I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 9 ,   p p .   3 2 0 3 ~ 3 2 1 1   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 9 i 4 . p p 3 2 0 3 - 3211           3203       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Tra ff i c m a na g em e nt  w i th e l eph a nt f l o w   detect i o n   i n s o ft w a re def i ned  net w o rk s  (SD N )       H nin   T h iri  Z a w 1 ,   Aung   H t ein M a w 2   1 Un iv e rsit y   o f   Co m p u ter S t u d ies ,   M y a n m a r   2 U n iv e rsit y   o f   In f o r m a ti o n   T e c h n o lo g y ,   M y a n m a r       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ju l   23 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Mar   2 3 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   A p r   3 ,   2 0 1 9       M u lt i p a th   ro u ti n g   is  to   d istri b u te   th e   i n c o m in g   traff ic  lo a d   a m o n g   a v a il a b le   p a th s  b e tw e e n   so u rc e   a n d   d e stin a ti o n   h o sts.  I n ste a d   o f   u si n g   th e   sin g le  b e st  p a th ,   m u lt ip a th   sc h e m e   c a n   a v o id   th e   c o n g e ste d   p a th .   Eq u a l  Co st  M u lt i - P a t h   (ECM P )  p e rf o rm s   th e   sta ti c   tra ff ic   sp li tt in g   b a se d   o n   so m e   tu p l e s  o f  th e   p a c k e t  h e a d e rs.  T h e   li m it a ti o n   o f   ECM P   d o e s  n o t   c o n si d e r  th e   n e tw o rk   p a ra m e ters   su c h   a s   b a n d w id th   a n d   d e lay .   Un li k e   th e   trad it io n a l   n e tw o rk s,   S o f tw a r e - D e f in e d   N e t w o rk   (S DN )  h a s  m a n y   a d v a n tag e s  to   su p p o r t  d y n a m i c   m u lt ip a th   f o rw a rd in g   d u e   t o   it s  s p e c ial  c h a ra c teristics ,   su c h   a s  se p a ra ti o n   o f   c o n tro l  a n d   d a ta  p lan e s,  g lo b a l  c e n trali zed   c o n tr o l,   a n d   p ro g ra m m a b il it y   o f   n e tw o rk   b e h a v io r.   In   t h is  p a p e r,   w e   p ro p o se   a   n e w   a rc h it e c tu re   d e sig n   f o r  d y n a m ic  m u lt ip a th - b a se d   traf f ic  m a n a g e m e n t  a p p ro a c h   i n   t h e   S DN ,   w h ich   c o m p rise s  o f  f iv e   c o m p o n e n ts:  d e tec ti n g   lo n g   (e lep h a n t)  f lo w ,   c o m p u ti n g   sh o r tes t   p a th s,  e stim a ti n g   e n d - to - e n d   d e lay   a n d   b a n d w id th   u ti li z a ti o n ,   c a lcu latin g   lea st  c o st  p a th   a n d   re r o u ti n g   traff ic  f lo w  f ro m   th e   o n g o in g   p a th   to   th e   b e st  p a th .   T h e   si m u latio n   e n v iro n m e n t   is  c r e a ted   th ro u g h   th e   u sa g e   o f  M in i n e t  e m u lato r  a n d   ON OS  c o n tro ll e r.   T h e   e v a lu a ti o n   o u tco m e s  sh o w   th a t  th e   p ro p o se d   traf f i c   m a n a g e m e n t  m e th o d   o u tp e rf o rm s  th e   E CM P   a n d   re a c ti v e   f o r w a rd in g   m e th o d   f o r  b o th   T C P   a n d   UD P   traf f ic.   K ey w o r d s :   B an d w id t h   u t ilizatio n   E lep h an t  f lo w   E n d - to - en d   d ela y   Mu ltip at h   SDN   s Flo w     Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Hn i n   T h ir i Z a w ,   Un i v er s it y   o f   C o m p u ter   Stu d i es,    No .   ( 4 )   Ma in   Stre et  4 ,   Yan g o n ,   My a n m ar .   E m ail:  h . th ir iza w u c s y @ u cs y . e d u . m m       1.   I NT RO D UCT I O N     Ne w   tec h n o lo g ies  h a v e  c h an g ed   b ec au s e  t h e  n at u r e  o f   n et wo r k in g   i n f r astru ct u r e  h as   b ee n   m o r e  a n d   m o r e  co m p licated .   Fo r   ex a m p le,   th e  clo u d   co m p u tin g   a n d   m ass i v e  d ata  ce n ter s   d e m an d s   h av e  m ad e  ef f ec ti v e   n et w o r k i n g   m u c h   m o r e  co m p l ex .   T o   ad ap t  to   th ese  r eq u est s ,   n et w o r k   ad m i n is tr ato r s   n ee d   t h eir   s y s te m s   to   b e   s m ar ter   a n d   th e y   n ee d   to   h a v e   th e  ca p ac it y   to   b etter   co n tr o l  an d   m a n ag e  th e m .   A cc o r d in g l y ,   s o f t w ar e - d e f in ed   n et w o r k s   ( SDN)   b ec o m e  th e  n e w   e m er g i n g   in f r astr u ct u r e   to   ad d r ess   th ese  is s u es.   T h e  s o f t w ar e - d e f in ed   n et w o r k   ( SDN)   ar ch i tectu r e,   w h ic h   s ep ar ates  th e  d ata  f o r w ar d in g   la y er   an d   co n tr o l  la y er ,   p er m its   n et wo r k   ad m i n is tr ato r s   to   m an a g e  t h e  n et w o r k   s er v ices   th o u g h   ab s tr ac tio n   o f   f u n ctio n alit y   w it h   a n   ex ter n al   en tit y   ( co n tr o ller ) ,   w h ic h   ca n   alter   th e  f o r w ar d in g   b eh a v i o r   o f   th e  n et w o r k   co m p o n e n t s   s p ec if ica ll y .   Si n c e  th e   SDN   i s   a   n et w o r k   i n f r ast r u ctu r e  w it h   h i g h   ad ap tab ilit y ,   n et w o r k   o p er ato r s   ca n   m a n ag e   g r ea tl y   th e   SD N - e n ab led   s w itc h e s   b y   t h e  p r o g r am m ab ilit y .   Du e   to   t h e  co m b in a tio n   o f   v ir tu a lizatio n   an d   s o lid if icatio n ,   n et w o r k   o p er atio n   co s ts   ca n   b e  eli m in a ted ,   b y   o p ti m izi n g   r eso u r ce   u s ag e   a n d   d ec o u p lin g   b et w ee n   co n tr o l a n d   d ata  p lan es th r o u g h   ce n tr al izatio n .   Op en Flo w   [ 1 ]   ex c h an g es  co n t r o l  d ata  o f   n et w o r k   tr a f f ic  b et w e e n   t h e  d ata  f o r w ar d in g   d ev ices  ( s u c h   as  s w i tch e s   an d   r o u ter s )   an d   n et w o r k   o p er ato r s .   I n   an   Op e n Flo w   n et w o r k ,   th e   Op en Flo w   co n tr o ller   m a n ag e s   r o u tin g   d ec is io n s   i n s tead   o f   t h e  f o r w ar d in g   d ev ice s ,   as  i n   tr ad itio n al  n et w o r k .   T h er ef o r e,   th e  u t ilizatio n   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 9   :   3 2 0 3   -   3211   3204   f o r w a r d i n g   d ev ices  C P U  u s ag e  ca n   t h en   b e  s a v ed   f o r   f aster   p ac k et  p r o ce s s i n g   a n d   o th er   f u n ct io n s .   A d m i n is tr ato r s   ca n   d r i v e  w it h   th e  SDN  co n tr o ller s   to   m o r e  im p licitl y   r u n   t h e  n et w o r k s .     Mo s t o f   co n v e n tio n al   r o u ti n g   p r o to co ls   ar e  en h an ce d   to   ch o o s e  a  d ef au l t si n g le  s h o r test   p a th   t h at  ca n   ca u s e  s i g n if ica n t   r eso u r ce   u n d er u tili za tio n   i n   m u lti - r o o ted   tr ee   to p o lo g ies.  T o   ad d r ess   th e  li m ita tio n   o f   s i n g l e   s h o r test   p ath   p r o b le m ,   E q u al  C o s t  Mu l ti - P ath   ( E C MP )   [ 2 ]   ap p r o ac h   h as  b ee n   p r o p o s ed .   