BSO algoritmo de reparto de tráfico para MPLS-TE

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1 BSO algoritmo de reparto de tráfico para MPLS-TE J. M. Arco, A. García, J. A. arral, G. Ibañez Departamento de Automática Universidad de Alcalá E.P. ampus Universitario, 887 Alcalá de Henares Teléfono: Fax: {jmarco, antonio, jac, Abstract. Multi-Protocol Label Switching (MPLS) es la tecnología dominante en el núcleo de red. MPLS Traffic Engineering (MPLS-TE) es capaz de abrir varios caminos entre un origen y un destino, para balancear el tráfico entre dos puntos de la red. En este artículo se presenta un algoritmo de balanceo de tráfico sin oscilaciones (BSO) diseñado para reducir la congestión de la red evitando posibles oscilaciones. El presente algoritmo ha sido probado mediante simulación e implementado en una red experimental de laboratorio MPLS con Linux. Los resultados obtenidos muestran que nuestro algoritmo es capaz de obtener un balanceo de carga dinámico en función de la carga de la red, a la vez que se evitan las indeseables oscilaciones. Introducción El aumento del número de usuarios y la demanda mayores anchos de banda, generan una nueva generación de servicios como Pear to Pear (PP) y Virtual Private Networks (VPNs) que incrementan de forma dramática el tráfico que deben transmitir las redes. La demanda de ancho de banda ha forzado a los operadores de red a incrementar la capacidad de los enlaces y la conectividad de red. omo resultado, la red puede ofrecer varias rutas alternativas que van desde un nodo origen a uno destino, algunos de ellos con un coste similar. Los protocolos de encaminamiento deberían ser capaces de conocer estas nuevas alternativas y hacer uso de ellas, para que de una forma transparente balanceen el tráfico de red, con el fin de reducir la congestión y mejorar el funcionamiento general de red. En las redes IP actuales, el encaminamiento se realiza a través de protocolos del estado de los enlaces, como Open Shortest Path First (OSPF) []. Estos algoritmos calculan la ruta mas corta entre dos pares de nodos y descartan otras posibles alternativas. De modo que, el tráfico se concentra a lo largo de la ruta elegida como la más corta, por lo que se puede dar congestión, mientras que otras rutas de coste similar están sin usar. Los protocolos como OSPF no son capaces de balancear el tráfico. La arquitectura MPLS ofrece nuevas posibilidades en este campo. MPLS-TE (MPLS con ingeniería de tráfico) es capaz de hacer uso de múltiples rutas entre un origen y un destino y balancear el tráfico de acuerdo a los actuales usos de las redes []. El router de entrada de la red de MPLS (encaminador frontera de ingreso) puede gobernar varios túneles (caminos etiquetados conmutados) a lo largo de diferentes rutas con un eficiente coste hasta el encaminador de salida (encaminador frontera de salida) y balancear de forma eficiente los flujos de tráfico entre ellos [][][][6]. on el fin de prevenir la congestión de red, el encaminador frontera de entrada, debería balancear tráfico de forma dinámica de acuerdo con la carga actualizada de la red, diversificando en tráfico de las rutas más cargadas a las menos cargadas. Existen varios estudios en los que se presentan diferentes algoritmos de balanceo de carga pero muchos de ellos sufren oscilaciones [7][8]. En este artículo se presenta un nuevo algoritmo, basado en previos trabajos de los autores [9] y diseñado para proveer un eficiente balanceo de carga sin oscilaciones y teniendo en cuenta la carga real de la red en todo momento. El resto del artículo se estructura de la siguiente manera. Las secciones y presentan el balanceo de carga y el algoritmo de balanceo. Las secciones y muestran el escenario donde se han realizado las pruebas y presentan los resultados. Finalmente, la última sección resume las conclusiones del trabajo y expone algunas líneas de futuros trabajos.. Propuesta de balanceo de carga dinámica Una red MPLS está compuesta por routers especiales llamados de forma genérica Label Switch Router, (LSR). Hay tres tipos de LSRs, los routes frontera de entrada, que recepcionan el tráfico a la red MPLS y deciden cómo se va transmitir a través del núcleo MPLS. En segundo lugar están los routers interiores

