Детальная информация

Цель работы: разработать и экспериментально обосновать применимость адаптивной инкапсуляции трафика в SD-WAN сетях для оптимального использования ресурсов канала, а также показать перспективность применения алгоритмов кластеризации сетевых компонентов, как механизма повышения отказоустойчивости сети и группового назначения политик инкапсуляции. Работа проведена на базе производственной площадки ООО «Газпромнефть ИТО». Были проведены расчёты пропускной способности каналов, экспериментальные измерения задержки, джиттера, потерь, а также аналитическое моделирование кластеров CPE-узлов. Использованы разработанные методы адаптивной инкапсуляции трафика, гибридного определения MTU и алгоритмы кластеризации, подкреплённые нагрузочными тестами TCP, UDP и SIP. В результате было показано, что адаптивная система с выбором инкапсуляции демонстрирует более высокие показатели качества связи и устойчивости нежели статические методы. Результаты могут быть использованы для дальнейших разработок по внедрению SD-WAN решений в группе компании Газпромнефть. В рамках тестов и экспериментов применялся язык программирования Python, в качестве платформы виртуализации устройств – VirtualBox.

Objective: to develop and experimentally justify the applicability of adaptive traffic encapsulation in SD-WAN networks for optimal channel-resource utilization, and to show the prospects of using clustering algorithms for network components as a mechanism for improving fault tolerance and for group assignment of encapsulation and QoS policies. The study was carried out at the production facilities of «Gazpromneft ITO» LLC. Channel throughput calculations, experimental measurements of latency, jitter and loss, and analytical modeling of CPE clusters were performed. The work employed the developed methods of adaptive encapsulation, hybrid MTU discovery (PMTUD + PLPMTUD + MSS Clamping) and clustering algorithms, supported by TCP, UDP and SIP load tests. The results show that the adaptive encapsulation system provides higher link-quality and robustness than static approaches and can be used for further development of SD-WAN solutions within the Gazpromneft group. Python was used as the programming language, and VirtualBox served as the virtualization platform for the test environment.