введение

1 Аналитический обзор в области программно конфигурируемых сетей (ПКС) 11

1.1 Сравнение ПКС с традиционными КС 11

1.2 Правила функционирования протокола OpenFlow 19

1.3 Сетевые операционные системы NOX и Floodlight 24

1.4 Используемые приложения и сервисы в ПКС 33

1.5 Описание таблиц коммутации активного оборудования ПКС и формирование таблиц потоков OpenFlow 36

1.6 Выводы и результаты 40

2 Разработка алгортмов проектирования ЭО ПКС для исследования показателей эффективности сети 41

2.1 Методы и средства управления сетевыми ресурсами и потоками данных в ПКС 41

2.2 Управление потоками данных и коммутатором OpenFlow с помощью сетевой операционной системы 47

2.3 Предлагаемый алгоритм сбора статистики 51

2.4 Разработка алгоритма проектирования ЭО ПКС 56

2.5 Оценка показателей эффективности сегмента ПКС 65

2.6 Исследование показателей эффективности контроллера ПКС 70

2.7 Выводы и результаты 75

3 Разработка методов и моделей массового обслуживания для анализа показателей эффективности телекоммуникационной составляющей сегмента 77

3.1 Краткое описание анализатора WireShark 77

3.2 Разработка приложения для анализатора WireShark 80

3.3 Применение системы массового обслуживания H2/M/1 к расчету показателей эффективности каналов 84

3.4 Результаты проведенных экспериментов для сегмента ПКС с помощью системы H2/M/1 89

3.5 Выводы и результаты 94

4 Виртуализация сетевых функций на основе ПКС 95

4.1 Коммутация трафика виртуальных машин 95

4.2 Средства виртуализации 97

4.3 Анализ существующих подходов к виртуализации вычислительных узлов кластера 101

4.4 Виртуализация сетевых функций 105

4.5 Подход виртуализации сетевых функций в ЭО ПКС 109

4.6 Выводы и результаты 126

Заключение 128

Литература 130

• Сетевые операционные системы NOX и Floodlight
• Управление потоками данных и коммутатором OpenFlow с помощью сетевой операционной системы
• Разработка приложения для анализатора WireShark
• Анализ существующих подходов к виртуализации вычислительных узлов кластера

Введение к работе

Актуальность темы. Современное состояние и тенденции развития компьютерных сетей показали, что потенциал роста производительности, пропускной способности сетей на основе традиционных технологий практически исчерпан. Это связано с ростом затрат времени на маршрутизацию, с трудностями настройки сети и управления потоками в ней. Особенно с учётом новых потребностей в качестве сервисов для высокоскоростных глобальных сетей и сетей центров обработки данных. Также с ростом потребностей в виртуализации сетей, т.е. отображения нескольких логически изолированных сетей с независимыми политиками качества обслуживания на общий набор сетевых ресурсов. Такое неудовлетворительное состояние дел может измениться из-за двух революционных событий: первое, появление на рынке чрезвычайно усложненного, проприетарного, сетевого оборудования, и второе - появление принципиально нового подхода, называемого программно-конфигурируемыми сетями (ПКС – Software Defined Networks). Следование такому подходу позволит ускорить маршрутизацию в сетях, повысить удобство конфигурирования, виртуализации, настройки качества обслуживания, но требует дополнительных исследований и разработок. В частности, в области организации сетевых коммутаторов, программных приложений для управления сетью и платформ для их выполнения. Влияние ПКС-подхода будет ощущаться в центрах обработки данных (дата-центрах), корпоративных сетях, WAN, сотовых сетях, а также и в домашних условиях. ПКС сети возникли в Беркли и Стэнфорде, а также одобрены более пятидесяти компаний Open Network Foundation. Ведущим центром по исследованию ПКС в РФ, который занимается интернет-технологиями и компьютерными сетями является Центр прикладных исследований компьютерных сетей (ЦПИКС).

В основе ПКС сетей лежит представление о компьютерной сети, как сети, имеющей «плоскость данных», которая отвечает за пересылку пакетов на основе состояния в каждом коммутаторе, и «плоскости управления», которая отвечает за вычисление, «планирование» и управление пересылкой. Для реализации этой идеи был разработан открытый протокол OpenFlow для управления сетевым оборудованием, не ориентированный на продукты какого-то отдельного поставщика. С помощью этого протокола специалисты сами могут определять и контролировать: кто с кем, при каких условиях и с каким качеством может взаимодействовать в сети. Все маршрутизаторы и коммутаторы объединяются под управлением Сетевой Операционной Системы (СОС), которая обеспечивает приложениям доступ к управлению сетью, и которая постоянно отслеживает конфигурацию средств сети. Результаты разработки и исследования современных СОС отражены в работах A. Tavakoli, M. Casado, T. Koponen, S. Shenker, K.-C. Wang, J. Luo, J. Ong.

