Software-Defined Networking (SDN) is well-known as a master solver for many
traditional networks restrictions. Network management flexibility is the SDN core
characteristic that recently becomes a hot topic for many researchers to improve
network performance. A critical issue arises specifically for the multi-controller
SDN-based network, namely the controller placement problem (CPP), known as an
NP-hard problem. Solving such problems in a reasonable amount of time is usually
carried out using metaheuristic algorithms. This thesis presents different approaches
for solving the CPP which are based on metaheuristic algorithms such as the genetic
algorithm (GA) and the greedy randomized adaptive search procedure (GRASP). The
first approach is a fault tolerance metaheuristic-based scheme (FTMBS) that we
proposed for solving the CPP in wireless software-defined networks. The FTMBS is
a multi-objective-based scheme aiming to maximize network connectivity and the
load balance among controllers, minimize the network worst-case latency, and
maximize the network lifetime in the presence of faulty nodes. In the presence of
conflicting multi-objective metrics, the decision-maker or the network administrator
decides on the compromise between these conflicting metrics. We defined the
selection criteria for the number of SDN controllers ahead of time that achieves the
targeted average percentage of network improvement. Simulations carried out for
three and five controllers showed that three controllers were enough for such
networks. We have shown the efficiency of the proposed FTMBS scheme under
various percentages of faulty nodes as it has lower latency compared to the random
distribution of controllers among cluster heads and the cluster-based network
partition algorithm (CNPA). Also, we have verified the goodness of the solutions by
showing that the GA solutions have a good approximation to the Pareto optimal
solutions provided by the Non-dominating Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). In
addition, the proposed FTMBS scheme showed its superiority over various state-of the-art schemes for different network performance metrics on the cost of having a bit
higher complexity.
The second approach, namely the ALBATROSS scheme, is an energy-efficient
strategy for WSNs, which is a modification of the FTMBS scheme. The albatross
bird's dynamic soaring scheme is adopted in the cluster heads selection algorithm,
and the selected cluster heads are taken as inputs for the heuristic algorithm to solve
the CPP. Simulation results showed that the ALBATROSS scheme saves the
network energy and outperforms other existing energy-aware schemes found in
literature. However, it has a bit higher complexity than other schemes.
Besides, in Appendix A, we have provided an example of using the SDN technology
in a practical environment other than WSNs, such as wireless body area networks
(WBANs).
Keywords: Software-defined networking, controller placement problem, meta heuristic algorithm, network performance enhancement.
ÖZ:
Yazılım Tanımlı Ağ Oluşturma (SDN), geleneksel ağın karşılaştığı birçok geleneksel
kısıtlamalara karşı ana bir çözücü olarak iyi bilinir. Ağ yönetimi esnekliği, birçok
araştırmacı için ağ performansını geliştirme konusunda ilgi alanı haline gelmiş olan
SDN temel özelliğidir. Çok denetleyicili SDN tabanlı ağ için kritik bir sorun olan ve
NP-zor problem olarak da bilinen denetleyici yerleştirme sorunu (CPP) ortaya
çıkmaktadır. Bu tür problemlerin makul bir sürede çözülmesi genellikle meta sezgisel algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir. Bu tezde, genetik algoritma (GA)
ve açgözlü randomize uyarlamalı arama prosedürü (GRASP) gibi meta-sezgisel
algoritmalara dayanan CPP'nin çözümü için farklı yaklaşımlar sunmaktadır. İlk
yaklaşım, FTMBS olarak adlandırılan kablosuz yazılım tanımlı ağlarda CPP'yi
çözmek için önerdiğimiz hata toleransı meta-sezgisel tabanlı bir şemadır. FTMBS, ağ
bağlantısını ve denetleyiciler arasındaki yük dengesini en üst düzeye çıkarmayı,
denetleyicilerin kendileri arasındaki en kötü durum gecikmesini en aza indirmeyi ve
hatalı düğümlerin varlığında ağ ömrünü en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan çok
amaçlı bir şemadır. Birbiri ile çatışan çok amaçlı ölçümlerin varlığında, karar verici
veya ağ yöneticisi bu sözkonusu ölçümler arasındaki uzlaşmaya karar verir.
Hedeflenen ortalama ağ iyileştirme yüzdesine ulaşan SDN denetleyicilerinin sayısı
için seçim kriterleri önceden belirlenmiştir. Üç ve beş denetleyici için simülasyonlar
yapılmış olup, bu tür ağlar için üç denetleyicinin yeterli olduğu belirlenmiştir.
Önerilen FTMBS şemasının verimliliğini, çeşitli hatalı düğüm yüzdeleri altında,
kontrolörlerin küme kafaları ve küme tabanlı ağ bölümleme algoritması (CNPA), ve
rastgele dağılımına kıyasla daha düşük gecikme süresine sahip olduğunu gösterdik.
Ayrıca, GA çözümlerinin, Baskın Olmayan Sıralama Genetik Algoritması (NSGA-
II) tarafından sağlanan Pareto optimal çözümlerine iyi bir yaklaşıma sahip olduğunu
göstererek çözümlerin iyiliğini doğruladık. Ek olarak, önerilen FTMBS şeması, biraz
daha yüksek karmaşıklığa sahip olma maliyetiyle farklı ağ performans ölçütleri için
çeşitli son teknoloji şemalara göre üstünlüğünü göstermiştir.
İkinci yaklaşım, yani ALBATROSS şeması, FTMBS şemasının bir modifikasyonu
olan WSN'ler için enerji verimli bir stratejidir. Ağ enerjisinden tasarruf etmeyi
amaçlayan albatross kuşunun dinamik yükselme şeması, SDN denetleyicilerinin
seçimleri için dikkate alınacak ağ küme kafalarını etkin bir şekilde seçmek için
benimsenmiştir. Simülasyon sonuçları, ALBATROSS şemasının ağ enerjisini
koruduğunu ve literatürde bulunan farklı mevcut enerjiye duyarlı şemalardan daha
iyi performans gösterdiğini ortaya çıkarmıştır.
Ayrıca, Ek A'da, kablosuz vücut alanı ağları (WBANs) gibi WSN'ler dışında pratik
bir ortamda SDN teknolojisinin kullanımına bir örnek sunduk.
Anahtar Kelimeler: Yazılım tanımlı ağ oluşturma, denetleyici yerleştirme problemi,
meta-sezgisel algoritma, ağ performansı geliştirme
