389.209 SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2022W, VO, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung
  • Format der Abhaltung: Hybrid

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage eine komplett neue Generation von Netzen zu planen, optimieren, entwerfen, aufzubauen und zu betreiben. Netzugang und Netzkern werden dabei zwei unterschiedliche Netztechnologien haben. SDN-Twin ist ein verkehrstheoretisches Kernnetz in einer Realisierung mit nur handelsüblichen Prozessoren, Speicherhierarchie und Übertragungstechnologien. Das ermöglicht eine offenen Vernetzungsart für alle Personen, die sich sowohl mit dem Thema auseinandersetzen und sich auch mit moderne Rechnersoftware und -hardware auskennen. Alle Anwendungen und Diensten sowie edge-computing oder jegliche Art von Zugangsnetzen sind die SDN-Twin Kundendatenströme. Damit gibt es eine Klare Trennung der Aufgaben. SDN-Twin manage die Kundendatenströme. Die Kundendatenströme sind Einzelthemen für sich.

Das Wunder von SDN-Twin software-definerter Vernetzung mit digitalen Zwillingen
Kommunikations- und Stromnetze sowie Sicherheitsfragen bilden gemeinsam ein missionskritisches System, das eine moderne Kommunikation und Zahlungsverrechnung ermöglichen und eine erfolgreiche Wirtschaft fördern. Ein hohes Maß an Verständnis der Schlüsselfaktoren in diesen drei Bereichen von Menschen gemachter Konstrukte ist notwendig, um das heutige Wohlstandsniveau zu halten und zu versuchen, das Elend in unserer Welt durch Bildung zu lindern und zu zeigen, wie man durch eigene offene Netzsysteme selbständig und unabhängig werden kann. Um dieses Ziel zu erreichen, werden mehrere Algorithmen und Konzepte aus der wissenschaftlichen Literatur sowie etablierte Implementierungsmethoden angewendet. Andere wichtige Wirtschaftsfaktoren für Netze sind Servicequalität, Kundenzufriedenheit, Betriebstransparenz und diversen Kostenfaktoren. Digitale Zwillinge sind ein bidirektionaler Kontrollmechanismus zwischen einem digitalen Computersystem, das durch ein anderes geografisch lokalisiertes digitales Cybersystem als modellierte Implementierung der physischen Realität erweitert wird. Cyber steht für das allseits bekannte Internet, das alles miteinander verbindet. So verbinden digitale Zwillinge die Welt der Rechner mit der cyber-physischer Welt. ISDN-Twin nutzt diesen Kontrollmechanismus, um eine naturbasierte Eigenschaft zu realisieren, die existiert, seit es Leben auf der Erde gibt. Alle Lebewesen können als Zwillingssystem betrachtet werden, das ein Echtzeit-Kommunikationssystem ist, um zwei gekoppelte Visionen der Realität zu erhalten. Bei der Beschränkung auf den Menschen ist die eine Sichtweise virtuell und im physischen Gehirn realisiert ist, die andere Sichtweise ist die Vernetzung, die als physischen Körpervernetzung  durch Sinnesorganen (Augen, Ohren, Geschmack, Geruch, Haut, Schmerz) und das vegetative Nervensystem physisch realisiert ist. Heute kann dieser Mechanismus digital sein. Übertragungs- und Rechnertechnologien sind die Grundlage für den Aufbau von Netzen. Netztopologien bestehen aus Knoten und Verbindungen. Netze können entweder als eine kollektive Gruppe von verteilten Knoten oder eine kollektive Gruppe von verteilten Verbindungen betrachtet werden. Je nach Wahl erhält man SDN-Twin Netze in durchgängiger Technologie oder man migriert und integriert traditionelle Netze auf SDN Unterstützung und digitale Zwillinge. Es gibt viele Möglichkeiten zur Umsetzung. Netze sind äußerst komplex und schwer vorhersehbar in Bezug auf das Verhalten von Verkehrsdynamik, Staus, Betriebsstörungen, Geräteausfällen, Protokollen, Sicherheitsangriffen und Dienstanforderungen. SDN-Twin wurde ins Lebengerufen, um die Vernetzung zu vereinfachen und universell, transparent, intelligent und sicher zu werden. Seine Implementierungen sind alles andere als trivial. Durch die Trennung des internen Netzverkehrsmanagements von externen Kundenströmen und die Verwendung digitaler Zwillinge, die das Netz immer in den besten Betriebspunkt halten und schreien, wenn das Netz nicht ausreichend ausgestattet ist, um die Installation zusätzlicher Geräte an den richtigen Stellen notwendig ist. Dies ist  ein wichtiger Schritt, um Universalität in der Vernetzung, die funktioniert zu erreichen. Dies ist der richtige Augenblick, um diesen äußerst effektiven SDN-Twin Ausgleichsmechanismus zu erläutern. Alle realen Zwillinge innerhalb des physischen Netzes stellen dem koordinierenden virtuellen Zwillingsnetzmodell mit derselben Topologie, eine Anpassung der Netzwahrnehmung auf Grund der der reale Statusinformationen bereit. Das bedeutet, dass alle Netzzustände im Modell und in der Realität immer um eine mathematisch berechenbare Differenz als überschaubare Toleranzgrenze voneinander abweichen. Basierend auf diesen Informationen kann der virtuelle Koordinationszwilling entscheiden, physische Netzänderungen auszulösen oder nicht. Folge Redewendungen spiegeln eine realistische Form der Realität der Implementierung wider: (1) "Wissenschaft trifft Wirtschaft", (2) "Programmiere dein eigenes Netz, nimm einen Zwilling und gewinne", (3) "Einmal ausgleichende digitale Zwillinge, immer solche digitale Zwillinge", (4) "Digitale Zwillinge machen den Unterschied aus".  Damit realisiert man SDN-Twin Netzen, standortinternen Rooftop-Verbund von Datenzentren, deren Kombination und für die Kommunikation mit Quantenkryptographie wider, unabhängig davon, ob sie per Funk, elektrisch oder optisch miteinander verbunden sind. In Wirklichkeit ist es sehr harte Arbeit, für alle eng verwandten Themen, die behandelt werden, zu erreichen.

