Calcul de la valeur réelle en réseau sur les commutateurs programmables

In-network real-value computation on programmable switches

• Auteur / Autrice : Matthews Jose
• Direction : Olivier Festor, Jérôme François
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 20/03/2023
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
• Jury : Président / Présidente : Horatiu Cirstea
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Festor, Jérôme François, Thierry Turletti, Cristel Pelsser, Amina Boubendir, Alexander Clemm, Kahina Lazri
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Thierry Turletti, Cristel Pelsser

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux (mathématiques)

SDN (architecture des réseaux d'ordinateurs)

Données -- Transmission

Circuits de commutation

Mots clés libres

SDN

Calcul en réseau

P4

Plan de données programmable

SDN

In-Network computing

P4

Programmable Dataplanes

Résumé

L'arrivée des switchs ASIC programmables de nouvelle génération a obligé la communauté des réseaux à repenser le fonctionnement des réseaux. La possibilité de reconfigurer la logique de traitement des paquets par le plan de transfert de données sans modifier le matériel sous-jacent et l'introduction de primitives de mémoire à état ont suscité un regain d'intérêt pour les cas d'utilisation qui peuvent être déchargés sur le plan de transfert de données. Cependant, les commutateurs programmables ne prennent toujours pas en charge les calculs à valeur réelle et obligent à utiliser des serveurs externes ou des boîtes intermédiaires pour effectuer ces opérations. Afin de réaliser pleinement la capacité de traitement en réseau, nos contributions proposent d'ajouter le support des opérations à valeur réelle sur le commutateur. Pour ce faire, nous utilisons des tables de consultation mathématiques pour construire des pipelines permettant de calculer des fonctions à valeur réelle. Nous commençons par développer des procédures pour calculer des opérations élémentaires de base, en gardant à l'esprit les contraintes et les limitations d'un commutateur programmable. Ces procédures sont une combinaison de tables de consultation et d'opérations natives fournies par le commutateur. Une fonction donnée est décomposée en une représentation qui met en évidence les opérations élémentaires qui la composent et les dépendances entre elles. Un pipeline est construit en assemblant les procédures prédéfinies pour chaque opération élémentaire sur la base de la représentation. Plusieurs techniques de réduction et d'optimisation des ressources sont également appliquées avant que le pipeline final ne soit déployé sur le commutateur. Ce processus a été étendu à plusieurs commutateurs du réseau, ce qui permet de déployer des fonctions encore plus importantes sur le commutateur. Le projet a été le premier à étudier un cadre générique pour la construction de pipelines pour le calcul à valeur réelle. Notre prototype sur le commutateur Barefoot Tofino montre l'efficacité de notre système pour le calcul en réseau de différents types d'opérations et son application pour les modèles de régression logistique en réseau utilisés pour les problèmes de classification et les fonctions de séries chronologiques comme ARIMA pour la détection des DDoS. Nos évaluations montrent qu'il est possible d'atteindre une erreur relative inférieure à 5%, voire 1%, avec une faible quantité de ressources, ce qui en fait une approche viable pour prendre en charge des fonctions et des algorithmes complexes.

The advent of new-generation programmable switch ASICs have compelled the network community to rethink operation of networks. The ability to reconfigure the dataplane packet processing logic without changing the underlying hardware and the introduction of stateful memory primitives have resulted in a surge in interest and use-cases that can be offloaded onto the dataplane. However, programmable switches still do not support real-value computation and forcing the use of external servers or middle boxes to perform these operations. To fully realize the capability of in-network processing, our contributions propose to add support for real-value operations on the switch. This is achieved by leveraging mathematical lookup tables for building pipelines to compute a real-value functions. We start by developing procedures for computing basic elementary operations, keeping in mind the constraints and limitations of a programmable switch. These procedures are a combination of lookup tables and native operations provided by the switch. A given function is decomposed into a representation that highlights its constituent elementary operations and the dependencies between them. A pipeline is constructed by stitching together the predefined procedures for each elementary operation based on the representation. Several, reduction and resource optimization techniques are also applied before the final pipeline is deployed onto the switch. This process was further expanded to scale multiple switches in the network, enabling even larger functions to be deployed on the switch. The project was the first to investigate a generic framework for building pipelines for real-value computation. Our prototype on Barefoot Tofino switch shows the efficiency of our system for in-network computation of different types of operations and its application for in-network logistic regression models used for classification problems and time series functions like ARIMA for DDoS detection. Our evaluations show that reaching a relative error below 5% or even 1% is possible with a low amount of resources making it a viable approach to support complex functions and algorithms.