E C MP   is   u tili ze d   as   m u ltip ath   al g o r ith m   in   d ata  c en ter   n et w o r k s ,   w h er e  a  n e w   in co m i n g   f lo w   b et w ee n   a  p ai r   o f   h o s t s   i s   r o u ted   o v er   o n e  ca n d id ate  s h o r test   p ath   a m o n g   a v ailab le  p ath s ,   wh ich   i s   ch o s e n   b y   co m p u t in g   t h e  h as h i n g   o f   s o m e   attr ib u tes   o f   h ea d er   f ield s .   W it h   E C MP ,   t w o   lo n g   f lo w s   ca n   co llid e  b ein g   r o u ted   o v er   th e   s a m e  o u tp u t   p o r t  o f   th e  s w itc h   i n it iati n g   h o t - s p o ts   in   t h e   n et w o r k .   As a  r e s u l t,  t h e  n et w o r k   t h r o u g h p u t d eg r ad a tio n   a n d   t h e  late n c y   o f   p ath   tr av el  ac r o s s   t h e  co n g e s ted   lin k   in cr ea s es,  in cr ea s in g   th e  f lo w   co m p letio n   ti m e  ( F C T ) .   T h e  SDN  co n tr o ller   g ath er s   t h e  n et w o r k   s tatis tics   f r o m   th e  s w i tch e s   p er io d ically   a n d   d eter m i n es   w h et h er   co n g est io n   h ap p en s .   Dep en d in g   o n   t h e  co n g e s tio n   p o in t,  c u r r en t   an d   n e w   f lo w s   ar e  r ed ir ec ted   to   least  lo ad   p ath   [ 3 - 6 ] .   A s   d escr ib ed   in   [ 3 - 6 ] ,   w h e n   a  p ar ticu l ar   lin k   u tili za tio n   e x ce ed s   a  ce r tain   th r e s h o ld ,   th e   ex is t in g   f lo w   is   r er o u ted   to   le ast  lo ad   lin k .   I n   t h is   s tu d y ,   co n tr o ller   co llects  s w i tch   p o r ts   s tatis tic s   an d   p o ll  at   r eg u lar   i n ter v a ls   o f   ti m e  b y   u s in g   Op e n Flo w   s tatis tics   r eq u est  an d   r ep l y   m e s s a g es .   T h e  co n tr o ller   u s e s   t h e   s h o r test   p at h   alg o r it h m .   W h en   co n g est io n   o cc u r s ,   it  ca n   r er o u te  s o m e  f lo w s   to   less e n   lo ad ed   p ath s .   I n   [ 3 – 6 ] ,   th e  p r o p o s ed   s ch e m es  ar e  n o t  d if f er e n tiated   lo n g   ( elep h an t)   f lo w   a n d   s h o r t  ( m ice)   f lo w .   I n   g e n er al,   th er e  ar e  t w o   ter m s   i n   f lo w   s ize  as  elep h an t  f lo w   an d   m ice  f lo w .   E lep h an t  f lo w   m ea n s   lo n g   f lo w ,   wh ich   ca r r ies  a  lar g e   a m o u n t  d ata  a n d   co n s u m es   m an y   n et w o r k   r eso u r ce s ,   s u ch   as  VM   m i g r atio n .   Mic e   f lo w   m ea n s   s m a ll  f lo w ,   w h ic h   ca r r ies  a  s m all  a m o u n t   o f   d ata  s u c h   as   w eb   s u r f i n g .   T o   b ec o m e  e f f ic ien t  tr af f ic  m an a g e m e n t,  SD N   co n tr o ller   o n l y   n ee d s   to   co n s i d er   o n   th e   elep h a n t  f lo w s   t h at   h a v e  a  g r ea t  i n c u r s   f o r   t h e  n e t w o r k   p er f o r m a n ce .   A   lar g e  n u m b er   o f   m ice  f lo w s   co m e  a n d   g o   to o   f ast  to   w ai t  t h e  f lo w   en tr ie s   i n s tal l atio n   ac co r d in g   to   co n tr o ller ’ s   p o lic y .   T h er ef o r e,   d if f er en tiat in g   elep h an t   an d   m ice  f lo w   i s   cr itical   to   m a k e  t h e  o p ti m ized   r o u tin g   p o licy   f o r   v ar io u s   t y p es o f   tr af f ic  f lo w s   [ 7 ] .   I n   ad d itio n ,   [ 4 ,  6 ]   ca n   b e  ap p lied   o n l y   f o r   UDP   tr af f ic  f lo w s .   Au t h o r s   in   [ 8 ]   p r o p o s ed   a  lo ca l  r e - r o u ti n g   ap p r o ac h   th at  co n s id er s   th e  id ea   o f   f lo w   cl ass i f icatio n   w h et h er   th ese  ar e  elep h a n t s   o r   m ice.   T h e  elep h an t  f lo w   is   m ar k ed   w h en   t h e  f lo w   s ize  is   at  least  1 0 0 k B .   I n   th e  ev en t  o f   co n g e s tio n ,   o n l y   t h e   elep h an t  f lo w s   ar e  r e - r o u ted   w h ile  t h e  m ice  f lo w s   ar e   al lo w ed   to   p r o ce ed .   I n   ad d itio n ,   t h e  r ed ir ec ti n g   is   ap p lied   lo ca ll y   at   t h e  co n g e s ted   h o p   o r   b ef o r e  o n e  in s tead   o f   r ed ir ec ti n g   th e   elep h an t  f lo w s   b eg i n n in g   f r o m   th e  s e n d er .   T o   ca lcu late  th e  least  lo ad   p ath   b etw ee n   an y   p air   o f   en d   h o s t s ,   p o r t  s tatis tics   ar e   g ath er ed   b y   th e  co n tr o ller   f r o m   all  t h e  co n n ec ted   Op en Flo w   s w itc h es.  W h en   th e  li n k   lo ad   ex ce ed s   7 5 %  o f   li n k   ca p ac it y ,   th e  li n k   is   id e n ti f ied   as  t h e  co n g e s ted   p ath   a n d   elep h a n t  f lo w   i s   r er o u ted   to   th e   least  lo ad   p ath .   Hed er a  [ 9 ]   is   a  f lo w   s c h ed u lin g   s c h e m e   b ased   o n   f at - tr ee   n et w o r k s   to   s o lv e  E C MP   f lo w   co llis io n   p r o b le m .   T h e  p er - f l o w   s ta tis tic s   ar e  co llected   p er io d ically   at  th e  ed g e  s w itc h e s   to   m ar k   e lep h a n t   f lo w s .   T o   p lace   th e  elep h an t  f lo w   f r o m   co n g e s ted   p ath   to   less   ac ti v e  f lo w s   p at h ,   it  co m p ar es  t w o   alg o r it h m s :   Glo b al  First   Fit   an d   Si m u late d   An n ea li n g .   A lt h o u g h   Hed er a  o u tp er f o r m s   t h a n   E C MP ,   it  h as   p o o r   s ca lab ilit y   d u e  to   co llect  p er   f lo w   s tatis t ics  p er io d ically   f r o m   SDN  co n tr o ller .   T h e  p r o p o s ed   s ch e m es  in   [ 5 ,   6 ]   in cu r s   p o o r   s c alab ilit y   an d   o v er h ea d   in   ter m s   o f   m es s a g es  f o r   co llectin g   p er   tab le,   p e r   f lo w   an d   p er   p o r t  s tatics  in   ev er y   p air   o f   en d - h o s ts   p er i o d ically .   I n   [ 1 0 ] ,   o u r   p r ev io u s   s t u d y   o n l y   f o c u s e s   o n   e n d - to - e n d   d ela y   a n d   elep h an t  f lo w   i s   r er o u ted   to   th e  least  d ela y   p at h .   T h is   s tu d y   ca n   h a n d le  o n l y   T C P   tr af f ic  f l o w   a n d   s i m u latio n   en v ir o n m e n t   is   b a s ed   o n   s i m p le  to p o lo g y ,   n o t  f a t - tr ee .   I n   t h is   p ap er ,   o u r   p r o p o s ed   m et h o d   ca n   ad ap t  i n   also   f at - tr ee   to p o lo g y   an d   h an d les   b o th   T C P   an d   UDP   t r af f ic  at  th e  s a m e  ti m e.   Mo s t  o f   t h e  s tu d ies  o n   f lo w   re - r o u ti n g   h av e  f o cu s ed   o n   b an d w id th   u tili za t io n   ( cu r r en t lo ad   o f   th e  n et w o r k ) ; h o w e v er ,   th e y   d o   n o t c o n s id er   n et w o r k   late n c y   ( e n d - to - e n d   d ela y )   p r o b lem .   W h e n   t h e  n et wo r k   h as  h ig h   late n c y ,   d ata  tr a n s m i s s io n   ti m e  w ill   tak e  a  lo n g   ti m e.   L o n g   d at a  tr an s m i s s io n   ti m e  ca u s es  b o ttle n ec k s   in   t h e  n et w o r k   n o d es.  T h er ef o r e,   th is   p ap er   m ai n l y   f o cu s es o n   n o t o n l y   b an d w id th   u tili za t io n   b u t a l s o   n e t w o r k   la ten c y   to   tack le  t h e  co n g e s tio n   p r o b le m .   