Towards probe planning for in-band network telemetry

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Castro, Ariel Góes de
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
Texto Completo: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/8650
Resumo: O Monitoramento de Rede em Banda (INT, do inglês In-band Network Telemetry) tem se destacado como uma abordagem poderosa para monitorar redes programáveis, fornecendo uma visibilidade detalhada dos eventos na rede. No entanto, as abordagens existentes para a orquestração do INT frequentemente negligenciam a tolerância a falhas no plano de dados, deixando os mecanismos de monitoramento comprometidos durante falhas na rede. Para solucionar essa lacuna, propomos o InPatching, uma abordagem de tolerância a falhas no plano de dados para o monitoramento baseado em INT. O InPatching detecta autonomamente dispositivos com falhas e aplica desvios coordenados nos ciclos de sondagem afetados, garantindo a coleta ininterrupta de dados de telemetria sem depender do plano de controle. Ao transferir a recuperação para o plano de dados, o InPatching reduz significativamente o tempo de recuperação em comparação com as estratégias do plano de controle. Para viabilizar desvios eficientes, formalizamos o planejamento de sondagem tolerante a falhas para INT usando um modelo de Programação Linear de Inteiros Mistas (MILP). Esse modelo nos permite determinar de forma eficiente os caminhos ótimos de desvio e minimizar o impacto no desempenho da rede. Nossa extensa avaliação demonstra a eficácia do InPatching em comparação com as soluções do plano de controle. Mostramos que o InPatching supera as abordagens do plano de controle em um fator de 18X, proporcionando recuperação rápida e confiável para o monitoramento baseado em INT, evitando um impacto substancial no desempenho. A compilação do código em hardware também foi efetuada com sucesso e as métricas obtidas sobre o uso de recursos – i.e., Match-Action UNIT (MAU) e Tagalong collections – indicam um baixo uso de recursos de memória, em média, para alocação do componentes código reescrito na arquitetura TofinoTM Native Architecture (TNA). Além das contribuições técnicas, também disponibilizamos artefatos de software de código aberto que facilitam a adoção e a reprodutibilidade do InPatching. Os operadores de rede podem aproveitar essa solução para manter uma visibilidade abrangente da rede, mesmo durante falhas na rede, garantindo uma cobertura contínua e atualizada dos dados de INT coletados. No geral, nosso trabalho contribui para o avanço do monitoramento de rede tolerante a falhas e destaca a importância de considerar a resiliência do plano de dados no projeto das abordagens de orquestração do INT. Ao abordar esse aspecto crítico, o InPatching aprimora significativamente a confiabilidade e a eficácia de sistemas de monitoramento baseados em INT em redes programáveis. Palavras-chave: Telemetria In-Band, Software-Defined Network(SDN), Probes, Monitoramento de Rede, Fast Reroute (FRR)
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O InPatching detecta autonomamente dispositivos com falhas e aplica desvios coordenados nos ciclos de sondagem afetados, garantindo a coleta ininterrupta de dados de telemetria sem depender do plano de controle. Ao transferir a recuperação para o plano de dados, o InPatching reduz significativamente o tempo de recuperação em comparação com as estratégias do plano de controle. Para viabilizar desvios eficientes, formalizamos o planejamento de sondagem tolerante a falhas para INT usando um modelo de Programação Linear de Inteiros Mistas (MILP). Esse modelo nos permite determinar de forma eficiente os caminhos ótimos de desvio e minimizar o impacto no desempenho da rede. Nossa extensa avaliação demonstra a eficácia do InPatching em comparação com as soluções do plano de controle. Mostramos que o InPatching supera as abordagens do plano de controle em um fator de 18X, proporcionando recuperação rápida e confiável para o monitoramento baseado em INT, evitando um impacto substancial no desempenho. A compilação do código em hardware também foi efetuada com sucesso e as métricas obtidas sobre o uso de recursos – i.e., Match-Action UNIT (MAU) e Tagalong collections – indicam um baixo uso de recursos de memória, em média, para alocação do componentes código reescrito na arquitetura TofinoTM Native Architecture (TNA). Além das contribuições técnicas, também disponibilizamos artefatos de software de código