[논문]SDN 개발 사례 : 고성능 SDN 제어기 MuL

허찬; 박성용

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정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.30 no.3, 2013년, pp.29 - 35

허찬 (한국기술교육대학교) , 박성용 (연세대학교)

초록
AI-Helper

네트워크 장비의 제어평면과 전송평면을 분리하고 전체 네트워크의 제어평면을 하나의 중앙 제어기에 통합하는 네트워크 아키텍처인 소프트웨어 정의 네트워킹 (Software Defined Networking)는 네트워크 산업과 학계에서 많은 관심을 받고 있다. 개별적으로 동작하는 기존 네트워크 장비와 달리 모든 제어평면의 기능이 하나의 중앙 제어기에 집중되기 때문에 제어기의 성능, 안정성, 유연성은 해당 제어기가 통제하는 네트워크 전체에 지대한 영향을 미치게 된다. 또 SDN의 제어계층과 전달계층 사이에 표준통신 인터페이스로 확고한 자리를 잡은 OpenFlow는 세계 유수의 글로벌ICT들이 참여하여 SDN열풍의 중심에 위치해있다. 본고 에서는 SDN의 개념에 대해 살펴보고, OpenFlow의 소개와 동작을 설명할 것이다. 또한 국내에서 최초로 개발된 새로운 OpenFlow 제어기인 MuL 제어기 플랫폼을 소개하고 다른 제어기들과의 비교분석을 통해 어떤 차별점을 갖는지 알아보고자 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본고에서는 SDN의 개념과 현황을 고찰하고 국내에서 최초로 개발하여 오픈소스로 공개한 OpenFlow 기반 제어기인 MuL 제어기 플랫폼을 소개한다. 또, MuL제어기가 기존에 나와있는 다른 제어기와 어떤 차별 점을 갖는지 알아보고자 한다.
<그림 9>와 <그림 10>은 그 일례로써 NBAPI 를 기반으로 한 모니터링 시스템을 일례로써 보여준다. 본 시스템의 목적은 SDN 운영자가 네트워크 상태를 모니터링 하면서 네트워크의 상태에 따라 On-demand 로 네트워크를 매니지 하는 것을 보여준다. 이를 위해 MuL 제어기는 Flow 를 매니지 하기 위한 어플리케이션과 Flow 의 통계 정보를 제공하기 위한 어플리케이션이 돌아가고 NBAPI 는 각 어플리케이션에 의해 제공되는 정보와 원격 제어 기능을 웹 서비스 기반의 API로 제공함으로써 손쉽게웹 기반의 모니터링 시스템을 구현 하는 것이 가능함을 보이고 있다.
본고에서는 네트워크의 새로운 패러다임을 가져온 SDN 아키텍처에 대한 개념과 정의를 살펴보고, 국내에서 최초로 개발된 SDN의 중요한 구성요소 중 하나인 MuL 제어기 플랫폼의 구조에 관하여 살펴보았다. 그리고 실제 환경에서 제어기와 Aggregated 된 스위치의 링크 대역폭을 조절해 가면서 각 제어기의 성능 비교 분석을 통해 각 제어기의 특징을 파악하고 링크의 대역폭과 쓰레드의 수가 각 제어기에 미치는 영향을 분석하였다.
또한 MuL 제어기의 사우스바운드 영역은 OpenFlow 만으로 한정하지는 않는다. 이 외에 SNMP(Simple Network Mangement Protocol), YANG/NETCONF(Network Configuration Protocol)와 같은 기존의 네트워크 매니지먼트 시스템과의 연동을 제공함으로써 기존의 legacy 장비 기반의 네트워크 매니지먼트 시스템과의 연동을 통한 통합 환경을 제공하여 기존의 네트워크와의 연동성을 제공하는 것을 목적으로 한다.
이에 본고에서는 SDN의 개념과 현황을 고찰하고 국내에서 최초로 개발하여 오픈소스로 공개한 OpenFlow 기반 제어기인 MuL 제어기 플랫폼을 소개한다. 또, MuL제어기가 기존에 나와있는 다른 제어기와 어떤 차별 점을 갖는지 알아보고자 한다.

