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Detecção online de agregações hierárquicas bidimensionais de fluxos em redes definidas por software / Online detection of bidimensional hierarchical heavy hitters in software-defined networks

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Previous issue date: 2014-12-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Software Defined Networking represents a new paradigm that eases the operation, monitoring
and network managing through the decoupling between the control plane and the
data plane. However, in this new context, some classic solutions in the network monitoring
field need to be revisited, as there are new constraints, but there are also new opportunities.
In monitoring context, one strategy commonly used, mainly in high capacity networks, is
the tracking of the most frequent items, also known as heavy hitters. One approach to
monitoring the most frequent items consists in detecting the hierarchical heavy hitters,
which allows an efficient real time monitoring. In this work, we propose and evaluate a
new monitoring solution capable of online detection of hierarchical heavy hitters, using
the characteristics of software defined networks, in special the OpenFlow protocol. Our
proposal, combines a flexible accounting of flow rules, from OpenFlow switches, with
inspection of traffic samples through a dedicated device. We evaluate our proposal in a
simulated and emulated environments, both using packet traces generated artificially and
also from real networks. The results show that our proposal has satisfactory accuracy and
low convergence time in comparison to a previous solution to OpenFlow networks, in
addition to identify heavy hitters in two dimensions. / As Redes Definidas por Software representam um novo paradigma que flexibiliza a operação,
o monitoramento e a gerência de redes através do desacoplamento entre o plano
de controle e o plano de dados. No entanto, nesse novo contexto, algumas soluções clássicas
da área de monitoramento de redes precisam ser revistas, pois há novas restrições,
mas também novas oportunidades. No contexto de monitoramento, uma estratégia comumente
utilizada, sobretudo em redes de alta capacidade, é o acompanhamento dos itens
mais frequentes, também conhecidos como heavy hitters. Uma das abordagens para monitoramento
dos itens mais frequentes consiste em detectar as agregações hierárquicas de
fluxos, a qual possibilita realizar um monitoramento eficiente em tempo real. Neste trabalho,
propomos e avaliamos uma nova solução de monitoramento capaz de detectar de
maneira online as agregações hierárquicas de fluxos, utilizando características de redes
definidas por software, em especial do protocolo OpenFlow. Nossa proposta, combina
uma contabilização flexível de regras de fluxos, proveniente dos comutadores OpenFlow,
com uma inspeção de amostras de tráfego através de um dispositivo dedicado. Avaliamos
nossa proposta em ambientes simulado e emulado, utilizando traces de pacotes gerados
artificialmente e também de redes reais. Os resultados mostram que nossa proposta possui
uma acurácia satisfatória e baixo tempo de convergência em comparação a uma solução
anterior para redes OpenFlow, além de identificar heavy hitters em duas dimensões.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4372
Date16 December 2014
CreatorsCruz, Mário Augusto da
ContributorsCardoso, Kleber Vieira, Corrêa, Sand Luz, Cardoso, Kleber Vieira, Corrêa, Sand Luz, Rosa, Thierson Couto, Abelém, Antônio Jorge Gomes
PublisherUniversidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-3303550325223384799, 600, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509, 2075167498588264571

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