2 o intermedios, que se encarga de reenviar el tráfico por los caminos etiquetados establecidos y finalmente los router frontera de salida LSRs, que se encargan de dejar los datagramas como entraron a la red, eliminando la etiqueta introducida a la entrada. Todos los routers están conectados por caminos etiquetados Label Switch Paths (LSPs), figura. El método de balanceo de carga utilizado, podría distribuir flujos IP entre dos o más LSPs, en función del tráfico que tenga cada LSP en cada momento, y así se puede evitar la congestión de red y mejorar el rendimiento de la misma. El sistema abarca el muestreo estadístico de la carga de la red y funciones de notificación y de distribución de los flujos IP. Otras posibilidades no exploradas en este artículo pueden ser, encontrar rutas nuevas de manera dinámica y establecer nuevos LSPs. Los LSRs internos realizan el muestreo estadístico del tráfico y las funciones de notificación, mientras que el router frontera de entrada, cubre la función del balanceo de carga dinámico. En nuestro trabajo, suponemos que hay dos LSPs entre la frontera de entrada y la de salida LSRs, así el flujo IP se distribuye entre una ruta primaria y una secundaria. El LSP primario se supone que está establecido por la ruta más óptima, es decir, la más corta, por lo que la mayor parte del tráfico se debería enviar a través de este LSP, aunque evitando que se congestione. ada LSR mide el tráfico transmitido por sus enlaces de salida en intervalos de tiempo constantes. Esta información después es enviada a toda la red, por inundación, utilizando una extensión de mensajes OSPF Opacos LSA (Link State Advertisement) []. El LSR frontera de entrada recoge la información enviada desde todos los LSRs. Así, el LSR frontera de entrada conoce el tráfico de cada enlace de cada LSP y procesa la carga de todos los LSPs y puede conocer si los LSPs están o no congestionados. El LSP frontera de entrada distribuye los flujos IP entre el LSP primario y el secundario para aliviar la congestión del camino primario. El LSR distribuye cada flujo IP de acuerdo con el valor calculado de la función hash []. Este valor es obtenido a partir de Red IP emisora Función Hash IP header 6 x x x Transport header Para el LSP primario límite hash Para el LSP secundario DATOS LSR de entrada LSP primario Red MPLS LSR de salida Red IP receptora los campos que identifican un flujo IP de forma única []. Estos campos son las direcciones IP de destino y origen y protocolo (extraídos de la cabecera IP), y los puertos de destino y origen (extraídos de la cabecera de transporte). El LSR frontera de entrada divide el rango de los valores de la función hash, obtenidos entre los dos LSPs. Por ejemplo, el rango de los valores de la función hash pueden estar entre -6 si se usa el R 6. Llamamos límite hash, a la línea divisoria de los rangos hash de cada LSP, figura. El balanceo de carga entre los dos LSPs se hace al mover el valor del límite hash arriba o abajo de acuerdo al tráfico real de cada LSP. Específicamente, la carga se ajusta para que el tráfico del LSP primario baje hasta un cierto nivel de congestión, lo que equivale a mover algunos flujos IP de un LSP a otro. Usando esta técnica los mensajes pertenecientes a un flujo, son transmitidos normalmente por el mismo camino, con lo que se evita que el tráfico se desordene.. El algoritmo de balanceo En esta sección se presenta el algoritmo de balanceo de tráfico sin oscilaciones (BSO) diseñado para reducir la congestión de la red evitando oscilaciones. El objetivo del algoritmo es mantener el tráfico del camino principal en una banda estable comprendida entre el umbral de ocupación media M y el umbral de congestión. Además debe evitar oscilaciones en el reparto de tráfico, que se pueden dar cuando el LSP principal y secundario, están congestionados. Los valores de los umbrales anteriores son configurables por el administrador de red, en nuestro caso se han ajustado M al % y del 6%. El umbral representa el límite a partir del cual el algoritmo empieza a transferir tráfico del LPS principal al secundario. El umbral M es el punto de retorno en el cual el algoritmo retorna carga de nuevo del LSP secundario al primario. El algoritmo utiliza una variable llamada carga media L, que es calculada periódicamente tomando la carga máxima de los interfaces de salida del LSP y el último valor de L. Para ello, el LSR de entrada almacena la información de la carga de los interfaces de salida del LSP y calcula el valor carga actual A, suponiendo que el LSPi pasa por el LSR i de entrada, los LSR i LSR in y el LSR i de salida, como: A (i) = max (carga_de_salida_lsr ij ), j..n Donde carga_de_salida_lsr ij es la carga recibida del LSRj del camino LSRi. LSP secundario Fig.. Balanceo de carga en MPLS-TES

