Contrôleurs SDN Distribués et Prédictifs pour les futurs réseaux 5G : Modélisation, Simulation et Expérimentation.

par El hocine Bouzidi

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Rami Langar.


  • Résumé

    Le contrôle et l'administration des réseaux demande traditionnellement beaucoup de temps et de compétences pour une flexibilité de reprogrammation limitée en raison des limites mêmes des protocoles utilisés. Ces limites à la reconfiguration ou re-programmabilité sont contradictoires à l'évolution des réseaux cellulaires de cinquième génération - « 5G » - qui devront supporter une grande variété d'appareils et d'usages aux caractéristiques divergentes en termes de mobilité, sécurité, latence, fiabilité… Le trafic IoT en particulier, est appelé à croître de façon exponentielle puisque d'ici 2020, 32 milliards d'objets supplémentaires seront connectés générant 44 Zetta octets de données par an. Il reste à mettre au point l'architecture réseau cellulaire capable d'acheminer ce trafic IoT tout en assurant celui des autres types de trafic de façon économiquement rentable et avec une qualité de service suffisante. L'approche proposée consiste à mettre en place des réseaux dédiés logiques appelés tranche (ou “slices”) passant à l'échelle de façon dynamique et partageant les mêmes ressources. Le slicing découpe un réseau physique en de multiples réseaux virtuels spécialisés par application et déployés à la demande en fonction des besoins de capacité. Le slicing est mis en œuvre à travers deux technologies fondamentales que sont la virtualisation des fonctions de réseau (« Network Fonction Virtualization » ou NFV) et le réseau défini par logiciel (« Software-Defined Networking » ou SDN). L'objectif de cette thèse est de développer un cadre de développement (« framework ») permettant d'assurer le contrôle prédictif des ressources supportant des slices IoT utilisant des contrôleurs SDN&NFV distribués et coopératifs. Dans ce cas, le candidat travaillera sur deux principales contributions : · La mise en place d'une architecture de contrôleurs SDN optimisée et distribuée. · Prédiction de ressources et optimisation dynamique des slices IoT. Dans un premier temps, nous allons travaillé sur la définition d'une architecture de contrôleurs SDN distribués et coopératifs permettant d'allouer dynamiquement les ressources à différents slices. On s'intéressera également aux algorithmes de placement des contrôleurs SDN qui permettent l'optimisation de critères de performance tels que la minimisation de la latence entre le contrôleur et les commutateurs, la maximisation de la connectivité des contrôleurs au réseau, etc. Dans un second temps, on travaillera sur l'optimisation de l'usage de infrastructure (CPU, débit, énergie...) tout en respectant les besoins des services par slice et en utilisant des algorithmes de prédiction des ressources. La prédiction prend en compte les informations venant de l'architecture SDN proposée au dessus, ainsi que celles venant directement des NFV. A partir de ces statistiques elle anticipe les actions à mener en retour, par slice, sur l'architecture SDN (reprogrammation des composants comme les switches virtuels ou réels) et les paramètres des NFV et services cloud (replacement des micro-services constituant un NFV).

  • Titre traduit

    Distributed and Predictive SDN Controllers for Future 5G Networks: Modeling, Simulation and Experimentation


  • Résumé

    Control and administration of networks traditionally requires considerable time and expertise for limited reprogramming flexibility due to the limitations of the used protocols. These limits to reconfiguration or re-programmability are contradictory to the evolution of cellular networks fifth generation - "5G" - which will have to support a wide variety of devices and uses with divergent characteristics in terms of mobility, security, latency , Reliability ... IoT traffic in particular, is expected to grow exponentially as by 2020, 32 billion additional objects will be connected generating 44 Zetta bytes of data per year. It remains to develop the cellular network architecture capable of conveying this IoT traffic while ensuring that of the other types of traffic in a cost-effective manner and with a sufficient quality of service. The proposed approach consists in setting up dedicated logical networks called slice (or "slices") dynamically scaling and sharing the same resources. Slicing cuts a physical network into multiple application-specific virtual networks and deployed on demand based on capacity requirements. Slicing is implemented through two core technologies: Network Function Virtualization (NFV) and Software-Defined Networking (SDN). The objective of this thesis is to develop a framework to ensure the predictive control of resources supporting IoT slices using distributed and cooperative SDN & NFV controllers. In this case, the candidate will work on two main contributions: . Implementation of an optimized and distributed SDN controller architecture. · Resource prediction and dynamic optimization of IoT slices. First, we will work on the definition of an architecture of distributed and cooperative SDN controllers allowing to dynamically allocate the resources to different slices. We will also look at the placement algorithms of SDN controllers that allow optimization of performance criteria such as minimizing latency between the controller and switches, maximizing controller connectivity to the network, and so on. Secondly, we will work on optimizing infrastructure use (CPU speed, energy ...) while respecting the needs of service per slice and using resource prediction algorithms. The prediction takes into account the information coming from the SDN architecture proposed above, as well as those coming directly from the NFV. From these statistics it anticipates the actions to be carried out, by slice, on the SDN architecture (reprogramming components such as virtual or real switches) and NFV parameters and Cloud services (replacement of micro-services constituting a NFV ).