Towards cognitive in-operation network planning

Next-generation internet services such as live TV and video on demand require high bandwidth and ultra-low latency. The ever-increasing volume, dynamicity and stringent requirements of these services’ demands are generating new challenges to nowadays telecom networks. To decrease expenses, service-layer content providers are delivering their content near the end users, thus allowing a low latency and tailored content delivery. As a consequence of this, unseen metro and even core traffic dynamicity is arising with changes in the volume and direction of the traffic along the day. A tremendous effort to efficiently manage networks is currently ongoing towards the realisation of 5G networks. This translates in looking for network architectures supporting dynamic resource allocation, fulfilling strict service requirements and minimising the total cost of ownership (TCO). In this regard, in-operation network planning was recently proven to successfully support various network reconfiguration use cases in prospective scenarios. Nevertheless, additional research to extend in-operation planning capabilities from typical reactive optimization schemes to proactive and predictive schemes based on the analysis of network monitoring data is required. A hot topic raising increasing attention is cognitive networking, where an elevated knowledge about the network could be obtained as a result of introducing data analytics in the telecom operator’s infrastructure. By using predictive knowledge about the network traffic, in-operation network planning mechanisms could be enhanced to efficiently adapt the network by means of future traffic prediction, thus achieving cognitive in-operation network planning. In this thesis, we focus on studying mechanisms to enable cognitive in-operation network planning in core networks. In particular, we focus on dynamically reconfiguring virtual network topologies (VNT) at the MPLS layer, covering a number of detailed objectives. First, we start studying mechanisms to allow network traffic flow modelling, from monitoring and data transformation to the estimation of predictive traffic model based on this data. By means of these traffic models, then we tackle a cognitive approach to periodically adapt the core VNT to current and future traffic, using predicted traffic matrices based on origin-destination (OD) predictive models. This optimization approach, named VENTURE, is efficiently solved using dedicated heuristic algorithms and its feasibility is demonstrated in an experimental in-operation network planning environment. Finally, we extend VENTURE to consider core flows dynamicity as a result of metro flows re-routing, which represents a meaningful dynamic traffic scenario. This extension, which entails enhancements to coordinate metro and core network controllers with the aim of allowing fast adaption of core OD traffic models, is evaluated and validated in terms of traffic models accuracy and experimental feasibility.Els serveis d’internet de nova generació tals com la televisió en viu o el vídeo sota demanda requereixen d’un gran ample de banda i d’ultra-baixa latència. L’increment continu del volum, dinamicitat i requeriments d’aquests serveis està generant nous reptes pels teleoperadors de xarxa. Per reduir costs, els proveïdors de contingut estan disposant aquests més a prop dels usuaris finals, aconseguint així una entrega de contingut feta a mida. Conseqüentment, estem presenciant una dinamicitat mai vista en el tràfic de xarxes de metro amb canvis en la direcció i el volum del tràfic al llarg del dia. Actualment, s’està duent a terme un gran esforç cap a la realització de xarxes 5G. Aquest esforç es tradueix en cercar noves arquitectures de xarxa que suportin l’assignació dinàmica de recursos, complint requeriments de servei estrictes i minimitzant el cost total de la propietat. En aquest sentit, recentment s’ha demostrat com l’aplicació de “in-operation network planning” permet exitosament suportar diversos casos d’ús de reconfiguració de xarxa en escenaris prospectius. No obstant, és necessari dur a terme més recerca per tal d’estendre “in-operation network planning” des d’un esquema reactiu d’optimització cap a un nou esquema proactiu basat en l’analítica de dades provinents del monitoritzat de la xarxa. El concepte de xarxes cognitives es també troba al centre d’atenció, on un elevat coneixement de la xarxa s’obtindria com a resultat d’introduir analítica de dades en la infraestructura del teleoperador. Mitjançant un coneixement predictiu sobre el tràfic de xarxa, els mecanismes de in-operation network planning es podrien millorar per adaptar la xarxa eficientment basant-se en predicció de tràfic, assolint així el que anomenem com a “cognitive in-operation network Planning”. En aquesta tesi ens centrem en l’estudi de mecanismes que permetin establir “el cognitive in-operation network Planning” en xarxes de core. En particular, ens centrem en reconfigurar dinàmicament topologies de xarxa virtual (VNT) a la capa MPLS, cobrint una sèrie d’objectius detallats. Primer comencem estudiant mecanismes pel modelat de fluxos de tràfic de xarxa, des del seu monitoritzat i transformació fins a l’estimació de models predictius de tràfic. Posteriorment, i mitjançant aquests models predictius, tractem un esquema cognitiu per adaptar periòdicament la VNT utilitzant matrius de tràfic basades en predicció de parells origen-destí (OD). Aquesta optimització, anomenada VENTURE, és resolta eficientment fent servir heurístiques dedicades i és posteriorment avaluada sota escenaris de tràfic de xarxa dinàmics. A continuació, estenem VENTURE considerant la dinamicitat dels fluxos de tràfic de xarxes de metro, el qual representa un escenari rellevant de dinamicitat de tràfic. Aquesta extensió involucra millores per coordinar els operadors de metro i core amb l’objectiu d’aconseguir una ràpida adaptació de models de tràfic OD. Finalment, proposem dues arquitectures de xarxa necessàries per aplicar els mecanismes anteriors en entorns experimentals, emprant protocols estat-de-l’art com són OpenFlow i IPFIX. La metodologia emprada per avaluar el treball anterior consisteix en una primera avaluació numèrica fent servir un simulador de xarxes íntegrament dissenyat i desenvolupat per a aquesta tesi. Després d’aquesta validació basada en simulació, la factibilitat experimental de les arquitectures de xarxa proposades és avaluada en un entorn de proves distribuït.Postprint (published version