Zu realisierende SDN-Twin Themen
- SDN-Twin Netze (Telekommunikation, Computer, organisatorisch, strategisch, gesellschaftlich, logisch).
- SDN-Twin Clouds (Rechenzentren sowie "edge, fog, haze" Rechnereinheiten für das Internet der Dinge).
- SDN-Twin Netzzugangssysteme (unter Wasser, terrestrisch, Luftraum und Weltall mit Zugang via Akustik, Funk, Kabel, Faseroptik).
- SDN-Twin Endgeräte als Hardware Realisierung von digital-zu-digital und digital-zu-cyber digital-physischen Zwillingssystemen.
- Kommunikationssysteme zwischen digital-digital und digital-zu-cyber digital-physischen Zwillingssystemen.
- Echtzeitkommunikation in paketorientierten Netzen basierend auf digital-zu-digital Zwillingssysteme.
- Echtzeitsimulation von mathematischen Modellen wie Warteschlangensysteme und Netze sowie Algorithmen und Methoden mit allen Dynamiken.
- Hochleistungsvisualisierung zur Beobachtung der interaktiven Dynamik von SDN-Twin Modellen und cyber-digital-physischen Welten.

Wichtige Highlights, die zur SDN-Twin-Vernetzung führten
1970er: SPC (stored program control), ein Rechnersystem für Telefonzentralen zum Aufbau von Telefongesprächen. Ein Rechnersystem mit geographischem Netz im innern.
1980er: Weltweites SONET/SDH Backbone Übertragungsnetz, das immer noch als wichtigstes Backbone-System die ganze Welt umspannt, und die größte existierende geographisch verteilte Byte-Maschine ist, die von vielen Netzbetreibern betrieben wird. Netzkanäle werden eingerichtet und abgebauet. Ein Rechnersystem mit geographischem Netz im innern.
1990er: Optische/photonische Vernetzung (Übertragung, Vermittlung, Verarbeitung, Überwachung). Ein Netz mit geographisch verteilten Rechner im innern.
2000er: Transformation zur paket-orientierten Vernetzung. Ein Netz mit geographisch verteilten Rechner im innern.
2010er: Start von SDN (software defined networking). Start von digitalen Zwillingen in nahezu allen Geschäftsbereichen.
2020er: SDN-Twin ist die Krönung all dieser Aktivitäten, die Mathematik, Informatik, Telekommunikation, Rechner, Wirtschaft und Sicherheit umfassen, um open-source Produkte zu realisieren, die auf internationaler Bildung, Forschung und Entwicklung in Hardware, Software, Implementierung und Betrieb basieren. Ein Rechnersystem mit zwei Ebenen und mit geographischem Netz im innern.

SDN-Twin ist ein spezielles maßgeschneidertes Netz oder eine spezielle maßgeschneiderte Cloud mit Verarbeitungsleistung.
In beiden Fällen ist SDN-Twin ein Zwei-Ebenen-Verarbeitungssystem, das auf einer softwaredefinierten Vernetzung mit digitalen Zwillingen basiert.

SDN-Twin ist ein verteiltes Computersystem mit zwei Ebenen, das als Netz ein geografisch begrenztes verteiltes physisches Vermittlungsnetz und als Cloud ein virtuelles Vermittlungsnetz mit Rooftop optischer Verbindungstechnik oberhalb der Computerschränke ist.

SDN-Twin wurde ins lebengerufen, um die Vernetzung zu vereinfachen und universell, transparent, intelligent und sicher zu werden.
Vereinfachung durch Einführung eines bidirektionalen Regelkreises zwischen Netzmodell und dem entsprechenden physikalischen Netz. Die Kommunikation digitaler Zwillinge verbindet das Computing und ihre cyberphysischen Welten. Das Netzmodell passt sich kontinuierlich der Realität an. Vereinfachung auch aufgrund der Trennung des Netzbetriebs wie Routing, Ausfallsicherheit und Überlastungssteuerung von Applikations- und Servicedatenströme. Universell, weil der Modellzwilling ein auf verkehrstheoretischen Methoden basierendes virtuelles Netz ist, das lediglich Übertragungskapazitäten steuert und anpasst sowie Verzögerungsmanagement und Ausnahmeereignisse verwaltet. Transparent, weil alle physischen Netzvermittlungszwillinge ihre Messungen an den virtuellen Modellzwilling melden, um die Betriebsqualität anzuzeigen. Intelligent, weil Rechenleistung in beiden Ebenen des SDN-Twin Systems verfügbar ist. Sicher, weil Netzkontrollströme und Kundendatenströme, selbst wenn dasselbe physische Netz verwendet wird, durch das Netz sicher gestaltet sind. Und obendrein wird jeder Kundenstrom beim Betreten des physischen Netzes auf Protokoll- und Sicherheitsanomalien überprüft.

Geschichte und Beschreibung digitaler Zwillinge
Digitale Zwillingssysteme sind bidirektionale Echtzeit-Kommunikationssysteme, um zwei Beschreibungen der Realität zu erhalten, eine als virtueller Zwilling, um eine koordinierende Einheit zu beschreiben, und eine Beschreibung, die sich aus allen realen Zwillingen innerhalb des physischen Systems ergibt, und dadurch eine Kopplung zwischen beiden Beschreibungen bereitzustellen. Anwendungen bestimmen das Zeitziel dieser Kopplung. Auf diese Weise lassen sich Kopplungen zwischen digitalen Verarbeitungssystemen und cyber-physischen Systemen oder Welten als Steuerungssysteme herstellen. Das Wort "cyber" impliziert, dass eine digitale Verarbeitungseinheit existiert, die die physische Umgebung beschreibt. Daher arbeitet der Kontrollmechanismus zwischen digitalen Zwillingen mit mehreren verbalen Zwillingskombinationen wie (virtuell, real), (logisch, physisch) oder (Koordination, Vermittlung).

