=Paper=
{{Paper
|id=Vol-1989/paper66
|storemode=property
|title=Использование современных технологий построения телекоммуникационных сетей в инфраструктуре систем, построенных с использованием технологий Big Data (Use of modern technologies for building telecommunications networks in the infrastructure of systems built using the Big Data technology)
|pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-1989/paper66.pdf
|volume=Vol-1989
|authors=Peter Keyer,Vladimir Budzko,Sergey Borokhov
}}
==Использование современных технологий построения телекоммуникационных сетей в инфраструктуре систем, построенных с использованием технологий Big Data (Use of modern technologies for building telecommunications networks in the infrastructure of systems built using the Big Data technology)==
https://ceur-ws.org/Vol-1989/paper66.pdf
Использование современных технологий построения
телекоммуникационных сетей в инфраструктуре
систем, построенных с применением технологии
Big Data
В.И. Будзко
д.т.н., академик, Академия криптографии, зам. директора по научной работе,
Институт проблем информатики ФИЦ «Информатика и управление» РАН (Москва)
+7(499)1355461, Факс: +7(495)9304505,
vbudzko@ipiran.ru
П.А. Кейер
старший научный сотрудник, Институт проблем информатики ФИЦ «Информатика
и управление» РАН (Москва), +7(499)1352003,
pkeyer@ipiran.ru
С.В. Борохов
старший научный сотрудник, Институт проблем информатики ФИЦ «Информатика
и управление» РАН (Москва), +7(499)1352003,
sborokhov@ipiran.ru
Abstract. The article considers modern technologies for building telecommuni-
cation networks: SDN (Software-Defined Networking) and NFV (Network
Functions Virtualization). The possibilities of using SDN and NFV in the infra-
structure of systems built using the Big Data technology are considered.
Аннотация. В статье кратко рассмотрены современные технологии по-
строения телекоммуникационных сетей SDN (Software-Defined
Networking) and NFV (Network Functions Virtualization), а также определе-
ны возможности их использования в инфраструктуре информационных
систем, построенных с использованием технологии Big Data.
1 Введение
За последние годы в области как телекоммуникационных, так и информацион-
ных технологий появились и нашли своё применение на практике новые техно-
логии, такие как программно коммутируемые сети (Software Defined
Networking, SDN) и виртуализация сетевых функций (Network Function Virtual-
ization, NFV) в области телекоммуникаций и технологии Big Data в области
информационных технологий. Технологии SDN и NFV предлагают новые кон-
51
цептуальные подходы к архитектуре построения телекоммуникационных сетей,
с которыми связывают будущее. Сети с использованием SDN и NFV уже ис-
пользуют в своих корпоративных инфраструктурах ведущие мировые ИТ-
компании (Google, Amazon, Microsoft и др.), также начался процесс внедрения
этих технологий в сетях операторов (например, крупнейший в мире оператор
мобильной связи China Mobile Communications Company) [1]. С технологией Big
Data некоторые исследователи связывают появление «четвертой парадигмы»
науки [2] и «цифровую революцию», в результате которой качество принимае-
мых машинами решений будет превосходить качество решений, принимаемых
людьми [3]. Об актуальности и перспективности данных технологий свидетель-
ствуют включение в 2014 году правительством Российской Федерации в пере-
чень приоритетных научных задач исследований в области SDN и NFV1[4], а
также начатая в 2016 году рабочей группой при администрации президента
разработка закона о больших данных, ориентировочные сроки завершения ко-
торой намечены на конец 2018 начало 2019 гг. [5].
Развитие технологий SDN/NFV и Big Data шло эти годы параллельно и прак-
тически не пересекалось. Однако по мере роста уровня их зрелости и перехода к
практическому использованию возникают вопросы по возможности и целесооб-
разности их совместного использования.
2 Современные технологии построения
телекоммуникационных сетей
Принципы построения SDN были сформулированы в 2006 году исследователя-
ми из Калифорнийского университета в Беркли и Стэнфордского университета.