SDN Controller Mechanisms for Flexible and Customized Networking

Software-Defined Networking (SDN) is seen as the most promising networking technology today. The spread of a new technology depends on the acceptance of the engineers implementing the networks. Typically, when engineers start the conceptualization of new network devices that work with a new paradigm, and that should provide expected business values, they must identify and utilize technical enablers for the defined business use cases. This paper tries to summarize essential SDN applications and defines the technical enablers for advanced and efficient SDN networking. To this end, we identify the core technical mechanisms, expecting to provide a useful analysis for the design of new SDN networks

Towards cognitive in-operation network planning

Next-generation internet services such as live TV and video on demand require high bandwidth and ultra-low latency. The ever-increasing volume, dynamicity and stringent requirements of these services’ demands are generating new challenges to nowadays telecom networks. To decrease expenses, service-layer content providers are delivering their content near the end users, thus allowing a low latency and tailored content delivery. As a consequence of this, unseen metro and even core traffic dynamicity is arising with changes in the volume and direction of the traffic along the day. A tremendous effort to efficiently manage networks is currently ongoing towards the realisation of 5G networks. This translates in looking for network architectures supporting dynamic resource allocation, fulfilling strict service requirements and minimising the total cost of ownership (TCO). In this regard, in-operation network planning was recently proven to successfully support various network reconfiguration use cases in prospective scenarios. Nevertheless, additional research to extend in-operation planning capabilities from typical reactive optimization schemes to proactive and predictive schemes based on the analysis of network monitoring data is required. A hot topic raising increasing attention is cognitive networking, where an elevated knowledge about the network could be obtained as a result of introducing data analytics in the telecom operator’s infrastructure. By using predictive knowledge about the network traffic, in-operation network planning mechanisms could be enhanced to efficiently adapt the network by means of future traffic prediction, thus achieving cognitive in-operation network planning. In this thesis, we focus on studying mechanisms to enable cognitive in-operation network planning in core networks. In particular, we focus on dynamically reconfiguring virtual network topologies (VNT) at the MPLS layer, covering a number of detailed objectives. First, we start studying mechanisms to allow network traffic flow modelling, from monitoring and data transformation to the estimation of predictive traffic model based on this data. By means of these traffic models, then we tackle a cognitive approach to periodically adapt the core VNT to current and future traffic, using predicted traffic matrices based on origin-destination (OD) predictive models. This optimization approach, named VENTURE, is efficiently solved using dedicated heuristic algorithms and its feasibility is demonstrated in an experimental in-operation network planning environment. Finally, we extend VENTURE to consider core flows dynamicity as a result of metro flows re-routing, which represents a meaningful dynamic traffic scenario. This extension, which entails enhancements to coordinate metro and core network controllers with the aim of allowing fast adaption of core OD traffic models, is evaluated and validated in terms of traffic models accuracy and experimental feasibility.Els serveis d’internet de nova generació tals com la televisió en viu o el vídeo sota demanda requereixen d’un gran ample de banda i d’ultra-baixa latència. L’increment continu del volum, dinamicitat