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Theses Year : 2020

Toward auto-configuration in software networks

Vers l'auto-configuration dans les réseaux softwarisés

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Abstract

Software networks have the potential to take the network infrastructure to a more advanced level, a level that can make the configuration autonomic. This ability can overcome the rapidly growing complexity of current networks, and allow management entities to enable an effective behavior in the network for overall performance improvement without any human intervention. Configuration parameters can be automatically selected for network resources to cope with various situations that networks encounter like errors and performance degradation. Unfortunately, some challenges need to be tackled to reach that advanced level of networks. Currently, the configuration is still often generated manually by domain experts in huge semi-structured files written in XML, JSON, and YAML. This is a complex, error-prone, and tedious task to do by humans. Also, there is no formal strategy except experience and best practices of domain experts to design the configuration files. Different experts may choose different configurations for the same performance goal. This situation makes it harder to extract features from the configuration files and learn models that could generate or recommend automatic configuration. Moreover, there is still no consensus on a common configuration data model in software networks, which resulted in heterogeneous solutions, such as TOSCA, YANG, Hot, etc. that make the end-to-end network management difficult. In this thesis, we present our contributions that tackle the aforementioned challenges related to automating the configuration in software networks. To tack the problem of heterogeneity between the configuration files we propose a semantic framework based ontologies that can federate common elements from different configuration files. And, to tackle the problem of generating automatically the configuration, we propose two contributions, one contribution that considers deep neural networks to learn from configuration files models for recommending the configuration and another contribution based on a model-driven approach to assist automatically the design of the configuration files.
Les réseaux logiciels ont le potentiel de porter l'infrastructure réseau à un niveau plus avancé, un niveau qui peut rendre la configuration autonome. Cette capacité peut surmonter la complexité croissante des réseaux actuels et permettre aux entités de gestion d'activer un comportement efficace dans le réseau pour une amélioration globale des performances sans aucune intervention humaine. Les paramètres de configuration peuvent être sélectionnés automatiquement pour les ressources réseau afin de faire face à diverses situations que les réseaux rencontrent, comme les erreurs et la dégradation des performances. Malheureusement, certains défis doivent être relevés pour atteindre ce niveau avancé de réseaux. Actuellement, la configuration est encore souvent générée manuellement par des experts du domaine dans d'énormes fichiers semi-structurés écrits en XML, JSON et YAML. C'est une tâche complexe, sujette aux erreurs et fastidieuse à accomplir par les humains. De plus, il n'y a pas de stratégie formelle, à part l'expérience et les meilleures pratiques des experts du domaine pour concevoir les fichiers de configuration. Différents experts peuvent choisir une configuration différente pour le même objectif de performances. Cette situation rend plus difficile l'extraction des fonctionnalités des fichiers de configuration et l'apprentissage des modèles susceptibles de générer ou de recommander automatiquement la configuration. De plus, il n'y a toujours pas de consensus sur un modèle de données de configuration commun dans les réseaux logiciels, qui a abouti à des solutions hétérogènes, telles que: TOSCA, YANG, Hot, etc. qui rendent la gestion de réseau de bout en bout difficile. Dans cette thèse, nous présentons nos contributions qui abordent les défis susmentionnés liés à l'automatisation de la configuration dans les réseaux logiciels. Pour aborder le problème de l'hétérogénéité entre les fichiers de configuration, nous proposons un cadre sémantique basé sur des ontologies qui peuvent fédérer des éléments communs à partir de différents fichiers de configuration.
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Dates and versions

tel-02988169 , version 1 (04-11-2020)

Identifiers

  • HAL Id : tel-02988169 , version 1

Cite

Wassim Sellil Atoui. Toward auto-configuration in software networks. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Institut Polytechnique de Paris, 2020. English. ⟨NNT : 2020IPPAS015⟩. ⟨tel-02988169⟩
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