Desenvolvimento de um mecanismo ciente do estado da rede para reroteamento rápido no plano de dados

• Processo: 21/14297-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2022
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2024
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Fabio Luciano Verdi
• Beneficiário: Fabio Luciano Verdi
• Instituição Sede: Centro de Ciências em Gestão e Tecnologia (CCGT). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Campus de Sorocaba. Sorocaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes de computadores Centro de processamento de dados Monitoramento de tráfego de rede Redirecionamento rápido Plano de dados programável P4 (linguagem de programação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Data Centers | Monitoramento | plano de dados programável | P4 | re-roteamento de tráfego | Redes de Computadores

Resumo

Falhas nas redes de comunicação afetam a qualidade dos serviços em execução nos hosts finais. Embora algumas aplicações possam tolerar um certo atraso para resolver a falha, outras são altamente dependentes da latência e precisam de soluções rápidas para o redirecionamento de tráfego. O redirecionamento rápido (FRR) é um mecanismo usado inteiramente no plano de dados para redirecionar rapidamente o tráfego após a ocorrência de falhas. Embora existam vários trabalhos relacionados à FRR, não há solução atual que considere o estado da rede para definir os caminhos de backup. Neste trabalho, nos beneficiamos da computação em rede (in-network) e de programação para projetar e implementar um mecanismo inteiramente no plano de dados para definir caminhos de backup com base na carga da rede. O mecanismo deve estar ciente do estado dos enlaces em termos de, por exemplo, latência fim-a-fim para definir os melhores caminhos de backup. Em caso de falha, nossa solução deve redirecionar rapidamente o tráfego para esses caminhos sem a ajuda do plano de controle. Vamos desenvolver o mecanismo totalmente no plano de dados usando a linguagem P4 e avaliá-lo usando cenários minimalistas reais, bem como simulações. (AU)