LOAD SHARING FOR MULTIPROCESSOR NETWORK NODES

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2 Abstract This thesis discusses techniques for sharing the processing load among multiple processing units within systems that act as nodes in a data communications network. Load-sharing techniques have been explored in the field of computer science for many years and their benefits are well known, including better utilization of processing capacity and enhanced system fault tolerance. We discuss deploying such methods in the specifics of the networking environment. We concentrate particularly on the data plane, or the data packet-processing tasks. After reviewing the main results in the fields of load sharing and multiprocessor networking systems architectures, we conduct a preparatory optimization study of a router system to gain better understanding of the optimization issues in a particular multiprocessor system. The main contribution of this thesis, the adaptive load-sharing method, is presented next. We first formulate the optimization problem of mapping packets to processors. The goal is to minimize the likelihood of flow reordering, while respecting certain system constraints, such as the acceptable probability of a packet loss. As we show that the task is an N P-complete problem, we propose a heuristic method that uses an adaptive hash-based mapping to assign packets to processors. We demonstrate its advantages and prove that the method adaptation policy possesses the key minimal disruption property with respect to the mapping. In other words, the adaptation results in a minimum number of flows being moved among processing units. Further on, the method is validated in an extensive set of simulations designed to imitate the networking environment. Finally, two sample applications, an architecture of a multiprotocol router and an implementation of a server load balancer on a network processor demonstrate the applicability of the method. iii

3 Zusammenfassung Thema der vorliegenden Doktorarbeit sind Techniken zur Lastverteilung zwischen Prozessoren in Systemen, welche die Funktion von Netzwerkknoten in einem Datenkommunikationsnetz haben. Techniken zur Lastverteilung werden in der Informatik schon seit vielen Jahren erforscht, und ihre Vorzüge, wie bessere Ausnutzung der Rechnerkapazität und eine grössere Fehlertoleranz des System, sind bestens bekannt. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung dieser Methoden unter den spezifischen Bedingungen von Datennetzen. Hierbei liegt der Schwerpunkt der Betrachtung auf der Datenebene, bzw. auf der Verarbeitung von Datenpakten. Nach einer Übersicht zu den wichtigsten Resultaten aus den Bereichen Lastverteilung und Architekturen von Multiprozessor-Netzwerksystemen wird eine erste Optimierungsstudie eines Router-Systems erarbeitet. Ziel ist hier die Erlangung eines tieferen Verständnisses der Optimierungsproblematik am Beispiel eines ausgewählten Multiprozessorsystems. Anschliessend wird der Hauptbeitrag der vorliegenden Doktorarbeit, die Methode adaptiver Lastverteilung, vorgestellt. Zuerst wird das Optimierungsproblem für die Verteilung von Paketströmen auf Prozessoren formuliert. Ziel hierbei ist die Minimierung der akzeptablen Wahrscheinlichkeit einer ungewünschten Neuzuordnung eines Datenstromes bei Berücksichtigung bestimmter Systemvorgaben, wie z.b. der Wahrscheinlichkeit eines Paketverlustes. Da im folgenden gezeigt wird, dass diese Aufgabe ein N P vollständiges Problem ist, wird eine heuristische Methode vorgeschlagen, welche ein adaptives, hash-basiertes Verfahren für die Verteilung der Pakete auf die Prozessoren verwendet. Die Vorzüge dieser Methode werden aufgezeigt und v

4 es wird bewiesen, dass das Adaptionsverfahren die grundlegende Eigenschaft minimaler, durch Neuzuordnung verursachter Paketstromunterbrechungen (minimal disruption property) besitzt. Damit verursacht der Adaptionsvorgang die Verschiebung einer lediglich minimalen Anzahl von Paketströmen zwischen den Prozessoren. Anschliessend wird die Methode in umfassenden Simulationen validiert. Dabei werden typische Einsatzbedingungen modelliert. Die Anwendbarkeit der Methode wird anhand zweier Beispiele der Architektur eines Multiprotokoll-Routers und der Netzwerkprozessor-Implementierung einer Lastverteilung für eine Serverfarm unter Beweis gestellt. vi

5 Contents Abstract Zusammenfassung Acknowledgments iii v ix 1 Introduction Optimizing network nodes Outline Claims State of the art Introduction Load sharing and networking Load sharing in general Load sharing in networking Robust hash routing Router architecture Server farms Architectural demands Web caching and content delivery networks Server farm load balancing Conclusions xi

6 3 Optimizing router architecture Introduction General distributed router architecture Router model LFE and MFE model Switch model Time a packet spends within the system Cost optimization Forwarding engine cost Switch cost Total system cost Optimization problem Numerical results Optimization Total system cost Distribution of resources LFEs, MFEs and switch capacity Distribution of processing capacity LFEs and MFEs Switch speed Load sharing in a router Acceptable load sharing Other system requirements Conclusions Adaptive load sharing Introduction Notation and assumptions Packet-to-NPU mapping Optimization problem statement Adaptive load-sharing heuristic Adaptation algorithm Triggering policy xii

7 4.5.3 Minimal disruption Adaptation policy Conclusions Method validation Introduction Simple simulator proof of concept Potentially congested case Wrong initial weights case Realistic traffic generation Router system model Results Adaptive load sharing Influence of maximal flow rate ɛ f Fractional factorial analysis of the load-sharing method Influence of the number of processors Conclusions Applications in networking systems Introduction Multiprotocol router Router architecture Load indicator Pseudo-random function Server load balancer on a network processor Server farm topology Load Balancer on the PowerNP network processor general overview Network processor data plane HRW weights representation on the network processor HRW weights data structure Network processor data plane implementation xiii

8 6.4 Conclusions Conclusions Open issues Concluding remarks Bibliography 123 A List of publications and Curriculum Vitae 131 xiv

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