A cognitive lifecycle methodology for IP address management in next generation core networks

Yeni nesil omurga ağlarda IP adres yönetimi için bilişsel yaşam döngüsü metodolojisi

PDF İndir

Tez No: 682069
Yazar: KÜBRA DURAN
Danışmanlar: PROF. DR. BERK CANBERK
Tez Türü: Yüksek Lisans
Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
Yıl: 2021
Dil: İngilizce
Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
Sayfa Sayısı: 81

Özet

Günümüz telekomünikasyon dünyasında, İnternet Protokolü adres alanı, internet servis sağlayıcıları için birincil kaynaktır. Servis sağlayıcıların artan müşteri sayısına paralel olarak ortaya çıkan IP talebini karşılayabilmek için ellerindeki kaynağı en verimli şekilde kullanmaları gerekmektedir. IP kaynağının kullanımı iyi analiz edilip kontrol altında tutulmadığında, servis sağlayıcılar IP talebini karşılayabilmek için yeni kaynak satın alımına gitmek zorunda kalmaktadırlar. Bu sebeple servis sağlayıcılar, yönettikleri ağ altyapılarında kullandıkları IP envanterinin yaşam döngüsünün yönetilmesini için IP adres yönetim sistemleri kullanırlar. Telekom altyapısındaki ana ağlardan biri, heterojen cihaz topolojisi ile kullanıcıların internet bağlantısını sağlayan Geniş Bant Erişim Ağı'dır. Bu noktada, geniş bant erişim topolojisi üzerinde çalışan IPAMlerde çeşitli zorluklar ortaya çıktığı bilinmektedir. Örneğin, ağ yöneticileri açısından en büyük IP bloğundan en küçük IP bloğuna ulaşmanın çok fazla zaman aldığı ağ yöneticileri tarafından bildirilmiştir. Bunun nedeni, geleneksel IPAMlerde hiyerarşik ağaç topolojisinin kullanılmasıdır. Bununla birlikte, yüksek ulaşım süresi, bir telekom operatörü için yüksek işletme maliyetlerine sebep olamaktadır. Öte yandan, IP adresleri de planlama bilgilerine göre kullanılmak istenmektedir. Başka bir deyişle, kullanılan ve planlanan durumlarda bir IP bloğunun öznitelik bilgisi, bu IP bloğunun yaşam döngüsü içinde birbiriyle eşleşmelidir. Aksi takdirde, bir geniş bant erişim ağında anormallikler veya yanlış kullanımlar olarak adlandırılan istenmeyen durumlar ortaya çıkar. Geleneksel IPAMlerde, bu anormallikleri tespit etmek için kural tabanlı bir yaklaşım kullanılır. Ancak bu yöntemin doğruluğu istenilen düzeyde değildir. Ayrıca, IP adreslerinin planlaması, geleneksel IPAMlerde manuel uygulama yoluyla yapılır. Bu da yönetim sisteminin genel performansını olumsuz yönde etkileyerek büyük bir planlama zamanına sebebiyet vermektedir. Bu tezde, yukarıda bahsedilen üç ana sorunun üstesinden gelmek için yeni bir IP yönetimi yaklaşımı önerilmiştir. Geleneksel IPAMlerin aksine, IP yaşam döngüsü yönetim sürecinde ağ cihazlarının gerçek karakteristik bilgilerini kullanılması hedeflenmiştir. Önerilen öznitelik tabanlı IP yönetim yaklaşımını KIP olarak adlandırılmıştır. KIP içerisinde Ağ Haritalama Motoru, Puanlama Motoru ve Planlama Motoru olmak üzere üç farklı alt modül bulunmaktadır. Bu motorların her biri, IP yaşam döngüsü yönetimindeki, yukarıda bahsedilen bir ana sorunu ele alır. Yeni eklenen bu motorlar ile mevcut IPAM' in yeni versiyonu yani KIP' in, istenilen performans seviyelerine ulaştığı görülmüştür. KIP sayesinde IP bloklarına erişim süresi ve planlama süresi önemli ölçüde azaltılmakta ve anormallik skoru daha doğru bir şekilde elde edilmektedir. Ağ Haritalama Motoru' nda, çizge tabanlı yoğun bağlantılı IP haritaları olan yeni bir topoloji oluşturma yaklaşımı önerilmiştir. Çizge teorisi, içerisinde geniş ölçekteki ağların analiz edilmesinde çoğunlukla tercih edilen yöntemleri barındırır. Üzerinde çalışılan topolojinin, düğümler ve bağlantılar hatta bunlara ek olarak ağırlıkların eklenmesiyle uçtan uca modellenmesinde sağladığı avantajlar oldukça fazladır. Bu çalışma kapsamında, her bir ağ cihazı ve sahip olduğu özelliklere ilave olarak diğer cihazlarla olan etkileşimleri yani bağlantgıları ve sahip oldukları ortak niteliksel verilerin tespiti üzerinde çalışıldığından dolayı çizge teorisi kullanımının uygun olduğu görülmüştür. Bu çalışamada, Ağ Haritalama Motoru iki farklı veri setini kullanarak iki IP haritası oluşturur. Bunlardan ilki, sahadan keşfedilen cihazların envanter bilgisini içeren veriseti, diğeri ise ağ operatörlerinin planlama tablolarından gelen planlama verisidir. Bu motor kapsamında oluşturulan IP haritalarında cihazların cihaz adı, konum bilgisi, cihaz tipi, cihaz markası vb. nitelik bilgileri dikkate alınarak veri modelleme yapılmıştır. Oluşturulan harita modelinde, her bir düğüm sahada yer alan aktif cihazı temsil etmekte olup, kullanılan çizge modeli sayesinde her bir cihazın sahip olduğu