Zwillingsmechanismen gibt es seit es Leben auf der Erde gibt, aber um ein digitaler Zwillingsmechanismus zu werden, waren digitale Recheneinheiten notwendig, sodass dieses Zwillingskonzept tatsächlich in den 70er Jahren von der NASA gestartet wurde, um die erste Mondlandung am 20. Juli 1969 zu realisieren Appolo 11. Der Name digitaler Zwilling geht auf Michael Grieves für Lifecycle Management und John Vickers von der NASA im Jahr 2010 zurück.

Zwillinge: Alle Lebewesen können als Zwillingssystem betrachtet werden, das ein Echtzeit-Kommunikationssystem ist, um zwei gekoppelte Visionen der Realität zu erhalten. Bei der Beschränkung auf den Menschen ist die eine Sicht virtuell und im physischen Gehirn realisiert, die andere Sicht ist das Netzwerk und im physischen Körper realisiert mit Sinnesorganen (Augen, Ohren, Geschmack, Geruch, Haut, Schmerz), die durch das vegetative Nervensystem miteinander verbunden sind .
Digitale Zwillinge: (1) Wetternachrichten: Die Wettervorhersage basiert auf einem zunehmend verbesserten detaillierten Modell, das auf der Bereitstellung einer riesigen Menge von Daten aus der realen Welt basiert. Dies ist ein Beispiel für ein digitales Zwillingssystem, das das Wetter nicht beeinflussen kann, aber entsprechend informieren kann. (2) Verkehrsnachrichten: Durch kontinuierliche Verkehrsdatenmessungen und zusätzliche Informationen von Straßenbau, Unfällen und Staus, Radioübertragungen und Verkehrsnavigationsgeräten in Autos können Entscheidungen von Fahrern, eine andere Route zu nehmen, beeinflusst werden. Dies ist ein Beispiel für Teilkontrolle. (3) Transport: Züge, Straßenbahnen, Busse, Lastwagen, Flugzeuge, Schiffe müssen oder werden voraussichtlich den Anweisungen der Leitstellen folgen. (4) Bauindustrie: In diesem Beispiel und allen folgenden Beispielen für digitale Zwillinge sind der klar definierte und stabile Lebenszyklus sowie die strukturierte Art und Weise des Betriebsfortschritts die Motivation für die Verwendung von Methoden für digitale Zwillinge, die auch einen digitalen Zwillingsfaden zur Dokumentation von Unterschieden beinhalten installierte Versionen. Als bekanntes Beispiel wurde der Bau eines speziell entworfenen Hauses von einem Architekten genommen. Dies ist ein interaktiver Prozess zwischen Kunde und Planer mit visuellen Tools, der alle vom Kunden gewünschten Details aufzeigt, bis Funktionalität, Design, Material und Kosten vereinbart sind. Das bedeutet im Allgemeinen, dass mit digitalen Zwillingen alle Projekte für alle Unternehmensbereiche geplant, optimiert, entworfen und Vorbereitungen für den Bau des Endprodukts einschließlich seiner Betriebseigenschaften getroffen und bewertet werden können, bevor eine bauliche Realisierung beginnt. In diesem Baubeispiel wird das geplante Haus sehr gut zur endgültigen Ausführung des Hauses passen, wobei natürlich kleine Änderungen während der Bauzeit korrigiert werden können. (5) Ende-zu-Ende Protokolle: Alle diese Protokolle können als digitale Zwillinge betrachtet werden, wobei der Sender als ursprünglicher Datenstrominitiator ist der reale Zwilling und der Empfänger ist der virtuelle Zwilling mit der Aufgabe, Datenstromfehler zu korrigieren. (6) Andere Anwendungsbereiche: Industrie, Fertigung, Landwirtschaft, Gesundheitswesen, Spitäler, Tourismus, Blaulichtorganisationen, Großstädte, Kleinstädte, Dörfer und ländliche sowie dünn besiedelte Gebiete, missionskritische Infrastrukturen (Versorgungsunternehmen, Elektrizität, Pipelines, Seekabel), die alle als SDN-Twin Netze realisiert werden können, inklusive Clouds, Edge-Computing, herkömmlichem Netzzugang und Koordinationsnetze für bewegenden Netzen wie Autos, Züge, Schiffe und Flugzeuge sowie die spezielle Cloud-Anwendung der Modellvisualisierung of dynamische Effekte für besseres Verständnis in Schulen, Fachhochschulen, Universitäten und Forschungslaboratorien und Forschungszentren.

Quantenverschränkungszwillinge und SDN-Twin mit Regelung durch digitale Zwillinge.
Das Thema "SDN-Twin: Software definierte Vernetzung mit digitalen Zwillingen" ist nun um eine Facette reicher geworden. Hier gibt es eine Gemeisamkeit mit den Quanten Twins vom Kollege Em.O.Univ.Prof. Anton Zeilinger, der gerade den Nobelpreis für Physik 2022 bekommen hat. Quanten verschränkte Zwillinge und regelungs-orientierte digitale Zwillinge ermöglichen in gewissermaßen denselben Effekt, nämlich eine Zustandsbindung. Die verschränkte Bindung mit zwei exakten Zuständen ist "hard", also starr und exakt, bei digitalen Zwillingen für Verbindungen von cyber-physischen Welten mit Rechnersystemen ist "soft", aber durch die Zustandsinformationen aus der wirklichen Welt kann eine Modelwelt kontinuierlich seine Parameter adaptieren um zu erreichen, dass alle relevanten Zuständen nur in einer mathematisch bestimmten Fehlerbereich von einander abweichen. Quanten verschränkte Zwillinge sind die Basis für hochsichere Verschlüsselungsverfahren. Digitale Zwillinge und deren Regelung sind vergleichbar mit Sinnesorganen, die kommunizieren mit dem zentralen Gehirn. SDN-Twin als Netz ermöglicht einerseits die Vernetzung aller Zwillingspaaren von cyber-physischen Welten zum zentralen Koordinationssystem und gleichzeitig garantiert SDN-Twin, dass alle Kundendatenströme mit höchsten Qualitätsmerkmalen durch das Netz gelotst werden und das auch kontinuierlich operativ transparent verifiziert wird. Die Bezeichnung "cyber-physical" Welt impliziert schon das eine reale Welt durch eine digitale Abbildung als reale Zwilling mit einer virtuellen Zwilling in einem Rechnersystem in beiden Richtungen kommunizieren kann.

