Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
LOPES, Felipe Alencar |
| Orientador(a): |
FERNANDES, Stênio Flávio de Lacerda |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/41498
|
Resumo: |
O surgimento do paradigma de Redes Definidas por Software (SDN) permitiu diver- sas possibilidades de inovação no desenvolvimento e gerenciamento de redes. Entretanto, estas possibilidades não vieram, necessariamente, acompanhadas de facilidades para de- senvolvedores e operadores de rede. Atividades como a criação de aplicações e o próprio gerenciamento destas redes muitas vezes envolve um baixo nível de abstração e um alto grau de complexidade e incerteza para os envolvidos. Linguagens de programação, al- goritmos de roteamento e posicionamento de controlador são exemplos de categorias de propostas que visam contornar os problemas atuais das redes SDN. Entretanto, a litera- tura ainda não conta com uma solução que possa integrar os diversos avanços e o alto potencial de abstração e aplicação de inteligência artificial na área de SDN. Neste cenário, este trabalho (1) evolui uma técnica anterior para modelagem de aplicações de rede e (2) propõe um framework chamado MOSES que se baseia no conceito de Modelos em Tempo de Execução para prover gerenciamento autonômico em SDN. Seguindo conceitos da En- genharia de Software Baseada em Modelos, e arquiteturas de referência como MAPE-K e GANA, o MOSES é baseado em três pilares: i) a camada modelo de rede que permite a modelagem da rede desejável; ii) a camada de adaptabilidade, que realiza – através de algoritmos de Aprendizagem por Reforço Profunda – as mudanças necessárias na rede para atingir a lógica e comportamento definidos pelo modelo alvo; e iii) camada de rede composta pelas sub-camadas da arquitetura SDN. Além destas camadas, MOSES prevê a integração de blocos funcionais intermediários para a realização de tarefas como a geração de código, a reflexão do estado da rede na camada modelo de rede, e a análise das ações de rede a serem tomadas visando alcançar os objetivos modelados. Tal integração visa resolver os seguintes problemas: i) baixo nível de abstração no gerenciamento e desen- volvimento de SDN; e ii) complexidade ao lidar com infraestruturas heterogêneas. Para avaliar o MOSES, os blocos da arquitetura proposta foram implementados e verificados de acordo com a viabilidade em cenários de uso, visando identificar seus benefícios, utili- zando a ferramenta Mininet para realizar simulações. Nos experimentos realizados, foram utilizadas topologias reais e simuladas interagindo com modelos de aplicações de balance- amento de carga, monitoramento e QoS. Os resultados mostram que os blocos funcionais do MOSES permitem: i) a validação semântica de aplicações SDN, ii) o aumento do nível de abstração e compatibilidade (este último a um custo de 15% de sobrecarga); e iii) a garantia dos níveis de QoS fazendo uso unicamente de algoritmos de aprendizagem de má- quina e modelos ao invés de técnicas tradicionais de enfileiramento, os quais melhoraram taxas de atraso em até 22% quando comparados com implementações padrões. |
