Software-Defined Networking (SDN), which separates the control and data plane of network, is strongly considered as a promising future networking architecture. Compared with legacy networking archi-tecture, it allows to enable a variety of innovative network functions at much less cost and effort. According-ly, each component of SDN is also being rapidly realized, and one of the most noticeable SDN component implementations would be SDN controllers, such as ONOS or Floodlight. One advantage of these SDN con-trollers is capability of hosting various network applications to enable innovative network functions; however, it is crucial to analyze these applications before the actual deployment as they may directly affect the per-formance of the managed network. To be more specific, SDN applications may contain performance bugs that unnecessarily consume significant system resource or produce critical bottlenecks in the controller. In this paper, we introduce an automatic SDN application profiling framework, SPIRIT, which reduces the human effort in revealing any performance bugs that might exist in SDN applications. In order to show the effective-ness of our framework, we reveal new performance bugs exist in ONOS and Floodlight applications.
소프트웨어정의 네트워킹은 네트워크의 컨트롤플레인과 데이터플레인을 나누는, 현재 각광받는 차세대 네트워킹 아키텍쳐이다. 기존 네트워킹 아키텍쳐와 비교하여, 소프트웨어정의 네트워킹은 다양한 혁신적인 네트워크 기능들을 쉽고 간단하게 어플리케이션으로써 구현할 수 있게 해준다. 이에 따라, 현재 소프트웨어정의 네트워킹 아키텍쳐의 여러 요소들이 활발하게 개발되어지고 있는데, 그 중 에서도 ONOS와 Floodlight같은 컨트롤러들이 활발하게 개발되어지고 있다. 소프트웨어정의 네트워킹의 가장 큰 장점 중 하나는 중앙집중형식의 컨트롤러 위에 다양한 네트워크 애플리케이션들을 호스팅함으로써 혁신적인 네트워크 기능들을 손쉽게 구현할 수 있다는 것이지만, 컨트롤러 위에서 돌아가는 각 애플리케이션들의 성능이 전체 네트워크 성능에 영향을 줄 수 있는 문제점이 있다. 좀 더 구체적으로 말하자면, 소프트웨어정의 네트워킹 애플리케이션들 중 하나가 컨트롤러의 자원을 불필요하게 많이 사용한다 던지, 바틀넥을 일으키는 코드를 포함하는 등 성능에 문제를 일으키는 버그를 가지고 있을 경우, 전체 네트워크의 성능에 문제를 발생시킬 수 있다는 것이다. 이러한 문제를 미연에 방지하기 위해서는 컨트롤러에 애플리케이션을 호스팅하기 이전에, 성능문제를 일으키는 버그가 존재하는지 등의 검사를 통해 최적화 시키는 것이 필요하다. 하지만 성능 문제를 일으키는 버그가 존재하는지에 대해 확인하고 수정하는 작업은 모두 수작업으로 이루어져야 하기 때문에 매우 불편하고 어렵다.
따라서 본 논문에서는 소프트웨어정의 네트워킹 애플리케이션을 자동으로 프로파일링 할 수 있게 해주는 SPIRIT을 제안한다. 제안한 프레임워크가 효과적임을 증명하기 위해, 본 논문에서는 제안한 프레임워크를 이용하여ONOS와 Floodlight 컨트롤러의 애플리케이션들의 성능 버그들을 찾고 개선할 수 있는 방법을 보여준다.
