Engenharia de Tráfego em Redes IP sobre Tecnologia MPLS: Otimização Baseada em Heurísticas.

Engenharia de Tráfego em Redes IP sobre

Tecnologia MPLS: Otimização Baseada em

Heurísticas.

Universidade Federal de Sanat Catarina como parte dos requisitos para a

obtenção do grau de Doutor em Engenharia Elétrica Roberto Alexandre Dias, Florianópolis, Abril de 2004

Resumido por Adriano Orlando Campestrini

Este trabalho tem como principal objetivo desenvolver algoritmos de roteamento que permitam a implementação de ET (Engenharia de Tráfego) em redes IP sobre tecnologia MPLS. Além disso, o trabalho propõe uma abordagem de implementação de engenharia de tráfego dinâmica, avalia o desempenho computacional dos algoritmos e qualidade das soluções e compara os resultados de algoritmos de roteamento atuais com os do proposto.

Engenharia de tráfego e MPLS

Engenharia de tráfego em redes IP.

Com o crescimento da demanda por recursos de redes, apenas o aumento da capacidade dos enlaces não é suficiente. Do ponto de vista de QoS (Qualidade de Serviço), nem sempre o caminho mais curto é o melhor caminho a se trafegar por uma rede. Neste cenário, a ET tem muito a contribuir mapeando os fluxos de tráfego de forma balancear a carga entre os componentes de uma infra-estrutura de rede.

Protocolos de roteamento atuais, como OSPF e IS-IS, classificados como protocolos LS (Link State) não consideram banda máxima e banda residual dos enlaces ao computar o destino dos fluxos da rede. Apesar de estarem previstas extensões aos protocolos LS, tornando-os capacitados a tratar estes parâmetros, não é recomendado o uso de novos protocolos de rede pois estes podem causar inundação (ou flood) de mensagens de sinalização.

Tecnologia MPLS: conceitos básicos e terminologia.

Em ambientes de roteamento convencionais, a decisão sobre o roteamento de cada pacote é realizada em cada roteador da infra-estrutura. Para permitir o estabelecimento prévio da rota a ser seguida pelos pacotes, o MPLS (Multiprotocol Label Switching), nos LERs (Label Edge Routers), insere rótulos nos pacotes que entram no domínio, associando-os a uma FEC (Forward equivalence class), que representa o caminho fim-a-fim que o pacote deverá percorrer no domínio. Uma FEC é definida como sendo uma classe correspondente a um

conjunto de pacotes encaminhados de uma mesma forma através da rede. Cada FEC define explicitamente os nodos que os pacotes de cada classe irá percorrer. Com as FECs é possível criar uma LIB (Label Information Base), mantida em cada LSR (Label Switch Router).

MPLS é denominado multiprotocolo, pois pode ser empregado de forma independente dos protocolos da camada de rede e enlace, p.e. ATM, Frame Relay, PPP com IP, IPX, Appletalk...

Eis alguns conceitos relacionados a MPLS:

• Rótulo: conjunto de informações resumido e de tamanho fixo utilizado para busca na tabela de encaminhamento;

• LIB: é a tabela presente em cada LSR que contém informações necessárias ao encaminhamento dos pacotes;

• LSP: é uma rota pré-definida na qual um conjunto de pacote de uma mesma FEC é encaminhado através de uma rede MPLS; e

• Protocolos de distribuição de rótulos: Para que decisões de encaminhamento sejam definidas em um domínio MPLS, é necessário que informações sejam intercambiadas entre todos os LSRs vizinhos. Para isto, existem os protocolos de distribuição de rótulos.

Roteamento baseado em restrições.

RBR (Roteamento baseado em restrições) é um conjunto de processos voltados ao cômputo de rotas de rede sujeito ao atendimento de uma ou mais restrições (regras). Estas regras normalmente são relacionada às especificações de QoS das aplicações, informações de segurança e/ou tarifação. A partir disto, as rotas configuradas podem ser as que melhor atendem tais restrições.

Para possibilitar roteamento explícito - requisito de RBR - é necessário utilizar protocolos de distribuição de rótulos MPLS. No mercado existem duas propostas: RSVP-TE e CR-LDP.

MPLS e Engenharia de Tráfego.

O MPLS permite esquemas sofisticados de roteamento baseados na capacidade de estabelecimento de LSPs explicitamente roteados. Também tem como vantagem para a ET, a possibilidade de mapear troncos de tráfego em LSPs e o suporte a RBR.