Chancen für SDN-Twin und Cloud Partnerschaften
Hyper-Skalierung durch virtuelle Netze zur Verwaltung eines eingebetteten, topologie-gleichen physischen Netze mit peering points sowie eine Cloud Hierarchie von Rechenzentren und "edge-computing, fog, haze" Einheiten. Das Konzept von SDN-Twin zum Hosten von Unternehmens- und Benutzernetzen als selbstähnliche SDN-Twin Netze.

 SDN-Twin kann Telco's zu mächtigen und weit überlegenen geographisch verteilten Hyperscalers machen. Bekannte Hyperscaler sind Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) und Microsoft Azure. Diese Cloud-Ressourcen sind leicht zugänglich und skalierbar. Mit der SDN-Twin Vernetzungsmethodik als Netz innerhalb eines geographisch verteilten Rechnersystems kann jeder Vermittlungsknoten auch zum lokalen Cloud-Cluster werden. Damit sind alle XaaS-Dienste in vielen "as a Service" Varianten direkt ins Telekommunikationsnetz integriert und sind entsprechend vermarktbar. So können die ökonomischen Einbußen durch die heutigen Cloud-Hyperscalers und SDN-WAN Konkurrenten ausgebremst werden. Netzinterne Cloud-Clusters sind auch durch die bessere Vernetzungsvariante und die damit zusammenhangen Verfügbarkeit insgesamt die überlegene Lösung. Wie bekannt, SDN-Twin wird in vielen physischen Netzen eine bedeutende Rolle spielen (Telekommunikation, Rechner, organisatorisch, strategisch, gesellschaftlich und logisch). Die digitalen Zwillinge sind noch die Krönung obendrauf.

SDN-Twin kann als virtualles Cloud Netz in eine einzelne Box realisiert werden. Klein bis megagroß. Die Methodik bleibt völlig gleich. Für die Implementierug der internen Übertragung gibt es diversen Möglichkeiten. Mit MTM (memory content transfer mode) vermittelt man. In allen SDN-Twin Netztypen (Telekommunikation, Rechner, organisatorisch, strategisch, gesellschaftlich und logisch) ist Cloud-Computing eine wesentliche Komponente. Ferner ist eine Mischung ebenfalls immer möglich. Jeder Cloud hat ein virtueller Koordinationszwilling und die physische reale Zwillinge sind die Eingangsports, denn dort kommt der echte Verkehr ins Cloudnetz hinein.

Hardware: DDRxRAM, NVM, CPU, GPU, DPU, CXL lanes, interne Verbindungsoptik oder Ethernet backplane.
Software: CXL, MVMe, CUDA, RoCE.
 • PCIe (peripheral component interconnect express),
 • CXL (compute express link),
 • NVMe (non-volatile memory express),
 • CUDA (compute unified device architecture),
 • RoCE (RDMA over converged Ethernet),
 • CPU/GPU/DPU chips (universal, paralleling, routing included),
 • Memory: DRAM, DDR2... DDR6, persistent, NVM (non-volatile memory).

Öffentliche Netz- oder Service-Betreiber können die SDN-Twin Vernetzungsmethode auch mit deren bestehenden Netzausrüstung betreiben. Ferner soll man die Hyperscalers nicht im Boot holen. Damit verliert man nur Geschäft. Wesentlich ist,  dass Router und Switches nicht eigenständig und kontrolliert handeln. Es muß in einem geographisch begrenzten Bereich ein virtueller Koodinationszwilling und eine Reihe von Vermittlungszwillingen geben. Im Rahmen von SDN, Protokolle wie Openflow sowie PCEs (path control elements) genügend Wissen im Telekommunikationsbereich. Damit kann man natürlich auch die Ziele erreichen. Allerdings muss man die Netzrüstung kennen, und es kann mehrere Hersteller geben. SDN-Twin ist neutral und braucht keine Kenntnisse über die Protokolle der Schichten L2 bis L4 und deren Eigenschaften. Die Twins sorgen immer dafür dass die Koordination die Netzzustände kennt. Das wird natürlich auch in der obigen Telco Methodik der Fall sein. Nur in SDN-Twin braucht man darüber gar nichts zu wissen, denn es wird lediglich Datenverkehr durch das Netz geleitet. Bei SDN-Twin könnte quasi Jeder Netzen bauen und zu betreiben. Das ist ein großes Plus.

SDN-Twin Vernetzung ist eine universelle, verkehrstheoretische und geographisch verteilte Realisierung eines Rechnersystems wodurch Kundendatenströme mit Qualitätsgarantie und höchsten Sicherheitsmaßnahmen fließen. Kundendatenströme sind alle physischen Übertragungen, welche die diversen Vernetzungen für Telekommunikation, Rechner, organisatorisch, strategisch, gesellschaftlich und logisch realisieren. Somit entsteht in wesentlichen ein Manager für physische Netzressourcen und mit dem Regelungsmechanismus zwischen einer virtuellen Koordinationszwilling und allen realen Vermittlungszwillingen. Das physische Netz liefert echte Zustandsinformationen, das Netzmodel mit gleicher Topologie adaptiert seine Netzwahrnehmung. Damit weichen alle Netzzustände im Model und Wirklichkeit stets mit einer mathematisch berechenbaren Differenz als beherrschbare Toleranzgrenze von einander ab. Wie in allen digitalen Zwillingssystemen in allen Branchen, werden sämtliche Netzeigenschaften und die Software für Model und physisches Netz als Vorphase auf einen Rechner ausgetestet und beziehungsweise generiert. Danach wird die Software auf die Hardware der Zwillinge (einmal virtuell, mehrere real) geladen. Nach physischer Netzinstallation mit Verbindungstest ist das Netz ohne Konfiguration betriebsbereit.