i requeriments d’aquests serveis està generant nous reptes pels teleoperadors de xarxa. Per reduir costs, els proveïdors de contingut estan disposant aquests més a prop dels usuaris finals, aconseguint així una entrega de contingut feta a mida. Conseqüentment, estem presenciant una dinamicitat mai vista en el tràfic de xarxes de metro amb canvis en la direcció i el volum del tràfic al llarg del dia. Actualment, s’està duent a terme un gran esforç cap a la realització de xarxes 5G. Aquest esforç es tradueix en cercar noves arquitectures de xarxa que suportin l’assignació dinàmica de recursos, complint requeriments de servei estrictes i minimitzant el cost total de la propietat. En aquest sentit, recentment s’ha demostrat com l’aplicació de “in-operation network planning” permet exitosament suportar diversos casos d’ús de reconfiguració de xarxa en escenaris prospectius. No obstant, és necessari dur a terme més recerca per tal d’estendre “in-operation network planning” des d’un esquema reactiu d’optimització cap a un nou esquema proactiu basat en l’analítica de dades provinents del monitoritzat de la xarxa. El concepte de xarxes cognitives es també troba al centre d’atenció, on un elevat coneixement de la xarxa s’obtindria com a resultat d’introduir analítica de dades en la infraestructura del teleoperador. Mitjançant un coneixement predictiu sobre el tràfic de xarxa, els mecanismes de in-operation network planning es podrien millorar per adaptar la xarxa eficientment basant-se en predicció de tràfic, assolint així el que anomenem com a “cognitive in-operation network Planning”. En aquesta tesi ens centrem en l’estudi de mecanismes que permetin establir “el cognitive in-operation network Planning” en xarxes de core. En particular, ens centrem en reconfigurar dinàmicament topologies de xarxa virtual (VNT) a la capa MPLS, cobrint una sèrie d’objectius detallats. Primer comencem estudiant mecanismes pel modelat de fluxos de tràfic de xarxa, des del seu monitoritzat i transformació fins a l’estimació de models predictius de tràfic. Posteriorment, i mitjançant aquests models predictius, tractem un esquema cognitiu per adaptar periòdicament la VNT utilitzant matrius de tràfic basades en predicció de parells origen-destí (OD). Aquesta optimització, anomenada VENTURE, és resolta eficientment fent servir heurístiques dedicades i és posteriorment avaluada sota escenaris de tràfic de xarxa dinàmics. A continuació, estenem VENTURE considerant la dinamicitat dels fluxos de tràfic de xarxes de metro, el qual representa un escenari rellevant de dinamicitat de tràfic. Aquesta extensió involucra millores per coordinar els operadors de metro i core amb l’objectiu d’aconseguir una ràpida adaptació de models de tràfic OD. Finalment, proposem dues arquitectures de xarxa necessàries per aplicar els mecanismes anteriors en entorns experimentals, emprant protocols estat-de-l’art com són OpenFlow i IPFIX. La metodologia emprada per avaluar el treball anterior consisteix en una primera avaluació numèrica fent servir un simulador de xarxes íntegrament dissenyat i desenvolupat per a aquesta tesi. Després d’aquesta validació basada en simulació, la factibilitat experimental de les arquitectures de xarxa proposades és avaluada en un entorn de proves distribuït

Formulation, implementation considerations, and first performance evaluation of algorithmic solutions - D4.1

Deliverable D4.1 del projecte Europeu OneFIT (ICT-2009-257385)This deliverable contains a first version of the algorithmic solutions for enabling opportunistic networks. The presented algorithms cover the full range of identified management tasks: suitability, creation, QoS control, reconfiguration and forced terminations. Preliminary evaluations complement the proposed algorithms. Implementation considerations towards the practicality of the considered algorithms are also included.Preprin

A framework for traffic flow survivability in wireless networks prone to multiple failures and attacks

