Дослідники розробляють інтелектуальну схему сегментної маршрутизації для управління мережею

Інженерія трафіку привернула велику увагу дослідників, особливо в останні роки, коли мережі зростають у розмірах і складності. Мережевим операторам дедалі більше потрібні кращі способи керування величезними обсягами даних, що проходять через їхні мережі. Команда дослідників запропонувала інтелектуальну схему маршрутизації для організації трафіку, яка забезпечує балансування навантаження з обмеженими накладними витратами на контроль.

Традиційно дослідники вивчали інженерію трафіку, пов’язану з традиційними мережами Інтернет-протоколу (IP), зосереджуючись на протоколах IP-маршрутизації, проблемах оптимізації маршрутизації та накладенні в IP-мережі. З появою програмно-визначеної мережі дослідники почали більше зосереджуватися на питаннях організації трафіку, включаючи розподіл трафіку та проєктування протоколів.

У програмно визначених мережах мережею можна керувати централізовано за допомогою програмних додатків. Програмно визначені мережі дозволили дослідникам досягти більш ефективного керування мережею, вирішуючи деякі з масивних проблем інженерного трафіку, якими важко керувати в традиційних мережах.

Проте навіть з програмно визначеними мережами дослідники боролися з проблемами масштабованості. Тож дослідники звернули увагу на сегментну маршрутизацію. Сегментна маршрутизація — це техніка, яка дозволяє дослідникам спростити розробку трафіку в мережевих доменах шляхом організації зборів інформації, які називаються пакетами.

Дослідники зрозуміли, що, об’єднавши сегментну маршрутизацію з програмно-визначеними мережами, вони зможуть розв’язувати деякі проблеми програмно-визначеної мережі. Однак існували деякі невирішені проблеми, оскільки сегментна маршрутизація несе з собою накладні витрати на керування, тобто потрібно вставляти додаткові заголовки пакетів. Накладні витрати значно знижують ефективність великої мережі, коли заголовки сегментів стають занадто довгими.

«Сегментна маршрутизація була новою архітектурою для проєктування трафіку, але вона також приносить контрольні накладні витрати та знижує ефективність пересилання. Тому ми зосередилися на тому, як оптимізувати ефективність балансування навантаження на каналі зв’язку з обмеженими контрольними витратами на основі сегментної маршрутизації», — сказав Лайчжун Цуй, професор коледжу комп’ютерних наук та розробки програмного забезпечення Шеньчженського університету.

Щоб подолати ці проблеми, дослідницька група запропонувала інтелектуальну схему маршрутизації для організації дорожнього руху. Це дозволяє збалансувати навантаження з обмеженими накладними витратами на керування. Команда почала з формулювання проблеми як проблеми картографування, яка відображає різні потоки в ключових точках відхилення. Потім вони довели, що проблема є недетермінованим поліноміально жорстким, спосіб визначення проблеми в теорії складності обчислень.

Потім, щоб розв’язувати проблему, вони розробили покращений алгоритм оптимізації колонії мурашок. Оптимізація колонії мурашок — це техніка, яка використовує ймовірність у розв’язання проблем оптимізації мережі. Вони також розробили другий алгоритм, алгоритм балансування навантаження, і проаналізували його теоретичну продуктивність.

«Ми запропонували два алгоритми для реалізації нашої мети балансування навантаження та уникнення перенавантаження. Теорія оптимізації колонії мурашок і лінійне програмування дали ідеї та напрямки для алгоритмів», — сказав Лайчжун Цуй.

Команда оцінила свою інтелектуальну схему маршрутизації для організації трафіку в різних топологіях реального світу. Топологія описує, як елементи мереж влаштовані та з’єднані. Результати команди показують, що їхні алгоритми перевершують традиційні алгоритми. Завдяки інтелектуальній схемі маршрутизації для проєктування трафіку максимальна пропускна здатність на 24,6 відсотка нижча, ніж у традиційних алгоритмів, якщо оцінювати її за топологією мережі Bell Canada.

З огляду на майбутні дослідження, команда готується перевірити й оптимізувати свої алгоритми в реальному мережевому середовищі. Вони також планують далі розвивати свою схему, додаючи метод штучного інтелекту в програмно визначені глобальні мережі. «Наша кінцева мета — розробити та застосувати наші рішення для більшості мережевих архітектур для покращення продуктивності передачі мережі», — сказав Куй.