제안 방법

4.1에서 언급된 바와 같이 NOX 제어기, FloodLight 제어기, MuL 제어기의 성능을 동일한 환경에서 각각 측정한 후 결과를 비교하였다.
MuL 제어기는 프로세스의 성능 최적화를 하였을 뿐 아니라, NBAPI 기반의 인터페이스를 통하여 SOA(Service Oriented Architecture) 기반의 프로그래밍 모델을 또한 제시한다. <그림 9>와 <그림 10>은 그 일례로써 NBAPI 를 기반으로 한 모니터링 시스템을 일례로써 보여준다.
일반적으로 네트워크가 이상적인 상황이라면 제어기와 스위치로부터 들어오는 플로우 요청 메시지의 Aggregated 된 링크의 대역폭이 증가함에 따라 성능이 일정하게 증가하다가 steady-state 상태에 도달하게 될 것이다. 그러나 제어기들의 구현상의 문제로 플로우 요청 메시지의 Aggregated 된 링크의 대역폭이 증가함에 따라 Thread 간의 경쟁 문제, 제어기 OS의 작업 스케쥴링 문제 등으로 인하여 성능의 저하가 나타날 수 있기 때문에 링크의 대역폭과 제어기의 쓰레드 개수에 변화를 주어가며 성능을 측정하였다.
다중 스레드를 사용하여 작업을 처리 하여 멀티코어 CPU의 활용을 극대화 하였고 Cache-aware 프로그래밍을 적극 활용하여 성능을 최적화 (특히 인텔 계통 CPU 에서) 한 것이 특징이다. 그리고 로드 밸런싱 기능을 통하여 내부 프로세스간 통신 시의 자원 사용의 효율성을 최대화 하도록 설계하였다.
본고에서는 네트워크의 새로운 패러다임을 가져온 SDN 아키텍처에 대한 개념과 정의를 살펴보고, 국내에서 최초로 개발된 SDN의 중요한 구성요소 중 하나인 MuL 제어기 플랫폼의 구조에 관하여 살펴보았다. 그리고 실제 환경에서 제어기와 Aggregated 된 스위치의 링크 대역폭을 조절해 가면서 각 제어기의 성능 비교 분석을 통해 각 제어기의 특징을 파악하고 링크의 대역폭과 쓰레드의 수가 각 제어기에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 MuL 제어기가 기존 제어기 대비 4배 정도 성능의 향상을 확인할 수 있고, 기존 제어기 대비 Large Scale 의 네트워크 환경에 더 적합함을 확인할 수 있었다.
쿨클라우드에서 개발한 MuL 제어기는 다른 OpenFlow 제어기와는 다르게 성능과 안정성을 중점으로 두고 설계된 OpenFlow 제어기이다. 네이티브 C언어로 개발되었고 멀티쓰레딩 (Multi-Threading)을 고려하여 설계하여 미션 크리티컬 (Mission Critical)한 네트워크의 현실을 반영하여 실제네트워크에서 SDN의 활용이 가능하도록 개발하였다. 또한, Two-Level API (Application Programming Interface)를 지원하여 사용자의 다양한 요구조건을 유연하게 수용하고자 한 것도 특징이다.
실험을 위해 1대의 서버는 제어기의 프로세스들이 동작을 하게 되고, 다른 1대의 서버는 Stanford 대학에서 개발한 cbench[14]라는 벤치마크 툴을 throughput 모드로 사용하였다. 로컬 레벨에서의 PCI BUS 기반이 아닌 실제 네트워크 환경에서의 성능 측정을 위하여 각 서버는 10Gbps 82599 Intel 카드를 사용하여 연결 시켰고, 2대의 서버 간의 대역폭을 tc[15]툴을 사용하여 100Mbps 부터 10Gbps 까지 변화시켜 가면서 성능 측정을 하였다.
본 연구에서는 스위치 개수를 32개로 고정 시킨 상태에서총 16번의 시험 반복을 통한 평균 값을 기본으로 작성을 하였다. 이 과정에서 제어기 레벨에서의 쓰레드 수에 의한 영향을 측정하기 위하여 쓰레드의 갯수를 1, 4, 8개 단위로 조정해 가며 성능을 측정하였다.
제어기의 성능에는 다양한 성능측도가 적용될 수 있다. 본고에서는 제어기의 실질적인 성능을 나타내는 플로우 처리속도 (Flow setup requests / second)를 다양한 조건하에서 측정하여 제어기 간의 성능을 비교하였다.
본 연구에서는 스위치 개수를 32개로 고정 시킨 상태에서총 16번의 시험 반복을 통한 평균 값을 기본으로 작성을 하였다. 이 과정에서 제어기 레벨에서의 쓰레드 수에 의한 영향을 측정하기 위하여 쓰레드의 갯수를 1, 4, 8개 단위로 조정해 가며 성능을 측정하였다. 일반적으로 네트워크가 이상적인 상황이라면 제어기와 스위치로부터 들어오는 플로우 요청 메시지의 Aggregated 된 링크의 대역폭이 증가함에 따라 성능이 일정하게 증가하다가 steady-state 상태에 도달하게 될 것이다.
이번 절에서는 Openflow 프로토콜이 발표된 2009년 이후 Stanford의 주도로 개발된 NOX 제어기, BigSwitch Networks에서 공개한 FloodLight 제어기, 그리고 국내에서 새로 개발된 MuL 제어기의 성능을 측정, 비교분석 하여 MuL 제어기의 강점을 확인한다.