niteliksel veriler nitelik vektörlerinde tutulmuştur. Bu vektörlerin matris formuna dönüştürülmesi ile gerekli matematiksel işlemlerin yapılabilmesi için zemin hazırlanmıştır. Bu çalışma kapsamında, üzerinde çalışılan geniş bant erişim ağında yer alan cihazların sahip olduğu nitelikler göz önünde bulundurularak bir ağırlık formülü türetilmiştir. Türetilen ağırlık formülü ile her düğüm çifti için nitelik benzerlikleri hesaplanmıştır. Hesaplanan benzerlik oranları, çizge topolojisindeki düğümler arasında kalan bağlantıların ağırlık bilgisini göstermektedir. IP haritalarını son formuna getirmek için normalize edilmiş Laplacian matrisi kullanılmıştır. Bu matrisin özdeğer ve özvektör analiz sonuçları ağın sınıflandırma durumu ile ilgili bilgiler sunduğundan, tüm IP adreslerinin doğru sınıflara yerleşip yerleşmediğinin kontrolü aşamasında kullanımıştır. Önerilen bu yeni topoloji formu sayesinde hiyerarşik ağaçtaki seviyeleri azaltarak, yeni formda seviyeler yerine yörüngeler olarak adlandırılmıştır. Bu sayede bir IP veri setinde IP adres sayısı arttıkça en küçük IP blokları için erişim süresi önemli ölçüde azalmıştır. Puanlama Motoru' nda, IP kullanımında ortaya çıkan anormallik durumunu çözmek hedeflenmektedir. Geleneksel olarak kullanılan kural tabanlı anormallik tespitinin istenen seviyede sonuçlar vermediği bilinmektedir. Buradaki yöntem incelendiğinde, etiket yapılarında yer alan desenlere göre manuel kural setlerinin yazıldığı görülmüştür. Buradan hareketle, etiket bilgisi yerine, daha doğru sonuçlar vereceği düşünülen cihazların sahip olduğu gerçek niteliksel verileri karşılaştırarak bir yöntem geliştirilmesi uygun görülmüştür. Bu sebeple, bu çalışma kapsamında bir puanlama formülü de türetilmiştir. Bu formül oluşturulurken, üzerinde çalışılan geniş bant erişim ağında yer alan cihaz tiplerinin sahip olduğu niteliksel veriler ve Ağ Haritalama Motoru' nda oluşturulan iki ayrı IP haritası (sahadan keşfedilen cihazlar ve planlama tablosundan gelen veriler) ve bu haritaların benzerlik matrisleri dikkate alınmaktadır. Türetilen puanlama formülü, sahadan gelen cihazların sahip olduğu niteliksel veriler ile bu cihazların planlama aşamasında sahip olması beklenen niteliksel verilerin karşılaştırılması esasına dayanır. Karşılaştırma prosedürü olarak ikili karşılaştırma tekniği kullanılmıştır. Ağ Haritalama Motoru' nda oluşturulan iki ayrı IP haritası, bu motor kapsamında karşılaştırılarak bir anormallik oranı hesaplanır. Bu oran sıfıra ne kadar yakınsa, IP kullanımındaki anormalliğin o kadar az olduğu anlamına gelmektedir. Aynı şekilde, bu oran ne kadar yüksekse, o blok için anormaliğin fazla olduğu ve vakit kaybetmeden ağ yöneticilerinin müdahale etmesi gereken bir durum olduğu anlamına gelmektedir. Önerilen yeni anormallik tespiti yönteminin, hem sahadan gerçek niteliksel verilerin kullanılması hem de matematiksel bir temele dayandığı sebebi ile, geleneksel kural tabanlı yaklaşıma göre daha doğru sonuçlar verdiği görülmüştür. Özetle, önerilen yöntem cihazların gerçek öznitelik bilgilerini gerçek ağ topolojisinden alıp, bunları planlama verileriyle karşılaştırmaktadır. Buna karşın, geleneksel yöntem gerçek öznitelik bilgisini dikkate almamaktadır. Planlama Motoru' nda ise, IP blokları için otonom işleyen bir planlama süreci önerilmiştir. Geleneksel yöntemde IP planlama sürecinde, hem ağ yöneticilerinin iş yükünü azaltmak hem de IP yönetim sürecini kolaylaştırmak amacıyla etiketleme yöntemi kullanılır. Bu yöntem, cihazların sahip olduğu niteliksel verilerin etiket yapısında kodlanması esasına dayanır. Bu sayede, bir IP bloğunun etiket bilgisine bakarak hangi özelliklere sahip olduğu görülebilir. Bu etiketleme yöntemi yönetimsel kolaylıklar ve ağ yöneticilerinin iş yükü göz önüne alınarak geliştirilse de manuel olarak sürdürülen bir süreçtir. Diğer bir deyişle, ağ yöneticileri her bir IP bloğu için manuel olarak excel tablosuna bir etiket bilgisi girer ve bu planlama bilgisini ilgili birimlere dağıtır. İnsan müdahalesi ile yürüyen bu süreçte hem çok fazla zaman kayıpları olduğu hem de bazı IP bloklarında hatalı planlamaların yapılabildiği ilgili birimler tarafında bildirilimiştir. Bahsedilen bu planlama problemini çözebilmek amacıyla, bu çalışma kapsamında otonom işleyen bir planlama mekanizması önerilmiştir. Bu mekanizmada, her bir IP sınıfının ortalama benzerlik oranı yani tutarlıklık oranı hesaplanır, ve etiketleme işlemi otomatik olarak gerçekleştirilmektedir. Etiket önerme işlemi bir karar kriterine dayanır. Bunun için, blokların her biri için tutarlılık oranı olarak adlandırılan ortalama