На общем уровне ПКС включает в себя только одну распределенную систему, «сетевую операционную систему», которая формирует данные о состоянии всех ресурсов сети и обеспечивает доступ к ним для приложений

управления сетью. Эти приложения управления могут быть логически централизованными, работающими на едином графовом представлении сети. Чтобы избежать зависимости от конкретного сетевого оборудования, ПКС использует общие абстракции для пересылки пакетов, которые сетевая операционная система использует для управления сетевыми коммутаторами.

Предварительный анализ предметной области показал, что несмотря на наличие промышленного производства оборудования и программных средств для ПКС, а также большого количества научно-исследовательских проектов:

технологию ПКС на текущий момент нельзя признать зрелой, рынок только развивается, прогнозируется его резкий рост к 2015-2016 годам;

программные средства в исследовательских проектах не доведены до достаточного уровня «отлаженности», некоторые пока находятся на стадии «альфа-версии»;

- в данной области многие экспериментальные разработки
распространяются с открытым исходным кодом, с возможностью
использования и доработки третьими сторонами без нарушения прав;

- коммерческие программные и аппаратные средства способны
взаимодействовать по открытым стандартам из данной предметной области.

Все выше перечисленное, как с новой возможностью для российских разработчиков обеспечить технологическую независимость в области сетевых технологий, так и войти в новый рынок, обосновывает актуальность работы. В настоящее время проведено мало исследований в области оценки производительности сети поэтому данная работа посвящена оценке показателей эффективности телекоммуникационной составляющей ПКС, для чего предложены новые подходы.

Результаты исследования соответствуют следующим пунктам паспорта
научной специальности 05.12.13 – Системы, сети и устройства

телекоммуникаций:

пункту 3 - Разработка эффективных путей развития и совершенствования архитектуры сетей и систем телекоммуникаций и входящих в них устройств;

пункту 4 - Исследование путей совершенствования управления информационными потоками;

пункту 11 - Разработка научно-технических основ технологии создания сетей, систем и устройств телекоммуникаций и обеспечения их эффективного функционирования;

пункту 12 - Разработка методов эффективного использования сетей, систем и устройств телекоммуникаций в различных отраслях народного хозяйства.

Объектом исследования является телекоммуникационная составляющая программно-конфигурируемых сетей, включающая каналы связи, контроллер ПКС и сетевое оборудование.

Предмет исследований в диссертационной работе - показатели эффективности программно-конфигурируемых сетей.

Целью работы является разработка методов и моделей для анализа и оценки показателей эффективности программно-конфигурируемых сетей.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

1. Анализ предметной области.

2. Проектирование ряда экспериментальных образцов (ЭО) с
использованием сетевой технологии OpenFlow и исследование на них процесса
взаимодействия сетевых приложений и производительности контроллера ПКС
в физической и виртуальной среде.

3. Построение алгоритмов восстановления числовых характеристик
интервала между пакетами потоков в сегментах ПКС.

4. Разработка математического аппарата системы массового обслуживания
H₂/M/1 и его применение к расчету показателей эффективности каналов
сегмента ПКС.

5. Исследование вносимой протоколом OpenFlow дополнительной
задержки в сети.

6. Разработка программного обеспечения и дополнительных макросов для
обработки экспериментальных данных, а именно исследуемого трафика на
физическом оборудовании так и в виртуализированной ПКС.

Методы исследования. В работе для решения поставленных задач использован аппарат теории вероятностей и математической статистики, теории вычислительных систем в части сетей массового обслуживания, алгоритмы проектирования экспериментальных образцов ПКС, программная реализация разработанных алгоритмов и их экспериментальное исследование.

Достоверность результатов. Достоверность результатов подтверждается экспериментальными исследованиями и применением адекватной теории массового обслуживания для описания трафика.

Научная новизна результатов диссертации заключается в том, что впервые:

1. Разработан алгоритм проектирования экспериментальных образцов ПКС с использованием открытого протокола OpenFlow для проведения исследований показателей производительности сети на основе сбора статистик.

