Konzeption und Implementierung eines OpenFlow-basierten IP-Multicast-Dienstes für Datenzentren

Abstract

Die rasante Verbreitung von Mobile-Computing, Cloud-Services und Big-Data Anwendungen führt zu immer größeren Datenmengen, die in Datencentern verwaltet werden müssen. Für ein effizientes Verteilen und Verarbeiten dieser Daten ist eine Multicast-Kommunikation inzwischen unabdingbar geworden. Dennoch führt der rapide Anstieg von Speicher und Rechenkapazitäten sowie ein hoher Grad an Virtualisierung zu immer höheren Anforderungen an die Netzinfrastruktur. Die heutigen statischen Netzwerke benötigen eine aufwändige, manuelle Administration und passen nicht mehr ins Systemumfeld moderner Datencenter. Es sind Lösungen gefordert, die dynamisch auf Ausfälle, Datenverkehrsänderungen oder auf die individuellen Bedürfnisse einzelner Anwendungen reagieren können. Mit Software defined Networking (SDN), in Zusammenhang mit dem OpenFlow-Protokoll, existiert eine flexible Netzwerkarchitektur, die diesen Anforderungen begegnen kann. Während bisheriges Multicast-Routing durch verteilte, nicht optimale und komplexe Algorithmen eingeschränkt ist, bietet ein OpenFlow-basierter IP-Multicast-Dienst die Möglichkeit, einfachere und effizientere Lösungen zu finden. Austauschbare Softwaremodule ermöglichen es, mehrere Routingalgorithmen zu implementieren und diese zur Laufzeit beliebig zu wechseln. Gleichzeitig können die speziellen Anforderungen in Datenzentren einbezogen werden. Im Zuge dieser Diplomarbeit wird ein solcher Dienst konzipiert, implementiert und ausgewertet. Hierfür werden auf Grundlage des Steinerbaumproblems optimierte Routing-Lösungen betrachtet, die in bisherigen, verteilt verwalteten Netzen, als nicht praktikabel galten. Durch proaktive Vorberechnung und Einrichtung sämtlicher Multicast-Routen, wird dabei eine Paket-Weiterleitung in Line Rate ermöglicht. Um vorhandene Netz-Ressourcen innerhalb eines Datencenters möglichst optimal auszunutzen, werden Methoden aus dem Bereich des Traffic Engineerings untersucht. Die Evaluation zeigt, dass der Dienst effizient arbeitet und skalierbar ist. Gleichzeitig wird eine eine Optimierung der Multicastbäume und eine Verbesserung der Lastverteilung erreicht.