論文の概要: Teal: Learning-Accelerated Optimization of WAN Traffic Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13763v3
- Date: Wed, 26 Jul 2023 00:26:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 16:23:53.432777
- Title: Teal: Learning-Accelerated Optimization of WAN Traffic Engineering
- Title（参考訳）: teal: wanトラフィックエンジニアリングの学習促進最適化
- Authors: Zhiying Xu, Francis Y. Yan, Rachee Singh, Justin T. Chiu, Alexander M.
Rush, Minlan Yu
- Abstract要約: 本稿では,GPUの並列処理能力を活用してTE制御を高速化する学習型TEアルゴリズムTealを提案する。
問題スケールの削減と学習のトラクタビリティ向上のために,Tealはマルチエージェント強化学習(RL)アルゴリズムを用いて,各トラフィック要求を独立に割り当てる。
他のTE加速方式と比較して、Tealは需要を6～32%増やし、197～625倍のスピードアップを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.23404108080585
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid expansion of global cloud wide-area networks (WANs) has posed a
challenge for commercial optimization engines to efficiently solve network
traffic engineering (TE) problems at scale. Existing acceleration strategies
decompose TE optimization into concurrent subproblems but realize limited
parallelism due to an inherent tradeoff between run time and allocation
performance.
We present Teal, a learning-based TE algorithm that leverages the parallel
processing power of GPUs to accelerate TE control. First, Teal designs a
flow-centric graph neural network (GNN) to capture WAN connectivity and network
flows, learning flow features as inputs to downstream allocation. Second, to
reduce the problem scale and make learning tractable, Teal employs a
multi-agent reinforcement learning (RL) algorithm to independently allocate
each traffic demand while optimizing a central TE objective. Finally, Teal
fine-tunes allocations with ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers),
a highly parallelizable optimization algorithm for reducing constraint
violations such as overutilized links.
We evaluate Teal using traffic matrices from Microsoft's WAN. On a large WAN
topology with >1,700 nodes, Teal generates near-optimal flow allocations while
running several orders of magnitude faster than the production optimization
engine. Compared with other TE acceleration schemes, Teal satisfies 6--32% more
traffic demand and yields 197--625x speedups.
- Abstract（参考訳）: グローバルクラウドワイドエリアネットワーク(WAN)の急速な拡張は、商用最適化エンジンが大規模なネットワークトラフィックエンジニアリング(TE)問題を効率的に解決する上で、課題となっている。
既存のアクセラレーション戦略は、te最適化を並行部分問題に分解するが、実行時間と割り当て性能の固有のトレードオフにより、限定的な並列性を実現する。
本稿では,GPUの並列処理能力を活用してTE制御を高速化する学習型TEアルゴリズムTealを提案する。
まず、Tealはフロー中心グラフニューラルネットワーク(GNN)を設計し、WAN接続とネットワークフローをキャプチャし、下流アロケーションへの入力としてフロー特徴を学習する。
第2に,問題スケールを小さくし,学習を容易なものにするため,中央のTE目標を最適化しながら,各交通需要を独立的に割り当てるマルチエージェント強化学習(RL)アルゴリズムを用いる。
最後に,ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)を用いたTeal Fine-tunesアロケーションは,過利用リンクなどの制約違反を低減するために,高度に並列化可能な最適化アルゴリズムである。
MicrosoftのWANのトラフィック行列を用いてTealを評価する。
1,700ノード以上の大きなwanトポロジでは、tealはプロダクション最適化エンジンよりも数桁速い速度で実行しながら、ほぼ最適に近いフロー割り当てを生成する。
他のte加速方式と比較して、tealは6～32%のトラフィック需要を満たし、197～625倍のスピードアップを実現している。
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