Allocation Dynamique des Ressources et Gestion de la Qualité de Service dans la Virtualisation des Réseaux

La virtualisation des réseaux est présentée comme une technologie innovante permettant la segmentation logique des ressources physiques (nœuds et liens) en ressources virtuelles. Cela permet la création de réseaux virtuels (VN) inter connectant des nœuds virtuels via des liens virtuels. Cette approche promet une amélioration significative de la qualité de service (QoS) [Schaffrath et al., 2009, Carapinha and Jiménez, 2009], offrant une gestion et un contrôle optimisés de l'infrastructure physique partagée. Un fournisseur de services (FS) peut ainsi déployer des mécanismes de gestion de la QoS spécifiques à chaque service, contrôlant l'allocation de bande passante pour chaque lien physique utilisé par le VN. La flexibilité de cette technologie permet une gestion de la QoS de bout en bout, un aspect crucial pour les services modernes.

Le texte identifie deux problèmes majeurs de l'architecture internet actuelle. Premièrement, le déploiement de nouveaux services réseaux est complexe, coûteux et ne garantit pas la QoS requise, un enjeu particulièrement important avec l'essor des services multimédia. La collaboration entre les différents systèmes autonomes (AS) pour assurer une QoS de bout en bout est difficile, car les méthodes de collaboration restent mal définies. Canal+, par exemple, dépend de la QoS offerte par les différents AS traversés par son trafic vidéo à la demande (VoD). Deuxièmement, l'équilibre des coûts et de la tarification entre les FS et les opérateurs réseaux pose problème, menant à des conflits comme celui entre Free et YouTube en France, ou Verizon et Netflix aux États-Unis. Free, fournisseur d'accès, doit fournir le service YouTube, mais YouTube impose l'utilisation de son propre service de streaming, engendrant un déséquilibre financier qui a conduit à une dégradation de service pour les utilisateurs Free.

Les mécanismes existants de gestion de la QoS, tels que DiffServ, traitent la QoS par classe de service et non par flux individuel, limitant leur efficacité. Une forte demande en débit peut donc saturer les AS, dégradant la qualité du service pour l'utilisateur final. Le fournisseur de VoD n'a pas le contrôle de l'infrastructure pour pallier ces problèmes. Ce texte met en avant la nécessité d'une QoS de bout en bout pour garantir une meilleure qualité d'expérience (QoE) aux utilisateurs finaux. Le travail présenté vise à proposer des solutions pour adresser ces problèmes fondamentaux de l'architecture réseau actuelle et de gestion de la QoS.

L'approvisionnement des réseaux virtuels (VNE), soit la segmentation logique des nœuds et liens physiques, est une tâche complexe qui implique trois étapes principales [Esposito et al., 2013]: la découverte des ressources physiques (les FIPs surveillent la charge et informent les FS), le mappage du réseau virtuel (le FS définit le chemin virtuel, une étape complexe nécessitant la considération simultanée des contraintes de nœuds et de liens), et l'allocation des ressources physiques (le FIP alloue les ressources selon les demandes des FS). De nombreux travaux se concentrent sur l'allocation statique des ressources [Haider et al., 2009], ce qui engendre une sous-utilisation des ressources du fait de leur inadéquation avec la demande dynamique des services. L'exemple d'un fournisseur de vidéo à la demande, avec une demande accrue le soir, illustre ce problème. Ce travail propose des solutions pour une allocation dynamique des ressources et une optimisation des performances tout en garantissant une QoS adéquate.

Ce travail propose des solutions théoriques et techniques pour allouer dynamiquement les ressources des réseaux virtuels coexistant sur une même infrastructure physique et pour optimiser les performances de cette infrastructure en garantissant un niveau de QoS adéquat. L'idée est similaire au Framework ACTN de l'IETF [Ceccarelli et al., 2014], qui utilise le SDN pour un partage dynamique d'infrastructures réseaux entre FS. Le business model est identique: les FS louent une partie du réseau physique des FIPs pour délivrer leurs services. Le contexte est celui d'un centre de données connecté à des opérateurs comme Orange ou Free, qui connectent ensuite les utilisateurs finaux (fixes ou mobiles) aux FS. La question critique est le partage équitable des ressources physiques limitées entre les FS avec des contraintes de QoS.

