최근 네트워크 기술 동향에 있어서 이른바 핫 이슈 중 하나인 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, Software-Defined Networking)은 바야흐로 데이터센터, 기업, 캠퍼스 등의 근거리 데이터 네트워크(LAN, Local Area Network) 환경을 넘어서 통신망 사업자(캐리어)와 서비스 제공자를 통해 원거리 데이터 네트워크 (WAN, Wide Area Network)로 진화하고 있다. 본고에서는 종단간 SDN 프로덕션 서비스를 위한 소프트웨어 정의 원거리 네트워크(SD-WAN, Software-Defined WAN)의 개요 및 적용 사례를 소개하고, SD-WAN의 핵심 서비스 기술로 인식되고 있는 네트워크 최적화, 가상화, 자동화, SDX(Software-Defined Exchange) 등의 요소 기술과 연구 동향을 알아본다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1063-1082
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2018
The concept of SDN (Software Defined Networking) endows the network with programmability and significantly improves the flexibility and extensibility of networks. Currently a plenty of research works on introducing SDN into wireless networks. Most of them focus on the innovation of the SDN based architectures but few consider how to realize the global perception of the network through the controller. In order to address this problem, a software defined carrier grade Wi-Fi framework called SWAN, is proposed firstly. Then based on the proposed SWAN architecture, a blueprint of introducing the traditional NSA (Network Situation Awareness) into SWAN is proposed and described in detail. Through perceiving various network data by a decentralized architecture and making comprehension and prediction on the perceived data, the proposed blueprint endows the controllers with the capability to aware of the current network situation and predict the near future situation. Meanwhile, the extensibility of the proposed blueprint makes it a universal solution for software defined wireless networks SDWNs rather than just for one case. Then we further research one typical use case of proposed NSA blueprint: network performance awareness (NPA). The subsequent comparison with other methods and result analysis not only well prove the effectiveness of proposed NPA but further provide a strong proof of the feasibility of proposed NSA blueprint.
Software-Defined Network의 등장은 하드웨어적인 네트워크 기능들을 소프트웨어적인 형태의 모듈로 Controller에 보다 유연하게 적용시키도록 함으로써 전통적인 네트워크의 구조를 변화시키고 있다. 이러한 환경 속에서 최근 네트워크 트래픽에 대한 Quality of Service 및 자원관리와 같은 다양한 관점에서의 네트워크 관리정책에 대한 연구개발이 진행되고 있고, 이러한 관리정책을 뒷받침 할 수 있는 네트워크 모니터링에 대한 기법들 또한 제시되어 왔다. 이에 본 논문에서는 기계 학습 기법인 Naive Bayesian Classification을 통하여 Flow를 분류한 후, 전송 지연 측정 모듈을 통하여 효율적인 전송경로를 선정하는 기법을 제안한다. 이는 다양한 대역폭을 갖는 여러 경로들로 이루어진 네트워크상에서 효율적인 경로 분배 역할을 할 수 있고, 부하를 분산시킴으로써 보다 원활한 네트워크 환경 및 서비스 품질을 제공할 수 있다.
본 논문은 분산 저장환경에 사용되는 RAID와 네트워크 가상화 기술을 융합하며 Software Defined Storaging 방법을 제안한다. 제안방법은 저장장치를 소프트웨어 기반으로 설계함으로써 유연한 제어 및 관리를 제공하여 물리적인 스토리지의 용량과 재해 복구비용을 절감할 수 있다. 제안된 Software-Defined RAID 기반의 장애복구 기법을 실질적인 퍼블릭 클라우드인 AWS와 구글 스토리지를 이용하여 실증 테스트 및 성능을 비교한다.
