Framework für selbst-fahrende Netze basierend auf Methoden des gegnerischen Entwurfs (ADVISE)

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Wolfgang Kellerer, seit 4/2022
• Fachliche Zuordnung: Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 438892507

• Erstellungsjahr: 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Kommunikationsnetze bilden eine kritische Infrastruktur unserer digitalen Gesellschaft. Da die meisten Ausfälle heute auf menschliche Fehler zurückzuführen sind, arbeiten Forscher und Ingenieure intensiv an mehr automatisierten, "self-driving" Netzwerken. Diese neuartigen Netzwerke nutzen flexible und neuartige Technologien im Bereich der Softwarisierung und Virtualisierung, um durch lastabhängige Anpassungen den hohen Anforderungen an Zuverlässigkeit und Performanz gerecht zu werden. Das ADVISE Projekt trägt zu unserem fundamentalen Verständnis von solchen Self-Driving Netzwerken bei, und bietet erste Software-Werkzeuge um diese zu realisieren. Dazu entwickeln und benutzen wir Methoden der künstlichen Intelligenz und kombinieren diese mit Ansätzen der formalen Methoden, welche Korrektheit und Performanzgarantien geben. ADVISE untersucht dazu empirisch die temporalen und spatialen Strukturen im Kommunikationsverkehr und entwickelt dafür Modelle, welche zum Design und zur Auswertung von Self-Driving Netzwerken benutzt werden können. Weiter entwickeln wir die algorithmischen Grundlagen für Self-Driving Netzwerke, welche Daten getriebene Vorhersagen mit formalen Methoden wie beispielsweise der kompetitiven Analyse und Spieltheorie integrieren. Zum Beispiel entwickeln wir ein Framework für neuartige online Algorithmen, welche nicht nur klassische Worst-Case Garantien liefern, sondern auch von stochastischen Vorhersagen profitieren, und somit die Tatsache ausnutzen, dass der Verkehr in der Praxis oft nicht worst-case ist. Wir studieren unsere Ansätze in verschiedenen Fallstudien, insbesondere in Rechenzentrumsnetzen und in software-definierten Radio Access Netzen.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Cerberus. Proceedings of the ACM on Measurement and Analysis of Computing Systems, 5(3), 1-33.
  Griner, Chen; Zerwas, Johannes; Blenk, Andreas; Ghobadi, Manya; Schmid, Stefan & Avin, Chen
  
• Designing Algorithms for Data‐Driven Network Management and Control: State‐of‐the‐Art and Challenges1. Communication Networks and Service Management in the Era of Artificial Intelligence and Machine Learning, 175-198. Wiley.
  Blenk, Andreas; Kalmbach, Patrick; Zerwas, Johannes & Schmid, Stefan
  
• Efficient Network Monitoring Applications in the Kernel with eBPF and XDP. 2021 IEEE Conference on Network Function Virtualization and Software Defined Networks (NFV-SDN), 28-34. IEEE.
  Abranches, Marcelo; Michel, Oliver; Keller, Eric & Schmid, Stefan
  
• ExRec. Proceedings of the Symposium on Architectures for Networking and Communications Systems, 66-72. ACM.
  Zerwas, Johannes; Avin, Chen; Schmid, Stefan & Blenk, Andreas
  
• Macchiato. Proceedings of the Symposium on Architectures for Networking and Communications Systems, 8-14. ACM.
  Sabzi, Amir; Schiff, Liron; Thimmaraju, Kashyap; Blenk, Andreas & Schmid, Stefan
  
• MARC: On Modeling and Analysis of Software-Defined Radio Access Network Controllers. IEEE Transactions on Network and Service Management, 18(4), 4602-4615.
  Papa, Arled; Durner, Raphael; Goshi, Endri; Goratti, Leonardo; Rasheed, Tinku; Blenk, Andreas & Kellerer, Wolfgang
  
• Network Traffic Characteristics of Machine Learning Frameworks Under the Microscope. 2021 17th International Conference on Network and Service Management (CNSM), 207-215. IEEE.
  Zerwas, Johannes; Aykurt, Kaan; Schmid, Stefan & Blenk, Andreas
  
• What You Need to Know About Optical Circuit Reconfigurations in Datacenter Networks. In: 2021 33th International Teletraffic Congress (ITC-33). Avignon, France, 2021, pp. 1–9
  Johannes Zerwas, Wolfgang Kellerer & Andreas Blenk
  
