Model-Based Performance Predictions for SDN-Based Networks: A Case Study
Model-Based Performance Predictions for SDN-Based Networks: A Case Study
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基于模型的 SDN 网络性能预测：案例研究
DOI：
10.1007/978-3-030-43024-5_6
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Samuel Kounev
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Stefan Herrnleben;Pitor Rygielski;Johannes Grohmann;Simon Eismann;Tobias Hossfeld;Samuel Kounev
软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）等网络虚拟化的新兴范例对准确的性能建模和分析工具提出了新的挑战。因此，支持SDN或NFV技术的性能建模和预测方法可以帮助系统运营商分析数据中心及其相应网络的性能。笛卡尔网络结构（DNI）提供了一种高级描述性语言来建模基于SDN的网络，它可以转换为各种预测建模形式。然而，这些建模概念尚未在现实场景中进行评估。本文提出了一个广泛的案例研究，评估DNI建模功能、向预测模型的转换以及使用OMNeT++和SimQPN仿真框架的性能预测。我们提出了五个现实的情况下的内容分发网络（CDN），比较性能预测与现实世界的测量，并讨论建模差距和校准问题，导致在某些情况下的错误预测。
Emerging paradigms for network virtualization like Software-Defined Networking (SDN) and Network Functions Virtualization (NFV) form new challenges for accurate performance modeling and analysis tools. Therefore, performance modeling and prediction approaches that support SDN or NFV technologies help system operators to analyze the performance of a data center and its corresponding network. The Descartes Network Infrastructures (DNI) offers a high-level descriptive language to model SDN-based networks, which can be transformed into various predictive modeling formalisms. However, these modeling concepts have not yet been evaluated in a realistic scenario.In this paper, we present an extensive case study evaluating the DNI modeling capabilities, the transformations to predictive models, and the performance prediction using the OMNeT++ and SimQPN simulation frameworks. We present five realistic scenarios of a content distribution network (CDN), compare the performance predictions with real-world measurements, and discuss modeling gaps and calibration issues causing mispredictions in some scenarios.
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DOI：
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