Print indd

1
Introduction
Traditionally, where safety-critical systems such as power grids, aeroplanes
or automotive applications require network functionality, a heavy emphasis is
placed on hard-wired physical redundancy and methods such as network calcu-
lus [
1
] to ensure that critical traffic can achieve its safety goals. These methods
are used to achieve performance goals and to ensure that the critical functional-
ity (e.g. providing control commands to actuators for braking) can be performed
safely. Yet only a small percentage of the traffic across the network is actually
safety-critical, with a larger quantity related to diagnostics, convenience and
management. Notwithstanding, traffic flows with lower requirements obviously
influence those with higher demands (e.g. by potentially congestion of the net-
work, starving critical traffic of resources etc.). Consequently, all traffic demands
need to be analyzed, not just the most critical ones.
Software-Defined Networking (SDN), on the other hand, allows to separate
the handling of traffic from network management. Thus network management
c
 Springer International Publishing AG, part of Springer Nature 2018
M. Berekovic et al. (Eds.): ARCS 2018, LNCS 10793, pp. 127–138, 2018.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-77610-1
_
10

---

128
C. Perner
can be more flexible and effective [
2
]. Due to these benefits, SDN is receiving
some attention in areas for which it was not originally designed: for safety-
critical applications. However, safety-critical traffic places some demands that are
not inherent properties of SDN. These requirements derive from the underlying
certification demand for proof that no single fault may result in a catastrophical
failure [
3
, S.2-F-47]. Additionally, some traffic (e.g. a braking signal) needs to
arrive at its destination within a given time. Hence, for each critical demand,
the following conditions need to be satisfied:
1. resilience against faults and failures
2. timing/predictability guarantees (some traffic must be delivered to its desti-
nation within a given time)
3. availability
Network optimization provides a mean to incorporate these demands of crit-
ical systems while taking the limitations of SDN into account. Current network
optimization efforts e.g. [
4
–
7
] focus mainly on balancing network loads. However,
for safety-critical systems a different approach is needed. Here, the demands for
network management are based on the functionalities mentioned above rather
than performance issues of network management. Notwithstanding, the limita-
tions of network capacity still apply.
This paper focuses on methods to obtain SDN configurations that satisfy
the demands given. To this end, an algorithm is obtained that provides optimal
routing for a given traffic matrix with a given network topology, provided the
network can deal with all demands. The main contribution is to include all
traffic demands of safety-critical systems (resilience, timing, availability) in the
optimization problem. Here the inclusion of latency is of particular importance,
as it accounts the effect that every routing also influences the queuing delay
of the other flows sharing that particular link. For safety-critical system, this
analysis needs to be performed prior to deployment, hence network changes and
thus the effects of the SDN controller are not considered.
The remainder of this work is organized as follows: a brief overview about
similar efforts is provided in Sect.
2
, while Sect.
3
describes the optimization
problem. Details on the networks investigated and the experimental setup are
given in Sect.
4
. Finally, the results obtained are discussed in Sect.
5
.