사물인터넷의 급격한 발전은 기존에 존재하지 않던 형태의 새로운 서비스를 이끌어내었고, 이는 곧 기존 네트워크에 대한 변화를 요구하였다. 이러한 변화를 수용할 수 있는 기술 중 하나로 소프트웨어 정의 네트워크 기술을 이야기 할 수 있다. 소프트웨어 정의 네트워크 기술은 네트워크의 유연성 및 확장성을 제공한다는 점에서 큰 장점을 지니고 있지만, 이는 곧 보안의 취약점으로 악용될 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 서비스를 위한 소프트웨어 정의 네트워크 기술의 보안 분석을 위한 F(I)MEA 기법 적용에 대하여 다루고자 한다.
조직으로부터 인가받지 않고 내부로 반입한 비인가SW가 조직의 네트워크 보안에서 위협으로 대두되고 있는 상황에서 SDN(Software-Defined Network) 기반의 네트워크 환경이 구축된 조직에서는 별도의 보안장비를 설치하지 않고도 조직의 특성을 고려한 보안 어플리케이션 개발을 통해 네트워크보안을 강화할 수 있다. 기존 SDN 환경의 보안기술은 방화벽, 침입탐지시스템 등 외부 네트워크로부터 내부 네트워크를 보호하는 연구가 이루어져 왔으나 내부자 위협에 대해서는 부족하였다. 따라서 이러한 SDN 환경에서 조직 내부 위협 중 하나인 비인가SW로 부터 내부 네트워크를 보호할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 소프트웨어 정의 라디오 (SDR: Software-defined Radio)를 활용하여 실시간 동영상 송수신기를 구현하기 위한 접근 방법을 제시한다. 이를 통해 최근 주목받고 있는 개방형 무선 접속망(O-RAN: Open Radio Access Network)을 연구하고 이를 SDR 장치와 개방형 소프트웨어를 통해 구현하고자 하는 연구자들의 접근 문턱을 낮추고 새로운 시각과 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.
통신망을 이루는 주요 구간 중에 전송망에 해당하는 네트워크 구간에 대하여 소프트웨어 정의 네트워크 제어 기술은 네트워크 산업에 걸쳐 네트워크 운용 및 프로비저닝을 활용한 네트워크 제어 환경의 변화로 자리 잡아가고 있다. 현재 PTN 장비의 보급화와 함께 개발을 추진하고 있으며 프로비저닝을 위한 구성을 단계적으로 수행하고 있다. 실제 상용망의 PTN 장비를 주축으로 프로비저닝을 구성하면서 SDN기반 제어 시스템 구축을 적극적으로 도입하고 있다. 따라서 본 논문에서는 PTN을 주축으로 하는 패킷 기반 전송망에서의 SDN 시스템에 대한 내용과 동향을 살펴보고 SDN을 구성하기 위한 오픈소스인 OpenDaylight에 대한 연구를 통해 실제 상용망에서 활용하고자 하는 핵심 기술에 대해서 연구한다. 그리고 운영자들을 대상으로 운영 교육 모델에 필요한 소프트웨어 정의 제어 기술에 대해 연구한다.
With the rapid growth of intelligent devices and communication technologies, 5G network environment has become more heterogeneous and complex in terms of service management and orchestration. 5G architecture requires supportive technologies to handle the existing challenges for improving the Quality of Service (QoS) and the Quality of Experience (QoE) performances. Among many challenges, traffic steering is one of the key elements which requires critically developing an optimal solution for smart guidance, control, and reliable system. Mobile edge computing (MEC), software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and deep learning (DL) play essential roles to complementary develop a flexible computation and extensible flow rules management in this potential aspect. In this proposed system, an accurate flow recommendation, a centralized control, and a reliable distributed connectivity based on the inspection of packet condition are provided. With the system deployment, the packet is classified separately and recommended to request from the optimal destination with matched preferences and conditions. To evaluate the proposed scheme outperformance, a network simulator software was used to conduct and capture the end-to-end QoS performance metrics. SDN flow rules installation was experimented to illustrate the post control function corresponding to DL-based output. The intelligent steering for network communication traffic is cooperatively configured in SDN controller and NFV-orchestrator to lead a variety of beneficial factors for improving massive real-time Internet of Things (IoT) performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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