Energy-Aware Routing in Software-Defined Networks with Table Compression (using Wildcard Rules) - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Reports (Research Report) Year : 2016

Energy-Aware Routing in Software-Defined Networks with Table Compression (using Wildcard Rules)

Compression de table pour le routage efficace en énergie dans les Software-Defined Networks

Abstract

Software-defined Networks (SDN), in particular OpenFlow, is a new networking paradigm enabling innovation through network programmability. Over past few years, many applications have been built using SDN such as server load balancing, virtual-machine migration, traffic engineering and access control. In this paper, we focus on using SDN for energy-aware routing (EAR). Since traffic load has a small influence on power consumption of routers, EAR allows to put unused links into sleep mode to save energy. SDN can collect traffic matrix and then computes routing solutions satisfying QoS while being minimal in energy consumption. However, prior works on EAR have assumed that the forwarding table of OpenFlow switch can hold an infinite number of rules. In practice, this assumption does not hold since such flow tables are implemented in Ternary Content Addressable Memory (TCAM) which is expensive and power-hungry. We consider the use of wildcard rules to compress the forwarding tables. In this paper, we propose optimization methods to minimize energy consumption for a backbone network while respecting capacity constraints on links and rule space constraints on routers. In details, we present two exact formulations using Integer Linear Program (ILP) and introduce efficient heuristic algorithms. Based on simulations on realistic network topologies, we show that, using this smart rule space allocation, it is possible to save almost as much power consumption as the classical EAR approach
Les réseaux programmable (ou Software-Defined Networks (SDN)), et en particulier OpenFlow, sont un nouveau paradigme réseau permettant l'innovation au travers de la programmation du réseau. Au cours des dernières années, plusieurs applications ont été construites grâce à SDN telles que l'équilibrage de charge de serveurs, la migration de machines virtuelles, l'ingénierie de trafic ou bien le contrôle d'accès. Dans ce papier, nous nous concentrons sur l'utilisation de SDN pour du routage vert. Puisque la charge du trafic à une faible influence sur la consommation énergétique des routeurs, le routage vert autorise la mise en veille de liens non utilisés afin d'économiser de l'énergie. SDN peut collecter la matrice de trafic pour ensuite calculer un routage satisfaisant la Qualité de Service tout en ayant une consommation énergétique minimale. Cependant, les précédents travaux sur le routage vert supposent que les tables de routage de commutateurs OpenFlow peuvent contenir une infinité des règles. En pratique, cette hypothèse ne tient pas puisque ces tables sont implémentées avec de la mémoire ternaire (TCAM) qui est cher et gourmande en énergie. Nous considérons l'utilisation de règles d'agrégation pour compresser les tables de routage. Dans ce papier, nous proposons des méthodes d'optimisation pour minimiser la consommation d'énergie des réseaux backbone tout en respectant les contraintes de capacités des liens ainsi que les contraints des tailles de tables sur les routeurs. Nous présentons deux formulations exactes utilisant des Programmes Linéaires Entier (PLE) et introduisons des heuristiques efficaces. Grâce à des simulations sur des topologies de réseaux réels, nous montrons que, en utilisant ce placement intelligent de règles, il est possible d'économiser autant d'énergie que dans le cas du routage vert classique.
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Dates and versions

hal-01296992 , version 1 (01-04-2016)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01296992 , version 1

Cite

Frédéric Giroire, Nicolas Huin, Joanna Moulierac, Truong Khoa Phan. Energy-Aware Routing in Software-Defined Networks with Table Compression (using Wildcard Rules). [Research Report] RR-8897, INRIA Sophia Antipolis - I3S. 2016. ⟨hal-01296992⟩
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