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오래 지속되는 플로우인 엘리펀트 플로우는 데이터 센터에서 많은 대역폭을 소비해서, 지연에 민감하고 짧은 시간 흐르는 플로우인 마이스 플로우의 흐름을 방해하게 된다. 이는 마이스 플로우에 대해 적지않은 지연을 발생시켜서, 결과적으로 그 네트워크에서 동작하고 있는 응용의 성능을 저하시키게 된다. 그러므로 데이터 센터 네트워크는 이를 분류하고 시각화 해내어 실시간으로 QoS 프로비져닝을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다음에 대해 논한다. (1) SDN에서 sflow를 이용한 엘리펀트 플로우의 실시간 검출 및 시각화를 위한 프레임워크 제시. 이는 시각화된 토폴로지에서 스위치를 더블클릭 하므로써 스위치를 통과하는 엘리펀트 플로우를 점검할 수 있게 한다. (2) SDN 제어기에 의해서 정의되고 관리되는 QoS를 보장하는 접근 및 OpenFlow에 의해 제공되는 규격. 본 논문에서는 SDN 네트워크내에서 rate-limiting (traffic-shaping) 분류 기법을 사용하는 것을 주로 논의한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Overview of Elephant Flows Detection Systems
Ⅲ. Framework for the Detection,Classification, and Visualization ofElephant Flows
Ⅳ. Real-time Classification, Detection, and Visualization of Elephant Flows
Ⅴ. A Software-Defined QoS Module
Ⅵ. Handling (QoS Control) of theDetected Elephant Flows
Ⅶ. Applicability of Proposed Framework to Large-scale SDN Networks
Ⅷ. Conclusions
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
J. S. Marron, Felix Hernandez-Campos, and F. D. Smith, “Mice and elephants visualization of internet traffic,” in Compstat, pp. 47-54, Physica-Verlag HD, 2002.
J. Liu, J. Li, G. Shou, Y. Hu, Z. Guo, and W. Dai, “SDN based load balancing mechanism for elephant flow in data center networks,” in IEEE 2014 Int. Symp. Wirel. Pers. Multimedia Commun. (WPMC), pp. 486-490, 2014.
M. Al-Fares, S. Radhakrishnan, B. Raghavan, N. Huang, and A. Vahdat, “Hedera: Dynamic flow scheduling for data center networks,” in NSDI, vol. 10, pp. 19-19, San Jose, California, Apr. 2010.
A. R. Curtis, W. Kim, and P. Yalagandula, “Mahout: Low-overhead datacenter traffic management using end-host-based elephant detection,” in Proc. IEEE INFOCOM, pp. 1629-1637, 2011.
P. Phaal, S. Panchen, and N. McKee, InMon corporation's sFlow: A method for monitoring traffic in switched and routed networks, 2001, Retrieved Nov. 15, 2016, from https://tools.i etf.org/html/rfc3176
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