Performance management in virtualized and programmable network environments (NFV and SDN)

Abstract

More than tendencies and exploratory knowledge domains, there is a strong conviction in the industry that network function virtualization (NFV) and software-de ned network (SDN) paradigms came here to stay in the telecommunication services world. So that operators can surf the waves of change, they will have to signi cantly change their network architecture, their management mechanisms, and, simultaneously , their business model. This Master Thesis intends to contribute to the operators operation management mechanisms evolution, namely in the supervision/monitoring domains. More concretely, the work to be developed in this Master Thesis, will have as its main objective the evolution of the performance management platform (Altaia) from Altice Labs to the new networking paradigm based on the NFV and SDN concepts. It is also important to outline that the activities to be developed in the scope of this work, will be aligned in an international R&D project, nanced by the European Commission, covered by the H2020 5G-PPP program, that is SELFNET (A Framework for Self-Organized Network Management in Virtualized and Software De ned Networks). Altice Labs is one the participants in the SELFNET consortium, together with 10 more international partners. The project was a vast scope and intends to address Self-Organizing Network (SON) scenarios, and prediction over potential network and services prediction. It is in this context that the evolved version of Altaia will be introduced to the SELFNET project. This thesis proposes to develop the necessary tools to model, persist and perform real-time processing over network infrastructure data. More speci cally, this thesis developed: rstly the Raw and Aggregation Data Model, that uni ed both raw and aggregated data under a single model, secondly the Raw Data Loader, a component that receives network sensed data and transforms it so it can be persisted, lastly the Complex Event Processing Framework, a real-time processing framework for processing data using a dynamic rule-based approach. Out of what it was proposed no objective was left behind, all components were successful developed. The Raw and Aggregation Data Model, together with the Raw Data Loader, enforced SELFNET sensors to follow this model, thus unifying all sensed data under a known model. Moreover, the Complex Event Processing Framework was put into to place, with aggregation rules relative to the SELFNET Self- Protection use case, and is able to provide, in real-time, information about detected botnets around the underlying network. From the development of this framework a new component emerged, a Con guration Manager that manages data to be shared using distributed coordination services, used to apply dynamic rules over the Complex Event Processing Framework. This component is not only a contribution for SELFNET but as well as for Altice Labs. In a more high-level point-of-view, this task brought a new understanding about the role of network management tools for network operators and next-generation networks.

Mais do que tendências e domínios de conhecimento exploratórios, existe a forte convicção na industria de que os paradigmas da virtualizaçao das funções de rede (NFV Network Functions Virtualization) e das redes programáveis (SDN Software Defined Networking) vieram para ficar no mundo dos serviços de telecomunicações. Para que possam navegar esta onda de mudança, os operadores terão que evoluir significativamente a arquitectura da sua rede, os seus mecanismos de gestão e, simultaneamente, o seu negocio. Esta Dissertação de Mestrado pretende contribuir para a evolução dos mecanismos de gestão operacional dos operadores, nomeadamente no domínio da supervisão/monitoria. Em concreto, o trabalho a desenvolver no âmbito desta Dissertação de Mestrado terão como principal objectivo a evolução da plataforma de performance management (Altaia) da Altice Labs para o novo paradigma de rede baseado nos conceitos de virtualizaçao (NFV) e programabilidade (SDN). Importa ainda salientar que as actividades desenvolvidas no âmbito deste trabalho estarão enquadradas num projeto de I&D internacional financiado pela Comissão Europeia no âmbito do programa H2020 5G-PPP designado SELFNET (A Framework for Self-Organized Network Management in Virtualized and Software De- fined Networks). A Altice Labs e um dos participantes no consorcio do SELFNET juntamente com outros 10 parceiros internacionais. O projeto tem um âmbito bastante abrangente e pretende endereçar cenarios de Self- Organizing Networks (SON) em contexto NFV/SDN. Uma das ferramentas essenciais para cenários SON é a detecção e predição de potenciais anomalias da rede e dos serviços. E neste contexto que a versão evolução da da plataforma Altaia ser a utilizada no projeto SELFNET. Esta dissertação propõem o desenvolvimento das ferramentas necessárias para modelar, persistir, e realizar processamento de dados provenientes da infraestrutura de rede em tempo real. Mais especificamente, esta dissertação desenvolveu: primeiramente o Raw and Aggregation Data Model, que unificou ambos dados brutos e agregados num único modelo, em segundo o Raw Data Loader, o componente que recebe dados da rede monitorizada e os transforma de forma a serem persistidos, finalmente a Complex Event Processing Framework, uma estrutura de processamento em tempo real para processar dados usando uma abordagem dinâmica baseada em regras. Dos objectivos propostos todos foram desenvolvidos com sucesso. O Raw and Aggregation Data Model, juntamente com o Raw Data Loader, garantem que os sensors do SELFNET cumprem a especificação do modelo, unificando todos os dados de monitoria num único modelo. Alem disso, a Complex Event Processing Framework foi posta em execução, carregada com regras de agregação relativas ao use case Self-Protection do SELFNET, e e capaz de providenciar, em tempo real, informação sobre botnets detectadas na rede. Do processo de desenvolvimento desta framework, surgiu um novo componente denominado de Con guration Manager, que gere dados que são partilhados usando serviços distribudos de coordenação, usado para aplicar regras dinâmicas sobre a Complex Event Processing Framework. Este componente não foi apenas uma contribuição para o SELFNET mas também para a Altice Labs. Esta tarefa levou a que se percebesse qual e o papel das ferramentas de gestão de rede para as operadoras e para as novas gerações de rede.