Transmitting packets over a wireless network has always been challenging due to failures that have always occurred as a result of many types of wireless connectivity issues. These failures have caused significant outages, and the delayed discovery and diagnostic testing of these failures have exacerbated their impact on servicing, economic damage, and social elements such as technological trust. There has been research on wireless network failures, but little on multiple failures such as node-node, node-link, and link–link failures. The problem of capacity efficiency and fast recovery from multiple failures has also not received attention. This research develops a capacity efficient evolutionary swarm survivability framework, which encompasses enhanced genetic algorithm (EGA) and ant colony system (ACS) survivability models to swiftly resolve node-node, node-link, and link-link failures for improved service quality. The capacity efficient models were tested on such failures at different locations on both small and large wireless networks. The proposed models were able to generate optimal alternative paths, the bandwidth required for fast rerouting, minimized transmission delay, and ensured the rerouting path fitness and good transmission time for rerouting voice, video and multimedia messages. Increasing multiple link failures reveal that as failure increases, the bandwidth used for rerouting and transmission time also increases. This implies that, failure increases bandwidth usage which leads to transmission delay, which in turn slows down message rerouting. The suggested framework performs better than the popular Dijkstra algorithm, proactive, adaptive and reactive models, in terms of throughput, packet delivery ratio (PDR), speed of transmission, transmission delay and running time. According to the simulation results, the capacity efficient ACS has a PDR of 0.89, the Dijkstra model has a PDR of 0.86, the reactive model has a PDR of 0.83, the proactive model has a PDR of 0.83, and the adaptive model has a PDR of 0.81. Another performance evaluation was performed to compare the proposed model's running time to that of other evaluated routing models. The capacity efficient ACS model has a running time of 169.89ms on average, while the adaptive model has a running time of 1837ms and Dijkstra has a running time of 280.62ms. With these results, capacity efficient ACS outperforms other evaluated routing algorithms in terms of PDR and running time. According to the mean throughput determined to evaluate the performance of the following routing algorithms: capacity efficient EGA has a mean throughput of 621.6, Dijkstra has a mean throughput of 619.3, proactive (DSDV) has a mean throughput of 555.9, and reactive (AODV) has a mean throughput of 501.0. Since Dijkstra is more similar to proposed models in terms of performance, capacity efficient EGA was compared to Dijkstra as follows: Dijkstra has a running time of 3.8908ms and EGA has a running time of 3.6968ms. In terms of running time and mean throughput, the capacity efficient EGA also outperforms the other evaluated routing algorithms. The generated alternative paths from these investigations demonstrate that the proposed framework works well in preventing the problem of data loss in transit and ameliorating congestion issue resulting from multiple failures and server overload which manifests when the process hangs. The optimal solution paths will in turn improve business activities through quality data communications for wireless service providers.School of ComputingPh. D. (Computer Science

