Enhanced method of fast re-routing with load balancing in software-defined networks

Abstract

A two-level method of fast re-routing with load balancing in a software-defined network (SDN) is proposed. The novelty of the method consists, firstly, in the introduction of a two-level hierarchy of calculating the routing variables responsible for the formation of the primary and backup paths, and secondly, in ensuring a balanced load of the communication links of the network, which meets the requirements of the traffic engineering concept. The method provides implementation of link, node, path, and bandwidth protection schemes for fast re-routing in SDN. The separation in accordance with the interaction prediction principle along two hierarchical levels of the calculation functions of the primary (lower level) and backup (upper level) routes allowed to abandon the initial sufficiently large and nonlinear optimization problem by transiting to the iterative solution of linear optimization problems of half the dimension. The analysis of the proposed method confirmed its efficiency and effectiveness in terms of obtaining optimal solutions for ensuring balanced load of communication links and implementing the required network element protection schemes for fast re-routing in SDN.K e y w o r d s: SDN, flow-based model, fast re-routing, load balancing, link utilization, primary path, backup path, calculations hierarchy

The Methods to Improve Quality of Service by Accounting Secure Parameters

“…The shortest paths (Low Cost Routing) between the incoming edge router and others are calculated by the routing protocol. Lets consider the calculating of routing cost method based on security parameters and fractal structure of traffic [4,23,25,26].…”

“…To carry out simulation work of the proposed methods program modules were developed by using Python. The input system receives the generated information flows having predetermined fractal properties with parameters similar to the real traffic [22,[25][26][27]29]. This traffic was sent from the sender to receiver through 14 nodes: routers, nodes and firewall by using various parthes.…”

“…bility of detection attacks on system resources (i.e. buffer overload, DDoS attacks)= calculates by using the Machine Learning algorithm that shown in[16,21,[25][26][27]. Each input flow is sent to a queue w Q of limited size.…”

Method of self-similar load balancing in network intrusion detection system

“…An input node i Nids receives multiple independent multifractal packet flows with different intensity 12 , ,..,     , which are distributed between nodes in accordance with a policy of traffic shaping in limited capacity queues i Q [8,9].…”

Розробка Та Дослідження Лінійної Оптимізаційної Моделі Швидкої Перемаршрутизації З Балансуванням Навантаження В Телекомунікаційних Мережах

“…При цьому реалізація схеми захисту пропускної здатності мережі, як правило, призводить до нелінійного формулювання оптимізаційної задачі та відповідного зростання обчислювальної складності одержуваних рішень [8,9,[12][13][14]. В роботах [25,26] зроблено спробу отримати розв'язання задачі TE FRR із захистом пропускної здатності на основі впровадження дворівневої ієрархії розрахунків. Проте оптимізаційні задачі, які розв'язуються на різних ієрархічних рівнях, вдалося сформулювати в лінійній формі лише для випадку реалізації одношляхової стратегії маршрутизації, що ефективно в разі формування мережного трафіка великою кількістю низькошвидкісних потоків.…”