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- 저자 : Junhan Zang (검색결과 1 건)
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Deep reinforcement learning driven aggregate flow entries eviction in software defined networking
Junhan Zang Sungkyunkwan University 2023 국내석사
Software Defined Networking (SDN) isolates control from network parts and logically centralizes it in SDN controller to give global network control. Network devices like switches only forward data using flow tables installed by the controller. Managing flow tables' limited capacity is ongoing. Several research have explored eviction procedures to make room for new entries in flow tables, but all presume 1:1 entry-to-incoming-flow mapping. This assumption is flawed, as in real networks several incoming flows can be handled by a single Aggregate Flow Entry (AFE). This paper proposes a DRL framework to evict AFEs. The suggested framework calculates the degree of AFEs (i.e., how many flows it entertains) together with other factors to evict AFEs and minimize flow table overflows. The suggested framework decreases overflows by 37%, flow reinstallation by 87%, and control signaling overhead by 45% compared to Random and Least Recently Used Algorithm (LRU). SDN은 소프트웨어를 활용하여 네트워크를 중앙화된 컨트롤러에서 제어하는 방식이다. SDN은 기존 네트워크와 달리 컨트롤 플레인과 데이터 플레인을 분리하여 컨트롤러에서 스위치를 관리할 수 있게 한다. 스위치와 같은 네트워크 요소는 컨트롤러가 설치한 플로우 테이블의 항목을 데이터로 전달한다. 플로우 테이블의 용량은 제한적이며 지속적인 관리가 필요하다. 여러 SDN 연구에서 플로우 테이블에 새 엔트리를 위한 공간을 만들기 위해 방출 전략을 제안했지만 하나의 플로우는 하나의 엔트리와 대응되는 1대1 가정을 사용하고 있다. 실제 네트워크에서 많은 수신 흐름이 단일 AFE로 처리될 수 있으므로 이 가정은 주요 제한 사항이다. 이 논문에서는 AFE 제거를 위한 DRL 프레임워크를 제안하여 이러한 제한 사항을 극복하고자 한다. 제안된 프레임워크는 방출를 위해 AFE를 선택하기 위해 다른 매개변수와 함께 AFE의 연결도(얼마나 많은 플로우가 포함되는지)를 계산합니다. 여기서 주요 목표는 플로우 테이블 오버플로를 최소화하는 것입니다. 제안된 프레임워크는 전통 방식에 비해 오버플로 수를 37%, 흐름 재설치를 87%, 제어 시그널링 오버헤드를 45% 줄이는 것으로 나타났습니다.
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