Energy-aware routing techniques for software-defined networks

Achieving energy efficiency has recently become a key topic of networking research due to the ever-increasing power consumption and CO2 emissions generated by large data networks. This problem is becoming even more concerning and challenging given the drastic traffic increase expected over the next few years. However, the use of efficient energy-aware strategies could overturn this situation reducing the electricity consumption of Internet data transmission networks, as well as contributing to mitigate the environmental impact of other sectors. The existence of redundant network elements with high capacities is a common design practice in current network infrastructures in order to face suddenly failures or peak traffic flows. However, these additional resources remain either unused or barely used most of the time leading to an undesired energy waste. Therefore, putting into sleep mode (i.e. a low-power state) unused elements is an effective and widely-accepted strategy to decrease the consumption of data networks. In this context, SDN can be seen as an attractive solution to achieve the long-awaited energy efficiency in current communications systems, since they allow a flexible programmability suitable for this problem. This doctoral thesis tackles the problem of optimizing the power consumption in SDN through the design of energy-aware routing techniques that minimize the number of network elements required to satisfy an incoming traffic load. Different from existing related works, we focus on optimizing energy consumption in SDN with in-band control traffic in order to close this important gap in the literature and provide solutions compatible with operational backbone networks. Complementing the general aim of improving the energy efficiency in SDN, this research is also intended to cover important related features such as network performance, QoS requirements and real-time operation. Accordingly, this study gives a general perspective about the use of energy efficient routing techniques, which cover integrated routing considerations for the data and control plane traffic in SDN. By using realistic input data, significant values of switched-off links and nodes are reached, which demonstrates the great opportunity for saving energy given by our proposals. The obtained results have also validated the intrinsic trade-off between environmental and performance concerns, considering several performance indicators. These findings confirm that energy-aware routing schemes should be designed considering specific traffic requirements and performance metric bounds. Moreover, it is shown that jointly considering QoS requirements and energy awareness is an effective approach to improve, not only the power consumption, but the performance on critical parameters such as control traffic delay and blocking rate. Similarly, the proposed dynamic traffic allocation with congestion-aware rerouting is able to handle demanding traffic arrival without degrading the performance of higher priority traffic. In general, our proposals are fine-grained, easy to implement and quite balanced and effective in their results looking for a suitable and readily deployment in real-world SDN scenarios. Therefore, the conducted research and contributions reported through this document not only add to what is known about the potential of energy-aware routing techniques, but also stand as a valuable solution on the road to a sustainable networking.L'assoliment de l'eficiència energètica s'ha convertit recentment en un tema clau de recerca de xarxes a causa dels creixents nivells de consum d'energia i emissions de CO2 generats per les xarxes de dades. Aquest problema es torna cada vegada més preocupant i desafiant, donat el dràstic augment del trànsit esperat en els propers anys. No obstant això, l'ús d'estratègies energètiques eficients podria invertir aquesta situació, reduint el consum d'electricitat de les xarxes de dades d'Internet i contribuint a mitigar l'impacte ambiental d'altres sectors. L'existència d'elements de xarxa redundants i amb grans capacitats és una pràctica de disseny habitual en les infraestructures de xarxes actuals per afrontar fallades sobtades o fluxos de trànsit més elevats. Tanmateix, aquests recursos addicionals romanen poc o gens utilitzats la major part del temps, generant un desaprofitament d'energia no desitjat. Per tant, posar en mode de repòs (és a dir, un estat de baixa potència) elements no utilitzats és una estratègia efectiva i àmpliament acceptada per disminuir el consum en xarxes de dades. En aquest context, les xarxes definides per programari (SDN) es poden considerar una solució atractiva per aconseguir l'esperada eficiència energètica en els sistemes de comunicacions actuals, ja que permeten una flexible programabilitat idònia per a aquest problema. Aquesta tesi doctoral aborda el problema d'optimitzar el consum d'energia en SDN a través del disseny de tècniques d'encaminament conscients de l'energia que minimitzen la quantitat d'elements de xarxa necessaris per satisfer una càrrega de trànsit entrant. Diferent dels treballs existents, aquesta tesi es centra a optimitzar el consum d'energia en SDN amb el control de tràfic dins de banda per tancar aquesta important bretxa en la literatura i proporcionar solucions compatibles amb xarxes troncals operatives. Complementant l'objectiu general de millorar l'eficiència energètica en SDN, aquesta recerca també pretén cobrir altres importants paràmetres relacionats, com ara el rendiment de la xarxa, els requisits de qualitat de servei (QoS) i el funcionament en temps real. En conseqüència, aquest estudi ofereix una perspectiva general sobre l'ús de tècniques d'encaminament eficients energèticament, que contempla consideracions integrades per al tràfic de dades i del pla de control en SDN. Prenent dades d'entrada realistes, es van aconseguir desconnectar significatives quantitats d'enllaços i nodes, la qual cosa demostra la gran oportunitat d'estalvi d'energia que ofereixen les nostres propostes. Els resultats obtinguts també validen el estret compromís entre les preocupacions ambientals i les qüestions de rendiment de la xarxa, considerant diversos indicadors de rendiment. Aquests resultats confirmen que els esquemes d'encaminament conscients de l'energia s'han de dissenyar tenint en compte els requisits de tràfic específics i els límits desitjats de les mètriques de rendiment. A més, es demostra que, considerant conjuntament els requisits de QoS i de l'energia necessària, és un enfocament eficaç per millorar, no només el consum d'energia, sinó també el rendiment en paràmetres crítics, com la latència del tràfic de control i la probabilitat de bloqueig. De manera semblant, l'assignació dinàmica de tràfic proposta, amb re-encaminament conscient de la congestió, permet gestionar grans volums de trànsit sense degradar el rendiment de les demandes de major prioritat. En general, les nostres propostes són precises, fàcils d'implementar i bastant equilibrades i efectives en els seus resultats, buscant un desplegament adequat i fàcil en escenaris pràctics de SDN. Per tant, la recerca realitzada i les contribucions contingudes en aquest document no només afegeixen el que es coneix sobre el potencial de les tècniques d'encaminament conscients de l'energia, sinó que també representen una valuosa solució en el camí cap a una xarxa sostenibl