2. Предложены алгоритмы, позволяющие восстанавливать моментные характеристики случайной величины – интервала между пакетами потоков как в физическом, так и в виртуализированном сегментах ЭО ПКС для дальнейшего использования моделей массового обслуживания.

3. Предложена математическая модель системы массового обслуживания Н₂/М/1 с гиперэкспоненциальным распределением 2-го порядка интервалов поступления трафика в сегментах ПКС для оценки задержки пакетов и других показателей эффективности функционирования ПКС.

4. Выполнен анализ влияния на производительность ПКС протокола OpenFlow и получены оценки задержки пакетов в сегментах сети как с использованием протокола OpenFlow, так и без него.

5. Предложен подход виртуализации сетевых функций в ЭО ПКС, заключающийся в виртуализации классов сетевых узлов для проведения экспериментов.

Личный вклад автора. Основные научные результаты теоретических и экспериментальных исследований, выводы, изложенные в диссертации,

получены автором самостоятельно. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателю принадлежит часть, связанная с постановкой задач, разработкой алгоритмов, программной реализацией и проведением экспериментальных исследований.

Внедрение результатов диссертационной работы. Результаты

диссертационной работы внедрены в Центре информационных технологий
Оренбургского государственного университета и в Поволжском

государственном университете телекоммуникаций и информатики, что подтверждено соответствующими актами внедрения.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Результаты работы частично вошли в отчеты НИР по гранту Минобрнауки РФ на тему «Анализ и разработка методов и алгоритмов управления сетевыми ресурсами в распределенных вычислительных центрах обработки данных на основе программно-конфигурируемых компьютерных сетей» шифр «2012-1.4-07-514-0021» выполненную совместно с Оренбургским государственным университетом.

Полученные результаты могут быть также использованы проектными, научно-исследовательскими и эксплуатационными сетевыми организациями для создания управляемых корпоративных программно-конфигурируемых сетей.

Апробация работы. Основное содержание и результаты работы докладывались и обсуждались на:

- XIII международная научно техническая конференция, проблемы техники
и технологий телекоммуникаций, 2012г., г. Уфа;

- XX Российская научная конференция профессорско-преподавательского
состава, научных сотрудников и аспирантов, 2013г., ПГУТИ, г. Самара;

- Вторая международная научно-техническая конференция
"Вычислительный Интеллект-2013" (ComInt-2013), г. Черкасы, Украина;

- 9-й международный коллоквиум молодых ученых в области программной
инженерии SYRCoSE 2015, ПГУТИ, г. Самара;

- Международная конференция и молодежная школа «Информационные
технологии и нанотехнологии» (ИТНТ), 2015г., СГАУ, г. Самара.

Публикации. По результатам проведенных исследований опубликовано 9 работ, в том числе 4 статьи в журналах из перечня, рекомендованного ВАК РФ для публикации результатов диссертационных работ, 1 статья на конференции, 4 тезиса докладов на конференциях.

Основные положения, выносимые на защиту:

6. Предложенный алгоритм проектирования экспериментальных образцов для проведения исследования показателей производительности ПКС.

7. Алгоритмы восстановления моментных характеристик случайной величины – интервала времени между пакетами потоков как в физическом, так и в виртуализированном сегментах ЭО ПКС, позволяют их использовать в модели массового обслуживания Н₂/М/1.

8. Математическая модель массового обслуживания Н₂/М/1 с обратной связью и с гиперэкспоненциальным распределением 2-го порядка

интервалов поступления пакетов, позволяет оценить задержки пакетов и другие показатели эффективности ПКС.

4. Результаты анализа влияния на производительность ПКС протокола OpenFlow и полученные оценки для задержки пакетов в сегментах сети как с использованием протокола OpenFlow, так и без него могут быть использованы при организации университетских сетей на основе ПКС.

5. Предложенный подход к виртуализации сетевых функций в ЭО ПКС, заключающийся в виртуализации классов сетевых узлов, позволяет его использовать для проведения экспериментов без дорогостоящего оборудования.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Работа изложена на 144 страницах машинного текста, содержащих 55 рисунка и 4 таблицы. Список использованных источников насчитывает 84 наименований.

Сетевые операционные системы NOX и Floodlight

Большинство специалистов уверены в том, что технология Ethernet станет основой для построения единой, конвергентной сетевой инфраструктуры центров обработки данных (ЦОД). Институт IEEE [1] разрабатывает стандарты, которые должны обеспечить гарантированную полосу пропускания и контроль потока для трафика с учетом его приоритета, а также более тонкие механизмы управления потоками. С этими новыми подходами Ethernet сможет не только заменить в ЦОД существующие сети Infiniband [2] и Fibre Channel [3], но и существенно улучшить показатели производительности работы новых Storage area network (SAN) [4] систем на основе iSCSI [5].