I n   th is   p ap er ,   w e  p r o p o s e  a  n e w   tr a f f ic  m an a g e m e n t  m et h o d   th at  r e d ir ec ts   t h e  elep h a n t  f lo w s   f r o m   th e  o n g o in g   p ath   to   th e  lea s t  co s t  p ath   b y   m ea s u r in g   e n d - to - en d   d ela y   a n d   b an d w id th   u t ilizatio n .   T h er e  ar e  t w o   m ai n   ta s k s   in   o u r   p r o p o s ed   m et h o d .   T h e  f ir s t  ta s k   is   to   d if f er en t iate  elep h a n t   f lo w   an d   m ice  f lo w.   Seco n d ,   w h en   t h e  n e w   f lo w   b ec o m e s   elep h a n t  f lo w ,   it  is   r e r o u ted   to   th e  least  co s t  p ath .   Oth er w i s e  th e  r o u te  d ec is io n   f o r   n e w   f lo w   i s   m ad e  b y   r ea cti v e  f o r w ar d in g   m et h o d   [ 1 1 ]   w h ic h   i s   a  d ef au lt  ap p licatio n   in   ONOS  [ 1 2 ]   co n tr o ller .   T h e  g o als o f   o u r   s t u d y   ar e  as  f o llo w s :   -   To   d esig n   a n   e f f ec ti v e  tr a f f ic  r e - s c h ed u l in g   s c h e m e  i n   SDN  b y   e s ti m ati n g   en d - to - e n d   d ela y s   an d   b an d w id t h   u t ilizatio n   in   o r d er   to   av o id   lin k   co n g e s tio n .   -   T o   im p r o v e  n et w o r k   t h r o u g h p u t  a n d   to   r ed u ce   f lo w   co m p le tio n   ti m e  ( F C T )   b y   r er o u ti n g   elep h an t  f lo w s ,   w h ic h   h av e   an   i m p ac t   o n   n et w o r k   p er f o r m a n ce   o v er   a   p er io d   o f   ti m e,   f r o m   o n g o i n g   p ath   to   lea s t  co s t   p ath .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Tr a ffic m a n a g eme n t wi th   elep h a n t flo w   d etec tio n   in   s o ftw a r e  d efin ed   n etw o r ks ( S DN )   ( Hn in   Th ir i Za w )   3205   Mo r eo v er ,   w e  te s t  an d   ev al u a te  th e  f u n c tio n ali t y   o f   f lo w   m an a g e m e n t  s c h e m e  i n   k =4 ,   th r ee - la y er   f at - tr ee   to p o lo g y   w h ich   i s   co m m o n l y   u s ed   in   d ata  ce n ter   n et w o r k .   T h e  ex p er i m en tal  r es u lt  tr en d   p r o v es  t h at   th e  p r o p o s ed   m eth o d   ca n   g iv e   ad v an ta g es   i n   t h e  s e v er al  s ce n ar io s   as   co m p ar ed   w ith   E C MP   an d   th e  r ea cti v e   f o r w ar d i n g   m et h o d .       2.   B ACK G RO UND  T H E O RY   I n   th is   s ec t io n ,   w e  d escr ib e  th e  co r e  co n ce p t  o f   SDN  an d   tr af f ic  r er o u tin g   to   tack le  th e  n et w o r k   co n g es tio n   p r o b le m .     2 . 1 .   So f t wa re - def ined net w o rk in g   ( SDN)   T h e  r ap id   ad o p tio n   o f   Op en Flo w   [ 1 ]   an d   So f t w ar e   De f i n ed   Net w o r k in g   ( S DN)   h as   in tr o d u ce d   s ig n i f ica n t  c h a n g e s   i n   to d a y ’ s   en ter p r is e   d atac en ter   n et w o r k   ar ch itec tu r es   an d   r ev e n u e   m o d els.   I n   th e   Op en Flo w   n et w o r k ,   ea ch   n et w o r k   d ev ice  m ain tain s   a  f lo w  tab le.   Op en Flo w   m atc h   an d   h an d li n g   th e  p ac k ets   o f   tr af f ic   f lo w   b y   co n tr o ller   d ef in ed   r u les   o r   p r e - d ef i n ed   r u les.  A  b asic  r u le  o f   Op e n Fl o w   i n cl u d es  m atc h   f ield s   ( s o m e  t u p les  o f   h ea d e r ) ,   co u n ter s   an d   ac t io n s .   E v er y   f ir s t  p ac k et  o f   n e w   ar r iv al   f lo w   h as  to   m atc h   w it h   m atc h in g   f ield s   o f   f lo w   tab le,   an d   th e  m atc h i n g   d o m ai n   f ie ld s   co n s is t s   o f ,   E th er n et  la y er   to   tr an s p o r t  lay er ,   eg ;  t h e  s o u r ce /d esti n atio n   M A C   ad d r ess ,   p r o to co l   t y p e  a n d   s o u r c e/d esti n ati o n   I P   ad d r ess ,   o r   s o u r ce /d esti n atio n   T C P /UDP   p o r t  n u m b er ,   etc.   W h en   p ac k ets  s u cc e s s f u ll y   m atc h   a  r u le,   it  w ill  r ef r e s h   t h e   co r r esp o n d in g   s tatis tical  d ata  f ield s   ( co u n ter s )   o f   f lo w   r u le   f ir s tl y ,   an d   t h e n   ta k e  co r r esp o n d in g   ac tio n s   o f   t h e   r u le.   O n l y   Op en Flo w   v er s io n   1 . 0   h as  a   s i n g le  f lo w   tab le  an d   ab o v e  h as   p ip elin e  o f   m u ltip le  f lo w   tab les.   W h en   a  p ac k et  is   in   th e  p ip elin e  o f   th e  f in a l  f lo w   tab le,   th e  p ac k et  ca n   b e  f o r w ar d ed   to   an   o u tp u t  p o r t,  m o d i f ied   a  p ar ticu lar   f ield   th e  p ac k et,   d r o p p e d   th e  p ac k ets,  etc.   C o m p ar ed   w it h   t h e  tr ad itio n a l  n et w o r k ,   SD N  n et w o r k   b a s i ca ll y   h as   t h e  f o llo w in g   ad v a n tag es:   ( 1 )   SDN  co n tr o ller   ca n   g at h er   th e  s tate  s tati s tics   o f   t h e  w h o l e  n et w o r k ,   an d   m a k e  n e t w o r k   tr af f ic  ad m i s s io n   co n tr o l  an d   d y n a m ic   r o u ti n g   i n   r ea l  ti m e  w i th   a  g lo b al  n et wo r k   v ie w ,   ( 2 )   SDN   m a k e s   n et w o r k   ad m i n i s tr atio n   w it h   s o f t w ar e  p r o g r a m m ab ilit y ,   an d   g r ea tl y   s i m p li f ies t h e  n et w o r k   i n n o v atio n   w it h   b etter   ad ap tab ilit y   [ 13 ].   I n   g en er al,   d ata  f o r w ar d in g   in   SDN  ca n   b e  ac co m p li s h ed   i n   a  r ea ctiv e  o r   p r o ac tiv e  w a y .   I n   r ea ctiv e   w a y ,   t h e  f o r w ar d i n g   d ec is io n   is   m ad e  w h en e v er   a  n e w   f l o w   ar r iv e s   at   ea ch   s w itc h   [ 1 1 ]   alo n g   t h e  p at h .   T h e  m ain   p r o ce s s   is   th at   w h e n   t h e  n e w   f lo w   ar r iv e s   at  t h e  s w itc h ,   th e   s w i tch   s en d s   a  co p y   o f   th e  f ir s t  p ac k e t   h ea d er   f r o m   n e w   f lo w   to   th e  co n tr o ller   an d   th en   th e  co n tr o ller   in s tal ls   f o r w ar d in g   r u le  to   th e  s w itc h .   P r o ac tiv e  f o r w ar d in g ,   in s ta l ls   f lo w   r u le s   to   s w itc h e s   alo n g   th e  p ath   p r o ac tiv el y ,   ca n   r ed u ce   th e  co m m u n icatio n   t i m e  b et w ee n   co n tr o ller s   an d   s w itc h es.     2 . 2 .   F lo w   re - ro uting   ( o r )   per - f lo w   m ultipa t h r o uting   Fat - tr ee   to p o lo g y   is   a  w e ll - k n o w n   d ata  ce n ter   n et w o r k   t o p o lo g y ,   w h ic h   co n tai n s   v ar io u s   p ath s   b et w ee n   en d   h o s t s ,   s o   it  ca n   g iv e  h i g h er   ac ce s s ib le  d ata  tr an s m i s s io n   t h a n   a  s in g le  p ath   tr ee   w ith   a  s i m i lar   n u m b er   o f   n o d es.  I t  is   n o r m all y   a  3 - la y er   v ar io u s   le v ele d   tr ee   th at  co m p r i s es  o f   s w i tch es  o n   t h e  ed g e,   ag g r e g ate,   a n d   co r e  la y er s .   