【《基于意图的网络测量研究现状文献综述》3400字】

基于意图的网络测量研究现状文献综述本文涉及到网络研究中的两个研究领域，分别是基于意图的网络和网络测量，由于基于意图的网络最近才出现，所以这两个领域相结合的资料比较少，因此本节将分为两个部分分别介绍基于意图的网络和网络测量两个领域的最近的研究进展。1.1基于意图的网络最近几年网络流量迅速增加，网络管理的难度成指数倍趋势地上升，网络管理也在向智能化、自动化方向发展，在这个大环境下“基于意图的网络”应运而生。基于意图图1.2基于意图的网络发展历史（上）Fig.1.2Thehistoryofintent-basednetworkdevelopment(part1)图1.3基于意图的网络发展历史（下）Fig.1.3Thehistoryofintent-basednetworkdevelopment(part2)的网络是指“网络管理团队可以以一种抽象的形式描述希望网络到达的状态（意图），然后网络将该意图转变为众多策略，并自动化地配置到整个网络中，从而满足需求”REF_Ref66283577\r\h[18]。基于意图的理念最早在2013年的IFIP会议上被提出，该会议首次提出了“意图驱动网络管理的抽象”这一概念REF_Ref71365237\r\h[19]，到目前已经有众多单位和组织参与到了基于意图网络的发展与标准制定中，图1.2和图1.3展示了基于意图的网络在最近几年发展的重要节点。此外，文献REF_Ref71365278\r\h[20]-REF_Ref71365286\r\h[22]也提出了基于意图的网络的概念，虽然每种提法的形式不一致，但是内核都是一样的，即“整个网络为用户提供一个简洁的用户意图接口，用户只需要声明想要达到的网络状态，而不用声明如何实现这个状态，网络就可以自动化地进行配置并满足用户需求”。目前，基于意图的网络已经有两篇相关综述文章，其中文献REF_Ref66200236\r\h[6]围绕着基于意图的网络的闭环结构“意图获取、意图转译、策略验证、意图下发与执行、意图的实时反馈”进行逐一介绍，并展望了基于意图的网络在网络测量和网络业务编排这两个场景中的应用；而文献REF_Ref66284823\r\h[23]则按照基于意图的网络的发展流程详尽地介绍了其发展的重要阶段以及相关研究成果。下面将介绍一些除了综述文章以外的关于基于意图的网络的研究现状。文献REF_Ref71365312\r\h[21]针对基于意图的网络的实现提出iNDIRA系统，该系统在SDN控制平面和应用平面之间实现了一个意图转译的模块，通过与用户进行简单的交流获得用户的需求信息。对于意图的转译工作，该系统首先对用户描述性语言进行分析，之后使用自然语言处理和本体论的知识对意图进行分析并提取关键信息，之后根据这些信息对意图进行建模生成相关网络配置策略。这个系统可以实现简单的网络远程连接以及网络配置功能。文献REF_Ref66285484\r\h[24]同样也提出了一个基于意图的网络的解决方案，可以将用户意图转译为一系列网络服务功能链。文献REF_Ref66286303\r\h[26]则是针对阿里巴巴企业园区网ACL配置与更新操作复杂且繁重的问题，设计了一种名为“LAI”的意图语言，LAI可以以高级别的抽象形式表示用户的意图，并使用配置综合的方法完成ACL代码的生成并进行有效性验证，从而实现了ACL的自动配置及更新，减少了网络管理员的工作量并有效降低出现配置错误的可能。另外，文献REF_Ref66286949\r\h[25]提出了在云环境下实现意图的方法，通过分析意图在云设施的应用和它们的关系从而实现用户需求。此外该文还提出了使用基于标签的方法在用户的意图声明层次处理可能发生的冲突，相比于其他的在网络设备底层处理冲突，该方法可以更好地确保意图实现，并降低出现冲突的概率。文献REF_Ref66286949\r\h[25]中提到策略冲突的问题并提出了解决冲突的方法，而关于策略的验证工作也是基于意图的网络的研究重点，该步骤确保了用户意图可以在不影响网络正常运行以及网络安全的前提下正确下发到数据平面。虽然目前没有针对基于意图的网络中的策略验证的相关工作，但是可以借鉴SDN中的流表验证以及网络形式化验证的方法，将这些方法引入到基于意图的网络的策略验证中也可以起到一定的作用。文献REF_Ref66300925\r\h[27]系统化地阐述了使用形式化方法进行网络验证和测试的方法，文章较详细描述了定理证明、模型检查以及SAT/SMT求解器等形式化方法，并举例说明如何将形式化方法应用到数据平面和控制平面的验证和测试中。文献REF_Ref66301242\r\h[28]在SDN的环境下使用了形式化验证方法，针对数据平面的转发行为可能与控制平面制定的网络测量产生不一致的情况，提出了使用二元决策图的形式化验证方法对OpenFlow流表进行编码并对网络进行建模，然后向数据平面注入探针，根据探针的转发行为来判断数据平面是否按照相应的策略转发数据包。此外，VeriFlowREF_Ref66301663\r\h[29]使用将SDN的流表规则进行等价类划分这一形式化验证方法，之后便可以实时验证待插入的流规则是否满足当前数据平面的访问约束规则。虽然基于意图的网络是一个新概念，但是它不需要使用新型的技术。基于意图的网络是将许多已有的技术进行创新性的组合从而产生的一种新理念，通过将这些技术围绕这“意图”这一概念展开，从而可以为网络管理提供一种更高级的抽象。1.2基于可编程交换机的网络测量技术由于网络设备的固化和传统网络分布式架构的影响，传统的网络测量技术的发展始终受到限制REF_Ref71365364\r\h[10]。对于网络运行状态的测量，如网络拓扑测量、链路状态测量等，由于设备封闭，不同厂商的设备往往不能直接进行通信，因此网络运行状态的测量一直是一个问题。对于网络转发性能的测量，如时延、吞吐量等，长期依赖于pingREF_Ref66305747\r\h[30]、tracerouteREF_Ref66305758\r\h[31]等工具，虽然这些工具很实用，但是它们在某种程度上加重了网络的负载。