Classification and Evaluation of Constraint-Based Routing ...

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13 Ιουλ 2012 (πριν από 5 χρόνια και 5 μήνες)

433 εμφανίσεις

Classification and Evaluation of Constraint-
Based Routing Algorithms for MPLS Traffic
Engineering
Samer Lahoud
Géraldine Texier
Laurent Toutain
Plan de la présentation

Contexte

Objectifs du routage contraint

Classification des solutions existantes

Évaluation des solutions existantes

Solution d’intégration

Conclusion et perspectives
MPLS et Ingénierie de Trafic

Évolution des réseaux cœurs

Ingénierie de trafic

Optimiser l’utilisation des ressources

Améliorer les performances
DWDM
SONET/SDH
ATM
IP
DWDM
SONET/SDH
IP/MPLS
DWDM
IP/GMPLS
Architecture MPLS-TE
Signalisation et réservation
des ressources
Calcul de chemin
État de l’utilisation
des ressources
OSPF-TE
IS-IS-TE
Routage
contraint
RSVP-TE
CR-LDP
Architecture
Protocoles
Routage contraint

Module intelligent de calcul de chemin

Hors ligne

Utilisation d’une matrice de trafic

Données : matrice de trafic

Contraintes : évolution dynamique

En ligne

Aucune connaissance des futures demandes

Données : état actuel du réseau

Contraintes : temps de calcul
Demande d’établissement
d’un LSP (O, D, b)
Chemin explicite
du LSP
Routage
Contraint
Objectifs du routage contraint

Réduction de la probabilité
de blocage

Satisfaire un maximum de demandes
d’établissement de LSPs

Réduction des coûts statiques

Choix d’un chemin avec un nombre minimal de
sauts ou une longueur minimale

Équilibrage de charge

Répartir la charge uniformément dans le réseau
Solutions existantes (1)

Réduction de la probabilité
de blocage

Minimum Interference Routing Algorithm (MIRA)

Identification des liens critiques

Attribution des poids

Calcul du plus court chemin
D
O
A
D
B
O
D
O
3
3
1
1
2
3
4
2
1
Solutions existantes (2)

Réduction des coûts statiques

Algorithme MinHop :

Minimiser le nombre de sauts

Minimiser la longueur du chemin

Équilibrage de charge

Minimisation de la charge

Choix des liens qui ont le plus faible rapport
de charge par rapport à
la capacité
Modèle de simulation
[
]
{
}
E
e
e
y
e
x
e
y
e
x
e
coût
E
e


+
×


,
1
,
0
)
(
),
(
,
)
(
)
(
)
(

Modèle : G=(V,E)
graphe orienté

Pour chaque LSP (O,D,b), déterminer x(e)
et y(e)
:

Minimiser :

Suivant :

Avec :

LSP est routé
sur e
dans la même direction (resp.
opposée) si x(e) = 1
(resp. y(e) = 1)
[
]
[
]
V
v
pour
v
e
y
e
x
e
y
e
x
v
In
e
v
Out
e

=







),
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
ε
[]
[
]
E
e
pour
e
cap
b
e
charge
e
y
e
x


+
×
+
),
(
)
(
)
(
)
(
{}






=
=

+
=
D
O
v
D
v
O
v
v
,
0
1
1
)
(
ε







=
MIRA
charge
de
Eq
MinLength
MinHop
e
critique
fct
e
cap
e
charge
e
longueur
e
coût
.
)
(
_
)
(
/
)
(
)
(
1
)
(
Topologie de simulation
2
8
4
10
9
5
7
6
LSR entrée/sortie
LSR de transit
Lien à capacité normale
(600 Kbps)
Lien à double capacité
(1200 Kbps)
1
3
Évaluation des algorithmes de routage contraint
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
10
510
1010
1510
2010
2510
3010
3510
N
om
b
r
e de LS
P
s
Probabilité de blocage
M
i
nH
op
Load Bala
ncing
MIRA
M
inL
ength
1,5
2
2,5
3
1
0
510
1010
1510
2010
251
0
3010
3510
N
om
br
e de LS
P
s
Nombre moyen de
sauts
Min
Ho
p
Load Bal
ancing
MIR
A
MinLength
Figure 2
Figure 1
0
50
100
150
200
250
300
350
400
10
510
1010
1510
2010
2510
30
10
351
0
Nombre de LS
Ps
Ecart-typpe de la charge
Load Bal
ancing
MIR
A
M
i
nH
op
MinLength
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
10
510
1010
1510
2010
2510
3010
3510
N
om
b
r
e
de
LSPs
Charge moyenne
Min
Ho
p
Load B
alanc
i
ng
MIRA
MinLength
Figure 3
Figure 4
Solution d’intégration : concept

Recherche d’une solution qui intègre les performances de :
MIRA, MinHop et équilibrage de charge

Fonction objectif de la forme :
Coût(e) = T1 + T2
×
fct_critique(e) + T3
×
charge(e)

Observation des performances

MinHop doit être prédominant à
faible charge
T1 = a
×
(capacité_totale / charge_totale)

MIRA doit intervenir lors de la variation des liens critiques
T2 = 16
×
b
×
(charge_totale / capacité_totale)

Équilibrage de charge transparent à
faible charge





=
>
=
=
sinon
e
cap
seuil
e
charge
e
cap
e
charge
e
charge
c
T
0
3
/
)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
,
3
Solution d’intégration : performances
1,5
2
2,5
3
10
510
1010
1510
2010
2510
3010
3510
N
pombre de LS
Ps
Nombre moyen de
sauts
M
inH
op
MIRA
I
ntegr
ating Sol
uti
on
0
50
100
150
200
250
300
350
1
0
510
1010
1510
2010
2510
3010
3510
N
om
b
r
e de LSP
s
Ecart-type de la charge
Load Balanc
ing
MIRA
I
nteg
r
ating Solution
Figure 1
Figure 2
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
10
510
1010
15
10
2010
2510
3010
3510
No
m
b
r
e
d
e
L
SP
s
Probabilité de blocage
Mi
n
H
op
MI
RA
I
ntegrating Solution
Figure 3
Conclusion et perspectives

Problème d’ingénierie de trafic :

Insuffisance de considérations partielles du
problème d’ingénierie de trafic

Pertinence de la solution d’intégration

Perspectives futures :

Problème de routage contraint avec un trafic
multi-priorité

Problème de routage contraint avec calcul du
chemin de secours en ligne