Le document souligne les limites des mécanismes actuels de gestion de la qualité de service (QoS) dans l'architecture Internet actuelle. Le mécanisme DiffServ, fréquemment utilisé, gère la QoS par classe de service et non par flux individuel. Cela entraîne des problèmes d'équité et d'efficacité, notamment lorsque la demande en débit dépasse les capacités des systèmes autonomes (AS). Un fournisseur de vidéo à la demande (VoD), par exemple, n'a pas de contrôle sur l'infrastructure pour garantir la qualité de service à ses utilisateurs finaux, même si le trafic traverse plusieurs AS. Cette incapacité à gérer la QoS au niveau du flux individuel conduit à une dégradation du service et à une expérience utilisateur insatisfaisante (QoE). Le besoin d'une solution offrant une QoS de bout en bout est clairement exprimé, soulignant la nécessité d'une approche plus fine et plus dynamique pour la gestion des ressources réseau.

Face aux limitations des mécanismes traditionnels de gestion de la QoS, le document met en avant l'intérêt du Software Defined Networking (SDN) pour résoudre les problèmes d'allocation de ressources et d'optimisation des performances. L'utilisation de SDN, notamment avec le protocole OpenFlow, permet une gestion centralisée et programmable du réseau, offrant une granularité fine dans l'allocation des nœuds et des liens physiques. Cela permet de répondre plus efficacement aux demandes dynamiques des différents services et réseaux virtuels (VN). Le document cite le Framework ACTN de l'IETF [Ceccarelli et al., 2014] comme exemple d'une approche similaire, démontrant la faisabilité du partage dynamique d'infrastructures réseaux entre les fournisseurs de services (FS) grâce à SDN. Cette approche offre une meilleure gestion des ressources et une plus grande flexibilité pour répondre aux besoins spécifiques de chaque service, contribuant à une meilleure QoS globale.

Une critique importante du document porte sur l'allocation statique des ressources dans les approches traditionnelles de la virtualisation de réseaux. De nombreux travaux de recherche [Haider et al., 2009] se concentrent sur cette méthode, qui se révèle inefficace car elle ne s'adapte pas à la demande dynamique des services. L'allocation statique mène à une sous-utilisation des ressources physiques. Par exemple, un service de vidéo à la demande, dont l'utilisation varie selon l'heure de la journée, ne peut pas bénéficier d'une allocation de ressources optimale avec une approche statique. En contraste, le document promeut l'allocation dynamique des ressources, permettant une meilleure adaptation aux fluctuations de la demande et une meilleure optimisation de l'utilisation de l'infrastructure. Cette approche, facilitée par l'utilisation de SDN, est présentée comme une solution clé pour améliorer l'efficacité et la QoS du réseau.

Pour pallier aux problèmes d'allocation de ressources dans la virtualisation des réseaux, le document propose une approche innovante basée sur la théorie des jeux non-coopératifs. Ce modèle vise à gérer le partage dynamique des ressources entre les fournisseurs de services (FS) et les fournisseurs d'infrastructure physique (FIP). L'approche est structurée en deux étapes. La première étape modélise la phase de négociation où un FS soumet une requête de partage de ressources (nœuds et liens) aux FIPs. Chaque FIP décide d'accepter ou de refuser la requête en fonction de la congestion potentielle. La deuxième étape modélise le partage des ressources lui-même, divisé en deux jeux non-coopératifs distincts : un pour l'allocation des nœuds et un pour l'allocation des liens. Cette approche vise à optimiser l'allocation des ressources tout en maintenant un équilibre équitable et en évitant la congestion du réseau. L'évaluation de l'approche se fait par simulations numériques car il n'existe pas, à ce jour, d'environnement d'expérimentation (testbed) adapté.