Die logische Vernetzung innerhalb einem SDN-Twin Rechnersystem als Verarbeitungsbeschleuniger ergibt ein intern konfigurierbares, physisches Netz für Echtzeit Visualisierungen von beliebig komplexen Modellen aller Art, inklusiv cyber-physische Welten. Professionelle Visualisierung dynamischer Effekte ist die schnellste Methode dauerhaft zu lernen. Die SDN-Twin Visualisierung in Clouds könnte für Schulen, Universitäten, Fachhochschulen und allgemeinen für alle Geschäftsbereichen und Interessierten eine bedeutende Internet Anwendung werden.

SDN-Twin ist ein Datenverkehrsinfrastruktur, das hardware-mässig als geographisch verteiltes Rechnersystem mit diversen Prozessorentypen, Speicherhierarchien und Übertragungstechnologien aufgebaut wird. Software-massig gelten offene Regeln. Kundendatenströme sind nicht Teil von SDN-Twin. Das macht SDN-Twin so universell und aufgaben-orientiert. Die volle Konzentration ist auf verkehrstheoretische Aufgaben und moderne Intelligenzthemen für die Qualitätssicherung gerichtet. Dabei werden Sicherheitsfragen nicht unterschätzt und durch viele Maßnahmen begegnet.

SDN-Twin Netze sind universelle, physikalische Netze (Telekommunikation, Rechner, organisatorisch, strategisch, gesellschaftlich und logisch) basierend auf digitalen Zwillingen. Als logische Vernetzungsart dient SDN-Twin als Verarbeitungsbeschleuniger in Bildung und Wissenschaft durch seine Echtzeit-Visualisierung dynamischer Effekte in graphenorientierten Problemen. Dies wird eine bedeutende Unterstützung sein, um wesentliche Eigenschaften und Merkmale schnell begreifen zu können.  

In Projekten für Komplexe Systeme gibt es viele graphische Verknüpfungen und somit wird SDN-Twin physishe Netze viele neue Effekte ans Licht bringen können. Aus heutiger Sicht haben wir einen Mix von Prozessoren zur Erforschung verwendet werden, CPU (central), GPU (graphic), DPU (data-centic and routing), TPU (tensor flows). In SDN-Twin gibt es intrinsisch noch der SPU (stream processor unit) in dem man Verkehrströme in Vermittlungsknoten als Kopie abzapft und analysiert. Damit werden noch mehr und auch schneller wesentliche Merkmale ans Licht kommen können.

SDN-Twin-Geschichte
1970er: Computersystem SPC (stored program control) in leitungsvermittelten Telefonzentralen.
1980er: Byte-Verschachtelungsmachine SONET/SDH (synchronous digital hierarchy) und alle Erweiterungen.
1990er: Photonische Netze mit WDM-Übertragung, optischer Verstärkung, Vermittlung und Verarbeitung
2000er: Übergang zu paketbasierten Netzen, Mechanismen für Qualitätseinhaltung und Netzverfügbarkeit
2010er: Ultraschnelles strukturiertes Speichervermittlung durch Prozessoren mit NVMe, CXL und RoCE.

SDN-Twin Netze berücksichtigen die Internet Adressierung und virtualisieren Signalisierung, Mobilität und alle xCast-bäume (Uni, Broad, Any, Multi, Geo). Der Einstieg in die Edge-Cloud und Datacenter-Cloud ist ein natürlicher Schritt, da beide Netzteile auf homogene Weise aufgebaut sind.

Prinzipien
(1) In SDN-Twin als physisches, graphenorientiertes, verteiltes Rechnersystem gibt es ein Vermittlungsknoten als virtueller Zwilling für Verkehrsmanagement und mehrere Vermittlungsknoten als realen Zwillingen. Das physische Netz transportiert einerseits Kontrollverkehr zwischen dem virtuellen Zwilling und allen realen Zwillingen. Und anderseits fließt Netzkundenverkehr von Quelle zum Ziel via die realen Zwillinge. (2) Dies physische Netz kann man auch betrachten als ein Rechnernetz mit zwei Ebenen mit der gleichen Netztopologie von einem geographischen Vermittlungsbereich. Größere Netze entstehen durch aneinander Reihung von SDN-Twin Netze. Die obere Ebene ist der virtuelle Zwilling (Koordination) mit einer ganzen Netzüberblick, währenden die einzelne reale Zwillingen (Netzvermittlung) nur deren internen und Routen und Nachbarschaft kennen. In dieser Aufteilung in zwei Ebenen ist die Netztopologie gleich, die Datenstruktur zweckmäßig anders. (3) Die beiden Ebenen bilden ein virtuelles Modell und physisches Netz. Im Model können alle Netzeigenschaften und alle bekannten Ausnahmen und Sicherheitsgefahren mit diversen Verfahren analysiert und evaluiert werden. Das Netz ist die echte Wirklichkeit. Deshalb wird das digitale Modell, bildlich gesprochen, zum dynamischen, lernendes Spiegelbild der Wirklichkeit sobald Netzkundenverkehr fließt oder Ausnahmenfälle auftreten. (4) Via den Kontrollverkehr, melden alle reale Zwillingen den Netzstatus. Der virtueller Zwilling aktualisiert und nur greift nur bei Ausnahmen ein, denn alle reale Zwillingen sind bereits bei der Initialisierung des Netzes instruiert, was zu tun ist.

