TY - THES A1 - Nguyen-Ngoc, Anh T1 - On Performance Assessment of Control Mechanisms and Virtual Components in SDN-based Networks T1 - Zur Leistungsbewertung von Regelungsmechanismen und virtuellen Komponenten in SDN-basierten Netzwerken N2 - This dissertation focuses on the performance evaluation of all components of Software Defined Networking (SDN) networks and covers whole their architecture. First, the isolation between virtual networks sharing the same physical resources is investigated with SDN switches of several vendors. Then, influence factors on the isolation are identified and evaluated. Second, the impact of control mechanisms on the performance of the data plane is examined through the flow rule installation time of SDN switches with different controllers. It is shown that both hardware-specific and controller instance have a specific influence on the installation time. Finally, several traffic flow monitoring methods of an SDN controller are investigated and a new monitoring approach is developed and evaluated. It is confirmed that the proposed method allows monitoring of particular flows as well as consumes fewer resources than the standard approach. Based on findings in this thesis, on the one hand, controller developers can refer to the work related to the control plane, such as flow monitoring or flow rule installation, to improve the performance of their applications. On the other hand, network administrators can apply the presented methods to select a suitable combination of controller and switches in their SDN networks, based on their performance requirements N2 - Diese Dissertation konzentriert sich auf die Leistungsbewertung aller Komponenten von SDN-Netzwerken (Software Defined Networking) und deckt deren gesamte Architektur ab. Zuerst wird die Isolation zwischen virtuellen Netzwerken, die dieselben physischen Ressourcen teilen, mit SDN-Switches verschiedener Hersteller untersucht. Dann werden Einflussfaktoren auf die Isolation identifiziert und ausgewertet. Anschließen wird die Auswirkung von Kontrollmechanismen auf die Leistung der Datenebene durch die Flussregel-Installationszeit von SDN-Switches mit unterschiedlichen Controllern untersucht. Es wird gezeigt, dass sowohl Hardware-spezifische als auch Controller-Instanz einen spezifischen Einfluss auf die Installationszeit haben. Abschließend werden verschiedene Methoden der Verkehrsflussüberwachung eines SDN-Controllers untersucht und ein neuer Monitoringansatz entwickelt und evaluiert. Es wird bestätigt, dass die vorgeschlagene Methode die Überwachung bestimmter Flüsse ermöglicht und weniger Ressourcen verbraucht als der Standardansatz. Basierend auf den Ergebnissen dieser Arbeit können Controller-Entwickler einerseits die Arbeiten zur Steuerungsebene, wie zum Beispiel die Flussüberwachung oder die Flussregelinstallation, zur Verbesserung der Leistung ihrer Anwendungen verwenden. Auf der anderen Seite können Netzwerkadministratoren die vorgestellte Methode anwenden, um basierend auf ihren Leistungsanforderungen eine geeignete Kombination aus Controller und Switches in ihren SDN-Netzwerken auszuwählen. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 02/18 KW - Leistungsbewertung KW - SDN KW - Netzwerk KW - OpenFlow KW - Software Defined Networking KW - SDN Switches KW - Performance Evaluation KW - SDN Controllers Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-169328 SN - 1432-8801 ER - TY - THES A1 - Dinh-Xuan, Lam T1 - Quality of Experience Assessment of Cloud Applications and Performance Evaluation of VNF-Based QoE Monitoring T1 - Quality of Experience-Bewertung von Cloud-Anwendungen und Leistungsbewertung von VNF-basiertem QoE-Monitoring N2 - In this thesis various aspects of Quality of Experience (QoE) research are examined. The work is divided into three major blocks: QoE Assessment, QoE Monitoring, and VNF Performance Evaluation. First, prominent cloud applications such as Google Docs and a cloud-based photo album are explored. The QoE is characterized and the influence of packet loss and delay is studied. Afterwards, objective QoE monitoring for HTTP Adaptive Video Streaming (HAS) in the cloud is investigated. Additionally, by using a Virtual Network Function (VNF) for QoE monitoring in the cloud, the feasibility of an interworking of Network Function Virtualization (NFV) and cloud paradigm is evaluated. To this end, a VNF that exploits deep packet inspection technique was used to parse the video traffic. An algorithm is then designed accordingly to estimate video quality and QoE based on network and application layer parameters. To assess the accuracy of the estimation, the VNF is measured in different scenarios under different network QoS and the virtual environment of the cloud architecture. The insights show that the different geographical deployments of the VNF influence the accuracy of the video quality and QoE estimation. Various Service Function Chain (SFC) placement algorithms have been proposed and compared in the context of edge cloud networks. On the one hand, this research is aimed at cloud service providers by providing methods for evaluating QoE for cloud applications. On the other hand, network operators can learn the pitfalls and disadvantages of using the NFV paradigm for such a QoE monitoring mechanism. N2 - In dieser Arbeit werden verschiedene Aspekte von Quality of Experience (QoE) und QoE-Monitoring untersucht. Die Arbeit teilt sich in drei große Blöcke auf: QoE Assessment, QoE Monitoring und Leistungsuntersuchung einer VNF. Zunächst werden prominente Cloud-Anwendungen wie Google Docs und ein Cloud-basiertes Photoalbum untersucht. Die QoE wird charakterisiert und es wird der Einfluss von Paketverlust und Delay studiert. Danach wird das objektive QoE-Monitoring für HTTP Adaptive Video Streaming (HAS) in der Cloud untersucht. Durch die Verwendung einer virtuellen Netzwerkfunktion (Virtual Network Function, VNF) für die QoE-Überwachung in der Cloud wurde außerdem die Durchführbarkeit eines Zusammenwirkens von Netzwerkfunktionsvirtualisierung (NFV) und Cloud-Paradigma bewertet. Zu diesem Zweck wurde der VNF, die die Deep-Packet-Inspection-Technik benutzt, zum Parsen des Videoverkehrs verwendet. Im Anschluss wurde ein Algorithmus entworfen, um die Videoqualität und die QoE basierend auf Netzwerk- und Anwendungsschichtparametern zu schätzen. Um die Genauigkeit der Schätzung zu bewerten, wurde die VNF in verschiedenen Szenarien unter verschiedener Netzwerk-QoS und der virtuellen Umgebung der Cloud-Architektur gemessen. Die Erkenntnisse zeigen, dass die unterschiedlichen geografischen Implementierungen der VNF die Genauigkeit der Schätzung der Videoqualität und QoE beeinflussen. Es wurden verschiedene Platzierungsalgorithmen der Service Function Chain (SFC) vorgeschlagen und im Kontext von Edge-Cloud-Netzwerken verglichen. Diese Forschungsarbeit zielt zum einen auf Cloud-Service-Provider ab, indem ihnen Methoden zur Bewertung der QoE für Cloud-Anwendungen zur Verfügung gestellt werden. Auf der anderen Seite können die Netzwerkbetreiber die Fallstricke und Nachteile der Anwendung des NFV-Paradigmas für einen solchen QoE-Überwachungsmechanismus erlernen. T3 - Würzburger Beiträge zur Leistungsbewertung Verteilter Systeme - 01/18 KW - Quality of Experience KW - QoE Monitoring KW - Netzwerk KW - Virtualisierung KW - Network Function Virtualization KW - Performance Evaluation KW - Leistungsbewertung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-169182 SN - 1432-8801 ER -