Am o n g   m u ltip le   li n k s ,   co n g e s tio n   p r o b lem   ca n   s t ill  o cc u r   w h e n   o n e  o r   m o r e   elep h an t   f lo w s   w h ic h   s a m e  h a v e   o u tp u t  p o r ts   ac r o s s   t h e  s a m e  li n k   as   s h o w n   i n   Fig u r e  1 .   T h er ef o r e,   m a x i m izi n g   n et wo r k   th r o u g h p u t  a n d   m i n i m izi n g   tr an s f er r in g   la ten c y   ar e  t w o   cr itical  tar g ets.   I n   o r d er   to   ac h iev e  t h e m ,   m u l tip le  f lo w s   th r o u g h   a  b o ttlen e ck   s w i tch   to w ar d s   a  co m m o n   d esti n atio n   ca n   b e   d iv er ted   th r o u g h   t h e  m u l ti - p a th s .   T h e  m ai n   co n ce p t  o f   f lo w   r e - r o u ti n g ,   as  s h o w n   i n   F i g u r e  2 ,   i s   t h at  t h e   ex is t in g   f lo w   o r   n e w   f lo w   i s   r e - r er o u ted   f r o m   co n g e s ted   p ath   to   u n co n g e s ted   p ath   i n   o r d er   to   i m p r o v e  n et w o r k   p er f o r m a n ce .             Fig u r e  1 .   Flo w   co lli s io n   p r o b le m   o f   E C MP     Fig u r e  2 .   E x a m p le  o f   f lo w   re - r o u tin g     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 9   :   3 2 0 3   -   3211   3206   3.   SYST E M   DE SI G N   T h is   s ec tio n   d escr ib es  t h e  o v er all  d esig n   o f   th e  p r o p o s ed   f lo w   m a n a g e m en t  m et h o d   as  s h o w n   i n   Fig u r e  3 .   T h er e  ar e   f iv e  m ai n   co m p o n e n t s   in   p r o p o s ed   r er o u tin g   m et h o d .           Fig u r e  3 .   A r ch itectu r e  d esi g n       3 . 1 .       De t ec t ing   elepha nt  f lo w   E lep h an t   d etec tio n   ca n   b e  d o n e  i n   s ev er al  w a y s :  m ai n tai n i n g   an d   p o lli n g   p er - f lo w   s tatis tics ,   p ac k e t   s a m p li n g ,   an d   en d - h o s t  b ased   m o n ito r in g .   P er - f lo w   s ta tis tic s   as  u s ed   in   Hed er a  [ 9 ]   h as  h i g h   ac c u r ac y   at  th e   co s t  o f   p o o r   s ca lab ilit y   i n   co m m o d it y   s w itc h es.  E n d - h o s t   b ased   m o n i to r in g   s u c h   as   Ma h o u t  [ 1 4 ]   o v er co m e s   th e  s ca lab ili t y   i s s u e,   t h o u g h   i t   h as  n o t  b ee n   w id el y   ad o p ted .   I n   o u r   cu r r en t  d e s ig n ,   w e  u s e  p ac k et  s a m p lin g ,   s in ce   it  is   w id el y   u s ed   in   p r ac tice  w it h   m atu r e  s w i tch   s u p p o r t  s u ch   as  s Flo w   [ 15 ] .   Sin ce   th e  ar ch itect u r e  o f   s Flo w   i s   b ased   o n   co llecto r   an d   ag e n t s ,   s f lo w   a g en ts   ar e  n ee d ed   to   e m b ed   i n   n et w o r k   d ev ices  ( e g .   Op e n   v S w i tch )   to   b e  m o n ito r ed .   T w o   th r esh o ld   v al u es  a n d   t w o   f lo w   d ef in i tio n s   ar e  i m p le m e n ted   in   s Flo w   co llecto r   as  s h o w n   in   Fi g u r e  4 .   E v er y   s Flo w   a g en ts   s en d   t h e  co n ti n u o u s   s tr ea m s   o f   s F lo w   d atag r a m s   to   co llecto r .   T h e  s Flo w   d atag r a m   co n tain s   en ca p s u latio n   a n d   h ea d er   in f o r m atio n   o f   s a m p led   p ac k e t  f r o m   i n d iv id u al  f lo w s .   T h e  co llecto r   co m p u te s   th e  f lo w   r ate  o f   s Flo w   d atag r a m s   in   ev er y   s e co n d .   I f   th e  f lo w   r ate  ex ce ed s   t h e   p r ed ef in ed   th r es h o ld   ( 1 0 %  o f   lin k   ca p ac it y ) ,   t h e  co llecto r   g en er ate s   th e  e lep h a n t  f lo w   e v en t  a n d   co n v er t s   h ea d er   in f o r m at io n   i n to   m etr ics  b ased   o n   f lo w   d ef in i tio n .   I n   p r o p o s ed   ar ch itect u r e,   t h er e  ar e  t w o   f lo w  d ef in i tio n s ,   as  w e   n ee d   to   d et ec t  T C P   an d   UDP   elep h an t   f l o w s .   T h e  o u tp u t  m etr ic s   ar e  r ep r esen ted   b y   J SON   f o r m at  w h ich   co n s is t in g   o f   attr ib u te - v al u e  p air s .   A cc o r d in g   to   th e  f lo w   d e f in itio n   as  s h o w n   i n   Fig u r e  4 ,   th e  o u tp u t  in f o r m atio n   o f   el ep h an t  f lo w   in cl u d es  s o u r ce   an d   d esti n atio n   M AC   ad d r ess es,  I P   ad d r ess es,   T C P /UDP   p o r t n u m b er s   an d   t h e  n a m es a s s o ciate d   w it h   th e  p o r ts   o f   a  lin k .   I n   o r d er   to   ac ce s s   th e  elep h an t   f lo w   i n f o r m atio n   f r o m   elep h a n t  f lo w   r er o u ti n g   ap p licatio n ,   th e  s Flo w   R E ST   A P I :  /ev en ts /j s o n   w h ic h   is   u s ed   to   f il ter   th e  t h r es h o ld   ex ce ed   ev en ts ,   i s   ca lled   p er io d ically .   I n   t h e  p r o p o s ed   m et h o d ,   th e  R E ST   A P I   ca llin g   i n ter v al  i s   s et  1   s e co n d .   T h e  n e w   elep h a n t  f lo w   ev en t  ca n   b e  d ef i n ed   in   r er o u ti n g   ap p licatio n   b y   co m p ar i n g   t h e  t i m e   s ta m p   v al u e s   o f   elep h a n t  f lo w   e v e n t s   s i n c e  s Flo w   R E ST   A P I   p r o v id es  f lo w   i n f o r m atio n   w it h   ti m e s ta m p   v al u es.  T h e  o u tp u t  m etr ic s   ar e  r ep r esen ted   b y   J SON  f o r m at  w h ich   co n s is tin g   o f   at tr ib u te - v a lu e  p air s .   A cc o r d in g   to   th e  f lo w   d e f in i tio n   as  s h o w n   i n   Fi g u r e  4 ,   th e  o u tp u t   in f o r m atio n   o f   elep h a n t  f lo w   in cl u d es  s o u r ce   an d   d esti n atio n   M A C   ad d r ess e s ,   I P   ad d r ess es,  T C P /UDP   p o r t   n u m b er s   a n d   th e  n a m es  a s s o ciate d   w it h   t h e  p o r ts   o f   a  li n k   a n d   t h e  v al u e  m ea n s   t h e   f lo w   r ate  w ill  b e   ca lcu lated   in   b y tes.           Fig u r e  4 .   Flo w   d ef in i tio n s   f o r   T C P   an d   UDP  f lo w s       3 . 2 .      C o m pu t i ng   s ho rt est  pa t hs     T o   f in d   av ailab le  s h o r test   p ath s   b et w ee n   s o u r ce /d esti n ati o n   p air   w h er e  elep h an t   f lo w  h ap p en s ,   ONOS  [ 1 2 ]   co n tr o ller   p r o v id es  Dij k s tr aGr ap h Sear ch   a s   a  m o d u le.   I ts   p r i m ar y   u s ag e  is   i n   T o p o lo g y Ma n a g er   an d   f lo w   m a n ag e m e n t  ap p lic atio n   i n v o k es   it   ass o ciate d   with   s o u r ce /d est in atio n   M AC   a d d r ess es  w h en e v er   elep h an t  f lo w   is   d etec ted .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Tr a ffic m a n a g eme n t wi th   elep h a n t flo w   d etec tio n   in   s o ftw a r e  d efin ed   n etw o r ks ( S DN )   ( Hn in   Th ir i Za w )   3207   3 . 3 .      E s t i m a t ing   end - to - end dela y   a nd   ba nd w idth ut iliza t io n   Af ter   co m p u t in g   av ai lab le  s h o r test   p ath s   b et w ee n   th e  s o u r ce   an d   d e s tin atio n   h o s ts ,   t h e  en d - to - en d   p ath   d ela y   an d   b an d w id t h   u ti li za tio n   ar e  n ee d ed   to   m ea s u r e  f o r   th ese  p ath s .     