3 La carga media es calculada ponderando, con una constante α, la carga actual y la última carga media calculada, según la ecuación siguiente: L [t] = ( - α) * L [t-] + α * A El valor de α es usado para controlar el peso de la carga actual frente a la historia del algoritmo. Mayores valores de α producen respuestas más rápidas, pero pueden introducir oscilaciones en el sistema. Valores pequeños, dan más peso a la historia provocando cambios más lentos pero pueden hacer que se reaccione poco ante una congestión. El administrador de red debe ajustar su valor. El funcionamiento se ilustra en la figura. Al inicio con poco tráfico, todo se manda por el LSP principal. uando se alcanza el umbral de congestión, el nodo de entrada abre el LSP secundario y se empieza a mandar tráfico a través de los dos LSP anteriores. El algoritmo funciona para alcanzar los objetivos siguientes: Mantener la carga media del primario mayor o igual que la carga media del secundario, para reducir la posibilidad de oscilaciones. Mantener en la franja estable entre y M. Evitar oscilaciones cuando y superan el umbral. Utilizar siempre que se pueda el camino principal, cerrando el secundario cuando todo el tráfico puede ser cursado por el LSP primario sin congestionarlo. El algoritmo en cada iteración comprueba que sea mayor o igual que. Después si <M pasa carga, en concreto la carga necesaria para que alcance el nivel M, es decir, (M-) del LSP secundario al primario. Si está en la banda estable (M ) no mueve tráfico. Si > y pasa tráfico del No Inicio +< mov S P (-)/ mov S P cerrar S primario al secundario, en este caso la carga necesaria para hacer que el alcance el umbral.. Escenario de pruebas En esta sección, se presenta un escenario de pruebas basado en una red de laboratorio, donde se va ha realizar unos experimentos para demostrar el funcionamiento del algoritmo BSO. La red del laboratorio está compuesta por una red MPLS, figura. Hay tres LSRs: un encaminador frontera de entrada (LSR), un encaminador intermedio (LSR), y un encaminador frontera de salida (LSR). Todos los LSRs están conectados a través de enlaces Ethernet de Mbps. Existen dos procesos emisores ejecutándose uno en el Sistema Final, y el segundo en el nodo intermedio LSR. Este último será utilizado para generar el tráfico de congestión. Estos dos procesos envían tráfico a un receptor ejecutándose en el LSR. Según se muestra en la figura hay tres caminos etiquetados LSPs configurados: el LSP primario y secundario para el tráfico del proceso emisor, y el LSP para el tráfico del proceso emisor. omo se dijo antes, el LSP primario normalmente se establece como el del camino más corto, pero en nuestro banco de pruebas no es así, con el fin de poder generar tráfico de congestión que afecte al LSP principal. El encaminador frontera de entrada LS se encarga de balancear el tráfico entre el LSP primario y secundario cuando el tráfico desde el proceso emisor satura el enlace entre el nodo intermedio LSR y el encaminador frontera de salida LSR. Los procesos emisores están ejecutándose en máquinas Linux con la distribución SUSE 7.. Para generar los flujos de tráfico de tiempo real se utiliza la herramienta mgen []. Los LSRs son máquinas Linux con la distribución SUSE 7. y la versión. de la distribución MPLS para Linux []. Hemos utilizado un API de OSPF para difundir la carga de la red y hacerla llegar al encaminador frontera de entrada LSR. La carga entre los Tráfico (Mbps) 8,,6 emisor proceso emisor Tiempo (s) LSP primario proceso de envío LSP Si M M > mov S P M- mov P S - Fig.. Organigrama del algoritmo BSO. proceso de envío Sistema Final LSR entrada R LSP secundario LSR Mbps Ethernet links Fig.. Red de pruebas LSR salida R proceso receptor