Поддержка мобильности виртуальных машин, технология Fibre Channel over Ethernet (FCoE) [6] и другие новые приложения требуют реализации крупномасштабных сетей, которые функционируют на уровне 2 модели OSI [7] (L2).

Непрерывно развиваясь технология Ethernet стала наиболее масштабируемой и экономически эффективной технологией для построения сетей TCP/IP. Трафик локально вычислительных сетей (ЛВС) меньше всего зависим от характеристик сетей, но постоянно реализует свойственные Ethernet широковещательные или групповые рассылки, виртуальных ЛВС (Virtual local area network, VLAN). Трафику SAN (особенно Fibre Channel) необходима передача без потерь пакетов и незначительная задержка. А трафику высокопроизводительных вычислительных систем (High Performance Computing Cluster, HPCC [8]) требуется гораздо меньшая задержка и широкая полоса пропускания. Достижения последнего времени в области технологии iSCSI привели к тому, что все больше потребителей рассматривают ее как надежное решение для сетей SAN.

Благодаря своей гибкости, Ethernet сегодня преобладает в большинстве сетевых сред, а поддерживающее эту технологию оборудование производится в огромных объемах. Представленные сегодня решения обеспечивают скорость 10 Гбит/с (на один канал), в ближайшем будущем 40 и 100Гбит/с продукты, так же не исключено появление терабитного варианта Ethernet. Эти и другие причины привели к тому, что Ethernet считается основным кандидатом для конвергентной инфраструктуры ЦОД.

По причинам, указанных выше, Ethernet доминирует в современных сетях. Поэтому, как и ранее голосовые приложения, так и системы хранения данных переводятся на работу в стандартных сетях Ethernet.

Сети Ethernet имеют архитектурные недостатки, связанные с принципом доступа к среде передачи данных: увеличение нагрузки на центральные процессоры серверов, непредсказуемую задержку, уменьшение производительности инфраструктуры IP в результате использования части пропускной способности для передачи данных в сети хранения и проблем с обеспечением безопасности передаваемого трафика.

В традиционной сети Ethernet есть недостатки, из-за которых технология не может использоваться для передачи чувствительного к потерям трафика, таких как трафика сетей хранения данных и голосового. Очевидно, что текущая версия Ethernet не может обеспечить надежную работу транспорта канального уровня, и требует определенных доработок.

Усовершенствованием традиционного протокола Ethernet занимаются несколько организаций, трудами которых стали Converged Enhanced Ethernet (CEE) [9], Data Center Bridging (DCB) [10] и Cisco Data Center Ethernet (DCE) [11]. DCE архитектура на основе набора открытых стандартов расширений для Ethernet сети. Архитектура поддерживает аппаратные средства, которые поддерживают передачу трафика без потерь. Термин Lossless Ethernet (передача трафика без потерь) [12], указывает на тип коммутаторов Ethernet, с рядом дополнительных функциональных возможностей, например, возможность передачи данных без потерь, вследствие перегрузок сети (lossless). В lossless сетях, достаточно важно блокировать операции I/O, поскольку в отличие от TCP/IP, потеря одного пакета, ведет к прерыванию передачи последовательности данных и требует повторной передачи всей последовательности, протоколом верхнего уровня, вместо повторной передачи только нескольких потерянных блоков.

DCE предназначена для расширения и улучшения функционала традиционного Ethernet в соответствии с требованиями. Так же включает в себя набор расширений Ethernet сети [13]. К обязательному функционалу можно отнести следующие расширения: - Enhanced Transmission Selection (ETS) дает возможность управлять разделением канала связи (пропускной способности). Таким образом, решается задача совместной передачи различного трафика, для разных типов линий без ущерба для качества. ETS описывается в стандарте IEEE 802.1Qaz [14]; - Priority-based Flow Control управление потоком на основе приоритетов [15]. Служит для передачи трафика по приоритетам и разделения трафика на восемь виртуальных полос в случае, когда механизм PAUSE (IEEE 802.3x) вызывает прекращение передачи трафика. Описывается в стандарте IEEE 802.1Qbb [15]; - Layer 2 Multi-Pathing (L2MP). Механизм L2MP дает возможность одновременно использовать несколько параллельных путей, из-за этого пропускная способность канала расходуется более эффективно. Описывается в стандарте IEEE 802.1Qau [16]; - Data Center Bridging eXchange (DCBX) [14] служит для обнаружения и автоматического согласования некоторых параметров, включая управление потоком по классам и полосой. Также служит для управления перегрузками и логическим состоянием каналов. Кроме того, с механизмом DCBX устройства, которые взаимодействуют между собой, определяют совместимость соседнего устройства с DCE, т.е. показывают логическую границу домена DCE в сети центра обработки данных.