En l'absence d'une plateforme de test réelle offrant la granularité requise pour valider l'approche, des simulations numériques ont été effectuées. L'objectif était de vérifier si l'état d'équilibre de Nash était atteint à chaque étape du jeu, garantissant qu'aucun FS ni FIP n'a d'incitation à modifier unilatéralement sa stratégie. Les résultats des simulations, bien que ne remplaçant pas une implémentation réelle, supportent la viabilité du modèle proposé. Le document souligne cependant la nécessité d'une implémentation sur une plateforme réelle pour démontrer son intérêt pratique. L'utilisation de technologies SDN est envisagée pour faciliter cette implémentation, suivant une approche similaire à celle déjà utilisée pour les réseaux domestiques. Des extensions futures sont également envisagées, comme l'intégration de l'interaction entre plusieurs FIPs dans le modèle.

Le modèle proposé est un jeu non-coopératif à deux niveaux. Au premier niveau, un jeu de négociation entre les FS et les FIPs détermine si une requête de partage de ressources est acceptée ou refusée. Le FS soumet une requête Breqi de partage de bande passante pour chaque lien physique, cherchant à maximiser son gain. Le FIP alloue une bande passante Ball i à chaque FS i, en tenant compte de la capacité du lien physique. Les FS agressifs sont pénalisés par une hausse du prix du service (pi). Chaque FS possède une disposition à payer wi(t) (willingness to pay) pour une fraction de bande passante, un concept tiré de la microéconomie. Le second niveau du jeu concerne le partage des ressources et est lui-même divisé en deux jeux non-coopératifs, un pour l'allocation des nœuds et l'autre pour l'allocation des liens. Ce modèle permet de mieux appréhender l'interaction stratégique entre les différents acteurs du réseau et d'optimiser l'allocation des ressources dans un environnement dynamique et concurrentiel.

Le document examine les défis liés à la mise en œuvre de mécanismes de Qualité de Service (QoS) dans les réseaux domestiques haut débit. Il souligne que les solutions traditionnelles n'ont pas été largement déployées dans les routeurs domestiques pour plusieurs raisons. Premièrement, les utilisateurs manquent souvent de connaissances techniques pour configurer les paramètres de QoS, rendant l'utilisation complexe même pour des applications spécifiques. Deuxièmement, la plupart des passerelles domestiques, à l'exception des nouvelles box ADSL (Freebox, Livebox, etc.), disposent de ressources limitées (mémoire et calcul) qui ne permettent pas une classification du trafic en temps réel. Ceci implique la nécessité d'un équipement supplémentaire, ce qui ajoute à la complexité et au coût. Des solutions comme Pantou, basée sur OpenFlow 1.0 et OpenWrt, sont mentionnées, mais leurs performances limitées (15 Mbps filaire, 13 Mbps sans fil) sont jugées inadéquates par rapport aux débits moyens des connexions haut débit (19 Mbps en Europe en 201x, et une projection à 49 Mbps pour 2018 selon Cisco).

Pour remédier aux limitations des solutions existantes, le document présente FlowQoS, une approche basée sur le Software Defined Networking (SDN) pour l'allocation de la bande passante selon l'application. FlowQoS se compose de deux modules: un classificateur de flux et un limiteur de bande passante. Le classificateur identifie les applications en utilisant une combinaison d'informations DNS (pour HTTP/HTTPS) et d'inspection légère des paquets. L'information est ensuite transmise à un contrôleur SDN qui installe dynamiquement les règles de limitation de la bande passante. Cette architecture délègue la tâche de classification, complexe et gourmande en ressources, à un contrôleur externe, ce qui est adapté aux capacités limitées des passerelles domestiques. Les utilisateurs configurent la bande passante allouée à chaque application via un portail Web. Le système vise à assurer une meilleure gestion de la QoS pour chaque application, contrairement aux solutions existantes qui présentent des débits maximaux inférieurs aux débits moyens des connexions haut débit.