3 . 3 . 1 .   E s t i m a t ing   end - to - end dela y   E n d - to - en d   d ela y   esti m atio n   co m p r is e s   t w o   m ai n   tas k s :  ( 1 )   p r o b e  p ac k et  cr ea tio n   an d   ( 2 )   d elay   esti m atio n .   I n   p r o b e  p ac k et  cr ea tio n ,   ea ch   p r o b e  in cl u d es t wo   p ar ts   as  s h o w n   i n   Fig u r e  6 :  h ea d er   an d   p a y lo ad .   T h e  h ea d er   f ield   i n cl u d es  f ak ed   s o u r ce /d es tin at io n   ( s r c/ d s t)   M A C   ad d r ess e s   a n d   E t h er n et   t y p e  v al u e   ( 0 x 8 8 8 8 ) .   Her e,   th e  f ak ed   s r c/ d s t  MA C   ad d r ess es  f o r   p r o b e s   ar e  g en er ated   b y   u n iq u e  id e n ti f ier   ( UI D)   v al u e.   I n s tead   o f   tr ad itio n al  p ac k e t  en ca p s u latio n ,   t h e  ti m e  s ta m p   ( p r o b e  p ac k et  s en t  ti m e)   v al u e   is   en ca p s u lated   i n   p ay lo ad   f ield   o f   p r o b e.   Fig u r e  5   s h o w   t h e   d ela y   m ea s u r e m en t scen ar io .     MAC P robe   = U I D   ( 1 )           Fig u r e  5 .   Dela y   m ea s u r e m e n t  s ce n ar io       Af ter   p r o b e  p ac k et  cr ea tio n ,   th e  f ir s t  p r o b e  ( P 1 )   w it h   f ak e d   MA C   ad d r ess   a s   s h o w n   i n   ( 1 )   is   s en t   f r o m   co n tr o ller ,   th r o u g h   t h e  p ath   a n d   b ac k   to   th e   co n tr o ller .   Af ter   r ec ei v i n g   f ir s t  p r o b e,   th e  p r o b e  s en t  ti m e  i s   ex tr ac ted   f r o m   p a y lo ad .   T h e  to tal  ti m e  ( T total )   ca n   b e  co m p u ted   b y   d i f f er en t iatin g   p r o b e  s e n t  ti m e  ( T sent )   f r o m   p r o b e  r ec eiv e  ti m e  ( T receiv e )   as  s h o w n   in   ( 2 ) .      = −    ( 2 )     Sin ce   T total  co n tain s   t h e  o n e - w a y - d ela y   f r o m   co n tr o ller   to   s o u r ce   n o d e  ( OW D C0 - S ource ) ,   ti m e   tak e n   f r o m   s o u r ce   n o d e  to   d esti n a tio n   ( T end - to - end )   n o d e,   an d   d esti n a tio n   n o d e  to   co n tr o ller   ( OW D C0 - Destination ) .   T h er ef o r e  T end - to - end  ca n   b e  d er i v ed   as f o llo w s :                              =  0 −  + −  − +  0 −       −  − =  −  0 −  −  0 −     ( 3 )     W h er e  th e  o n e - w a y - d ela y s   f o r   OW D C0 - S our ce   an d   OW D C0 - Desti nation   ar e  g iv e n   as:      0 −  =  0 −  2   ,  0 −  =  0 − 2     ( 4 )     W h er e  ( R T T C0 - S ource )   is   t h e  r o u n d - tr ip - t i m e  b et w ee n   co n tr o ller   an d   s o u r ce   s w i tch .   T h e  n e x t  p r o b e  p ac k et  ( P 2 )   is   s en t  o u t  f r o m   co n tr o ller   to   s o u r ce   s w itch .   As  th er e  is   n o   m atc h ed   r u le   i n   s o u r ce   s w i tch   f o r   th i s   p r o b e,   th e  s o u r ce   s w i tch   s e n d s   it  b ac k   to   co n tr o ller .   T h e  R T T C0 - S our ce   ca n   b e  r etr iev ed   f r o m   th is   p r o b e  P2 .   T h e  o th er   p r o b e  ( P 3 )   is   also   s e n t  o u t  t o   d esti n atio n   s w i tch   in   s i m il ar   w a y   to   m ea s u r e  t h e  r o u n d - tr ip - t i m e   b et w ee n   co n tr o l ler   an d   d esti n atio n   s w it ch   R T T C0 - Destination .           Fig u r e  6 .   P r o b e  p ac k et  f r a m e     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 9   :   3 2 0 3   -   3211   3208   3 . 3 . 2 .   E s t i m a t ing   ba n dw idth ut iliz a t io n   T o   esti m ate  th e  b a n d w id th   u t ilizatio n ,   w e  co m p u te  tr a f f ic  lo ad   s tatis tic s   o f   ea c h   li n k s   f o r   s p ec if ic  p ath .   T o tal  s en t  b y tes  ( s e n t  b y tes)  an d   to tal  r ec eiv e  b y tes  ( r e ce iv e  b y te s )   o f   s p ec i f ic  p o r t  w h ic h   is   a s s o ciate d   w it h   th e   d ev ice   an d   p o r t  f o r   lin k   r ep r esen t  t h e  to tal   tr an s m is s io n   b y te s   ( o r )   th e   cu r r e n t  b an d w id th   u s a g e.   T h e  ca lcu latio n   o f   c u r r en t  to t al  b y tes  ( L )   f o r   s o u r ce   p o r t  an d   d esti n atio n   p o r t  o f   ea c h   li n k   ca n   b e  d er iv ed   a s   f o llo w s :     L =  s r c_ p o r t_ s ta tis tics . b ytesR ec eive d   + sr c_ p o r t sta tis tic s . b ytesS en t+   Dst _ p o r t_ s ta tis tic s . b ytesRe ce i ve d   + d s t_ p o r t_ s ta tis tics . b ytes S en t   ( 5 )     B y   ap p l y in g   ( 5 )   r ep ea ted ly   u n til  th er e  i s   n o   n ex t  li n k   in   p at h ,   th e  t o tal  b y te s   o f   s p ec i f ic  p ath   ca n   b e  ca lcu lated .   T h en   th e  to tal  b an d w id t h   u til izatio n   b k   ca n   b e  ca lcu lated   as  f o llo w s :     = ∑     ( 6 )     W h er e  L i   is   to tal  b y tes o f   ea c h   lin k   i n   p ath   p k ,  ∈   an d   ∈ ,   an d     is   th e  lin k   ca p ac it y .       3 . 4 .       C a lcula t ing   lea s t   co s t   p a t h   I n   o r d er   to   co m p u te  th e   b est   p ath ,   t h e  p r o p o s ed   f lo w   m a n ag e m e n t  m et h o d   u s es  e n d - to - en d   p at h   d elay   a n d   b an d w id t h   u tili za ti o n .   I n   th is   p ap er ,   w e   ap p l y   t wo   w a y s   to   ca lc u late   leas t  co s t   p ath   b ased   o n   f lo w   t y p e.   I f   th e   elep h a n t  f lo w   i s   T C P   f lo w   t y p e,   w e  c h o o s e  t h e  b est  p ath   w it h   t h e  lea s t  m i n i m u m   d ela y   a m o n g   av ailab le  s h o r tes t  p ath s .   I f   th e   elep h an t  f lo w   is   UDP   t y p e,   th e  co s t  o f   ea ch   p ath   ∈   ca n   b e  c o m p u ted   as   f o llo w s :     p k   = d k   + b k     ( 7 )     W h er e  d k   i s   a v er ag e  d ela y   o f   p ath   p k ,   b k   is   t h e  to tal  b a n d w id t h   u tili za t io n   co s t  o f   ∈   as  s h o w n   in   ( 6 ) .   T h e  p r o p o s ed   f lo w   m a n ag e m e n t  m et h o d   s elec t s   t h e  least   co s t p ath   p k   f o r   U DP   elep h a n t  f lo w   in   o r d er   to   av o id   co n g es ted   p ath .     3 . 5 .      F lo w   rule  ins t a lla t io n   Af ter   c h o o s i n g   th e   b est   p ath ,   th e   n e w   f lo w   e n tr ies   ar e  i n j ec ted   to   r esp ec tiv e   d ev ice s   t h r o u g h   t h is   p ath   b y   u s in g   Flo w R u le Ser v ic e  w h ic h   i s   p r o v id ed   f r o m   O N OS  co n tr o ller .   T h e  tr a f f ic   s ele ctio n   f ield s   o f   ea c h   f lo w   en tr y   ar e  s o u r ce   M AC   a d d r ess ,   d esti n atio n   M AC   ad d r ess ,   p r o to co l  ty p e  an d   T C P /UDP   p o r ts .   W h en   th e   tr af f ic  f lo w   r ate  d o es  n o t  e x ce ed   th e  t h r es h o ld ,   th e   r o u te  d ec is io n   a n d   f lo w   e n tr ies   ar e  m ad e  b y   u s i n g   r ea cti v e  f o r w ar d i n g   m et h o d .   