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Energy-aware adaptive routing solutions in IP-over-WDM networks
Idzikowski, Filip
Heutige Kernnetze sind permanent in Betrieb und verbrauchen erhebliche Mengen an Energie. Der Datenverkehr schwankt über die Zeit. Um in Zeiten geringen Datenverkehrs Energie zu sparen, können Netzwerkkomponente in einen Schlafmodus mit geringem Energieverbrauch oder komplett abgeschaltet werden. Bei näherer Betrachtung der Netzwerkkomponenten verbrauchen Leitungskarten (engl. line cards), die in hoher Anzahl in einem Netzwerk installiert sind, einen signifikanten Anteil an Energie (Leistung von 400–500 W pro line card). Da geringe Aktivierungs- und Deaktivierungszeiten für die Leitungskarten erwartet werden, sollen sie dynamisch ein- und ausgeschaltet werden. Der Schwerpunkt dieser Dissertation liegt in Energy-Aware Adaptive Routing Solutions (EA-ARSs), die Verkehrsschwankung, Wegewahl und Schlafmodi anwenden, um durch die Leitungskarten verbrauchte Energie in Internet Protocol (IP)-over-Wavelength Division Multiplexing (WDM) Netzwerken zu sparen.
Wir sammeln aus öffentlich zugänglichen Quellen (Datenblättern der Hersteller, wissenschaftliche Veröffentlichungen, Datenbanken) umfangreiche und für das Energiesparen kritische Eingangsdaten, nämlich Daten über Verkehrsbedarf und Leistungsverbrauch einzelner Netzwerkkomponenten. Die Verkehrsdaten bestimmen die Stunden des niedrigen Datenverkehrs. Umfangreiche Sätze von Verkehrsmatrizen protokollieren den Daten- verkehr zwischen allen Knotenpaaren in Zeiträumen von Tagen, Wochen und Monaten mit der Granularität von 5 Minuten, 15 Minuten, einem Tag und einem Monat. Die Netzwerktopologien, die den Verkehrsmatrizen zugrunde liegen, sind ebenfalls in dieser Dissertation dokumentiert. Der Leistungsverbrauch einzelner Netzwerkkomponenten bestimmt den Leistungsverbrauch, der durch Abschalten von Teilmengen der Netzwerkkomponenten gespart werden kann.
Unter Verwendung der realistischen Eingangsdaten wurde das Potenzial der Leistungs- und Energieersparnis abgeschätzt, das sich durch Rerouting mit verschiedenen Freiheitsgraden in einem IP-over-WDM Netzwerk ergibt. Insbesondere unterscheiden sich die vorgeschlagenen Ansätze Fixed Upper Fixed Lower (FUFL), Dynamic Upper Fixed Lower (DUFL) und Dynamic Upper Dynamic Lower (DUDL) in den Möglichkeiten des Reroutings des Verkehrsbedarfs über die logische (IP) Topologie und des Reroutings von Lichtpfaden über die physikalische Topologie. Ein statisches Basisnetzwerk (engl. Static Base Network (SBN)) wird als Startpunkt für EA-ARSs benutzt. Das SBN bestimmt die im Netzwerk installierte Netzwerkkomponente. Bei der Bestimmung von SBN als auch bei den DUFL und DUDL Berechnungen wurden komplexe Verfahren zur Optimierung basierend auf einer Mixed-Integer Linear Programming (MILP) eingesetzt. FUFL ist eine einfache, völlig dezentralisierte Heuristik. Unsere Ergebnisse zeigen, dass IP Rerouting (Dynamic Upper) zu der größten Energieersparnis führt. Eine zusätzliche Flexibilität von Routing in der WDM Schicht hat nur eine marginale Energieeinsparung zur Folge. Der einfache Ansatz FUFL bringt wesentliche Energieeinsparung, die jedoch nicht so hoch wie die durch DUFL erbrachte Energieeinsparung ist. Darüber hinaus hängt die Energieersparnis vom Verhältnis zwischen dem maximalen totalen Verkehrsbedarf und der Kapazität eines WDM Kanals ab. Auch die Verteilung des Verkehrsbedarfs beeinflusst die erreichbare Energieersparnis von FUFL.
Ein Satz von Kriterien zur Evaluierung für EA-ARSs wurde vorgeschlagen, um die Eignung einer Implementierung von EA-ARSs in einem zukünftigen Netzwerk prognostizieren zu können. In diesem Zusammenhang wurde eine adaptive Heuristik namens Energy Watermark Algorithm (EWA) vorgeschlagen. EWA benutzt die Netzwerkkonfiguration aus der vorherigen Zeitperiode, um eine neue Netzwerkkonfiguration zu berechnen. Das beschleunigt die Berechnung der Netzwerkkonfiguration und reduziert Kosten, die bei der Umkonfiguration entstehen. Darüber hinaus verfügt EWA über einen Satz von Parametern, die dem Netzwerkoperator einen Kompromiss zwischen dem Energiesparen und der bevorzugten Dienstgüte ermöglicht. EWA wird mit dem Least Flow Algorithm (LFA) und Genetic Algorithm (GA) verglichen, im Hinblick auf Leistungsverbrauch, Energieverbrauch, Verkehr der umgeleitet werden muss und Überlastquotient. Die Evaluierungsstudie wurde an spezifischen Netzwerkszenarien durchgeführt. Es wurden jeweils verschiedene Verkehrsdaten zur Bestimmung der SBN und zur Evaluierung der betrachteten Algorithmen benutzt. EWA übertraf LFA und hat (mit geringerer Rechenzeit und feineren Änderungen der Leistung) vergleichbare Ergebnisse zum GA erzielt. Die Überlast war marginal und wurde hauptsächlich in der Anfangsphase der Evaluierung beobachtet, als EWA keine Netzwerkkonfiguration aus der vorherigen Zeitperiode benutzen konnte, sondern startete von einer übermäßigen Konfiguration in der alle Geräte eingeschaltet waren.