Активное развитие идей SDN в совокупности с пониманием её перспективности
привело к созданию в 2011 году Open Networking Foundation (ONF) – некоммер-
ческой организации, основанной крупнейшими мировыми ИТ и телекоммуни-
кационными компаниями (Deutsche Telekom, Facebook, Google, Microsoft, Veri-
zon и Yahoo!), основными задачами которой являются развитие концепции и
разработке открытых стандартов SDN.
В основе SDN лежит идея разделения функций передачи данных и управле-
ния с централизацией последней в одном логическом устройстве, называемом
SDN-контроллер. Согласно ONF, высокоуровневая архитектура SDN включает
три уровня [6]: инфраструктурный (реализует функции передачи данных),
управления (реализует функции управления), приложений. Взаимодействие
между инфраструктурным уровнем и уровнем управления осуществляется по-
средством стандартного интерфейса, реализованного в протоколе OpenFlow [7].
Заложенные в архитектуру SDN идеи и принципы обеспечивают следующие
возможности и преимущества по сравнению с традиционными сетями:
1
В перечне используются названия «программируемое управление сетью» и «виртуа-
лизация сетевых сервисов» соответственно.
52
• динамическое управление ресурсами сети в масштабе реального времени в
зависимости от потребностей приложений, определяемых типом передавае-
мого трафика (данные, видео, голос) и требуемым качеством обслуживания
(пропускная способность, потери, задержки, джиттер);
• повышение скорости реконфигурации сети в случае возникновения отказов и
сбоев;
• использование вместо специализированных устройств в качестве оборудова-
ния инфраструктурного уровня (SDN-коммутаторы) стандартных x86-
серверов с открытым ПО;
• снижение стоимости телекоммуникационной инфраструктуры;
• снижение зависимости от производителей телекоммуникационного оборудо-
вания и функционирующего на нём проприетарного (фирменного, закрытого)
программного обеспечения.
Концепция NFV была разработана в 2012 году Европейским институтом теле-
коммуникационных стандартов (European Telecommunications Standards Institute,
ETSI). В 2013 году в ETSI была создана индустриальная группа по развитию
NFV (ETSI Industry Specification Group for NFV), в которую вошли семь веду-
щих операторов телекоммуникационных сетей в мире: AT&T, BT, Deutsche
Telekom, Orange, Telecom Italia, Telefonica и Verizon [8]. В настоящее время
сообщество ETSI ISG NFV насчитывает более двухсот компаний.
Идея NFV заключается в виртуализации сетевых сервисов, например, таких
как межсетевое экранирование (Firewall), трансляция сетевых адресов (NAT),
глубокий анализ пакетов (DPI), оптимизаторы/акселераторы трафика и др. В
настоящее время сетевые функции выполняются, как правило, специализиро-
ванными программно-аппаратными комплексами. Виртуализация позволяет на
одной аппаратной платформе запускать различные сетевые функции.
По мнению ETSI ISG NFV, технология NFV имеет следующие преимущества
для операторов [8]:
• сокращение капитальных затрат и операционных расходов за счет снижения
стоимости оборудования и снижения энергопотребления;
• сокращение времени вывода на рынок новых сетевых сервисов;
• повышение рентабельности инвестиций с новых услуг;
• большая гибкость в части масштабирования или расширения услуг;
• тестирование и внедрение новых инновационных сервисов с меньшими рис-
ками.
3 Возможности использования технологий SDN/NFV
в системах, построенных с использованием технологий
Big Data
В последние годы технологии Big Data получили широкое распространение для
решения задач в различных областях. В настоящее время системы, построенные
53
с использованием Big Data, позволяют обнаруживать мошенничество в банков-
ской деятельности [9], дают точные прогнозы результатов выборов [10], дают
количественную оценку историческим изменениям, произошедшим в обществе
[10], персонализируют сервис, предоставляемый авиаперевозчиками [11], и
даже сдают выпускные экзамены в медицинском университете, приобретая тем
самым юридическое право лечить людей [12].