As  s o o n   as  th e  s Flo w   a n al y ze r   d etec t s   elep h an t  f lo w ,   t h e  r o u te  d ec i s io n   a n d   n e w   f lo w   en tr ies  ar e  m ad e  b y   p r o p o s ed   f lo w   m an a g e m en t  ap p licatio n .   T h e  o ld   en tr ies  w h ic h   ar e  i n j ec ted   f r o m   r ea cti v e  f o r w ar d i n g   w ill  b e  r e m o v ed   a u to m at icall y   af ter   1 0   s ec o n d s   in   id le - ti m eo u t.  I n   f lo w   r u le   i n s tal latio n   m o d u le,   t w o   m ain   co n tr ib u tio n s   ar e  ad d ed   in   o r d er   to   im p r o v e  th e  p e r f o r m an ce   o f   p r o p o s ed   m eth o d :   ( i)   f ir s t,  th e  f lo w  r u les  p lace m e n t  i n   d if f er en t  t ab les,  an d   ( ii)  s ec o n d ,   av o id in g   u n n ec e s s ar y   f lo w   r u le  i n s t allatio n .   First l y ,   t h e  f lo w   r u le s   t h at  ar e  g e n er ated   f r o m   f lo w   m a n ag e m e n t  ap p lic atio n   ar e  m ai n l y   ca te g o r ized   in to   t w o :  f lo w   r u le s   f r o m   d ela y   m ea s u r e m e n t  f u n c tio n   an d   f lo w   r u les  f r o m   r er o u ti n g   f u n ctio n .   As  m e n tio n ed   in   p r ev io u s   s ec t io n ,   d elay   m ea s u r in g   m et h o d   is   b ased   o n   p r o b in g .   T h e  f lo w   r u le s   f o r   p r o b es  ar e  n ee d ed   to   i n s tall   p r o ac tiv el y   t o   p ass   th r o u g h   t h e  p ath .   Fi g u r e  7   r ep r esen ts   t h e  s ce n ar io   o f   f l o w   r u le  p lace m e n t  ( e. g .   s w itc h   S1 ) .   I n   F ig u r e  7 ,   th e  r ed   co lo r   b o x   h ig h li g h ts   t h e  f lo w   r u les  f o r   p r o b e  p ac k e ts   an d   y ello w   co lo r   b o x   h ig h l ig h ts   th e  f lo w   r u les   f o r   r er o u tin g .   I f   all   o f   th e s e  f l o w   r u les   ar e  p lace d   in   o n e   Op en Flo w   tab le  “ T ab le= 0 ” ,   it  m a k es  t h e   u n n ec ess ar y   f lo w   m atc h in g   ti m e   f o r   r er o u t in g .   T h er ef o r e,   in   t h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h ,   th e  n e w   f lo w   r u le s   f o r   r er o u ti n g   ar e   d ef in ed   as  f ir s t  p r io r ity   r u les  b ec au s e  th e  elep h a n t  f lo w   r er o u tin g   ti m el y   i s   s t u d ied   as  an   i m p o r tan t  f ac t  f o r   n et w o r k   p er f o r m an ce .   T h er ef o r e,   th e  f lo w   r u les  f o r   r er o u ti n g   ar e  p lace d   i n   Op en Flo w   t ab le  “ T ab le =0 ”   an d   th e  f lo w   r u le s   f o r   p r o b es  ar e  p lace d   in   Op en Flo w   t ab le   “ T ab le= 1 ” .   Seco n d ly ,   th e  p r o p o s ed   a p p r o ac h   co n s id er s   t h e  co n d itio n   b et wee n   f i n d in g   lea s t  co s t  p at h   a n d   f lo w   r u le  i n s ta llatio n   f u n ctio n s   as  s h o w n   in   Fig u r e  8 .   So m eti m e s ,   th e  ele p h an t  f lo w   m a y   b e  ex i s ted   o n   o p ti m al  p ath .   Fo r   th is   ev e n t,  th e  n e w   f lo w   r u le   in s ta llatio n   i s   u n n ec es s ar y   a n d   ev en   m ak e s   an   i n cr ea s e  i n   p ac k et  lo s s   r ate  d u e  to   u n n ec ess ar y   f lo w   r u le   m o d i f icat io n .   T h is   co n d itio n   i s   to   ch ec k   w h et h er   t h e  cu r r e n t   f lo w   e x is tin g   p at h   is   eq u al  to   th e  lea s t  co s t  p at h .   I f   it  is   eq u al,   th e  f lo w   r er o u ti n g   ac tio n   d o es  n o t  n ee d   to   ta k e  b ec au s e  th e  f lo w   i s   alr ea d y   ta k e n   o n   th e  b est   p ath .   I f   n o t,  th e  elep h an t f lo w   is   n ee d ed   to   r er o u te  to   th e  leas t c o s t p ath .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Tr a ffic m a n a g eme n t wi th   elep h a n t flo w   d etec tio n   in   s o ftw a r e  d efin ed   n etw o r ks ( S DN )   ( Hn in   Th ir i Za w )   3209       Fig u r e  7 .   Flo w   r u le  p lace m e n t   s ce n ar io       Fig u r e  8 .   Av o id in g   u n n ec e s s ar y   f lo w   r u le  in s tallat io n       4.   P E RF O RM ANCE E VA L U AT I O N   I n   th is   s ec t io n ,   ev al u atio n   e n v ir o n m e n t  m ea s u r e m e n ts   an d   r esu lt s   ar e  d escr ib ed .   T ests   ar e  co n d u cted   b y   Min in et   o n   Ub u n tu   h o s t   with   t h e  O NOS  Op e n Flo w   co n t r o ller .   I n   en v ir o n m en t,  t w o   la p to p   P C s   ar e  u s ed   f o r   ev al u ati n g   th e   p er f o r m a n c e  r esu lt s .   T h e  f ir s t  P C   ( i . e. ,   C o r e  i5 - 5 2 0 0 U  C P U  @   2 . 2 0 G HZ   w i th   R A M   8 GB ,   Ub u n t u   1 4 . 0 4   o n   Or ac le  VM   Vir tu alB o x )   s er v e s   as  ONO S  co n tr o ller .   T h e  s ec o n d   L ap to p   P C   ( i.e . ,   C o r e   i5 - 5 2 0 0 U   C P U  @   2 . 2 0 GHZ   w it h   R A M  8 GB ,   Ub u n t u   1 4 . 0 4 )   s er v es  as  m i n in et  e m u lato r   an d   s Flo w - r t  co llecto r .   I n   th i s   s t u d y ,   t h e  s i m u latio n   ex p er i m e n ts   w er e  co n d u cted   b y   t h e  Mi n i n et  e m u lato r   [ 1 6 ] .   Min i n et  is   u s ed   to   m o d el  f at  tr ee   to p o lo g y   as  s h o w n   in   Fi g u r e  9 .   T o   ev alu ate  th e  p r o p o s ed   m eth o d ,   k =4   f at - tr ee   n et w o r k   w ith   2 0   s w itc h es a n d   1 6   h o s ts   is   b u i lt.  T h e  p r o p o s ed   elep h a n t f lo w   m an ag e m e n t a p p licatio n   h as b ee n   d ev elo p ed   u s i n g   th e  O NOS  co n tr o ller   v er s io n   1 . 8   an d   Op en Flo w   v er s io n   1 . 3 .   B esid es,  I p er f   [ 1 7 ]   is   u s ed   to   g e n er ate  b o th   T C P   an d   UDP   tr af f ic  f o r   s i m u lat io n s   an d   to   m ea s u r e  th e  n et w o r k   p ar am eter s :   -   T h r o u g h p u t: s u cc ess f u l   d ata  tr an s f er   r ate  ( in   Mb p s ) ,   an d   -   Flo w   co m p let io n   ti m e  ( FC T ) :  ti m e  d if f er en ce   b et w ee n   th e  ti m e  w h e n   th e  f ir s t  p ac k et  o f   a  f lo w   leav e s   th e   s o u r ce an d   th e  t i m e  w h e n   th e  l ast p ac k et  o f   t h e  s a m e  f lo w   ar r iv es a t t h e  d esti n atio n   ( i n   s ec o n d s )   [ 1 8 ].           Fig u r e  9 .   k =4 ,   f at - tr ee   to p o lo g y       4 . 1 .      Sim ula t io n e nv iro n m en t   a nd   m ea s ure m ent   I n   th is   m ea s u r e m e n t,  w e  u s e  t r af f ic  p atter n   r an d o m   t y p e,   wh ich   i s   a  h o s t  s en d s   t h e  a m o u n t  o f   tr af f ic   to   an y   o th er   h o s t  in   t h e  n et w o r k   w it h   u n i f o r m   p r o b ab ilit y .   F o r   T C P  tr af f ic,   ev er y   e lep h a n t   f lo w   s ize  i s   1   GB .   Fo r   UDP   tr af f ic,   w e  s et  t h e  ta r g et  f i le  tr an s f er   r ate  1 0 0   Mb p s   an d   r u n   ti m e  d u r atio n   1 0 0   s e co n d s .   