Вторая составляющая архитектуры DCE — (Lossless Ethernet Switch Fabric) —не менее важная, чем набор расширений Ethernet. Для обеспечения реальной передачи по Ethernet без потерь (Lossless Ethernet), необходимо выполнить два требования: первое это, механизм прерывания передачи трафика согласно его классу, PFC, а второе, приостановка трафика от входящего порту, через внутреннюю коммутационную фабрику к исходящему.

В коммутационной фабрике передача данных без потерь достигается, путем механизма управления. Такой механизм, управляет очередями на выходном порту для исключения возможности передачи пакетов внутри фабрики, когда входной порт недоступен (механизм Virtual Output Queues, VOQ [17]) и для приостановки трафика на коммутаторе путем объединения механизма PFC. При соблюдении этих двух требований реализуется полноценный сквозной Ethernet без потерь.

Технология Brocade Virtual Cluster Switching (VCS) [18] позволяет компаниям значительно уменьшить сложность и стоимость их сетевой инфраструктуры за счет новой архитектуры - Ethernet-фабрики для дата-центров. VCS дает возможность увеличить масштабируемость и эффективность использования сети, упрощает архитектуру и увеличивает доступность приложений, для современных центров обработки данных, использующих виртуализацию. VCS содержит набор динамических сервисов, расширяющих функционал и обеспечивающих защиту инвестиций заказчиков. Это делает такую технологию основой для развертывания сетей виртуальных дата-центров (рис. 1.1).

Управление потоками данных и коммутатором OpenFlow с помощью сетевой операционной системы

Остается открытым вопрос о согласовании результатов, полученных из разных источников. Протокол SNMP дает более достоверную информацию, однако не все показатели работы программного обеспечения доступны через него. Статистика, касающаяся количества байт на поток, например, по заявлению производителей, может отличаться от реальности до 20%. Тогда как количество пакетов на поток рассчитывается точно.

Как показывает практика многие сетевые устройства, такие как коммутаторы не справляются с предложенной нагрузкой и результаты оказываются резко завышенными. В борьбе с грубыми погрешностями измерений, используют три подхода: первый, исключение резко выделяющихся измерений из дальнейшей обработки; второй, использование робастных методов обработки; третий, группирование выборки позволяет резко снизить влияние аномальных наблюдений.

Все программы для сбора информации по SNMP могут хранить ее в БД, однако, учитывая большой объем данных, это не всегда целесообразно. Наилучшим решением является хранить данные в формате RRD (Round Robin Database, кольцевая база данных), обеспечивающим хранения данных за большие периоды времени не требующего для этого большого объема памяти. Поддержку RRD имеют все промышленные программы для сбора информации по SNMP. Проблемой в этом случае является синхронизация сведений SNMP и Openflow счетчиков. В соответствии с рисунком 2.5 показаны пути поступления статистической информации в программные модули. БД RRD

Второй особенность является обнуление некоторых счетчиков SNMP после чтения из них, что предоставляет возможность иметь только текущие сведения. В соответствии со всеми ограничениями и особенностями был разработан алгоритм получения статистических данных из обоих источников и формирования единого объекта со всеми сведениями. Алгоритм представлен в соответствии с рисунком 2.6. Данные из разных источников обрабатываются в соответствии со спецификой источника, затем все они помещаются в соответствующие поля единого объекта. Для получения данных из объекта необходимо знать тип статистики (пиковая или накопительная), и свойство множественности значений (единичное измерение или хранимая серия измерений). Файлы с данными SNMP Адреса коммутаторов OpenFlow

В случае использования только одного канала статистики нет возможности полностью прогнозировать поведения сети строить модель сети и создавать рекомендации другим модулям для оптимального использования ресурсов сети. Особенно это касается статистических сведений о потоках, для которых важно правильное назначение приоритета QoS, минимальной гарантированной пропускной способности и сведений о загрузке портов и очередей.

Ниже представлена экспериментальная схема сегмента сети с пропускной способностью 1Гб/с. На сервере подняты три гигабитных сетевых интерфейса, которые подключены к OpenFlow коммутатору.