Engenharia de tráfego e otimização

Modelagem de problemas.

O processo de modelagem de problemas consiste em três etapas:

1. Definição do problema: objetivos, variáveis de decisão ou controle, nível de detalhamento e restrições;

2. Formulação do modelo: tradução do problema normalmente expresso de forma matemática; e

3. Solução e validação: concepção de uma abordagem de resolução da formulação.

Programação Linear Inteira.

Uma variedade de problemas reais podem ser formulados e resolvidos empregando-se notação de PLI (Programação Linear Inteira). Todos eles visam resolver as mesmas categorias de problemas: otimização da utilização dos recursos. Constata-se que para uma categoria de problemas complexos, chamados de NP-difíceis ou NP-completos, sua solução exata utilizando programação linear inteira gera um custo computacional muito grande, impossibilitando a resolução em tempo hábil. Existem diversas técnicas dispostas a contornar este problema, entretanto não garantem que um tempo computacional polinomial na busca da solução exata, ou ótima. Desta forma, este trabalho recorreu a métodos de aproximativos.

Métodos de soluções aproximados dos problemas de PLI.

Dois métodos aproximativos de solução de problemas de programação inteira foram empregados neste trabalho:

1. Relaxações: procedimento que permite a busca de um conjunto de soluções para um problema PLI que sejam próximos das soluções ótimas. A principal vantagem das relaxações é de permitir ao analista estabelecer uma relação de compromisso entre a qualidade da solução e o tempo computacional.

2. Soluções heurísticas: uma heurística é uma técnica que busca alcançar uma boa solução, utilizando um esforço computacional considerado razoável, sendo capaz de garantir a viabilidade e/ou otimalidade da solução encontrada.

Engenharia de tráfego como um problema de otimização.

O emprego de programação matemática para modelagem de problemas de ET tem se tornado uma alternativa promissora. Os problemas de ET, em geral, podem ser formulados como problemas de programação linear inteira, sendo variantes do problema de caminhos mínimos sujeitos a restrições, que como visto, é do tipo NP-completo. A solução destes problemas pode ser obtida em tempo hábil, através de métodos aproximativos, como as relaxações e heurísticas. No presente trabalho, foram adotados os métodos de relaxação Lagrangeana, com o emprego do algoritmo subgradiente para obtenção de uma solução viável, em tempo polinomial, para um problema de engenharia de tráfego em redes IP sobre MPLS.

Modelagem de um Problema de Engenharia de Tráfego (PET)

Problema de Engenharia de Tráfego.

O objetivo deste problema de ET é maximizar a vazão global dos fluxos de dados injetados em uma topologia de rede com tamanho significativo, respeitando a largura de banda dos enlaces e o atraso fim-a-fim máximo de cada fluxo de dados.

Modelagem e formulação do problema.

A modelagem e formulação do problema de ET proposto define: • Características topológicas: modeladas por um grafo direcionado;

• Características lógicas da rede: o número de LSPs e o número de níveis de largura de banda a serem configurados, o máximo atraso fim-a-fim permitido pelos LSPs e um parâmetro de prioridade de admissão;

• A função objetivo: visa maximizar a vazão global dos fluxos de dados injetados na rede, segundo uma política de priorização;

• As variáveis de decisão: permitem a seleção do nível de largura de banda a ser configurado em cada LSP, e a rota seguida por cada um deles; e

• As famílias de restrições: corresponde à limitação de capacidade de transmissão dos enlaces e atraso fim-a-fim de cada fluxo de dados.

Solução Lagrangeana (RLH).

O procedimento RLH possui as seguintes características:

1. Uso de dois multiplicadores Lagrangeanos para relaxar respectivamente as famílias de restrições;

2. Aplicação do algoritmo subgradiente para obter uma solução aproximada do problema Lagrangeano dual; e

3. Finalmente, pós-processamento desta solução candidata, obtida no passo anterior, com uma heurística, com a finalidade de verificar e recuperar a viabilidade das soluções para o PET.

O algoritmo subgradiente pode ser visto como uma adaptação do algoritmo de passos decrescentes para funções não diferenciáveis.

Mesmo que o algoritmo subgradiente possa encontrar uma solução, não há nenhuma garantia que a mesma seja uma solução viável para o problema PET. Sendo assim, foi desenvolvida uma heurística que visa verificar e recuperar a viabilidade da solução para o problema primal PET.

Solução heurística pura.