4 encaminadotes LSR y LSR es conocida por el router frontera de entrada LSR, a través de un mensaje LSA opaco de OSPF [][6], el cual es inundado por el nodo intermedio, de acuerdo al proceso siguiente (se pueden encontrar más detalles en [9]). El nodo intermedio LSR calcula el ancho de banda usado por el LSP primario en el interfaz de salida con un periodo de tiempo T ( segundos), y entonces lo inunda usando el API OSPF [7][8]. El router frontera de entrada LRS analiza los paquetes LSA de OSPF y extrae los valores de ancho de banda de cada interfaz de salida de cada router de los que componen un LSP, con lo que finalmente el LSR puede saber cómo de cargado está un LSP y realizar el balanceo de tráfico en consecuencia. Pruebas Utilizando el escenario de la figura hemos realizado varios experimentos. El umbral de congestión ha sido configurado a 6, Mbps y umbral de ocupación media M a Mbps. Hemos configurado el proceso emisor para enviar flujos de 6 Kbps cada uno, (en total,6 Mbps como tráfico de usuario) desde el Sistema Final, figura. uando el sistema se ha estabilizado, empieza el envío del tráfico desde el proceso de envío, un flujo de,6 Mbps (tráfico de congestión) desde el LSR intermedio. La suma de los tráficos anteriores provoca que el algoritmo BSO inicie el reparto de carga. Los experimentos finalizan cuando las cargas medias están estables, por lo que la duración de cada prueba depende del tiempo necesario para estabilizar el algoritmo. También hemos desarrollado un simulador software del escenario. Este simulador está escrito en el lenguaje y nos ha permitido realizar algunas pruebas de manera rápida y validar los resultados de la red de laboratorio. Los resultados que se muestran en el artículo corresponden tanto a pruebas simuladas como a pruebas reales, ya que las diferencias son en general, insignificantes. Utilizando la configuración comentada, hemos probado el algoritmo con varios valores significativos de α. Se muestran los resultados con tres valores de α, bajo, media y alto (.,. y ). Para entender el comportamiento del algoritmo, en las figuras también se muestra el valor de la carga actual de los LSP primario y secundario (en este caso, el tráfico de los enlaces LSR-LSR y LSR-LSR) y también el valor de la carga media LSP primario y secundario ( y ). Para α =., figura, el valor medio varía lentamente debido al bajo peso de la carga actual en el cálculo de la media. Para entender mejor el resultado, hemos dividido la gráfica en 6 periodos: uando la prueba empieza, periodo, el valor de la carga media del LSP primario () aumenta lentamente hasta.6 Mbps, que es menor que el umbral de congestión (6. Mbps), por lo que el algoritmo no balancea tráfico. El periodo arranca con el tráfico de congestión, aumenta lentamente pero el algoritmo no balancea tráfico hasta que no alcanza el umbral. Durante el periodo, BSO trasvasa tráfico desde el LSP primario al secundario. Esto provoca que la carga actual del LSP primario (tráfico del enlace LSR-LSR) baja. y que empiece a disminuir. El periodo termina cuando alcanza o baja de. En el periodo, el algoritmo para de mover carga y el tráfico de los enlaces permanece constante. Tras un tiempo, los valores medios de y, se igualan con los valores del tráfico de los enlaces (carga actual). Al desaparecer el tráfico de congestión, se inicia el periodo, durante el cual disminuye el valor de, pero el algoritmo no balancea tráfico. uando se igual a, periodo 6, el algoritmo trasvasa tráfico del LSP primario al secundario, lo que hace variar la tendencia de y hace bajar a Fig.. Reparto de carga con α =.. Tráfico LSR-LSR 6 7

5 Finalmente, el periodo 7 arranca cuando +< provoca que todo el tráfico se mande por el primario, cerrando el LSP secundario. Tras esto disminuye y aumenta aunque no se balancea más tráfico. La figura muestra una segunda prueba con α =.. sigue rápidamente los cambios de la carga actual, por lo que el periodo desaparece ya que supera a de forma inmediata. Tras este periodo, el valor estable del tráfico del LSP primario es de,6 Mbps y, Mbps el del LSP secundario, en vez de los Mbps y, Mbps respectivamente, de la prueba anterior. uando desaparece el tráfico de congestión, el tráfico en el LSP primario desciende bruscamente a Mbps y como es superior al tráfico del LSP secundario, no se produce el cierre del LSP secundario, a diferencia del periodo 6 de la prueba anterior. La figura 6 muestra los resultados con α =. Dado que la historia no influye, los valores de carga medios y actuales, coinciden y los periodos de balanceo son los más cortos posibles ,,,,, Fig. 6. Reparto de tráfico con α =. Fig. 7. Algoritmo LM con oscilación. Tráfico LSR-LSR 7 Tráfico LSR-LSR El algoritmo BSO mejora el algoritmo LM [9], ya que este último si >> entraba en oscilación al pasar tráfico del primario al secundario en una iteración y al contrario en la siguiente, según