对于网络流量特征的测量，如HeavyHitter（大流）、Superspreader（超点）等，传统的测量方法往往是使用sFlowREF_Ref66367297\r\h[32]和NetFlowREF_Ref71365391\r\h[33]进行流量的采集，然后使用Sketch等数据结构压缩并存储流的信息，进而就可以根据这些数据进行流量特征的分析，但是这种方法要么需要很多的交换机资源，要么需要牺牲一定的测量准确率，而且由于先采集流量再进行分析所以会有一定的延迟，从而导致实时性变差。随着可编程交换机的出现，网络测量的发展出现了新的趋势。由于可以直接在可编程交换机的数据平面部署测量算法，并直接对网络流量进行统计处理，就可以基于这些统计数据快速计算出测量结果REF_Ref71365364\r\h[10]。目前已经有很多基于可编程交换机进行网络测量的相关文献。最后使用交换机中的计数器统计流量信息。该框架首次将Sketch结构引入到可编程交换机中并极大提升了测量的效率，为之后的很多工作提供了思路。后续的文献分别提出了SketchVisorREF_Ref66370007\r\h[35]、SketchLearnREF_Ref66370009\r\h[36]和ElasticSketchREF_Ref66370010\r\h[37]等基于Sketch的测量方法。而对于网络测量的智能化发展，文献REF_Ref66370872\r\h[38]基于可编程交换机提出了一个网络遥测系统“SONATA”，该系统将网络数据流类比为结构化的大数据流，并由此将大数据处理框架Flink中的API引入到网络测量领域，提出了“map”、“reduce”、“filter”等针对网络流的处理操作，解决了网络测量部署复杂、代码易错等问题。此外该系统还提出一种算法将流量分为两部分，一部分流量在可编程交换机中处理，另一部分需要其他操作的流量则发送到远程服务器进行处理，通过这个算法可有效提升测量的速度。文献REF_Ref71365116\r\h[8]借鉴了“SONATA”的思想设计了网络测量关键字，提升了网络测量的灵活性和拓展性。基于可编程交换机的网络测量技术的发展受限于交换机内资源限制，文献REF_Ref66266743\r\h[17]针对SDN交换机中测量资源不足的问题进行分析，通过对交换机资源进行动态分配，充分利用资源进而提高测量准确率。文献REF_Ref71365509\r\h[39]是对文献REF_Ref66266743\r\h[17]的进一步扩充，将Sketch结构引入到了它的系统中，从而使得测量的种类变得更加丰富，且测量速度更快。文献REF_Ref71365529\r\h[40]基于文献REF_Ref66266743\r\h[17]的设计对网络大流的测量方法进行了进一步的优化，提升了网络大流的测量速度。而本文也借鉴了文献REF_Ref66266743\r\h[17]的思想，将其拓展到P4可编程交换机环境中，并改进了其资源分配和流量测量的方法，通过量化资源分配，使得该机制可以更好地拓展到P4可编程交换机中，从而提高了测量的速度，并且通过引入“流量树”概念，可以更方便地分析网络流量特征，并且克服了文献REF_Ref66266743\r\h[17]因“流量突变”使其无法工作的问题。随着可编程交换机性能的不断提升，可编程交换机和数据平面编程语言为网络测量技术带来了新的发展，凭借可编程交换机的优势很多在传统网络结构无法部署的测量算法也可以得到实现和验证。因此未来网络测量技术的研究在可编程交换机的帮助下仍然有很大的发展空间。参考文献Whatarethecommoncausesofcloudoutages.[Online]:https://davidmytton.blog/what-are-the-common-causes-of-cloud-outages/.Accessed2019.LiuHH,WuX,ZhouW,etal.Automaticlifecyclemanagementofnetworkconfigurations[C]//ProceedingsoftheAfternoonWorkshoponSelf-DrivingNetworks.2018:29-35.RFCIndex.[Online]:/rfc-index.html.Accessed2021RawatDB,ReddySR.Softwaredefinednetworkingarchitecture,securityandenergyefficiency:Asurvey[J].IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,2016,19(1):325-346.LiW,MengW,KwokLF.AsurveyonOpenFlow-basedSoftwareDefinedNetworks:Securitychallengesandcountermeasures[J].JournalofNetworkandComputerApplications,2016,68:126-139.李福亮,范广宇,王兴伟,etal.基于意图的网络研究综述[J].软件学报,2020,31(8):2574-2587.胡治国,田春岐,杜亮,etal.IP网络性能测量研究现状和进展[J].软件学报,2017,28(1):105-134.LaffranchiniP,RodriguesL,CaniniM,etal.Measurementsasfirst-classartifacts[C]//IEEEINFOCOM2019-IEEEConferenceonComputerCommunications.IEEE,2019:415-423.BosshartP,DalyD,GibbG,etal.P4:Prog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