L'architecture de FlowQoS est illustrée par une figure (3.5). Le contrôleur SDN est déployé à l'extérieur de la maison, chaque routeur pouvant avoir son propre contrôleur. La gestion de la bande passante se fait via un portail web et un fichier de configuration qui est utilisé par le Shaper. Le système utilise un classificateur de flux à deux niveaux (DNS et inspection légère des paquets) pour identifier les applications. Pour améliorer les performances, FlowQoS utilise une topologie virtuelle avec deux commutateurs virtuels Open vSwitch (OVS) dans la passerelle domestique. Chaque lien virtuel correspond à un groupe d'applications, et la limitation de débit est effectuée avec l'utilitaire Linux 'tc'. Les résultats de tests montrent des performances significativement améliorées (93 Mbps filaire, 80 Mbps sans fil) et une meilleure gestion du streaming vidéo adaptatif. Seulement 2.34% des flux sur un échantillon de 20 000 n'ont pas été classés. L'ajout de deux OVS ne surcharge pas le CPU et la mémoire du routeur.

Ce travail s'est concentré sur la problématique de la gestion de la qualité de service (QoS) dans les réseaux domestiques haut débit. Il a mis en évidence les limitations des solutions existantes, notamment leur incapacité à gérer efficacement la QoS par flux individuel et leur manque d'adaptation aux débits croissants des connexions internet. Les solutions traditionnelles souffrent d'une complexité de configuration pour les utilisateurs et d'une insuffisance des ressources des routeurs domestiques pour le traitement en temps réel du trafic. Des solutions comme Pantou, bien qu'utilisant OpenFlow, présentent des performances limitées. En réponse à ces défis, une approche novatrice, FlowQoS, a été développée, combinant un classificateur de flux et un limiteur de bande passante basé sur Software Defined Networking (SDN) et Open vSwitch (OVS). FlowQoS permet une allocation de bande passante par application, offrant une meilleure gestion de la QoS et une meilleure adaptation aux besoins des utilisateurs.

Les résultats obtenus avec FlowQoS montrent une amélioration significative des performances par rapport aux solutions existantes. Alors que Pantou affichait un débit maximal de 15 Mbps en filaire et 13 Mbps en sans fil, FlowQoS atteint 93 Mbps et 80 Mbps respectivement, des performances plus en ligne avec les débits moyens des connexions haut débit actuelles et prévus. FlowQoS améliore la qualité du streaming vidéo adaptatif en réduisant l'oscillation entre les différents débits d'encodage et en utilisant au mieux la bande passante allouée. La solution a également démontré une faible surcharge CPU et mémoire, même avec une topologie à deux commutateurs virtuels. Des solutions comme celles de Williams et Zander [Williams and Zander, 2011], avec un débit maximal de 28 Mbps, sont également jugées inadéquates face aux débits croissants des connexions internet haut débit.

Bien que FlowQoS offre une amélioration significative de la gestion de la QoS dans les réseaux domestiques, le document identifie des axes d'amélioration. L'intégration du module VidShaper, qui gère le partage de bande passante pour le streaming vidéo en tenant compte des résolutions d'écran, a été une première extension. Pour les travaux futurs, il est suggéré d'intégrer la gestion de requêtes de migration de ressources virtuelles, qui sont traitées comme de nouvelles requêtes de partage de ressources. Il est aussi envisagé d'inclure l'interaction entre plusieurs fournisseurs d'infrastructure physique (FIP) dans le modèle, complexifiant le processus d'allocation mais permettant une gestion plus globale des ressources. L'adaptation à l'évolution des usages et des débits internet est un autre enjeu clé pour les recherches ultérieures. Enfin l'impact croissant des quotas de données chez les FAI (ex: Bell Canada avec 60Go) devrait être pris en compte.