se muestra en la figura 7. En cambio, en el algoritmo BSO, esta situación se evita ya que en este caso el algoritmo es estable dejando ligeramente por debajo de, no balancea tráfico ni provocando oscilaciones, según se ilustra en la figura 8. ),,,,, Fig. 8. Algoritmo BSO sin oscilación. Tráfico LSR-LSR El último resultado muestra la variación del tiempo de convergencia en función de α, figura 9. El tiempo de convergencia es definido como el tiempo que transcurre entre el comienzo de la congestión hasta el instante en que está dentro del % de, es decir, desde que aparece una perturbación hasta que el algoritmo estabiliza el tráfico. omo es de suponer el tiempo de convergencia decrece para valores más altos de α Fig.. Reparto de carga con α =.. Tiempo (milisegundos) Fig. 9. Tiempo de convergencia en función de alfa. 6 onclusiones Se ha desarrollado un escenario MPLS-TE utilizando código de libre distribución, donde se ha implementado un algoritmo BSO de reparto de tráfico. BSO reparte el tráfico eficientemente cuando aparece congestión en la red. El algoritmo BSO ha sido intensamente probado mediante pruebas reales en la red del laboratorio y mediante simulación. BSO realiza el balance de carga de una manera eficiente. A diferencia de otros algoritmos [7][8], no presenta evidencias de oscilaciones. El algoritmo obtiene unos tiempos de convergencia razonables. Alfa

6 Un simulador del escenario ha sido implementado. Los resultados obtenidos por simulación son muy similares a los recogidos en la red del laboratorio. También se han realizado pruebas para ver la evolución del algoritmo con diferentes valores de α. omo futuros trabajos, están el realizar más pruebas para comprobar el funcionamiento del algoritmo en escenarios más realistas, en una red que tenga más routers y caminos conmutados etiquetados. También estudiar como influye la cantidad de tráfico que se balancea en cada iteración, en el comportamiento del algoritmo y en el tiempo de convergencia. Agradecimientos Este trabajo ha sido financiado por la onserjería de Educación de la omunidad de Madrid y los fondos FEDER de la UE bajo el programa Aplicaciones Emergentes para Internet de Nueva Generación, emagerit (S-/TI/). Referencias [] J. Moy, OSPF Version. RF8, 998. [] E. Osborne, Traffic Engineering with MPLS". Editorial isco Press, julio. [] K. Gopalan, T. hiueh, Y. Lin, Load Balancig routing with bandwidth-delay guarantees IEEE ommunications Magazine, June. [] T. Ogura, M. Katoh, T. Aoyama, Dynamic traffic engineering method with priority control IASTED International conference, pp. -. september. [] E. Dinan, D. Awduche, B. Jabbari, "Analytical Framework for Dynamic Traffic Partitioning in MPLS Networks," IEEE International onference on ommunications (I-), New Orleans, Louisiana, June 8-,. [6] J. Jo,, Y Kim, H. hao, F.Merat, Internet Traffic Load Balancing using Dynamic Hashing with Flow Volume, SPIE ITom, Boston, MA, Aug.. [7] T. Ogura J. Suzuki, A. hugo, M. Katoh, T. Aoyama, Stability Evaluation of a Dynamic Traffic Engineering Methodin a Large-Scale Network IEIE Trans. OMMUN. pp 8-, Special Issue on the Internet Technology Feb.. [8] S. Butenweg, Two Distributed Reactive MPLS Traffic Engineering Mechanisms for Throughput Optimization in Best Effort MPLS Networks. Proceedings of the Eighth IEEE Symposium on omputers and ommunications (IS ), June - July, Kiris- Kemer, Turkey. [9] J. M. Arco, A. García, E. astro y J. A. arral, Dynamic load balance in MPLS-TE, IV Workshop in G/MPLS Networks, Gerona, Spain, April. [] R. oltun, RF 7 - The OSPF Opaque LSA Option, July 998. [] Z. ao, Z. Wang, E. Zegura, Performance of Hashing-Based Schemes for Internet Load Balancing, pp -, IEEE Infocom. [] J. M. Arco, B. Alarcos. J.Domingo, Programación de aplicaciones en redes de comunicaciones bajo entorno UNIX, University of Alcala, 997. [] B. Adamson, "The Multi-Generator (MGEN) Toolset". [] J. R. Leu, R. asellas, MPLS for Linux Source Forge [] Quagga Routing Software Suite, GPL licensed IPv/IPv6 routing software, latest visit May 6. [6] Free routing software [7] R. Keller, An extended Quagga/Zebra OSPF daemon supporting an API for external applications [8] R. Keller, Dissemination of Application- Specific Information using the OSPF Routing Protocol Technical Report Nr. 8, TIK, Swiss Federal Institute of Technology Zurich, Switzerland, November.

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