대상 데이터

성능 측정을 위해 사용된 2대의 서버는 Intel XEON 프로세서의 8G RAM 기반의 Ubuntu 12.10 버전의 환경에서 실험을 하였다. 실험을 위해 1대의 서버는 제어기의 프로세스들이 동작을 하게 되고, 다른 1대의 서버는 Stanford 대학에서 개발한 cbench[14]라는 벤치마크 툴을 throughput 모드로 사용하였다.

이론/모형

10 버전의 환경에서 실험을 하였다. 실험을 위해 1대의 서버는 제어기의 프로세스들이 동작을 하게 되고, 다른 1대의 서버는 Stanford 대학에서 개발한 cbench[14]라는 벤치마크 툴을 throughput 모드로 사용하였다. 로컬 레벨에서의 PCI BUS 기반이 아닌 실제 네트워크 환경에서의 성능 측정을 위하여 각 서버는 10Gbps 82599 Intel 카드를 사용하여 연결 시켰고, 2대의 서버 간의 대역폭을 tc[15]툴을 사용하여 100Mbps 부터 10Gbps 까지 변화시켜 가면서 성능 측정을 하였다.

성능/효과

이와 더불어 본고에서는 MuL 제어기의 실제 적용 사례를 보였다. MuL 제어기의 NBAPI 기능을 활용한 네트워크 매니지먼트 시스템을 일례로 들었고, SOA 기반의 인터페이스를 통한 MuL 제어기 상의 어플리케이션에 의해 제공되는 정보 및 접근권한을 사용자에게 제공함으로써 더욱더 다양한 서비스를 제공하는 것이 가능함을 보였다. 이와 같이 앞으로는 MuL 제어기를 활용하여 다양한 서비스를 제공하기 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.
그리고 실제 환경에서 제어기와 Aggregated 된 스위치의 링크 대역폭을 조절해 가면서 각 제어기의 성능 비교 분석을 통해 각 제어기의 특징을 파악하고 링크의 대역폭과 쓰레드의 수가 각 제어기에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 MuL 제어기가 기존 제어기 대비 4배 정도 성능의 향상을 확인할 수 있고, 기존 제어기 대비 Large Scale 의 네트워크 환경에 더 적합함을 확인할 수 있었다.
<그림 7>은 사용된 가상 스위치의 개수 32개, 쓰레드의 수를 4개로 지정한 cbench에서의 플로우 처리 속도인데 <그림 5>의 그래프와 유사한 경향을 보이고 있다. <그림 6>은 쓰레드가 1개인 매우 저사양의 환경에서의 제어기의 성능 비교로써 이와 같은 저사양 환경에서도 NOX 제어기의 사용은 불가능 할 것으로 보이고 이에 반해 Floodlight 과 MuL 제어기는 어느 정도 비슷한 성능을 보이기 때문에 개발자 또는 운영자의 선호도에 따라 선택하는 것이 적합할 것으로 보인다.
반면에 FloodLight은 NOX 에 비해서는 링크의 대역폭에 따라 안정적인 성능을 보여주고는 있지만 최대 750,000 responses/sec 정도를 보여주고 있고 링크의 대역폭이 500Mbps 만 되어도 steady-state로 접어 든다. 이를 MuL 제어기와 비교할때 MuL 제어기가 링크의 대역폭 10Gbps 환경에서 최대 4배 정도의 성능이 증가됨을 확인할 수 있다. 만약 Floodlight을 프로그래밍 관점에서의 편리성으로 인하여 사용해야 할 필요성이 있을 경우는 스위치 레벨로 부터 올라오는 Aggregated 된 링크의 대역폭이 500Mbps 이하로 작은 네트워크 환경에서 사용하기에 적합할 것으로 보인다.
본 시스템의 목적은 SDN 운영자가 네트워크 상태를 모니터링 하면서 네트워크의 상태에 따라 On-demand 로 네트워크를 매니지 하는 것을 보여준다. 이를 위해 MuL 제어기는 Flow 를 매니지 하기 위한 어플리케이션과 Flow 의 통계 정보를 제공하기 위한 어플리케이션이 돌아가고 NBAPI 는 각 어플리케이션에 의해 제공되는 정보와 원격 제어 기능을 웹 서비스 기반의 API로 제공함으로써 손쉽게웹 기반의 모니터링 시스템을 구현 하는 것이 가능함을 보이고 있다.

