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소프트웨어 정의 네트워크(SDN)에서 여러 컨트롤러의 배치는 분산 제어 평면의 신뢰성과 확장성을 향상시킵니다. 최근 에지 컴퓨팅(EC)은 컴퓨터 인프라와 서비스가 최종 사용자에 더 가까워지는 네트워크의 중추가 되었습니다. SDN의 독특한 특성은 EC와 관련된 복잡성 장벽을 낮추고 사용자에게 더 나은 서비스 품질(QoS)을 제공하는 주요 요인이 될 수 있습니다. IoT에 대한 수요가 증가함에 따라 점차적으로 수많은 스마트 장치가 EC에 연결되어 막대한 IoT 트래픽을 발생시킬 것입니다. 제어 메시지의 대량으로 인해 컨트롤러는 이를 처리할 수 있는 충분한 용량이 없을 수 있습니다. 이러한 시나리오를 처리하고 더 나은 로드 밸런싱을 달성하기 위해 동적 스위치 마이그레이션이 하나의 효과적인 접근법입니다. 그러나 이러한 작업을 제어 평면에서 수행하려면 신중한 메커니즘이 필요하며, 마이그레이션 프로세스는 높은 네트워크 지연을 초래합니다. 이를 감안하여, 본 논문에서는 효율적인 스위치 마이그레이션 기반 로드 밸런싱(ESMLB) 프레임워크를 소개하며, 이는 스위치를 과소 활용되는 컨트롤러에 효과적으로 할당하는 것을 목표로 합니다. 목표 컨트롤러를 선택하는 여러 대안 중에서, 이상적 솔루션에 대한 유사성에 의해 순서 선호 기법(TOPSIS)이라는 다기준 의사결정 방법이 우리 프레임워크에서 사용되었습니다. 이 프레임워크는 서로 다른 자원 속성을 가진 컨트롤러를 선택하기 위한 유연한 의사결정 과정을 가능하게 합니다. 에뮬레이션 결과는 ESMLB의 효율성을 나타냅니다.
Sahoo et al. (금요일) 이 질문을 연구했습니다.