Контроллер NOX доступен на сетевом интерфейсе ethO, а интерфейсы ethl и eth2 выполняют задачи клиентских машин (рис. 2.7).

Такая сетевая структура позволяет добиться наименьшей задержки, так как в ней отсутствуют лишние промежуточные звенья (которые вносят свои задержки). В ходе эксперимента будем фиксировать время отправки пакета с интерфейса eth1 и время приема на интерфейсе eth2. Так же на интерфейсе eth2 получим сведения о количестве полученных пакетов. Эти статистики понадобятся для нахождения времени задержки и потерь пакетов.

Для проведения теста понадобятся инструменты: iperf (для генерации TCP и/или UDP трафиков), для выполнения программы запускается клиентская часть на сетевом интерфейсе eth1 и серверная на eth2 [32], и понадобится программа tcpdump, которая запускается на интерфейсе eth2 для мониторинга [33].

Для генерации TCP и UDP трафика запустим кроссплатформенную консольную клиент-серверную программу iperf. На сервере запускаем с параметром -s, а на клиентской машине -с. Полученные выходные данные показывают начальное время отправки пакета с клиента и время получения на сервере, а также количество переданных пакетов и дошедших за время сеанса. ЭО для исследования показателей эффективности контроллера ПКС С помощью открытого программного обеспечения Cbench [35], можно эмулировать любое количество коммутаторов OpenFlow для измерения различных показателей производительности контроллера, в том числе минимального и максимального отклика контроллера, максимальной пропускной способности, а также пропускной способности и задержки контроллера с ограниченным количеством пакетов. Для измерения производительности пропускной способности контроллера будем использовать Cbench. При этом будем определять количество потоков в секунду, с которыми контроллер может справиться. В ПКС OpenFlow контроллер устанавливает и разрывает пересылку потоков через OpenFlow коммутатор. Процесс установки может произойти статически перед прибытием пакетов (проактивный), либо динамически, как часть следующего процесса (реактивный) [36]. Последняя установка потока особенно чувствительна, потому что потоки несколько замедляют первый пакет. После настройки, состояние переадресации потока остается в кэше на OpenFlow коммутаторе для того, чтобы этот процесс не повторялся для последующих пакетов в том же потоке. OpenFlow коммутатор также сообщает состояния кэширования и хранения информации на неопределенный срок, по истечении определенного тайм-аута или после определенного периода бездействия. Процесс установки, где оба потока являются неотъемлемой частью ПКС, считается наиболее вероятным источником узких мест.

Программное обеспечение Cbench измеряет различные параметры производительности, связанные с временем установки потока. Cbench эмулирует настраиваемое количество OpenFlow коммутаторов, так что все они подключаются к одному OpenFlow контроллеру. Каждый эмулируемый коммутатор отправляет определённое количество новых потоков (OpenFlow packet_in) с сообщениями в OpenFlow контроллер, ждет соответствующего ответного потока настройки (OpenFlow flow_mod or packet_out) и записывает разницу во времени между запросом и ответом.

Cbench поддерживает два режима работы: режим задержки и режим пропускной способности. В режиме задержки каждый коммутатор поддерживает ровно один эмулируемый новый запрос потока, ожидая ответа перед следующим запросом. В режиме задержки измеряется время обработки запроса OpenFlow контроллером при низкой нагрузке.

Разработка приложения для анализатора WireShark

Из класса субэкспоненциальных распределений только для гиперэкспоненциального распределения 2-го порядка Н2 можно получить явное решение для среднего времени ожидания требования в очереди в системе. Следующим преимуществом данного закона распределения является возможность аппроксимации произвольных входных распределений с его помощью на уровне трех моментов. Поэтому рассмотрим СМО Н2/М/1, где Н2 (рис. 3.3) – обозначение гиперэкспоненциального распределения 2-го порядка времени поступления требований в систему с функцией плотности Рисунок 3.3 - Графики хвостов функций плотности из класса экспоненциальных распределений время обслуживания n-го требования с„, tn+l - интервал времени между поступлением требований сп и Си+1. Суть решения уравнения (5) спектральным методом сводится к тому, чтобы для выражения A (-s)-B (s)-l, (6) найти представление в виде произведения двух множителей, которое давало бы рациональную функцию от s [54]. Таким образом, для нахождения распределения времени ожидания необходимо следующее спектральное разложение: A (-s)-B (s)-l = y±&, (7) где \\i+(s) и \/_(s) некоторые рациональные функции от s, которые можно разложить на множители. Функции \\/+(s) и \\/_(s) должны удовлетворять определенным условиям согласно [55]:

