Layer 4-7 network functions (NF), such as Firewall or NAPT, have traditionally been implemented in specialized hardware with little to no programmability and extensibility. The scientific community has focused on realizing this functionality in software running on commodity servers instead. Despite the many advancements over the years (e.g., network I/O accelerations), software-based NFs are still unable to guarantee some key service-level objectives (e.g., bounded latency) for the customer due to their reactive approach to workload changes. This thesis argues that Machine Learning techniques can be utilized to forecast how traffic patterns change over time. A network orchestrator can then use this information to allocate resources (network, compute, memory) in a timely fashion and more precisely. To this end, we have developed Mantis, a control plane network application which (i) monitors all forwarding devices (e.g., Firewalls) to generate performance-related metrics and (ii) applies predictors (moving average, autoregression, wavelets, etc.) to predict future values for these metrics. Choosing the appropriate forecasting technique for each traffic workload is a challenging task. This is why we developed several different predictors. Moreover, each predictor has several configuration parameters which can all be set by the administrator during runtime. In order to evaluate the predictive capabilities of Mantis, we set up a test-bed, consisting of the state-of-the-art network controller Metron [16], a NAPT NF realized in FastClick [6] and two hosts. While the source host was replaying real-world internet traces (provided by CAIDA [33]), our Mantis application was performing predictions in real time, using a rolling window for training. Visual inspection of the results indicates that all our predictors have good accuracy, excluding (i) the beginning of the trace where models are still being initialized and (ii) instances of abrupt change. Moreover, applying the discrete wavelet transform before we perform predictions can improve the accuracy further. / Nätverksfunktioner i lager 4-7 som t.ex. brandväggar eller NAPT har traditionellt implementeras på specialdesignad hårdvara med väldigt få programeringsegenskaper. Forskning inom datakomunikation har fokuserat på att istället möjliggöra dessa funktioner i mjukvara på standardhårdvara. Trots att många framsteg har gjorts inom området under de senaste åren (t.ex. nätverks I/O accelerering), kan inte mjukvarubaserade nätverksfunktioner garantera önskad tjänstenivå för kunderna (t.ex. begränsade latensvärden) p.g.a. det reaktiva tillvägagångsättet när arbetslasten ändras. Den här avhandlingen visar att med hjälp av maskininlärning så går det att förutse hur trafikflöden ändras över tid. Nätverksorkestrering kan sedan användas för att allokera resurser (bandbredd, beräkning, minne) i förväg samt mer precist. För detta ändamål har vi utvecklat Mantis, en nätverksapplikation i kontrolplanet som övervakar alla nätverksenheter för att generera prestandabaserade mätvärden och använder matematiska prediktorer (moving average, autoregression, wavelets, o.s.v.) för att förutse kommande ändringar i dessa värden. Det är en utmaning att välja rätt metod för att skapa prognosen för varje resurs. Därför har vi utvecklat flera olika prediktorer. Dessutom har varje prediktor flera konfigurationsvärden som kan ändras av administratören. För att utvärdera Mantis prognoser har vi satt upp ett testnätverk med en av marknadens ledande nätverkskontrollers, Metron [16], en NAPT nätverksfunktion implementerad med FastClick [6] och två testnoder. Den ena noden skickar data hämtad från verklig Internettrafik (erhållen från CAIDA [33]) samtidigt som vår applikation, Mantis, skapar prognoser i realtid. Manuell inspektion av resultaten tyder på att alla våra prediktorer har god precision, förutom början av en spårning då modellerna byggs upp eller vid abrupt ändring. Dessutom kan precisionen ökas ytterligare genom att använda diskret wavelet transformering av värdena innan prognosen görs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-254906 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Xirouchakis, Michail |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2018:781 |
Page generated in 0.0023 seconds