SDN-Twin Vernetzung konzentriert sich auf fünf modulare Bereiche:
(1) Ein verkehrstheoretisch optimiertes Netzmodell für transparente Netzkundendatenströme, das (a) nach gründlicher Analyse und (b) nach entsprechenden Software Implementierung sowie (c) eine Ladenvorgang auf den Vermittlungsnoten, die mittels beliebiger Übertragungstechnologien miteinander verbunden sind und kommerziellen Verarbeitungseinheiten besitzen, schlussendlich automatisch zum realen physischen Netz mit voller Transparenz wird und bietet so eine kontinuierliche Überprüfbarkeit der Leistung und Servicequalität und ermöglicht intrinsisch weitere Netz- oder betriebsstrategische Erweiterungen, (2) Verkehrseigenschaften und Leistungsanforderungen der internen Kontroll- und Netzkundendatenströme, (3) Wissenschaftliche Methoden, (4) Software- und Hardware-Implementierung, Tests, Geräteinstallation, Netzbetrieb und Sicherheit, (5) Verständnis der verschiedenen cyber-physischen Welten der diversen Branchen, um deren spezifische Zwillinge und ihre Verkehrseigenschaften zu definieren. .

Dieses Kernnetz in einem begrenzten Vermittlungsbereich ist ein verteiltes Rechnernetz mit zwei Ebenen, in dem die Netztopologie auf zwei verschiedene Arten betrachtet wird. Virtuell in einem Rechensystem, das den kompletten Vermittlungsbereich koordinieren kann und somit der virtuelle Kontrollzwilling ein Routennavigator, Einsatzkoordinator und Notfallmanager ist. Real mit mehreren Rechnersystemen als Vermittlungsknoten, die durch Übertragungsstrecken mit einander verbunden sind, bildet das physikalische Netz. Alle verteilten Rechnersysteme, mit anderen Worten ein virtueller Kontrollzwilling und alle realen Vermittlungszwillinge, sind in sogenannten "bare-metal switches" mit allen Übertragungsschnittstellen eingebettet.  

Im Sinne von SDN-Twin müssen Prozessoreinheiten in bekannten Sprachen programmierbar sein und auf fortschrittlichen Softwareumgebungen basieren. Im Betrieb melden die realen Zwillinge, was im physikalischen Netz passiert, der koordinierende virtuelle Zwilling aktualisiert seine Statusansicht und reagiert nur bei Bedarf. Die wichtigste Eigenschaft digitaler Zwillinge in allen Unternehmensbereichen ist, dass alles, was passieren könnte, bereits auf einem Rechnersystem analysiert wurde, bevor ein Produkt, ein Prozess und in diesem Fall ein echtes physikalisches Netz realisiert wurde. Darüber hinaus können im Lebenszyklus Verbesserungen auf der Grundlage bisher unbekannter Probleme einbezogen werden.  

Diese neue Vernetzungsart ist ein historischer Meilenstein für eine lebenslang stabilen computergestützten Planung, Gestaltung und Realisierung eines Kontrollsystems für Datenverkehr in Netzen beliebiger Geschäftszwecke, das automatisch mit voller operationellen Transparenz des realen physischen Netzes wird und somit eine kontinuierliche Überprüfbarkeit der Leistung und Servicequalität bietet und ermöglichen auch Netz- oder operativer strategischer Erweiterungen. Dies ist eine aufregende neue Art der Vernetzung, die entweder organisatorisch, strategisch, logisch, computer- oder telekommunikationsorientiert ist. Wissenschaftlich gesehen ist SDN-Twin ein verkehrstheoretisches Modell, das auf Basis von Daten aus dem topologisch-identischen, physischen Netz als Regelsystem geeignete Maßnamen im diesem Netz setzen kann  

SDN-Twin Netze sind maschinell lernende und selbstanpassende Systeme. Dies ist durch die bidirektionalen Kontrollflüsse zwischen dem virtuellen Modellzwilling und allen realen Netzzwillingen gegeben. Dieser Regelungsprozess ist nur geringfügig miteinander synchronisiert, eine deterministische Begrenzung ist ausreichend. Das Netzverkehrsmodell verwaltet lediglich die Begrenzengen der Ressourcen und definiert zusätzliche Beschränkungen und alle Regeln. Somit ist der operative Spielraum definiert. Die Netzzwillinge haben verfügen über alle Kenntnisse der realen Verkehrssituation im Netz. Je nach Zweck des Netzes kann das Lastmuster eher stabil sein, aber Lastsituationen können auch stark schwanken. Im Allgemeinen ändern sich Lastmuster mit der Zeit und das Netzmodell passt sich seinem Verhalten gerecht an und erfordert bei Bedarf die Installation zusätzlicher Netzerweiterungen. Störungen und deren Behebung gehören zum normalen Betriebsgeschehen.  

SDN-Twin Netze sind universelle, physikalische Netze (Telekommunikation, Rechner, organisatorisch, strategisch, gesellschaftlich und logisch) basierend auf digitalen Zwillingen, um jede digitale Zwillingspaar für jeden Geschäftsbereich als Kundendatenstrom zu verbinden. Dieses verteilte Rechnersystem mit zwei Ebenen hat auch intern eine Zwillingkopplung. Ein virtueller Zwilling für die Betriebskoordination und viele reale physische Zwillinge als Vermittlungseinheiten, die über physikalischen Übertragungsverbindungen jeglicher Art miteinander verbunden sind. Sowohl der virtuelle als auch alle realen Zwillingsrechnersysteme sind in ein "bare-metal-switch" Gehäuse mit handelsüblichen Recheneinheiten und Übertragungsschnittstellen eingebettet.

Dieses physikalische Netz transportiert zwei Arten von Datenpaketströme, (1) die interne Steuerung mit der höchsten Priorität und der Möglichkeit, alle anderen Datenpaketprioritäten lokal zu unterbinden, und (2) alle physischen Netzkundendatenströme von Anwendungen, Diensten und digitalen Zwillingen im Allgemeinen. Technisch genau spezifiziert handelt es sich bei diesen Paketen um Sicht-2-Datenrahmen. Die Netztopologie, die logisch innerhalb des virtuellen Zwillings gesehen wird, ist die gleiche wie die Topologie, die physikalisch von allen realen Zwillingen gebildet wird.