Um procedimento de otimização foi desenvolvido, denominado Procedimento Heurístico Puro (PHP), que não considera a priori os procedimentos de relaxação Lagrangeana. Apesar do PHP encontrar uma solução viável para o PET, não existe garantia de sua otimalidade. Uma série de experimentos demonstrou que o desempenho computacional e também a qualidade de solução de PHP foi superior à obtida pela abordagem RLH em todos os casos experimentadas.

Experimentos e resultados.

A estratégia de avaliação dos algoritmos corresponderá as seguintes análises:

• Avaliação de desempenho dos algoritmos: onde serão contrastados o grau de otimalidade e os tempos de execução para o PET, contrastando os procedimentos RLH, PHP e soluções exatas obtidas por um pacote comercial de alto desempenho, chamado Xpress-MP.

• Análise do controle de admissão: contendo o número de rejeições de fluxos quando o PET é resolvido pelo PHP.

Foram usadas duas topologias de redes para os experimentos, uma de complexidade média (com 17 roteadores) e outra de grande complexidade (com 50 roteadores e 200 enlaces). Nelas, foram inseridas duas categorias de fluxos:

1. Fluxos de baixa prioridade, com taxa de transmissão entre 20 e 150Kbps e atraso fim-a-fim entre 100 e 150ms; e

2. Fluxos de alta prioridade, com taxa de transmissão entre 380 e 870Kbps e atraso fim-a-fim entre 30 e 60ms.

Para a primeira topologia foram injetados até 500 fluxos de dados e para a segunda topologia foram gerados 20.000 fluxos. Em ambos os cenários, os fluxos de alta prioridade correspondem à 1,5% do total de fluxos injetados nas topologias.

A avaliação de desempenho mostrou que o tempo computacional consumido pelo PHP é menor que 0.06s para rotear 490 fluxos de dados. O RLH por sua vez, ultrapassa 25s para o mesmo caso e o Xpress-MP não consegue resolver estes casos em tempo hábil. A qualidade da solução PHP é confirmada pela função objetiva, que confere com a função objetiva do Xpress-MP até o ponto que este consegue resolver.

A solução PHP chegou a rejeitar 57% dos 490 fluxos de dados configurados para a topologia 1, enquanto protocolos de roteamento convencionais, p. e. RIP e OSPF chegam a ter 60% de perda de pacotes, evidenciando um alto grau de congestionamento da rede.

Com a segunda topologia, verificou-se que o PHP resolve os 20.000 fluxos de dados em menos de 10s de execução e com uma função objetivo melhor que o RHL, que leva cerca de 3 horas para resolver o mesmo PET nesta topologia.

Uma abordagem para solução de um problema de engenharia de

tráfego dinâmico (PETDIN)

Tendo em vista o ótimo desempenho computacional do PHP, este capítulo mostra como este procedimento pode ser usado em cenários de Engenharia de Tráfego Dinâmicos, melhorando a QoS dos fluxos de dados de alta prioridade, com a rede operando em tempo-real.

Definição do problema.

O problema de ET dinâmico consiste em atender de forma dinâmica novas requisições de serviço submetidas a um domínio de rede. O problema PETDIN se processa da seguinte forma:

1. Num primeiro instante requisições de serviço aguardam admissão na rede. A partir das informações lógicas destas primeiras requisições de serviço (demanda de taxa de bits, atraso máximo fim-a-fim e demais restrições de QoS), é executado um procedimento de ET;

2. No instante seguinte, após um certo intervalo de tempo, correspondente ao processamento do procedimento de ET do passo anterior, as configurações da rede, representadas pelo conjunto de soluções são aplicados à rede. Um conjunto de fluxos pode ter a admissão rejeitada após a obtenção desta solução. Ainda neste instante de tempo, outras requisições de serviço aguardam admissão na rede. Este segundo conjunto de requisições de serviço é a soma das requisições rejeitadas do procedimento anterior com os fluxos que pediram admissão entre o primeiro instante e o atual; e

3. No terceiro instante, após um intervalo de tempo suficiente para o processamento do procedimento de ET referente ao passo 2, as configurações dos fluxos de dados, representados pelo conjunto de soluções são aplicados à rede. Novamente, um conjunto de fluxos pode ter a admissão rejeitada na rede. Este conjunto, será somado ao conjuntos das requisições entre o instante do passo 2 e do passo 3 e o procedimento de ET se repete de forma similar aos passos anteriores.

Caso algumas requisições não sejam atendidas em seguidas rodadas, estas podem ser descartadas por timeout.

Proposta de solução.