후속연구

MuL 제어기의 NBAPI 기능을 활용한 네트워크 매니지먼트 시스템을 일례로 들었고, SOA 기반의 인터페이스를 통한 MuL 제어기 상의 어플리케이션에 의해 제공되는 정보 및 접근권한을 사용자에게 제공함으로써 더욱더 다양한 서비스를 제공하는 것이 가능함을 보였다. 이와 같이 앞으로는 MuL 제어기를 활용하여 다양한 서비스를 제공하기 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	소프트웨어 정의 네트워킹은 무엇인가?	네트워크 장비의 제어평면과 전송평면을 분리하고 전체 네트워크의 제어평면을 하나의 중앙 제어기에 통합하는 네트워크 아키텍처인 소프트웨어 정의 네트워킹 (Software Defined Networking)는 네트워크 산업과 학계에서 많은 관심을 받고 있다. 개별적으로 동작하는 기존 네트워크 장비와 달리 모든 제어평면의 기능이 하나의 중앙 제어기에 집중되기 때문에 제어기의 성능, 안정성, 유연성은 해당 제어기가 통제하는 네트워크 전체에 지대한 영향을 미치게 된다.
	SDN 아키텍처는 어디에 사용할 수 있는가?	이와 같은 SDN 아키텍처는 라우팅(Routing), 멀티 캐스트 (Multi-Cast), 보안 (Security), 액세스 제어 (AccessControl), 대역폭 관리 (Bandwidth Manage), 트래픽 엔지니어링(Traffic Engineering), 프로세서 및 스토리지 최적화(Optimization), 서비스 품질(QOS), 에너지 사용량 (Consumption of Energy), 모든 형태의 정책관리(Policy Manage)를 포함하여 사용자가 비즈니스 목표에 부합하는 맞춤형으로 네트워크 서비스를 구현할 수 있도록 API(Application Programming Interface)의 집합을 제공한다.
	SDN의 구조가 가진 강점은?	여기서 제어평면은 흔히 제어기 (Controller)라고 불리는 소프트웨어로 구현되어 전체 네트워크 장비의 정보를 수집하고 통제하는 역할을 맡아, 라우팅 정책 (Policy), 네트워크 가상화 (Virtualization) 등을 수행하게 된다. 이러한 구조는 연구자나 사용자가 쉽고 효율적인 라우팅/스위칭 정책 변경을 가능하게 하므로 네트워크 산업과 연구자 사이에서 주목을 받게 되었다[2-3].

참고문헌 (18)

Bob Lantz, Brandon Heller, and Nick McKeown. A network in a laptop: Rapid prototyping for softwaredefined networks. In HotNets, pages 1-6, 2010.
McKeown, Nick, et al. "OpenFlow: enabling innovation in campus networks."ACM SIGCOMM Computer Communication Review 38.2 (2008): 69- 74.

상세보기
N. Gude, T. Koponen, J. Pettit, B. Pfaff, M. Casado, and N. McKeown. NOX: Towards an Operating System for Networks. In ACM SIGCOMM CCR, July 2008.
Floodlight : floodlight.openflowhub.org
A. Voellmy, J. Kim, and N. Feamster. Procera: A Language for High-Level Reactive Network Control. InProceedings of ACM Sigcomm HotSDN Workshop, 2012.
Urs Hoelzle, Openflw @ Google. Open Networking Summit 2012.
http://www.bell-labs.com/user/erranlli/publications/CellSDN-TR12.pdf
A. Tootoonchian, S. Gorbunov, Y. Ganjali, and M. Casado, "On controller performance in softwarede? ned networks," in USENIX Workshop on Hot Topics in Management of Internet, Cloud, and Enterprise Networks and Services (Hot-ICE), 2012.
S. Hassas Yeganeh and Y. Ganjali, On Scalability of Software-Defined Networking., Communications Magazine, IEEE. Feb.
S. Hassas Yeganeh and Y. Ganjali, "Kandoo: a framework for efficient and scalable offloading of control applications", Proc. HotSDN '12 Wksp., 2012, pp. 19-24.
A. R. Curtis et al., "DevoFlow: Scaling Flow Management for High-Performance Networks," Proc. ACM SIGCOMM '11, 2011, pp. 254-265.
MuL Controller : http://sourceforge.net/projects/mul
박준우, 박성용 "Performance Comparison Study on High-speed Openflow Controller MuL: an Openflow Controller designed for Performance, Reliability, and Flexibility", 2012년 추계 학술대회.
Rob Sherwood and Kok-Kiong Yap, Cbench: an Open-Flow Controller Benchmarker. (http://www. openflow.org/wk/index.php/Oflops).
TC tool : http://www.linuxfoundation.org/ collaborate/workgroups/networking/iproute2
Openstack : http://www.openstack.org
ONS 2013 : http://opennetsummit.org
KaoruYano, "SDNis Ready to go!", NEC Corporation. Open Networking Summit 2012.(http:// opennetsummit.org/archives/apr12/yano-tuekeynote. pdf)

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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