öznitelik benzerliğinin eşik değerinin üzerinde olup olmadığı kontrol edilir. Bu oran eşik değerinden daha yüksekse, önerilen algoritma bu IP kümesi için bir etiket oluşturur. Aksi takdirde bu IP bloğu için etiket oluşumu yapılmaz. Bu otonom işleyen planlama aşaması sayesinde, blokların her birini etiketlemek için gereken planlama süresinin büyük ölçüde azaldığı görülmüştür. Ayrıca, yeni geliştirilen bu yöntem ile, geleneksel IP adres yönetim sistemlerinde manuel planlama nedeniyle ağ operatörlerinin yükü de azaltılmıştır. Önerilen IP yönetimi yaklaşımı, PyCharm ortamında python dilinin desteklediği karmaşık çizge madenciliği kütüphaneleri kullanılarak test edilmiştir. KIP' in performans sonuçları, Türkiye' deki birçok telekom operatöründe kullanılan, IP yönetim sisteminin güncel versiyonu olan IPAMv1 ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışmaları kapsamında, öncelikle her biri farklı sayıda öznitelik içeren üç farklı cihaz türünden oluşan örnek bir veriseti kullanılmıştır. Bu veriseti kullanılarak, topolojinin hem geleneksel hiyerarşik ağaç modeli hem de bu çalışma kapsamıdan önerilen çizge tabanlı yoğun bağlantılı IP haritası oluşturulmuştur. Ağ Haritalama Motoru performans izleme çalışmaları kapsamında, oluşturulan bu topolojiler üzerinde hem ağaç arama algoritmaları hem de KIP koşturulmuş olup sonuçlar not edilmiştir. Ayrıca, veri setinde yer alan IP adres sayısının yinelemeli olarak artırılması ile de topolojide yer alan düğüm sayısının, en küçük IP bloğuna erişim süresine etkisi araştırılmıştır. Not edilen sonuçlara göre, geleneksel ağaç topolojisinde koşturulan arama algoritmaları daha fazla erişim zamanına ihtiyaç duymaktadır. Diğer bir deyişle, önerilen yeni çizge temelli yoğun bağlantılı IP modeli, veri setindeki IP adreslerinin artışından ağaç modeline göre daha az etkilenmekte ve en küçük IP bloğuna daha hızlı bir şekilde erişmektedir. Aynı şekilde, Puanlama Motoru performans izleme çalışmaları kapsamında, kullanılan örnek veri seti ile oluşturulan IP haritaları puanlama formülü kullanılarak karşılaştırma yapılmıştır. Test çalışmaları kapsamında IP adreslerinin sahip olduğu nitelik sayıları da artırılarak hesaplanan anormallik oranının bu değişimden ne kadar etkilendiği gözlenmiştir. Not edilen sonuçlara göre, puanlama bazında anormallik tespit metodunun geleneksel yönteme göre, gerçekte olan anormallik durumlarına daha yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Ayrıca geleneksel yöntemde kural bazlı bir yaklaşım kullanıldığından, bu kurallar dışında fakat topoloji içerisinde yeni bir yapı oluşturacak şekilde yer alan IP adreslerinin de anormallik olarak değerlendirildiği için geleneksel yöntemin başarı oranı düşüktür. Bu gibi durumlarda IP yönetiminin olumsuz etkilenmesinin önüne geçmek amacıyla, önceden analizler yapılması ve kural setlerinin güncellenmesi gerekmektedir. Son olarak, Planlama Motoru performans izleme çalışmaları kapsamında, oluşturulan IP haritaları planlama algoritmasına girdi olarak verilmiştir. Bu IP haritaları artan düğüm sayılarına göre güncellenerek gerekli planlama süreleri not edilmiştir. KIP dahilinde yer alan algoritma, her bir IP kümesinin tutarlılık oranını kontrol ederek bir etiket oluşturmakta ya da oluşturmamaktadır. Geleneksel yöntemde ise her IP için manuel bir etiketleme işlemi gerçekleştirilmektedir. Bu sebeple, geneleneksel yöntem düğüm sayısındaki artışa bağlı olarak daha fazla planlama süresi gerektirirken, önerilen yöntemde tek bir karar verme kriterine bakarak etiketler oluşturulduğundan gerekli planlama sürelerinin oldukça düşük olduğu görülmüştür. Ayrıca, tutarlık oranı eşik değeri göz önüne alınarak da planlama süreleri not edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, geleneksel yöntemin eşik değerden etkilenmediği, önerilen yöntemin ise sadece eşik değerinden yüksek tutarlılık değerine sahip IP kümeleri için planlama yaptığı gözlenmiştir. Pratik uygulamada da bu yaklaşımın daha doğru etiket bilgisi sunacağı değerlendirilmektedir. Sonuç olarak, bu tez çalışması kapsamında önerilen yeni IP yönetim yaklaşımı ile, geniş bant erişim ağlarında IP yaşam döngüsünde ortaya çıkan 3 ana problem daha başarılı bir şekilde çözülmüştür. Bir IP yönetim sistemi için iyileştirilen performans noktaları, topolojideki IP erişim süresi, anormallik oranı ve IP blokları için gerekli planlama süresidir. Elde edilen test sonuçlarına göre, performans parametrelerinin önemli ölçüde iyileştirildiği görülmüştür. Özet olarak, KIP sayesinde IP yaşam döngüsü yönetiminde sistemin toplam verimliliği artırılmaktadır.