Implementierungsaspekte inklusive Steuerungs- und Verwaltungsebenen werden in dieser Dissertation im Hinblick auf zukünftige Arbeiten diskutiert. FUFL und DUFL wurden in einer IP-over-Gigabit Ethernet (GbE) Testumgebung mit auf dem Markt erhältlichen Standardgeräten demonstriert. Kein Verkehrsverlust wurde beobachtet.
In der Dissertation wird ein ausführlicher Überblick über die Thematik gegeben. In dem Überblick werden ähnliche Arbeiten besprochen und klassifiziert. Insbesondere werden Ansätze der EA-ARSs und des Energy- Aware Network Design (EA-ND) klassifiziert. Für beide Klassen wird analysiert, welche Geräte jeweils in der IP Ebene, der WDM Ebene oder in beiden Ebenen kombiniert ausgeschaltet werden können, um Energie zu sparen.
Today’s core networks are permanently powered on and consume non-negligible amount of energy. Traffic varies over time giving an opportunity to switch off or put into standby mode a subset of network devices in order to save energy in low-demand hours. Line cards are targeted to be dynamically switched on and off since their activation and deactivation times are expected to be sufficiently small, their power consumption is significant (400–500 W per line card), and a sufficiently large set of line cards is usually installed in the network. The focus of this thesis is on Energy-Aware Adaptive Routing Solutions (EA-ARSs) which utilize traffic variation, traffic rerouting and sleep modes in order to save energy consumed by line cards in Internet Protocol (IP)-over-Wavelength Division Multiplexing (WDM) networks.
We collect from publicly available sources (product data sheets, research articles, and databases) extensive sets of realistic input data for the EA-ARSs that are crucial for energy saving, namely traffic data and power consumption data of single network devices. Extensive sets of traffic matrices containing traffic demands between all node pairs in the network cover periods of days, weeks, and months with granularity of 5 min, 15 min, a day, and a month. Physical supply topologies corresponding to the traffic matrices are reported too. The power consumption of single network devices determines the amount of power that can be saved in the whole network by switching off subsets of devices.
Using the realistic input data we estimate the potential power and energy saving assuming different levels of freedom of rerouting in an IP-over-WDM network. The proposed approaches Fixed Upper Fixed Lower (FUFL), Dynamic Upper Fixed Lower (DUFL) and Dynamic Upper Dynamic Lower (DUDL) differ with the possibility of rerouting of traffic demands over the logical (IP) topology, and the possibility of rerouting of lightpaths over the physical topology. A Static Base Network (SBN) is used as a starting point for EA-ARSs. The SBN determines devices installed in the network. Sophisticated Mixed-Integer Linear Programming (MILP) formulations are used for the SBN design as well as for DUFL and DUDL computations, which are highly complex optimization problems. FUFL is a simple, fully distributed heuristic. Our results show that flexibility of the IP routing (Dynamic Upper) contributes the most to the energy saving. Additional flexibility of routing in the WDM layer (Dynamic Lower) brings marginal savings. The simple approach FUFL brings significant savings, which are not as high as the savings brought by DUFL though. Furthermore, they depend on the ratio of the maximum total traffic demand and the capacity of a WDM channel. Spatial distribution of traffic demands also influences the energy savings achieved with FUFL.
A set of evaluation criteria for EA-ARSs is proposed in order to determine the approaches which have a chance to be implemented in an operational network of the future. In this context, an adaptive heuristic called Energy Watermark Algorithm (EWA) is proposed. EWA uses network configuration from previous time period in order to calculate new network configuration. This speeds up calculation of network configuration and reduces reconfiguration costs. Furthermore, EWA has a set of parameters, which allows a network operator to find the preferred trade-off between energy saving and the Quality of Service (QoS) guarantees. EWA is compared with the Least Flow Algorithm (LFA) and the Genetic Algorithm (GA) taking power and energy consumption, reconfigured traffic, and overload ratio as evaluation metrics. The evaluation is performed on unique network scenarios. Differently to related research, past traffic data is used to design the SBN (determining devices to be installed in the network and their configuration), and different future traffic data is used to evaluate EWA, LFA and GA starting from the SBN designed with a modified version of GA. EWA outperformed LFA and achieved results similar to the GA, having lower computation times and smoother changes of power consumption. The overload is marginal, and observed mainly in the initial phase of the evaluation, when EWA could not use the network configuration from previous time period, but started from the overprovisioned configuration with all devices powered on.
Implementation issues including control and management planes are discussed in this thesis as an outlook toward future work. FUFL and DUFL have been demonstrated on an IP-over-Gigabit Ethernet (GbE) testbed using off-the-shelf equipment. No traffic loss is observed.
An extensive survey of related work is provided in this thesis, where a class of EA-ARSs is distinguished from the class of Energy-Aware Network Design (EA-ND) approaches. For both EA-ARSs and EA-ND classes, we distinguish approaches targeting devices in the IP, WDM and in both layers for energy saving.
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