• AwareNet. Proceedings of the 3rd International CoNEXT Student Workshop, 35-36. ACM.
  Stephan, Maximilian; Krämer, Patrick & Kellerer, Wolfgang
  
• Brief Announcement: Temporal Locality in Online Algorithms. In: 36th International Symposium on Distributed Computing, DISC 2022, October 25-27, 2022, Augusta, Georgia, USA. Vol. 246. LIPIcs. Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, 2022, 52:1– 52:3
  Maciej Pacut, Mahmoud Parham, Joel Rybicki, Stefan Schmid, Jukka Suomela & Aleksandr Tereshchenko
  
• D2A: Operating a Service Function Chain Platform With Data-Driven Scheduling Policies. IEEE Transactions on Network and Service Management, 19(3), 2839-2853.
  Kramer, Patrick; Diederich, Philip; Kramer, Corinna; Pries, Rastin; Kellerer, Wolfgang & Blenk, Andreas
  
• Hide & Seek: Privacy-Preserving Rebalancing on Payment Channel Networks. Lecture Notes in Computer Science, 358-373. Springer International Publishing.
  Avarikioti, Zeta; Pietrzak, Krzysztof; Salem, Iosif; Schmid, Stefan; Tiwari, Samarth & Yeo, Michelle
  
• On the Benefits of Joint Optimization of Reconfigurable CDN-ISP Infrastructure. IEEE Transactions on Network and Service Management, 19(1), 158-173.
  Zerwas, Johannes; Poese, Ingmar; Schmid, Stefan & Blenk, Andreas
  
• On the Performance of TCP in Reconfigurable Data Center Networks. 2022 18th International Conference on Network and Service Management (CNSM), 127-135. IEEE.
  Aykurt, Kaan; Zerwas, Johannes; Blenk, Andreas & Kellerer, Wolfgang
  
• Resilient Control Plane Design for Virtualized 6G Core Networks. IEEE Transactions on Network and Service Management, 19(3), 2453-2467.
  Mogyorosi, Ferenc; Babarczi, Peter; Zerwas, Johannes; Blenk, Andreas & Pasic, Alija
  
• Wiser: Increasing Throughput in Payment Channel Networks with Transaction Aggregation. Proceedings of the 4th ACM Conference on Advances in Financial Technologies, 217-231. ACM.
  Tiwari, Samarth; Yeo, Michelle; Avarikioti, Zeta; Salem, Iosif; Pietrzak, Krzysztof & Schmid, Stefan
  
• AdFAT: Adversarial Flow Arrival Time Generation for Demand-Oblivious Data Center Networks. 2023 19th International Conference on Network and Service Management (CNSM), 1-5. IEEE.
  Schmidt, Sebastian; Zerwas, Johannes & Kellerer, Wolfgang
  
• Duo: A High-Throughput Reconfigurable Datacenter Network Using Local Routing and Control. Proceedings of the ACM on Measurement and Analysis of Computing Systems, 7(1), 1-25.
  Zerwas, Johannes; Györgyi, Csaba; Blenk, Andreas; Schmid, Stefan & Avin, Chen
  
• Improved Solutions for Multidimensional Approximate Agreement via Centroid Computation
  Melanie Cambus & Darya Melnyk
  
• Mistill: Distilling Distributed Network Protocols From Examples. IEEE Transactions on Network and Service Management, 20(4), 4110-4125.
  Krämer, Patrick; Zeidler, Oliver; Diederich, Philip; Zerwas, Johannes; Blenk, Andreas & Kellerer, Wolfgang
  
• Online Algorithms with Randomly Infused Advice“. In: 31st Annual European Symposium on Algorithms, ESA 2023, September 4-6, 2023, Amsterdam, The Netherlands. Vol. 274. LIPIcs. Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, 2023, 44:1–44:19
  Yuval Emek, Yuval Gil, Maciej Pacut & Stefan Schmid
  
• Self-adjusting Linear Networks with Ladder Demand Graph. Lecture Notes in Computer Science, 132-148. Springer Nature Switzerland.
  Aksenov, Vitaly; Paramonov, Anton; Salem, Iosif & Schmid, Stefan
  
• Toward Self-Adjusting $k$-Ary Search Tree Networks. 2024 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW), 1209-1211. IEEE.
  Feder, Evgeniy; Paramonov, Anton; Mavrin, Pavel; Salem, Iosif; Schmid, Stefan & Aksenov, Vitaly