aberto que facilitam a adoção e a reprodutibilidade do InPatching. Os operadores de rede podem aproveitar essa solução para manter uma visibilidade abrangente da rede, mesmo durante falhas na rede, garantindo uma cobertura contínua e atualizada dos dados de INT coletados. No geral, nosso trabalho contribui para o avanço do monitoramento de rede tolerante a falhas e destaca a importância de considerar a resiliência do plano de dados no projeto das abordagens de orquestração do INT. Ao abordar esse aspecto crítico, o InPatching aprimora significativamente a confiabilidade e a eficácia de sistemas de monitoramento baseados em INT em redes programáveis. Palavras-chave: Telemetria In-Band, Software-Defined Network(SDN), Probes, Monitoramento de Rede, Fast Reroute (FRR)In-Band Network Telemetry (INT) has emerged as a powerful network monitoring approach in programmable networks, providing fine-grained visibility into network events. However, existing INT orchestration approaches often overlook fault tolerance in the data plane, leaving monitoring mechanisms compromised during network failures. To address this gap, we propose InPatching, an in-network fault-tolerant approach for INT-based monitoring. InPatching autonomously detects faulty devices and applies coordinated detours in affected probing cycles, ensuring uninterrupted telemetry data collection without relying on the control plane. By offloading recovery to the data plane, InPatching significantly reduces the recovery time compared to control plane strategies. To enable efficient detours, we formalize fault-tolerant probing planning for INT using a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model. This model allows us to efficiently determine the optimal detour paths and minimize the impact on network performance. Our extensive evaluation demonstrates the effectiveness of InPatching in comparison to control plane solutions. We show that InPatching outperforms control plane approaches by a factor of 18X, providing fast and reliable recovery for INT-based monitoring while avoiding substantial overhead. The compilation of the code into hardware has also been successfully performed, and the metrics obtained regarding resource usage – i.e., MAU and Tagalong collections –indicate low memory resource utilization, on average, for allocating the rewritten code components in the TNA architecture. In addition to the technical contributions, we also release open-source software artifacts that facilitate the adoption and reproducibility of InPatching. Network operators can leverage this solution to maintain network-wide visibility even during network failures, ensuring continuous coverage and freshness of collected INT data. Overall, our work contributes to the advancement of fault-tolerant network monitoring and highlights the importance of considering data plane resilience in the design of INT orchestration approaches. By addressing this critical aspect, InPatching significantly enhances the reliability and effectiveness of INT-based monitoring systems in programmable networks. Key-words: In-band Network Telemetry (INT), Software-Defined Network(SDN), Probe, Network Monitoring, Fast Reroute (FRR)engUniversidade Federal do PampaMestrado Profissional em Engenharia de SoftwareUNIPAMPABrasilCampus AlegreteCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRAEngenharia de softwareMonitoramento de RedeTelemetria In-BandProbesSoftware EngineeringSoftware-Defined NetworkNetwork MonitoringIn-band Network TelemetryTowards probe planning for in-band network telemetryinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIPAMPAinstname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)instacron:UNIPAMPAORIGINALAriel Goes de Castro - 2023.pdfAriel Goes de Castro - 2023.pdfapplication/pdf914748https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/15e6e7d7-7fed-4364-baa1-474e3956386c/download4fab7d9eaddd955b38cbd7c952695987MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81854https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/93f0377f-fc80-4f77-9794-72f080cd9639/downloadc9ad5aff503ef7873c4004c5b07c0b27MD52falseAnonymousREADriu/86502023-09-28 16:21:06.41open.accessoai:repositorio.unipampa.edu.br:riu/8650https://repositorio.unipampa.edu.brRepositório InstitucionalPUBhttp://dspace.unipampa.edu.br:8080/oai/requestsisbi@unipampa.edu.bropendoar:2023-09-28T16:21:06Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)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