Die Verzögerung der Hardwaresignalausbreitung ist ein Hauptunterschied im verteilten Rechnernetz mit zwei Ebenen. Innerhalb des virtuellen Zwillings und innerhalb jedes der realen Zwillinge sind diese Verzögerungen sehr klein, aber als Ultra-Hochleistungs-Verarbeitungssystem ein äußerst entscheidender Punkt für das sehr sorgfältige Design von Verbindungen zwischen Chipeinheiten, Schnittstellen und Leiterplatten. Die Berücksichtigung von Signallaufzeiten bei der Übertragung ist in der Netztechnik bekannt. Dieser physikalischer Effekt ist immer vorhanden; Laufzeitverzögerung mus/km für Vakuum (3), Luft (3,3), Glasfaser (5), Koaxialkabel (5,4), Verdrillte Kupferdrähte (6). In Bezug auf die echten Zwillingsschalter sollte man beachten, dass eine solche Einheit ein Zwillingssystem in sich eingebettet hat. Der virtuelle Teil koordiniert schalterinterne Aufgaben. Der Realteil führt Ablaufplanung und Vermittlung durch, einschließlich Datenverkehrsmessungen.  

Hinsichtlich der Anwenderzielgruppen gibt es drei Gruppen von universellen, physischen SDN-Twin Netzen. Erstens sind dies die bekannten Rechner- und Telekommunikationsnetze. Zweitens eine neue Klasse von Netzen, in denen es eine Koordinierungsfunktion (virtueller Zwilling) gibt und um diese Funktionalität als Netzoperationen auszuführen, entweder auf einem eigenen verwalteten physischen Netz oder durch vorübergehende Nutzung einer Vielzahl öffentlicher Netze. Solche Erkenntnisse werden durch die organisatorischen, strategischen und gesellschaftlichen Netze erfüllt.

Und drittens wird die logische Vernetzungsart als Verarbeitungsbeschleuniger den wertvollsten Form von physischen SDN-Twin Netzen in Bildung und Wissenschaft werden. Die Hauptattraktion ist die Echtzeit-Visualisierung dynamischer Effekte graphenorientierter Probleme. Das bedeutet auch, dass interessante Netzsimulationsmodelle oder verarbeitbare zahlreiche Studien, Masterarbeiten und Dissertationen, verteilt über die ganze Welt, zu einem lebenden Zwilling werden können, um möglicherweise bisher verborgene Effekte oder Eigendynamiken aufzudecken. Dies ist eine Art Archäologie vergessener Arbeit, die durch Echtzeit-Visualisierung mit zusätzlichen Ergebnissen und Erkenntnissen ein Aufleben erfährt. Ein weiteres Merkmal von SDN-Twin Netzen besteht darin, durch die Verwendung von Kombinationen aus CPUs (allgemeine Verarbeitung), GPUs (massive parallele Verarbeitung) und DPUs (Routing für graph-orientierte Probleme) leicht zum Hardwarebeschleuniger bei allen matrizen-orientierten Problemen mit oder ohne Visualisierung zu werden.  

Tatsächlich kann man diese Liste um TPDUs (Tensor Flow) für neuronale Netze und FPDUs (Data Flow) erweitern, um alle Daten, die als destinationsgesteuerter, kredit-basierter Datenstrom benötigt werden, in den Fetch-Cache einer bestimmten CPU zu bringen, um die verteilte Datensammlung zu überwinden über verschiedene Speicherbänke mit möglichen Verzögerungen, die durch Kollisionen Speicherlese verursacht werden. Als Kombination werden diesen zu FPDUs. In Kombination mit dem physischen Teil des SDN-Twin Netzes wird dies zu einem Instrument zur Visualisierung komplexer Systeme als Gesamtdynamik in Echtzeit, das hilft, viele Effekte zu verstehen oder die SDN-Twin Erkennung von Anomalien in Protokollen von Kundendatenströmen und Sicherheitsschutz effektiv durchzuführen.  

Die Ausbildung in SDN-Twin Netzen ist ein professioneller 2-jähriger Kurs in Planung, Entwurf, Installation und Betrieb von physischen SDN-Twin Netzen für allen Geschäftsfelder und deren Kundenanwendungen, Diensten und speziellen digitalen Zwillingen. Dieser Kurs ist als optionale freiwillige Lehrveranstaltungen in das Lehr- und Forschungsumfeld des Masterprogramms des Instituts für Telekommunikation eingebettet und als solche wird diese spezielle Ausbildung als besuchte Lehrveranstaltungen dokumentiert, aber dieses Vernetzungsthema ist, abgesehen von einigen Leistungspunkten, vollständig vom Erwerb des Master-Abschlusses entkoppelt sein. Ziel dieses Kurses ist es, zusätzliches Fachwissen und umfassendes Wissen über SDN-Twin als grundlegende neue offene Form der Vernetzung zu erwerben. Dieser Kurs beginnt jedes Jahr mit der zentralen Vorlesung und zwei verschiedenen wechselnden Detailthemensammlungen von 7 Vorlesungen, die sich über zwei Semester verteilen und somit insgesamt 15 verschiedene Einheiten bilden, die alle erforderlichen Aspekte abdecken. Weitere praktische Erfahrungen können gesammelt werden, sobald das erste SDN-Twin Labornetz als physische Gridstruktur installiert und in Betrieb genommen kann. Das könnte bereits Mitte 2023 der Fall sein. Dieses Labor soll zum internationalen Testzentrum von SDN-Twin Netzen werden. Dieses spezielle Kursprogramm kann nur mit oder ohne Prüfungen besucht werden, es werden in sehr geringem Umfang Masterarbeitsthemen ausgeschrieben und Doktoranden in Verbindung mit den verschiedenen nationalen PhD Programmen werden selektiv aufgenommen.  

