Abstract Content-based routing systems such as publish/subscribe (pub/sub) have become an important model for distributed systems with loosely coupled participants. Usually publish/subscribe systems are realized by overlay networks where dissemination and filtering of information is done in the application layer, which causes significant delay. The emergence of software-defined networking (SDN), where switches with programmable TCAM memory allow dynamic configuration of networks, has opened new opportunities in realizing dynamic logic inside the network. Current publications have presented realizations of pub/sub systems based on SDN. In these systems the information filtering is not done in the application layer but directly inside the network by switches. This allows event filtering with low delay and line-rate performance.

However, SDN-based pub/sub systems are limited by the available resources. The TCAM memory of the switches, containing the forwarding rules, is very cost-intensive and hence the maximum number of rules and their complexity is limited. In order to provide bandwidthefficient content-based routing it is necessary to use a large number of complex forwarding rules. Therefore the limitation of resources causes a drop of the routing quality and less bandwidth-efficient routing.

In this thesis, approaches to increase bandwidth-efficiency in the context of limited resources are proposed. To achieve efficient routing, the precision of in-network filtering must be high to avoid unnecessarily disseminated information, so-called false positives, which cause higher network utilization. This thesis proposes and evaluates two approaches to increase the efficiency of in-network filtering: Selection of more important information to be used for filtering and improvement of the filtering itself. Several algorithms to rate the importance of information are proposed and evaluated. Furthermore, ways to combine the selection of information and the improved filtering are shown. Our results show that the developed approaches can strongly reduce the number of false positives. The combination of best performing approaches can reduce the number of false positives by up to 75% and thereby increase the bandwidth efficiency significantly.

Kurzfassung Content-based routing Systeme wie Publish/Subscribe (pub/sub) sind zu einem wichtigen Modell für verteilte Systeme mit lose gekoppelten Komponenten geworden. Üblicherweise werden Publish/Subscribe-Systeme mittels Overlay-Netzwerken realisiert, in denen die Verteilung und Filterung von Informationen auf Anwendungsebene durchgeführt wird, was eine signifikante Verzögerung verursacht. Das Aufkommen von Software-Defined Networking (SDN), bei dem Switches mit programmierbarem TCAM-Speicher eine dynamische Konfiguration des Netzwerks ermöglichen, hat neue Möglichkeiten für die Realisierung dynamischer Logik im Netzwerk eröffnet. In aktuellen Veröffentlichungen wurden Implementierungen von SDN-basierten pub-/sub Systemen präsentiert. Bei diesen Systemen wird die Filterung von Informationen nicht auf Anwendungsebene sondern direkt im Netzwerk durch Switches durchgeführt.

Jedoch werden SDN-basierte Systeme durch die zur Verfügung stehenden Resourcen eingeschränkt. Der TCAM-Speicher der Switches, welcher die Weiterleitungs-Regeln enthält, ist sehr kostenintensiv und daher ist die maximale Anzahl von Regeln und deren Komplexität eingeschränkt. Um bandbreiteneffizientes content-based Routing zu ermöglichen ist es jedoch nötig viele komplexe Regeln zu verwenden. Daher verursachen die begrenzten Ressourcen einen Abfall der Routingqualität und damit eine geringere bandbreiteneffizient.

In dieser Arbeit werden Ansätze zur Verbesserung der Bandbreiteneffizienz, im Kontext beschränkter Ressourcen, vorgestellt. Um effizientes Routing zu erreichen muss die Präzision des in-network filtering hoch sein um unnötige Verteilung von Informationen, sog. false positives, welche die Netzwerkauslastung erhöhen, zu vermeiden. Diese Arbeit präsentiert und evaluiert zwei grundlegende Ansätze zur Erhöhung der Effizient der Filterung: Auswahl wichtigerer Informationen die für das Filtern verwendet werden sollen und eine Verbesserung der Filterung selbst. Diverse Algorithmen zur Bewertung der Wichtigkeit von Informationen werden vorgestellt und evaluiert. Außerdem werden Wege gezeigt um die Auswahl wichtigerer Informationen und die verbesserte Filterung zu kombinieren. Unsere Ergegnisse zeigen, dass die entwickelten Ansätze die Anzahl der false positives stark verringern können. Die Kombination der besten Ansätze kann die Anzahl der false positives um bis zu 75% verringern und dadurch die Bandbreiteneffizienz deutlich erhöhen.