Özet (Çeviri)

In today's telecommunication world, Internet Protocol address space is the primary resource for internet service providers. They use IP address management systems in order to manage this primary resource in large-scale IP networks. One of the main networks in telco infrastructure is Broadband Access Network that makes the internet connection to the user sites with its heterogeneous device topology. At this point, there are several challenges in IPAMs that are working on a broadband access topology. For instance, from the side of network administrators, reaching the smallest IP block from the biggest one takes much time. This is because of the use of hierarchical tree topology in traditional IPAMs. However, high traversal time results in high operational costs for a telecom operator. Likewise, IP addresses are desired to be used according to their planning information. In other words, the attribute information of an IP block is used, and planned states should be matches together in the lifecycle of this IP block. Otherwise, they are called anomalies or misusages in a broadband access network. In traditional IPAMs, a rule-based approach is used to detect these anomalies. But, the accuracy of this method is not at the desired level. Furthermore, the planning of IP addresses is done via manual application in traditional IPAMs. Thus, this leads to huge planning time required by affecting the overall performance of the management system in a negative way. In this thesis, we provide a novel IP management approach in order to overcome the three main problems mentioned above. Unlike the traditional IPAMs, we propose to use real characteristic information of the network devices in the states of the IP lifecycle. We propose an attribute-based IP management approach named KIP. There are three distinct engines in KIP, such as Network Mapping Engine, Scoring Engine, and Planning Engine. Each of these engines addresses one main problem in lifecycle management. With the total outcome of these newly added engines, the new version of the current IPAM, that is, KIP, reaches the desired performance levels. Thanks to KIP, traversal time and planning time are decreased at a significant level, and the anomaly score is taken in a more accurate way. In the Network Mapping Engine, we performed a new topology construction approach, which is a graph-based densely connected IP map. In these maps, we take into consideration the attribute information of the devices, such as device name, location, device type, device brand, etc. We calculate the attribute similarities for each device pair by using a weight formula that is derived from this study. Moreover, calculated similarity rates are shown as an edge weight in our graph topology, while the nodes imply the network devices located in the network. Thanks to this new topology form, we decreased the levels in the hierarchical tree and named them orbits. In this way, traversal time for the smallest IP blocks decreased at a significant level when the number of IP addresses is increased in an IP dataset. Moreover, we use a normalized Laplacian matrix in order to control the clustering state of our IP maps. In the Scoring Engine, we use a pairwise comparison technique with the derived scoring formula within this study. Unlike the traditional rule-based approach, we achieve more accurate results for anomaly detection in IP addresses. This is because of the fact that, in the proposed method, the real attribute information of the devices are taken from the real operating topology, and these are compared with the planning data. The traditional method does not take into consideration the real attribute information. Moreover, in the Planning Engine, we propose to maintain an autonomous-driven planning process for IP blocks. We use the average attribute similarity, named as consistency rate for each of the IP blocks, as the decision criteria. More specifically, the proposed algorithm checks if the consistency rate of a cluster is higher than the threshold value or not. If it is higher, the algorithm forms a tag for this IP cluster. Otherwise, there is no tag formation for this IP block. Thanks to this autonomous-driven planning phase, the required planning time to tag each of the blocks is decreased in huge amounts. In addition, the burden of network operators is also decreased because of the manual planning in traditional IPAMs. We test our proposed IP management approach in the PyCharm environment by using the complex graph mining libraries. We have used a sample topology that is consisting of three different device types, with each of the types including a different number of attributes. During the simulations, we have changed the number of nodes in the topology and observe the output of each engine. We compared the performance results of KIP with IPAMv1 that is the currently used version of the IP management system in many telecom operators in Turkey. According to the results, it is worth saying that the performance parameters for an IP management system, such as traversal time in the topology, anomaly rate, and the required planning time for IP blocks, are decreased at a significant level. As a result, the total efficiency in IP lifecycle management is increased thanks to KIP.

