CC BY
34146 Секция 9
Балансировка нагрузки в SDN с помощью реактивной маршрутизации на основе требований QoS
Г. Г. Патрушев1,3 В. Г. Дроздова2, К. В. Павский 1Новосибирский государственный университет
2Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики 3Институт физики полупроводников СО РАН Email: gg.patrushev@gmail.com DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10255
SDN (программно-определяемые сети) - компьютерные сети нового поколения. В основе концепции SDN лежит принцип разделения сети на 3 уровня: инфраструктурный ("глупое железо"), контроллер SDN (владеет полной абстракцией сетевой инфраструктуры и топологии) и уровень приложений (разрабатывать которые могут уже не только производители сетевого оборудования, чаще называют NFV - Network Functions Virtualization) [1]. SDN архитектура лежит в основе (Network Core) Интернета вещей (IoT) и сетей связи пятого поколения (5G New Radio) [2].
Обеспечение на основе единого ядра SDN управления качеством обслуживания различных типов трафиков и различных типов абонентов с различными способомами доступа к сети предъявляет высокие требования к управлению и балансировке нагрузки [3].
В работе представлен разработанный алгоритм реактивной маршрутизации в SDN, учитывающий принцип распределенного управления сетью, требования к задержке синхронизации с конечным узлом на MAC-подуровне, требования соединения к качеству сервиса (задержки, джиттер, скорость передачи данных, уровень потери пакетов, уровень доступности, уровень блокировок) согласно приоритету каждого требования.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (код проекта 18-37-00464 мол_а), гранта Президента РФ (номер гранта МК-1047.2020.9).
Список литературы
1. Advait Dixit, Fang Hao, Sarit Mukherjee, T. V. Lakshman, and Ramana Kompella, "Towards an Elastic Distributed SDN Controller", ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Vol. 43, No. 4, pp. 7-12, 2013.
2. A. Vora, K.-D. Kang, Downlink Scheduling and Resource Allocation for 5G MIMO Multicarrier Systems. In Proceedings of the 2018 IEEE 5G World Forum (5GWF), Santa Clara, CA, USA, 9-11 July 2018. Годунов С. К. Разностный метод численного расчета разрывных решений уравнений гидродинамики // Математический сборник. 1959. Т. 47 (89), № 3. С. 271-306.
3. Quang Tran Anh Pham, Jean-Michel Sanner, Cedric Morin, Yassine Hadjadj-Aoul. Multi-objective multi-constrained QoS Routing in large-scale networks: A genetic algorithm approach. SaCoNet 2018 - 7th IEEE International Conference on Smart Communications in Network Technologies, Oct 2018, El Oued, Algeria. IEEE, pp.1-6.
Some ideas about creation of intelligent transport navigation system
A. S. Rodionov
The Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS
Email: asrod@sscc.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10359
The outline of proposed future transport navigation system is presented.
In contrast to most existing navigation systems, when planning a route, not only information about destinations, a map of roads and their current load is used, but also a forecast of road load at the times when a vehicle enters them.
We assume that the following information is known about most part of vehicles:
- current disposition (may be taken from GLONASS/GPS, BeiDou, etc);
- vehicle type (known from personal vehicle ID);
- predicted rotes (known from messages from vehicles' navigators).
We assume that a vehicle's speed depends on its type and current state of a road. Under state of a road we understand its loading l = L/Th, where L is a number of vehicles per 100 square meters of the road and Th -road's throughput.
We use scaled table for vehicle's speed, that is speed vij of a vehicle of type i in a road with loading on interval j is assumed to be constant.
We use origin-destination matrices (ODM) A(t) whose estimation may be done by many methods [1-3] for predicting additional new requests for routs.
