Flexile: meeting bandwidth objectives almost always
Flexile: meeting bandwidth objectives almost always
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灵活：几乎总能满足带宽目标
DOI：
10.1145/3555050.3569119
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Tawarmalani, Mohit
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jiang, Chuan;Li, Zixuan;Rao, Sanjay;Tawarmalani, Mohit
即使出现故障，广域云提供商网络也必须支持网络流量的带宽要求。现有的流量工程(TE)方案并不比为每个故障场景最优路由流量的方法更好。我们发现，这会导致次优路由决策，从而影响性能，并可能对场景中的某些流量造成不公平。为了解决这个问题，我们开发了Flexile，它利用并发现机会，通过在每个故障状态中对特定流量进行优先排序，使其能够满足其带宽要求，从而提高网络性能。Flexile考虑将所有流量的期望损失降至最低，同时对不同流量类别的不同需求进行建模。要实现这一点，Flexile2包括(I)确定哪些故障状态对每个流至关重要的离线阶段；以及(Ii)在线阶段，该阶段在发生故障时为该故障状态的关键流分配带宽优先级，同时还明智地将带宽分配给非关键流。在易管理性方面，Flexile的离线阶段使用了分解算法，并辅以特定问题的加速。使用真实拓扑进行的评估，并通过仿真试验台实验进行了验证，结果表明，在中值情况下，Flexile比包括Swan、Smore和Teavar在内的最先进的TE方案在所需百分比的流量损失方面降低了46%或更多。
Wide-area cloud provider networks must support the bandwidth requirements of network traffic despite failures. Existing traffic engineering (TE) schemes perform no better than an approach that optimally routes traffic for each failure scenario. We show that this results in sub-optimal routing decisions that hurt performance, and are potentially unfair to some traffic across scenarios. To tackle this, we developFlexile, which exploits and discovers opportunities to improve network performance by prioritizing certain traffic in each failure state so that it can meet its bandwidth requirements.Flexileseeks to minimize a desired percentile of loss across all traffic flows, while modeling diverse needs of different traffic classes. To achieve this,Flexileconsists of (i) an offline phase that identifies which failure states are critical for each flow; and (ii) an online phase, which on failure allocates bandwidth prioritizing critical flows for that failure state, while also judiciously allocating bandwidth to non-critical flows. For tractability,Flexile's offline phase uses a decomposition algorithm aided with problem-specific accelerations. Evaluations using real topologies, and validated with emulation testbed experiments, show thatFlexileoutperforms state-of-the-art TE schemes including SWAN, SMORE, and Teavar in reducing flow loss at desired percentiles by 46% or more in the median case.
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DOI：
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影响因子：
--
作者：
Jiang, Chuan;Rao, Sanjay;Tawarmalani, Mohit
通讯作者：
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通讯作者：
--
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M. Pióro;D. Medhi
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Akella, Aditya
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影响因子：
--
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通讯作者：
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