01.09.2021
Unser Paper mit dem Titel “SDN-based Self-Configuration for Time-Sensitive IoT Networks” wurde auf der Konferenz IEEE LCN ‘21 zur Veröffentlichung akzeptiert.
Unser Paper mit dem Titel „SDN-based Self-Configuration for Time-Sensitive IoT Networks“ wurde auf der Konferenz IEEE LCN ‘21 zur Veröffentlichung angenommen. In diesem Dokument schlagen wir ein Selbstkonfigurationsschema für Time Sensitive Netzwerke vor. Im Gegensatz zu Standard-TSN entfernen wir Endhost-bezogene Abhängigkeiten und legen Streams zunächst auf Standardpfade, um Datenverkehrsmerkmale zu extrahieren, indem wir den Netzwerkverkehr an Edge-Switches überwachen. An einen zentralen SDN-Controller kommuniziert, ermöglichen diese Eigenschaften das Verschieben von Streams auf optimale Pfade unter Beibehaltung harter Echtzeitgarantien, für die wir auch ein Optimierungsproblem formulieren. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass mit dem vorgeschlagenen Ansatz ein gewisses Maß an Echtzeitgarantie ohne vorherige Kenntnis der Streams bereitgestellt werden kann
Wir werden unsere Ergebnisse Juni auf der virtuellen Konferenz vorstellen und den Austausch mit internationalen Forschern suchen.
Abstract:
The convergence of Information Technology (IT) and Industrial Operations Technology (OT) results in efficient network management solutions for automotive and industrial au- tomation environments. However, configuring real-time Ethernet networks while maintaining the desired QoS is challenging due to the dynamic nature of OT networks and the high number of configuration parameters. This paper introduces a Software- Defined Network (SDN)-based self-configuration framework for the time-sensitive networks (TSNs). Unlike standard TSN, we remove end-host-related dependencies and put streams initially on default paths to extract traffic characteristics by monitoring network traffic at edge switches. Communicated to a central SDN controller, these characteristics allow moving streams to optimal paths while maintaining hard real-time guarantees, for which we also formulate an optimization problem. According to the results, although the proposed approach increases the average delay of critical frames by less than 1%, a certain level of real- time guarantee can be provided without prior knowledge of the streams.