Различные организации и компании предлагают своё видение архитектуры
систем, построенных с использованием Big Data. Для целей настоящей статьи в
качестве эталонной архитектуры используется архитектура (рисунок 1), разра-
ботанная Национальным институтом стандартов и технологий США (National
Institute of Standards and Technology, NIST) [13]. Данная архитектура была раз-
работана по результатам исследования различных архитектур Big Data, включая
архитектуры Big Data от компаний IBM, Oracle, SAP, Microsoft и др. [14].
Для систем, использующих технологии Big Data, характерны следующие
особенности (Vs) в части передаваемых по сети данных: значительные объемы
(Volume), большое разнообразие типов (Variety), высокая скорость (Velocity),
достоверность (Veracity). При этом, как правило, системы, использующие Big
Data, разворачиваются в облачных средах. Следовательно, технологии
SDN/NFV могут быть использованы в архитектуре Big Data на уровне инфра-
структуры, включающем сети и их виртуальные и физические ресурсы (на ри-
сунке 1 уровень и возможное место применения технологий SDN/NFV выделен
красным прямоугольником).
Одним из основных преимуществ технологии SDN, как было показано выше,
является обеспечение возможности динамического управления ресурсами сети в
масштабе реального времени в зависимости от потребностей приложений,
определяемых типом передаваемого трафика (данные, видео, голос) и требуе-
мым качеством обслуживания (пропускная способность, потери, задержки,
джиттер). Эта возможность SDN позволяет обеспечить передачу трафика си-
стем, использующих Big Data, в части значительных объемов передаваемых
данных (Volume), большого разнообразия типов (Variety), высокой скорости
(Velocity).
Облачные среды, в которых, как правило, функционируют системы, исполь-
зующие Big Data, требуют возможности перераспределения в реальном времени
ресурсов сети, а также её реконфигурации при наступлении сбоев и отказов, что
также является достоинством SDN.
Технология NFV может быть использована в инфраструктуре систем, ис-
пользующих Big Data, для реализации сервисов информационной безопасности,
таких как межсетевое экранирование, обнаружение, предотвращение вторжений
и криптографическая защита информации, что предоставляет возможности в
части обеспечения достоверности (Veracity).
54
Рис. 1.
4 Использование технологий SDN/NFV в инфраструктуре
информационных систем, обеспечивающих решение
задач поиска и спасания в Арктической зоне
Информационные системы, обеспечивающие решение задач поиска и спасания
в Арктической зоне, используют в качестве единого хранилища обрабатывае-
мых данных Хранилище оптической и радиолокационной информации по Арк-
тической зоне (ХОРИАЗ). Данные, поступающие в ХОРИАЗ из источников [15],
характеризуются разнотипностью, большими объемами и высокой скоростью
(сотни источников, генерирующих, в том числе, информацию в режиме реаль-
ного времени, включая видео высокой четкости). При этом необходимо обеспе-
чить достоверность поступающих в ХОРИАЗ данных. Следовательно, инфор-
мационные системы, обеспечивающие решение задач поиска и спасания в Арк-
тической зоне, обладают характерными особенностями систем, использующих
Big Data, что делает целесообразным использование технологий SDN/NFV в их
инфраструктуре.
Отдельно отметим, что с учётом важности работ по Арктической зоне, про-
водимой политики импортозамещения и снижения зависимости от иностранных
производителей, наличия в России сильной школы программистов, использова-
ние технологий SDN/NFV обладает дополнительными преимуществами:
55
• обеспечивает возможность использования общедоступных стандартных сер-
веров с х86 архитектурой и открытого программного обеспечения;
• функционал SDN/NFV реализуется программно.
Статья подготовлена в рамках работ, проводимых при поддержке РФФИ
по теме № 15-29-06997 «Фундаментальные проблемы идентификации, сопо-
ставления и интеграции в единое хранилище ОРИ по арктической зоне».