I n   to p o lo g y   s etti n g   as  s h o w n   i n   T ab le  1 ,   t h e  ed g e  lin k   s p ee d   is   s et  3 0 0   Mb p s ,   th e  ag g r eg a tio n   li n k   s p ee d   is   s et  1 0 0   Mb p s   an d   th e  co r e  li n k   s p ee d   is   s et  2 0 0   Mb p s .   T h e  d ela y   r an g e  i s   2 0 ~9 5 . 7   m s   a n d   d ela y   d i f f er en c e  b et w ee n   p ath s   i s   r an g i n g   f r o m   1 5   m s   to   8 0   m s .   I n   s Flo w   s etti n g   as  s h o w n   in   T ab le  2 ,   th e  elep h an t   d etec tio n   t h r es h o ld   is   >= 3 0   Mb p s   ( 1 0 %  o f   ed g e  lin k s ) .   T h er e  ar e  t w o   s a m p lin g   i n   s Flo w ,   p ac k et  s a m p li n g   an d   co u n t er   s a m p lin g .   P ac k et  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   4 ,  A u g u s t   201 9   :   3 2 0 3   -   3211   3210   s a m p li n g   co n s is t s   o f   s tatis tic al  d ata  g at h er ed   f r o m   i n d iv i d u al  f lo w s   an d   co u n ter   s a m p lin g   is   p o llin g   o f   co u n ter s   to   g at h er   in ter f ac e  d ata.   I n   th is   p ap er ,   w e  u s e  p ac k et  s a m p l in g   r ate:  1 - in - 3 0 0   p ac k ets  a n d   co u n ter   p o llin g   i n ter v a l: 1 0   s ec o n d s .       T ab le  1 .   T o p o lo g y   s et tin g   T ab le  2 .   s Flo w   s etti n g   P a r a me t e r s   V a l u e s   L i n k   sp e e d     2 0 0   M b p s   : 1 0 0   M b p s : 3 0 0   M b p s   L i n k   D e l a y   ( 2 0 ~ 9 5 . 7 )   ms   D e l a y   D i f f e r e n c e   ( 1 5 ~ 3 0 )   ms     P a r a me t e r s   V a l u e s   El e p h a n t   F l o w   D e t e c t i o n   T h r e sh o l d   > =   3 0   M b p s   S a mp l i n g   R a t e   1 - in - 3 0 0   p a c k e t s   P o l l i n g   I n v e r v a l   5 se c o n d s         5.   RE SU L T   AND  ANA L YS I S   T h e  r esu lts   o f   t h e  p r o p o s ed   s ch e m e   ar e  co m p ar ed   w i th   E C MP   an d   r ea ctiv e  f o r w ar d in g .   I n   Fi g u r e  1 0 ,   th e  elep h an t   f lo w   m an a g e m e n t  m e th o d   h as b ee n   te s ted   t h e  a v er ag e  th r o u g h p u t   i m p r o v e m e n t 1 9 . 1 8 %~4 3 . 0 3 %   th an   E C MP   a n d   3 3 . 6 2 %~5 3 . 1 3 %  th a n   r ea cti v e  f o r w ar d in g   m et h o d .   T h is   is   b ec a u s e  th e  p r o p o s ed   elep h an t   f lo w   r er o u ti n g   m et h o d   r er o u tes t h e  elep h a n t   f lo w s   to   th e   lea s t c o s t   p ath   b a s ed   o n   t y p es   o f   tr af f ic  w h ile  E C MP   ch o o s es  th e  r o u te  b ased   o n   h as h i n g   o f   h ea d er   v al u es  an d   th e  r ea ctiv e  f o r w ar d in g   m eth o d   o n l y   u s es  t h e   s h o r test   p at h s   f o r   all  tr af f ic  f l o w s .   W h e n   t h e  n u m b er   o f   ele p h an t  f lo w   is   1 ,   th e  p r o p o s ed   f lo w   m a n a g e m e n t   m et h o d   ca n   s c h ed u le  elep h a n t   f lo w   in   a  w a y   t h at  p r o v id es  t h e  m a x i m u m   th r o u g h p u t.  T h en   th e  t h r o u g h p u t  o f   all  al g o r ith m s   d ec r ea s es   w h il e  th e   n u m b er   o f   elep h an t  f lo w   in cr ea s es.  Ho w e v er ,   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m   k ee p s   th e  h i g h er   a v er ag e  t h r o u g h p u t  u n d er   m o r e  th an   o n e  elep h an t  f lo w .   Fi g u r e  1 1   s h o w s   th e  a v er ag e  F C T   p er   elep h an t   f lo w   i n   r a n d o m   t r af f ic.   I n   g e n er al,   t h e  FC T   g o es  h ig h er   w i th   t h e  r a n d o m   n u m b er   o f   elep h a n t ’ s   f lo w s   i n   n et w o r k   in cr ea s e s .   T h e  p r o p o s ed   m eth o d   h a s   FC T   r ed u ctio n   1 6 . 8 3 %~4 4 . 7 2 %  r at h er   th a n   E C MP   an d   2 8 . 8 4 %~4 5 . 5 4 %  r ath er   th a n   t h e  r er o u ti n g   f o r w ar d i n g   m eth o d .   W h en   t h e  n u m b er   o f   elep h an t   f lo w   r ea c h es  to   1 2 ,   th e  av er a g e  F C T   o f   th e   p r o p o s ed   m et h o d   is   1 3 2 . 5 2   s ec o n d s   a n d   th e   av er a g e  F C T   o f   E C MP   an d   r ea cti v e  f o r w ar d i n g   i s   1 6 5 . 3 5   an d   2 4 9 . 9 3   s ec o n d s   r esp ec tiv el y .   Fi g u r e  1 2   s h o w s   th e  a v er ag e  t h r o u g h p u t  p er   UDP   elep h an t  f lo w   i n   r an d o m   tr af f ic.   T h e  n u m b er   o f   elep h a n t  f lo w s   i s   g e n er ated   f r o m   1   to   1 2 .   T h e  p r o p o s ed   me t h o d   h as  th r o u g h p u t  i m p r o v e m e n t  2 2 . 8 5 %~4 5 . 7 %  r ath er   th an   E C MP   an d   3 4 . 2 4 %~5 2 . 5 0 %  r ath er   th an   r ea ctiv e  f o r w ar d in g   m et h o d .   A cc o r d in g   to   th e  ab o v e  r es u lts   a n d   v er if ica tio n ,   o u r   p r o p o s ed   m eth o d   ca n   i m p r o v e  th e  n et w o r k   p er f o r m a n ce   in   ter m s   o f   th r o u g h p u t a n d   FC T   f o r   b o th   T C P   an d   UDP  f lo w   t y p es.             Fig u r e  1 0 .   A v er a g e  th r o u g h p u t p er   T C P   elep h an t f lo w     Fig u r e  1 1 .   A v er a g e  FC T   p er   T C P   elep h an t  f lo w           Fig u r e  1 2 .   A v er a g e  th r o u g h p u t p er   UDP   elep h an t f lo w       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       Tr a ffic m a n a g eme n t wi th   elep h a n t flo w   d etec tio n   in   s o ftw a r e  d efin ed   n etw o r ks ( S DN )   ( Hn in   Th ir i Za w )   3211   6.   CO NCLU SI O N   I n   th i s   p ap er ,   a   n e w   d y n a m i c  f lo w   m a n ag e m e n t  s c h e m e  f o r   f at - tr ee   n et w o r k   is   p r ese n ted   w h ich   d if f er e n tiate s   elep h a n t   f lo w s   a n d   r e - s ch ed u li n g   to   leas t  co s t  p ath   f o r   b o th   T C P   an d   UDP   t r af f ic.   Ma k in g   u s e   o f   SD N  i n f r astru c tu r e  a n d   s Flo w   e n g i n e,   o u r   p r o p o s ed   ap p r o ac h   ca n   d etec t  a n d   r e - r e s ch ed u le  T C P /UDP  elep h an t  f lo w s   u s i n g   e n d - to - e n d   p ath   d ela y   an d   b an d w id th   u tili za t io n ,   w h i le  m ice  f lo w s   ar e  tr an s m i tted   v ia  r ea ctiv e  f o r w ar d i n g   m et h o d .   As  t h e  v er if icat io n   r es u lt s ,   o u r   p r o p o s ed   m eth o d   i m p r o v es  av er ag e  t h r o u g h p u t   a n d   F C T   f o r   elep h a n t  f lo w s   i n   co m p ar i s o n   w ith   tr ad itio n al   E C MP   an d   r ea cti v e  f o r w ar d in g .   Ho w e v er ,   d u e  to   th e  r eq u ir e m en t   o f   Mi n i n et  e m u lato r   f o r   m o d eli n g   SDN  f at - tr ee   i n f r as tr u ct u r e,   w e  en co u r ag e  to   r esear ch   a n d   ev alu a te  o n   th e  r ea li s tic  SD N  t estb ed .       RE F E R E NC E S   [1 ]   N.  M c Ke o w n ,   T .   