Benzer Tezler

Tez No
873673
On praxis and poiesis duality in digital virtual object representation: A thesis on consumer categories and objectness
Dijital ve sanal nesnelerin temsilinde praxis ve poiesis ikiliği hakkında: Tüketici kategorileri ve nesnelliğe dair bir tez
OGEDAY CELEP
Doktora
İngilizce
2024
İşletme The University of Reading
Pazarlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MICHAEL MOLESWORTH
Tez No
490168
Mimari tasarım stüdyosunda işlemsel tasarım ve ekoloji tabanlı bir yaklaşım önerisi
A proposal for a computational design and ecology based approach to architectural design studio
DERYA KARADAĞ
Doktora
Türkçe
2018
Mimarlık Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
Mimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA ZEYNEP AYGEN
DOÇ. ÇETİN TÜKER
Tez No
672532
Etmen tabanlı bir anlamsal süreç çalışma ortamının geliştirilmesi
Development of an agent-based semantic business process management framework
HÜSEYİN KIR
Doktora
Türkçe
2021
Bilim ve Teknoloji İstanbul Teknik Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
Tez No
485298
Fuar organizasyonlarında geçici süreli mekan kurgusu ve ziyaretçi davranışı ilişkisinin sentaktik olarak irdelenmesi
Examining the temporary space formation and visitor behavior relationship in fair organizations through syntactic analysis
MURAT ERYELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mimarlık İstanbul Teknik Üniversitesi
Mimarlık Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET EMİN ŞALGAMCIOĞLU
Tez No
395187
Teknoloji destekli öğrenme ortamlarında çoklu görev yapmanın öğrenmeye etkisi
The effects of multitasking on learning in technology enhanced learning environments
MUHTEREM DİNDAR
Doktora
Türkçe
2015
Eğitim ve Öğretim Anadolu Üniversitesi
Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAVUZ AKBULUT

Geri Dön