Модель распределённой сети, в которой хосты могут выполнять функцию коммутации сообщений

В работе строится абстрактная модель распределенной сети, содержащей только хосты и коммутаторы, которая позволяет оценить классы задач, которые необходимо решать в такой сети, принимая во внимание, в том числе, нефункциональные параметры. Предполагается, что хосты предлагают пакеты определенных услуг (сервисов) и сообщения (запросы) между хостами пересылаются через промежуточные узлы по правилам коммутации. Правило определяет, каким соседним узлам пересылается принятое узлом сообщение в зависимости от того, откуда оно пришло, и от вектора параметров в его заголовке. Соответственно, настройка узлов определяет множество путей от хоста к хосту, по которым будут пересылаться пакеты. Ситуация моделируется с использованием графа, вершинами которого являются хосты и коммутаторы, а ребра соответствуют физическим связям между ними. Обычно предполагается, что в такой сети хосты только принимают, обрабатывают и посылают информацию другим хостам, но не занимаются коммутацией сообщений, эта функция возлагается на другие узлы – коммутаторы, но мы предполагаем, что при современных технологиях хост также может выполнять функции коммутации сообщений, то есть такой хост (как и коммутатор) содержит систему правил коммутации, указывающих, куда отправляется полученное сообщение, если почему-либо данный хост не может обработать данный запрос/сообщение. Предлагается модель сети, в которой функцию коммутации сообщений выполняет не только каждый коммутатор, но и каждый хост. Обсуждаются проблемы, связанные с нефункциональными параметрами распределенной сети, а именно, достижимость/недостижимость хостов, зацикливание сообщений, перегрузка сети сообщениями, немасштабируемость. Обсуждается возможность оптимизации рассматриваемых параметров сети на основе использования информации об услугах/сервисах, представляемых каждым из хостов, и алгоритмы самонастройки распределенной сети, оптимизирующие параметры сети, передачу сообщений по настроенной сети и инкрементальную (повторную частичную) настройку сети, не нарушающую функционирование сети.

1. М.С.Э. Танненбаум. Распределенные системы, Москва, ДМК Пресс, 2021.

2. Г.И. Радченко. Распределенные вычислительные системы. Челябинск, 2012.

3. Sezer. S, Scott-Hayward. S, Chouhan P.K., Fraser B., Lake D., Finnegan J., Viljoen N., Miller M. and Rao N. Are we ready for sdn? Implementation challenges for software-defined networks IEEE Communications Magazine, 2013, 51 (7), pp. 36-43.

4. Mohammed, A. H., Khaleefah, R. M., k. Hussein, M., and Amjad Abdulateef, I. A review software defined networking for internet of things. In 2020 International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA), 2020, pp. 1–8.

5. OpenNetworkingFoundation (2012). Software-defined networking: The new norm for networks. ONF White Paper. 2012.

6. Burdonov, I.; Kossachev, A.; Yevtushenko, N.; López, J.; Kushik, N. and Zeghlache, D. (2021). Preventive Model-based Verification and Repairing for SDN Requests. In Proceedings of the 16th International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering - ENASE, ISBN 978-989-758-508-1 ISSN 2184-4895, pp. 421-428. DOI: 10.5220/0010494504210428.

7. Igor Burdonov, Nina Yevtushenko and Alexander Kossatchev. Implementing a virtual network on the SDN data plane. Proceedings 2020 IEEE East-West Design & Test Symposium (EWDTS). 2020, pp. 279- 283.

8. Бурдонов И.Б., Евтушенко Н.В., Косачев А.С. Реализация распределенных и параллельных вычислений в сети SDN. Труды института системного программирования. 2022, т. 34, № 3, с. 159- 172.

9. Оре О. Теория графов. М.: Наука, 1968, с. 59, 68.