A n d e rso n ,   e t  al ,  " Op e n F lo w :  En a b li n g   i n n o v a ti o n   i n   c a m p u s  n e tw o rk s ,"   S IGCO M M   Co mp u ter   Co mm u n ica ti o n ,   v o l .   38 ,   n o .   2 ,   p p .   69 - 74 ,  2 0 0 8 .   [2 ]   E.   Ho p p s ,   " A n a l y sis o f   a n   e q u a l - c o st m u lt i - p a th   a lg o r it h m ,"   2 0 0 0 .   [3 ]   M .   G h o lam i,   B.   Ak b a ri ,   " Co n g e stio n   c o n tr o l  i n   so f tw a re   d e f in e d   d a ta  c e n ter  n e tw o rk s  th ro u g h   f l o w   re ro u ti n g ,"   2 3 rd   Ira n ia n   Co n fer e n c e   o n   El e c trica l  En g in e e rin g   ( ICEE ) ,   T e h ra n ,   Ira n .   p p .   6 5 4 - 6 5 7 ,   2 0 1 5 .   [4 ]   Y.  L i,   D.  P a n ,   " Op e n f lo w   b a se d   lo a d   b a lan c in g   f o r  f a t - tre e   n e tw o rk s  w it h   m u lt ip a th   su p p o rt ,"   1 2 th   I EE E   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   C o mm u n ica t io n s ( ICC1 3 ) ,   B u d a p e st,  Hu n g a ry ,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 3 .   [5 ]   K.  T ru o n g ,   S .   Ku k li sk i,   W .   Ku jaw a ,   M .   Ula s k i ,   " M S DN - T E:   M u lt ip a th   b a se d   traff ic  e n g in e e rin g   fo r  S DN ,"   Asia n   Co n fer e n c e   o n   In tell ig e n t   In f o rm a ti o n   a n d   Da t a b a se   S y ste ms ,   Be rli n ,   He id e l b e rg .   p p .   6 3 0 - 6 3 9 ,   2 0 1 6 .   [6 ]   J.  Eri c ,   D.  P a n ,   J.  L iu ,   L .   Bu tl e r ,   " A  si m u latio n   a n d   e m u latio n   stu d y   o f  S DN - b a se d   m u lt ip a th   ro u ti n g   f o r  f a t - tre e   d a ta ce n ter n e tw o rk s ,"   Pro c e e d in g s o f  th e   W in ter   S imu l a ti o n   C o n fer e n c e   (W S C) ,   p p .   3 0 7 2 - 3 0 8 3 ,   2 0 1 4 .   [7 ]   B.   Co n g h u i,   X .   L u o ,   T .   Ye ,   Y.  Jin ,   " On   p re c isio n   a n d   sc a lab il it y   o f   e l e p h a n t  f lo w   d e tec ti o n   in   d a ta  c e n ter  w it h   S DN ,"   Glo b e c o m W o rk sh o p s ( GC W k sh p s) ,   p p .   1 2 2 7 - 1 2 3 2 ,   2 0 1 3 .   [8 ]   R.   Ka n a g e v lu ,   K.  M .   M .   A u n g ,   " S DN   c o n tro ll e d   lo c a l  re - ro u ti n g   to   re d u c e   c o n g e stio n   in   c lo u d   d a t a   c e n ter ,"   2 0 1 5   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   Cl o u d   Co m p u ti n g   Res e a rc h   a n d   In n o v a ti o n   ( ICCCRI) ,   p p .   80 - 8 8 ,   2 0 1 5 .   [9 ]   M .   A l - F a re s,  S .   Ra d h a k rish n a n ,   B.   Ra g h a v a n ,   N.  Hu a n g ,   A .   V a h d a t ,   " He d e ra :  Dy n a m ic  f lo w   sc h e d u li n g   f o r  d a ta  c e n ter n e tw o rk s ,”   in   NS DI ,   v o l.   10 ,   n o .   8 ,   p p .   89 - 92 ,  2 0 1 0 .   [1 0 ]   Z.   H.  T h iri ,   A .   H.  M a w ,   " El e p h a n t  f lo w d e tec ti o n   a n d   d e lay - a w a re   f lo w rero u ti n g   in   so f tw a re - d e f in e d   n e tw o rk ,"   9 th   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   I n fo r ma ti o n   T e c h n o l o g y   a n d   El e c trica l   En g in e e rin g   ( ICIT EE ) ,   T h a il a n d ,   pp. 1 - 6,   2 0 1 7 .   [1 1 ]   A .   Bi a n c o ,   P .   G iac c o n e ,   R.   M a sh a y e k h i,   M .   Ulli o ,   V .   V e rc e ll o n e ,   " S c a lab il it y   o f  ON OS  r e a c ti v e   f o r w a rd in g   a p p li c a ti o n s in   IS P   n e tw o rk s ,"   Co mp u ter   Co mm u n ica t io n s ,   v o l.   1 0 2 ,   p p .   1 3 0 - 1 3 8 ,   2 0 1 7 .   [1 2 ]   " Op e n   Ne tw o rk   F o u n d a ti o n   (ON F ), "   [ O n li n e ] .   A v a il a b le :  h tt p s:// o n o sp r o jec t. o rg ,   [ a c c e ss e d   a t:   A u g   1 8 ,   2 0 1 7 ] .   [1 3 ]   L .   Co n g ,   W .   Yo n g - Ha o ,   " S trate g y   o f   Da ta  M a n a g e   Ce n ter  Ne t w o rk   T r a ff ic  S c h e d u li n g   Ba se d   o n   S DN ,"   2 0 1 5   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n   I n tel li g e n t  T ra n sp o rt a ti o n ,   Bi g   Da t a   a n d   S ma rt Ci ty ( ICIT BS ) ,   pp.   29 - 34 ,  2 0 1 6 .   [1 4 ]   A .   R.   Cu rti s,  W .   Ki m ,   P .   Ya lag a n d u la ,   " M a h o u t:   L o w - o v e rh e a d   d a t a c e n ter t ra ff ic   m a n a g e m e n t  u sin g   e n d - h o stb a se d   e lep h a n t  d e tec ti o n ,   Pro c e e d i n g s  o f  IEE E  INFOCOM ,   p p .   1 6 2 9 - 1 6 3 7 ,   2 0 1 1 .   [1 5 ]   " In M o n   C o rp , "   [ O n li n e ] ,   A v a il a b l e :  h tt p s: // in m o n . c o m /,   [ a c c e ss e d   a t:   M a r  3 0 ,   2 0 1 6 ] .    [1 6 ]   " M in in e t ,"   [ On li n e ] ,   A v a il a b le:  h t tp :/ /m in in e t. o rg ,   [ a c c e ss e d   a t:   De c   2 1 ,   2 0 1 2 ] .   [1 7 ]   " Ip e rf ,"   [ On li n e ] ,   A v a il a b le:  h tt p s :/ /i p e rf . f r/,   [ a c c e ss e d   a t:   Ju l  7 ,   2 0 1 4 ].   [1 8 ]   Ca rp i,   A .   En g e l m a n n ,   A .   Ju k a n ,   " Di ff F lo w :  Di ff e r e n ti a ti n g   sh o rt  a n d   lo n g   f lo w s  f o r  lo a d   b a lan c in g   in   d a ta  c e n ter  n e tw o rk s ,   "  Glo b a l  C o mm u n ic a ti o n s C o n fer e n c e   ( GLOBE COM ) ,   pp.   1 - 6 ,   2 0 1 6 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        H n i n   Th iri  Za w   S h e   re c e iv e d   m a ste r  d e g re e   in   c o m p u ter  tec h n o l o g y   f ro m   Un iv e rsit y   o f  Co m p u ter  S tu d ies ,   Ya n g o n   (UCSY),   in   2 0 1 1 .   S h e   is  c u rre n t ly   p u rsu in g   h e r  P h D .   f ro m   UCSY.   He r  re se a rc h   w o rk   is o n   traf f ic en g in e e rin g   a n d   so f tw a re - d e f in e d   n e tw o rk .                   Aun g   H te in   M a w   re c e iv e d   th e   M a ste r  o f   In f o r m a ti o n   S c ien c e   (M . I. S c . )  d e g re e   f ro m   Un iv e rsit y   o f   Co m p u ter   S tu d ies ,   Ya n g o n   (UCSY),   in   2 0 0 1 ,   th e   m a ste r  d e g re e   in   En g in e e rin g   P h y sic s  (El e c tro n ics )  f ro m   Ya n g o n   T e c h n o l o g ica l  Un iv e rsit y   ( YTU),  M y a n m a r,   in   2 0 0 2 ,   a n d   t h e   P h .   D   d e g r e e   in   In f o r m a ti o n   T e c h n o lo g y   f ro m   UCSY,   in   2 0 0 9 .   He   is  o n e   o f   th e   p ro f e ss o rs  o f   F a c u lt y   o f  Co m p u ter  S y ste m s  a n d   T e c h n o lo g ies ,   Un iv e rsity   o f   In f o r m a t io n   T e c h n o l o g y .   His  re s e a rc h   in tere sts   in c l u d e   Da ta  S c ien c e   a n d   A d v a n c e d   Ne tw o rk   S y ste m s.  He   h a s  p u b li s h e d   t e c h n ica l  p a p e rs  in   th e se   a re a s,  in   th e   c o n f e re n c e   p ro c e e d in g s  a n d   jo u n a ls  li k e   IEE E  a n d   A CM   Co m p u ti n g   S u rv e y .   He   h a s  b e e n   c o o p e ra ted   a t  Re se a rc h   Co ll a b o ra to r  i n   A ss iaCo n n e c t  P r o jec t  a n d   S u b jec t  M a tt e r  Ex p e rt  in   A se a n   Cy b e r  Un iv e rsit y   (A CU)   p ro jec t.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.