Литература
1. Операторские сети SDN: опыт реализации / Телеком и ИТ. URL:
https://shalaginov.com/2016/05/16/операторские-сети-sdn-опыт-реализации/ (дата об-
ращения: 19.04.2017).
2. Четвертая парадигма. Научные исследования с использованием больших объемов
данных. Под редакцией Тони Хея, Стюарта Тэнсли, Кристин Толле / Microsoft Re-
search. URL: https://www.microsoft.com/ru-ru/devcenter/fourthparadigm.aspx (дата об-
ращения: 04.05.2017).
3. Новые методы работы с большими данными: победные стратегии управления в биз-
нес-аналитике : Научно-практический сборник. Под редакцией доктора технических
наук, профессора А.В. Шмида. – М.: ПАЛЬМИР, 2016. – 528 с.: илл.
4. О приоритетных научных задачах, для решения которых требуется задействовать
возможности федеральных центров коллективного пользования научным оборудо-
ванием / Правительство России. URL: http://government.ru/orders/selection/405/10326/
(дата обращения: 16.05.2017).
5. ФРИИ планирует разработать собственный закон о больших данных / ТАСС. URL:
http://tass.ru/pmef-2017/articles/4308169 (дата обращения: 02.06.2017).
6. Software-Defined Networking (SDN) Definition / Open Networking Foundation. URL:
https://www.opennetworking.org/sdn-resources/sdn-definition (дата обращения:
25.04.2017).
7. ONF Technical Library / Open Networking Foundation. URL:
https://www.opennetworking.org/sdn-resources/technical-library#tech-spec (дата обра-
щения: 25.04.2017).
8. Leading operators create ETSI standards group for network functions virtualization / Eu-
ropean Telecommunications Standards Institute. URL: http://www.etsi.org/news-
events/news/644- (дата обращения: 25.04.2017).
9. Жалобы потребителей финуслуг стали для Центробанка подарком / Известия. URL:
http://iz.ru/news/619529 (дата обращения: 12.04.2017).
10. Эйден Эрец. Неизведанная территория : Как «большие данные» помогают раскры-
вать тайны прошлого и предсказывать будущее нашей культуры / Эрец Эйден и
Жан-Батист Мишель; пер. с англ. П. Миронова – Москва: Издательство АСТ, 2016. –
351 с.
11. Big Data: цифровое звено между авиакомпанией и клиентом / Forbes. URL:
http://www.forbes.ru/brandvoice/aeroflot/339961-big-data-cifrovoe-zveno-mezhdu-
aviakompaniey-i-klientom- (дата обращения: 12.04.2017).
12. Новые методы работы с большими данными: победные стратегии управления в биз-
нес-аналитике: Научно-практический сборник. Под редакцией доктора технических
наук, профессора А.В. Шмида. – М.: ПАЛЬМИР, 2016. – 528 с.: илл.
56
13. NIST Special Publication 1500-6. NIST Big Data Interoperability Framework: Volume 4,
Volume 6, Reference Architecture. Final Version 1. / NIST, September 2015. URL:
http://dx.doi.org/10.6028/NIST.SP.1500-4 (дата обращения: 15.05.2017).
14. NIST Special Publication 1500-5. NIST Big Data Interoperability Framework: Volume 5,
Architectures White Paper Survey. Final Version 1. / NIST, September 2015. URL:
http://dx.doi.org/10.6028/NIST.SP.1500-4 (дата обращения: 15.05.2017).
15. В.И. Будзко, В.Г. Беленков, Н.Н. Сметанин, М.В.Улитенков, А.А. Зеленикин. Про-
блемы интеграции в единое хранилище оптической и радиолокационной информа-
ции по Арктической зоне. // Системы высокой доступности. Т. 13. № 1 – М:
Радиотехника, 2017. С. 22-38.