1. Для Re(s) o функция \v+(s) является аналитической без нулей в этой полуплоскости; 2. Для Re(s) D функция у» является аналитической без нулей в этой полуплоскости, где D - некоторая положительная константа, определяемая из условия: 3. lim оо. Кроме того, функции ц,+(5) и у» должны обладать следующими свойствами: для Re(s) 0 1іт ±И = 1; 5 - оо S для Re(s) 0 Нт й = -1. Определим теперь выражение A {-s)-B {s)-i = y±& для распределений (1) и (2) с учетом выражений (3) и (4). V/_(s) I A1 V x2 -1 = (J. + s [px1(s + x2)+(1-p)x2(s + x1)].[i-(x1-sXx2-sX[i+s) (X1-sXx2-s\[i + s) (X1-s\x2-s%i + s) (10) где коэффициенты a0 = Х1Х2, a1 = pX1 + (1 - p)X2 . В числителе правой части равенства (10) получился многочлен от s 3-й степени, и нам остается определить его коэффициенты для разложения многочлена на множители. Коэффициенты многочлена в числителе дроби приведены в таблице 3.1.

Проведение эксперимента и анализ полученных результатов Необходимо произвести по 10 тестовых задач с поддержкой протокола OpenFlow и без, для оценки влияния протокола на производительность сети. Запустим эксперимент в соответствии с разработанным механизмом по оценке производительности вычислительного кластера в ПКС. Для анализа результатов понадобится обработать файлы логов выполнения эксперимента. На Server 2 файлы логов создаются утилитой tcpdump. За две части эксперимента сформировалось 20 файлов. Полученные результаты экспортируем, для дальнейшей обработки в Microsoft Excel.

1. Данные полученные без поддержки протокола OpenFlow. За 53,43 с. было зафиксировано в среднем 643813 пакетов.

2. Данные полученные при поддержке протокола OpenFlow. За 31,18 с. было зафиксировано 127670 пакетов.

Если размер пакета 1500 байт, то объем информации в направлении Server 1 будет 183МБ с поддержкой OpenFlow и 921МБ без.

Утилита iperf генерирует трафик, тем самым максимально заполняет ширину полосы пропускания каналов вычислительного кластера. С протоколом OpenFlow, утилита iperf создала много пустых отчет-файлов. После их обработки объем трафика в кластере получился 8,5ГБ, а без протокола 38ГБ.

С использованием известных формул математической статистики, определяются моментные характеристики временных интервалов. В работе использованы статистики до 3-го порядка, которые позволяют судить о характере распределения интервалов. Например, коэффициент вариации показывает отличие трафика от пуассоновского потока и совместно с асимметрией позволяет судить о степени весомости хвостов распределений интервалов между пакетами.

В таблице 3.2 представлены 10 экспериментов без поддержки протокола OpenFlow, где отображены найденные характеристики, такие как первый начальный момент (15), второй начальный момент (16), третий начальный момент (17), количество дошедших пакетов, время и др.

В таблице 3.3 представлены 10 экспериментов с поддержкой протокола OpenFlow, где отображены найденные моментные характеристики распределения трафика. Таблица 3.3 Моментные характеристики интервала между пакетами с поддержкой протокола OpenFlow Полученные данные свидетельствуют о том, что анализируемый трафик сильно отличается от пуассоновского (коэффициент вариации c 1), значение асимметрии As 2 говорит о том, что распределение интервалов между пакетами трафика относится к распределениям с тяжелыми хвостами. Например, у экспоненциального закона As=2. Для расчета характеристик такого трафика требуется соответствующий математический аппарат, в качестве которого выберем систему массового обслуживания (СМО) Н2/М/1.

Теоретическое исследование задержек Для аналитического расчета задержек в двух случаях потребуются: первый, второй, третий начальные моменты и интенсивности входного потока и обслуживания в канале. Воспользуемся результатами работ [56, 57], в которых изложены результаты по системе Н2/М/1.

Для определения неизвестных параметров входного распределения: p , 1 и 2 подставляем в систему (18) полученные в экспериментальной части результаты по начальным моментам интервалов между пакетами для каждого эксперимента из таблиц 1 и 2.

