Latency Reduction in Dynamic Network through Predictive Link Caching in SDN

Abstract

In recent mission-critical environments like industry and military settings, the use of unmanned vehicles is increasing. In these settings, a ground control system (GCS) and nodes such as unmanned ground vehicles (UGVs) and unmanned aerial vehicles (UAVs) are included. The GCS and nodes transmit control data to manage unmanned vehicle operations and sensor data that provide details about real-world conditions. If disruptions or delays occur in data transmission during the interaction among these components, it may negatively impact mission performance. In dynamic networks, path calculations are performed in a distributed approach. However, this method generates significant network traffic as each node individually communicates to identify new routes. The increased traffic causes internal interference, which leads to delays in communication and potential data loss. In contrast, software-defined networking (SDN) offers a centralized approach that calculates paths for all nodes from a single central point, thereby reducing network traffic. However, speed of generating new routes remains independent of whether the approach is centralized, so SDN does not always guarantee faster results. As a result, even in an SDN framework, creating new routes as quickly as possible remains a critical challenge. This paper introduces a caching technique for forwarding rules based on predicted link states in SDN, named the caches routing information in mobile SDN optimized network (CRIMSON) algorithm. The CRIMSON algorithm detects network link state changes caused by node mobility and caches new forwarding rules in advance based on expected topology changes. We evaluate the performance of CRIMSON by comparing the amount of internal traffic and end-to-end communication latency in dynamic networks. Simulation results demonstrate that CRIMSON generates less internal traffic compared to the proactive mode. Additionally, CRIMSON reduces end-to-end latency by an average of 88.96% and 59.49% compared to conventional reactive and proactive methods, respectively. The results indicate CRIMSON, an SDN method for storing forwarding rules based on predicted link states can contribute to stable mission performance by reducing latency in dynamic networks.

Keywords: Software-Defined Networking, Mobile node, Predictive Forwarding Rule Caching, Dynamic Network Optimization, Unmanned Swarm Node|최근 산업 및 군사와 같은 미션 크리티컬 환경에서 무인 차량의 사용이 증가하고 있다. 이러한 환경에서는 ground control system (GCS)과 unmanned ground vehicles (UGV), unmanned aerial vehicles (UAV) 와 같은 노드들이 포함된다. GCS와 노드는 무인 차량의 작동을 관리하기 위한 제어 데이터와 실제 환경에 대한 세부 정보를 제공하는 센서 데이터를 전송한다. 이러한 구성 요소 간의 상호작용 중 데이터 전송에 방해나 지연이 발생하면 임무 수행에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 동적 네트워크에서는 경로 계산이 분산 방식으로 수행된다. 그러나 이 방식은 각 노드가 새로운 경로를 식별하기 위해 개별적으로 통신함에 따라 상당한 네트워크 트래픽을 발생시킨다. 이러한 트래픽 증가는 내부 간섭을 초래하여 통신 지연과 데이터 손실로 이어질 수 있다. 반면, software-defined networking (SDN)은 모든 노드의 경로를 중앙의 단일 지점에서 계산하는 중앙집중식 접근 방식을 제공하여 네트워크 트래픽을 줄일 수 있다. 하지만 새로운 경로를 생성하는 속도는 중앙집중식 접근 방식인지 여부와 무관하므로 SDN이 항상 더 빠른 결과를 보장하지는 않는다. 따라서 SDN 프레임워크 내에서도 가능한 한 빠르게 새로운 경로를 생성하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아있다. 본 논문에서는 SDN에서 예측된 링크 상태를 기반으로 포워딩룰을 캐싱하는 기술인 CRIMSON(Caches Routing Information in Mobile SDN Optimized Network) 알고리즘을 소개한다. CRIMSON 알고리즘은 노드 이동으로 인해 발생하는 네트워크 링크 상태 변화를 감지하고, 예상되는 토폴로지 변화를 기반으로 새로운 전달 규칙을 사전에 캐싱한다. 우리는 동적 네트워크에서 내부 트래픽 양과 종단 간 통신 지연 시간을 비교하여 CRIMSON의 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과, CRIMSON은 사전 대응형(proactive) 방식과 비교했을 때 내부 트래픽이 더 적게 발생함을 보여준다. 또한, CRIMSON은 기존의 반응형(reactive) 및 사전 대응형(proactive) 방식과 비교하여 종단 간 지연 시간을 각각 평균 88.96%와 59.49% 줄이는 것으로 나타났다. 해당 결과는 예측된 링크 상태를 기반으로 전달 규칙을 저장하는 SDN 방식인 CRIMSON이 동적 네트워크에서 지연을 줄임으로써 안정적인 임무 수행에 기여할 수 있음을 나타낸다.

핵심어: Software-Defined Networking, Mobile node, Predictive Forwarding Rule Caching, Dynamic Network Optimization, Unmanned Swarm Node