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Theses Year : 2021

Towards ML-based Management of Software-Defined Networks

Vers un management basé ML des Réseaux SDNs

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Abstract

With the exponential growth in technology performance, the modern world has become highly connected, digitized, and diverse. Within this hyper-connected world, Communication networks or the Internet are part of our daily life and play many important roles. However, the ever-growing internet services, application, and massive traffic growth complexify networks that reach a point where traditional management functions mainly govern by human operations fail to keep the network operational. In this context, Software-Defined Networking (SDN) emerge as a new architecture for network management. It makes networks programmable by bringing flexibility in their control and management. Even if network management is eased, it is still tricky to handle due to the continuous growth of network complexity. Management tasks remain then complex. Faced with this, the concept of self-driving networking arose. It consists of leveraging recent technological advancements and scientific innovation in Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML) with SDN. Compared to traditional management approaches using only analytic mathematical models and optimization, this new paradigm is a data-driven approach. The management operations will leverage the ML ability to exploit hidden pattern in data to create knowledge. This association SDN-AI/ML, with the promise to simplify network management, needs many challenges to be addresses. Self-driving networking or full network automation is the "Holy Grail" of this association. In this thesis, two of the concerned challenges retain our attention. Firstly, efficient data collection with SDN, especially real-time telemetry. For this challenge, we propose COCO for COnfidence-based COllection, a low overhead near-real-time data collection in SDN. Data of interest is collected efficiently from the data plane to the control plane, where they are used whether by traditional management applications or machine-learning-based algorithms. Secondly, we tackle the effectiveness of the use of machine learning to handle complex management tasks. We consider application performance optimization in data centers. We propose a machine-learning-based incast performance inference, where analytical models struggle to provide general and expert-knowledge-free performance models. With this ML-performance model, smart buffering schemes or other QoS optimization algorithms could dynamically optimize traffic performance. These ML-based management schemes are built upon SDN, leveraging its centralized global view, telemetry capabilities, and management flexibility. The effectiveness of our efficient data collection framework and the machine-learning-based performance optimization show promising results. We expect that improved SDN monitoring with AI/ML analytics capabilities can considerably augment network management and make a big step in the self-driving network journey.
Avec la croissance exponentielle des performances technologiques, le monde moderne est devenu hautement connecté, numérisé et diversifié. Dans ce monde hyperconnecté, les réseaux informatiques ou Internet font partie de notre vie quotidienne et jouent de nombreux rôles importants. Cependant, la forte croissance des services et des applications Internet, ainsi que l'augmentation massive du trafic, complexifient les réseaux qui atteignent un point où les fonctions de gestion traditionnelles, principalement régies par des opérations humaines, ne parviennent pas à maintenir le réseau opérationnel. Dans ce contexte, le Software Defined-Networking (SDN) émerge comme une nouvelle architecture pour la gestion des réseaux. Il rend les réseaux programmables en apportant de la flexibilité dans leur contrôle et leur gestion. Même si la gestion des réseaux est en partie simplifiée, elle reste délicate à cause de la croissance continue de la complexité des réseaux. Les tâches de gestion restent alors complexes. Face à ce constat, le concept de self-driving networking a vu jour. Il consiste à tirer parti des récentes avancées technologiques et l'innovation scientifique dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) en complément au SDN. Par rapport aux approches de gestion traditionnelles utilisant uniquement des modèles mathématiques analytiques et l'optimisation, ce nouveau paradigme est une approche axée sur les données. Les opérations de gestion s'appuieront sur la capacité de l'intelligence artificielle à exploiter les relations complexes et cachées dans les données pour créer des connaissances. Cette association SDN-AI/ML, avec la promesse de simplifier la gestion du réseau, nécessite de relever de nombreux défis. Le self-driving networking ou l'automatisation complète du réseau est le "Saint Graal" de cette association. Dans cette thèse, deux des défis concernés retiennent notre attention. Dans un premier temps, la collecte efficace de données avec SDN, en particulier la télémétrie en temps réel. Pour ce défi, nous proposons COCO pour COnfidence-based COllection, une solution de collecte de données en temps quasi-réel à faible coût (overhead) pour les réseaux SDN. Les données d'intérêt sont collectées efficacement du plan de données au plan de contrôle, où elles sont utilisées par les applications de gestion traditionnelles ou par des algorithmes de machine learning. Dans un second temps, nous explorons les possibilités de l'utilisation du machine learning pour traiter des tâches de gestion complexes. Nous considérons l'optimisation de la performance des trafics dans les data centers. Nous proposons un modèle de performance du trafic incast en utilisant le machine learning, là où les modèles analytiques peinent à fournir des modèles de performance facilement généralisables et sans des connaissances "domain-specific". Avec ce modèle de performance ML, des fonctions de management dont la gestion intelligente des switchs ou d'autres algorithmes d'optimisation de la qualité de service peuvent optimiser dynamiquement les performances des trafics. Ces opérations de gestion basées sur le ML sont construites sur une architecture SDN, en tirant parti de sa vision globale centralisée, de ses capacités de monitoring et de sa flexibilité. L'efficacité de notre proposition de collecte de données et l'optimisation des performances basée sur le machine learning donnent des résultats prometteurs. Nous pensons que des systèmes de monitoring SDN efficaces couplés avec les opportunités offertes par l'IA/ML peuvent considérablement améliorer la gestion du réseau et faire un grand pas vers le concept du self-driving network et donc des réseaux autonomes.
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Dates and versions

tel-03343066 , version 1 (30-07-2021)
tel-03343066 , version 2 (13-09-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03343066 , version 2

Cite

Kokouvi Benoit Nougnanke. Towards ML-based Management of Software-Defined Networks. Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2021. English. ⟨NNT : 2021TOU30047⟩. ⟨tel-03343066v2⟩
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