Para resolução do problema PETDIN, a proposta é um processo simples de seqüencialização do procedimento de otimização PHP descrito no capítulo anterior. Este procedimento de solução caracteriza-se por ser centralizado, pois cabe a uma entidade centralizada executar as rodadas de otimização, e prescritivo, pois o processo de ET ao encontrar uma solução para a distribuição do tráfego na rede, tem como saída a configuração dos LSPs.

Implementação da solução.

A estrutura lógica da solução do PETDIN é composta por um processo de entrada de dados, pelo componente de otimização (PHP) e por um componente de monitoração e geração de logs, responsável por registrar eventuais exclusões por timeout, renivelamentos, reroteamentos, rejeições e tempo de espera de admissão do fluxo.

A estrutura lógica da solução do PETDIN é similar ao COPS (Common Open Police Service), onde uma estrutura centralizada define as ações a serem implementadas na rede.

Estratégia de avaliação proposta.

A estratégia de avaliação foi dividida em três etapas, de forma similar ao que foi apresentado à solução do PET:

• Desempenho do algoritmo: da mesma forma que na etapa anterior, foi avaliado o tempo de execução e a função objetivo do PHP ao longo do tempo;

• Controle de admissão: parâmetros correspondentes ao comportamento do PHP durante a obtenção das soluções do PETDIN, como tempo de espera dos fluxos, rejeições, interrupções, reroteamentos, renivelamentos e exclusões; e

• QoS dos fluxos: parâmetros de desempenho de rede para o encaminhamento dos fluxos, como vazão, atraso fim-a-fim e jitter (variação do atraso) fim-a-fim.

Experimentos e resultados.

A topologia utilizada é a mesma topologia de complexidade média utilizada no capítulo anterior e, também é a mesma, a estratégia de geração de carga utilizada, com os mesmo 1,5% de fluxos de alta prioridade.

Através da análise do crescimento da função objetivo de acordo com o crescimento do número de fluxos injetados na rede, verificou-se que com 754 fluxos a rede fica num alto nível de saturação. O tempo de execução do PHP fica em 41ms em média, no pior caso considerado.

Quanto ao controle de admissão, verifica-se que a grande maioria dos fluxos de alta prioridade levam em torno de 10 a 50 ms para serem admitidos, enquanto fluxos de baixa prioridade sofrem bastante rejeições e aguardam tempos de admissão maiores. Praticamente um terço deles aguardam a mesma quantidade de tempo que os fluxos de alta prioridade. Um quarto dos fluxos de baixa prioridade sofrem exclusão por não serem admitidos num período de 60s, enquanto isto não ocorre para nenhum fluxo de alta prioridade. Nenhum fluxo de alta prioridade foi rejeitado. O nível de transmissão máximo foi admitido em 92% dos fluxos de alta prioridade, enquanto os fluxos de baixa prioridade tiveram nível máximo em 83% dos casos.

Parâmetros de QoS também mostraram um bom desempenho. Constata-se que nenhum fluxo de alta prioridade tem a restrição de atraso máximo fim-a-fim violada. O nível de satisfação quanto à taxa de transmissão admitida para os fluxos é sempre acima dos 50% do requerido. Mesmo para os piores casos, os fluxos de dados têm vazão maior que o dobro da vazão utilizando OSPF e mais que o triplo utilizando RIP. O atraso médio fim-a-fim fica em torno de 0,03s enquanto OSPF e RIP giram em torno de 0,2s e 0,4s respectivamente. A análise do jitter do PHP em relação ao jitter do RIP e so OSPF, mostra apenas em 1 dos 9 fluxos de alta prioridade medidos o jitter do PHP é maior que do RIP e do OSPF.

Trabalhos relacionados.

Outra abordagem de ET dinâmica é utilizada pelo MIRA (Minimal Inference Routing Algorithm). O MIRA busca selecionar caminhos de rede que maximizem os fluxos de dados de forma que a rota selecionada interfira minimamente nas rotas dos fluxos que percorrem outros enlaces, utilizando o algoritmo maxflow.

Conclusão Final e Perspectivas de Trabalhos Futuros

O presente trabalho corrobora a viabilidade de utilização de ferramentas de ET para melhoria geral da QoS de aplicações de tempo-real. A fim de viabilizar estas ferramentas, as soluções propostas devem ser simples, do ponto de vista de implementação e eficientes do ponto de vista do tempo de execução. Este trabalho possibilita operadoras de telecomunicações a oferecerem níveis de serviços com tarifação diferenciada de acordo com os requisitos dos clientes.