TCAM Table Resource Allocation for Virtual Openflow Switch

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TCAM Table Resource Allocation for
VirtualOpenflow Switch

• Imen Limam Bedhiaf, Richard Burguin, Omar
  Cherkaoui and Mikael Salaun
• University of Quebec at Montreal
• Ecole des Mines de Nantes

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Autores (Dados do Google Scholar)

• Imen Limam Bedhiaf
• Citations for 'Imen Limam Bedhiaf' 11
• Cited Publications 2
• H-Index undefined
• Richard Burguin
• Citations for ' Richard Burguin' 0
• Cited Publications 0
• H-Index undefined

3
Autores (Dados do Google Scholar)

• Omar Cherkaoui
• Citations for ' Omar Cherkaoui' 825
• Cited Publications 54
• H-Index 11
• Mikael Salaun
• Citations for ' Mikael Salaun ' 63
• Cited Publications 15
• H-Index 5

4
Introdução

• Implantação virtual de um switch Openflow.
• Memória usada é TCAM (Ternary Content Access
  Memory)
• Otimização na localização de memória com
  distribuição justa (justiça) dos recursos
• Problema formulado como otimização multi objetiva
  no linear com complexidade NP
• Solucionado com algoritmo genético y Tabu Search

5
Formulação do problema

• Tabela acessada ( Modo ativo) Outras tabelas
  (Baixo
• consumo)
• Ea Energia acesso
• Er Energia re-sincronização
• El Energia baixo consumo

6
Formulação do problema

• Função Objetivo

• Restrição número de entradas
• mínimo é alcanzado

• Restrição tamanho máximo
• de memoria não é superado

• Restrição do index do justiça

7
Algoritmos utilizados

• Algoritmo genético
• Determinar uma população inicial com um conjunto
  de soluções
• e aplicar crossover e mutação
• Algoritmo Tabu Search
• Consista na busca da solução ótima local

8
Resultados e discussão

• Plataforma
• EZchip-NP4 100 Gigabit Network Processor
• Capacidade total de TCAM (CT) 131072 entradas
• 17 possíveis tamanhos das tabelas

9
Resultados e discussão
Comparação entre o algoritmo genético e Tabu
Search
10
Resultados e discussão
Tempo de execução dos algoritmos
11
Resultados e discussão
Energia consumida
12
Resultados e discussão
Uso dos recursos TCAM
13
Resultados e discussão
Índice de justiça
14
Resultados e discussão

• Algoritmo genético mais escalável e eficiente que
  o Tabu
• Tabu converge mais rapidamente quando a solução
  inicial fica mais perta da solução ótima
• O consumo de potência mais baixo é obtido quando
  só é
• considerada a energia da função objetivo

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Conclusões

• Otimização do consumo de potência na alocação de
  recursos na tabela TCAM.
• Problema de complexidade NP
• Soluções propostas Algoritmo Genético e Tabu
  Search
• Flexibilidade para o provedor de dar preferência
  para o consumo de potencia ou procurar um alto
  índice de justiça
• Algoritmos convergem em pouco tempo, mas o
  algoritmo Genético é mais escalável.

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TCAM Table Resource Allocation for
VirtualOpenflow Switch

• Imen Limam Bedhiaf, Richard Burguin, Omar
  Cherkaoui and Mikael Salaun
• University of Quebec at Montreal
• Ecole des Mines de Nantes