Comparação de Políticas de Divisão de Tráfego em Data Center empregando SDN Erik de Britto e Silva 1 , 2 , Henrique Moura 1 , Daniel Fernandes Macedo 1 , Luiz F. M. Vieira 1 , Marcos A. M. Vieira 1 1 Departamento de Ciência da Computação Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) – Belo Horizonte, MG – Brasil {erik,henriquemoura,damacedo,lfvieira,mmvieira}@dcc.ufmg.br 2 Departamento de Computação e Sistemas Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) – Campus João Monlevade João Monlevade, MG – Brasil erik@decsi.ufop.br Abstract. It is estimated that Internet traffic will triple in five years, which will increase server response time. One way to reduce such time is to balance the load on replicated servers. This work compares five load balancing policies using Software Defined Networks (SDN) in an OpenFlow switch: round robin, random, txbytes (transmitted bytes), cpuq-load (CPU usage and number of open connections), and load/load-prev (load forecast with switch statistics). These policies consider limitations such as the cost to retrieve network statistics and to install new rules. The results show that the txbytes and cpuq-load policies outperformed the others. On the other hand, the load-prev policy proved to be promising when adjusted for traffic. Resumo. Estima-se que o tráfego da Internet triplicará em cinco anos, o que aumentará o tempo de resposta dos servidores. Uma forma de reduzir esse tempo é balancear a carga em servidores réplica. Este trabalho compara cinco políticas de balanceamento de carga em Redes Definidas por Software (SDN) em um switch OpenFlow: round robin, random, txbytes (bytes transmitidos), cpuq-load (taxa de CPU e número de conexões abertas) e load/load-prev (pre- visão com estatísticas do switch). As políticas consideram limitações como o custo para obter estatísticas da rede e instalar novas regras. Os resultados mos- tram que as políticas txbytes e cpuq-load superaram as demais. Já a política load-prev mostrou-se promissora ao se fazer ajustes em função do tráfego. 1. Introdução O volume global de dados trafegados na Internet tem crescido, como mostra o relatório Cisco Visual Networking Index 1 . O relatório prevê que o tráfego ultrapassará 1,1 Zettabytes (10 21 bytes) em 2016, alcançando 2 Zettabytes em 2019. O tráfego global na nuvem (cloud computing) se multiplicará cerca de 3 vezes entre 2014 e 2019, passando de 3,4 Zettabytes para 10,4 Zettabytes 2 . Portanto, o tráfego dos data centers é o de maior 1 http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index-vni/ complete-white-paper-c11-481360.html 2 http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/service-provider/global-cloud-index-gci/Cloud_ Index_White_Paper.pdf