Veröffentlichungen
[1] SDN-Twin all-optical routing by software-defined networking with digital twins, Revival of optical burst switching as generalized optical flow switching, World Congress of Smart Materials - 2023 in Barcelona, July 22-24, 2023

Inhalt der Lehrveranstaltung

 1. Digitale Zwillinge (virtuell, real)
 2. Software definierte Netze,
 3. Infrastruktur: Zwei-Ebenen-Computersystem mit digitaler Zwillingsregelung
 4. Ressourcen: CPU/GPU/DPU, Speicherhierarchie, Übertragungstechnologien
 5. Netze: Telekommunikation, Rechner, organisatorische, strategische, gesellschaftliche und logische
 6. PCIe (peripheral component interconnect express)
 7. CXL (compute express link)
 8. NVMe (non-volatile memory express)
 9. RoCE (RDMA over converged Ethernet)
10. Betriebsmix aus Mehrkern-CPUs und GPU-Beschleunigern
11. CUDA (compute unified device architecture)
12. Prozessoren: CPU (universal), GPU (Beschleunigung), DPU (einschließlich Routing), TPU (Tensor-Flow), IPU (Inspection-Flow).
14. Aufbau und Betrieb des überwachenden virtuellen Zwillings
15. Aufbau und Betrieb aller Vermittlungs-Real-Twins, die zusammen mit den Übertragungsstrecken das physikalische Netz bilden
16. Betriebseigenschaften und Sicherheit
17. Vergleich mit der aktuellen Art der Vernetzung

Methoden

Vorlesung mit diskussion und kollectiv Lernen bei neuen Erkenntnisse in der kleinen SDN-Twin-Semesterprojekte, die an die Studenten zugewiesen wurden, die eine Prüfung ablegen möchten.

Prüfungsmodus

Mündlich

Weitere Informationen

Vortragsfolien und ausreichend zusätzliche Informationen

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mo.17:00 - 19:0003.10.2022 - 23.01.2023EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mo.03.10.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.10.10.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.17.10.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.24.10.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.31.10.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.07.11.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.14.11.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.21.11.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.28.11.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.05.12.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.12.12.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.19.12.202217:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.09.01.202317:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.16.01.202317:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins
Mo.23.01.202317:00 - 19:00EI 5 Hochenegg HS SDN-Twin: Software-defined-networking with digital twins

Leistungsnachweis

Software-defined-networking mit digitalen Zwillingen ist eine völlig neue Methode der Vernetzung für viele Arten von Netzen. Diese neuen Erkenntnisse können nur effizient eingesetzt werden, wenn zumindest alle wichtigen Themen behandelt werden. Hier muss es eine schnelle und steile Lernkurve geben.  Diese neue Aufgabestellung wird in einer Reihe optionaler Vorlesungen behandelt, für die zusätzlichen credits gesammelt werden können. In den Master und PhD Programmen werden nicht so viele credits verlangt. Damit Teilnehmer, die sich für die Einzelheiten der SDN-Twin Netze interessieren, profitieren können, wird ein geeigneter Prüfungsmodus eingeführt.

Die Prüfung wird als zusätzliche Lehrveranstaltung mit Zuhörer im Hörsaal EI 7 an vorlesungsfreien Tagen nach Ende und vor Begin eines Semesters durchgeführt. Darüber hinaus werden auf Anfrage auch solche Eventveranstaltungen in kleineren Räumen organisiert. Sowohl im WS als auch im SS finden 4 Vorlesungen von 17.00-19.00 Uhr statt. Auf der SDN-twin home-page wird zusätzliche Information vorhanden sein, um sich gut auf die Prüfungsfragen vorzubereiten. Pro Semester können bis zu 4 besuchte Vorlesungen mit einer Präsentation zu einem vorgegebenen Thema (20 Minuten) und inhaltlichen Fragen der besuchten Vorlesungen (10 Minuten) geprüft werden. Jede besuchte Wahlpflichtveranstaltung wird mit 3 ECTS honoriert, so dass auch alle überzähligen Wahlpflichtveranstaltungen als Zertifikat für die spezielle SDN-Twin Ausbildung erscheinen. Zu allen Prüfungsveranstaltungen sind selbstverständlich auch alle interessierte Personen willkommen.

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
710 FW Freie Wahlfächer - Elektrotechnik

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Neue Art der IP- und Internet-of-Things-Vernetzung, da SDN-Twin rein auf CPU/GPU/DPU-Verarbeitung mit Speicherhierarchie und Übertragungstechnologien basiert. Daher ist aktuelles Netzwissen hilfreich, aber nicht sehr relevant. In Bezug auf Informatikkurse wird SDN-Twin ein wichtiger Fall sein, den es zu beachten gilt.

Begleitende Lehrveranstaltungen

  • 389.208 VO SDN-Twin in metropolitan cities, towns, villages and rural plus sparsely populated areas
  • 389.210 VO SDN-Twin in buildings, industries, farming, transportation and mission-critical infrastructure
  • 389.211 VO SDN-Twin optimization based on mathematics and metaheuristics
  • 389.212 VO SDN-Twin: Digital-twin applications and services in all business sectors
  • 389.213 VO SDN-Twin CPU/GPU/DPU processing with memory hierarchy and transmission technologies
  • 389.214 VO SDN-Twin path search, p-cycles, m-cycles, resource allocation and scheduling
  • 389.215 VO SDN-Twin performance modeling and data traffic flow theory
  • 389.216 VO SDN-Twin anomaly detection in customer flow protocols and security protection
  • 389.217 VO SDN-Twin clouds, edge-computing and access networks
  • 389.218 VO SDN-Twin for twin-based moving networks like cars, trains, ships and airplanes
  • 389.219 VO SDN-Twin processing of addressing, signalling, mobility and multicast trees
  • 389.220 VO SDN-Twin performance management of real-time packetized flows of voice, video and control
  • 389.221 VO SDN-Twin real-time analysis and visualization of interconnections between cyber-physical worlds
  • 389.222 VO SDN-Twin deep learning and analytics for physical network control and machine-to-machine flows

Weitere Informationen

Sprache

Englisch