Анализ существующих подходов к виртуализации вычислительных узлов кластера

FlowVisor является специальным компонентом OpenFlow контроллер, который действует как прозрачный прокси-сервер между OpenFlow коммутаторами и OpenFlow контроллерами. Таким образом, FlowVisor создает части сетевых ресурсов и перенаправляет каждую часть на другой контроллер. Часть может быть определена любой комбинацией из портов коммутатора (уровень 1), SRC / DST Ethernet-адрес или тип (уровень 2), SRC / DST IP адрес или тип (уровень 3), и SRC / DST TCP / UDP портов или ICMP код / типа (уровень 4).

Приведенная выше конфигурация означает, что FlowVisor будет направлять все управляющие сообщения, за исключением того, что принадлежит HTTP трафику, в SNAC экземпляр, работающий на локальном порту 8888.

В 4-ой главе сделано пояснение коммутации трафика и взаимодействие виртуальных машин на примере виртуальных локальных сетей VLAN. Расписаны различные средства виртуализации, применимые для программно-конфигурируемых сетей. Дано определение виртуализации сетевых функций, технология которая позволяет создавать такие сервисы (функции), которые в основном доступны только в физической среде. Перечисленные основные возможности NFV и даны к ним пояснения. Для примера переноса сетевых функций выбрано демаркационное устройство, с использованием средств виртуализации FlowVisor и Open vSwitch. Предложен подход виртуализации сетевых функций в ЭО ПКС, заключающийся в виртуализации классов сетевых узлов для проведения экспериментов. Спроектирован ЭО, который позволяет виртуализировать функции демаркационного устройства. На ЭО установлено и настроено соответствующее программное обеспечение с подробным описанием.

Проведены аналитический обзор в области программно конфигурируемых сетей, а именно дано сравнение ПКС с традиционными КС, описаны сетевые операционные системы NOX и Floodlight, описан протокол OpenFlow и таблицы коммутации потоков. 2. Сформулированы основные алгоритмы проектирования экспериментальных образцов ПКС для проведения исследований по показателям ее производительности. По ним спроектировано два экспериментальных образца для проведения исследований. Первый ЭО служит для измерения задержки обработки пакетов и потерь при отсутствии записи в таблице OpenFlow коммутатора и потерь пакетов при обработке в OpenFlow контроллере NOX. Второй ЭО служит для исследования показателей эффективности контроллера. 3. Разработано дополнительное приложение к анализатору трафика WireShark, позволяющие рассчитывать моментные характеристики и написаны микропрограммы для обработки лог-файлов представленные в формате Excel. С помощью алгоритмов, позволяющих восстанавливать моменты интервала между пакетами, получены их значения как в физическом, так и в виртуализированном сегментах ЭО ПКС для дальнейшего использования моделей массового обслуживания. Полученные результаты свидетельствуют о сильном отличие потоков от пуассоновского (коэффициент вариации интервалов между пакетами больше 10). 4. Разработан ЭО, для которого применена предложенная математическая модель массового обслуживания Н2/М/1 с обратной связью и с гиперэкспоненциальным распределением 2-го порядка интервалов поступления пакетов, которая позволяет оценить задержки пакетов и другие показатели эффективности ПКС Показаны результаты анализа влияния на производительность ПКС протокола OpenFlow и получены оценки для задержки пакетов в сегментах сети как с использованием протокола OpenFlow, так и без него. Средняя 128 задержка в эксперименте с применением протокола OpenFlow 11 мс при нагрузке на канал в 16%, а без него 6 мс при нагрузке на канал 21%. Эти результаты могут быть использованы в качестве рекомендаций при проектировании университетских сетей на основе ПКС.

Предложенный подход к виртуализации сетевых функций в ЭО ПКС, заключающийся в виртуализации классов сетевых узлов может быть использован для проведения экспериментов без дорогостоящего оборудования. Разработанные автором экспериментальные образцы программно конфигурируемых сетей внедрены в ряде организаций, в таких как Центре информационных технологий Оренбургского государственного университета и в Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Поволжском государственном университете телекоммуникаций и информатики», что подтверждено соответствующими актами внедрения. Результаты работы частично вошли в отчеты НИР по гранту Минобрнауки РФ на тему «Анализ и разработка методов и алгоритмов управления сетевыми ресурсами в распределенных вычислительных центрах обработки данных на основе программно-конфигурируемых компьютерных сетей» шифр «2012-1.4-07-514-0021» выполненную совместно с Оренбургским государственным университетом.

Полученные результаты могут быть также использованы проектными, научно-исследовательскими и эксплуатационными сетевыми организациями для создания управляемых корпоративных программно-конфигурируемых сетей.