데이터 전송은 분산 저장 시스템의 성능에 영향을 줄 수 있는 주요 메커니즘이다. 기존의 단일 경로 전송 프로토콜은 빅데이터 응용의 여러 요구 사항을 충족하기에는 효율적이지 않다. 본 논문에서는 멀티패스 빅데이터 전송 응용을 위한 SDN-조정 조향(steering) 프레임워크를 제안한다. 우리의 프레임워크에서는 멀티패스 TCP 프로토콜(Multipath TCP, MPTCP)과 SDN을 주로 빅데이터 전송에 사용한다. 이 프레임워크는 OpenFlow 네트워크 및 오버레이 네트워크에 유용하며 비용 효율적이다. MPTCP를 이용한 빅데이터 전송 응용을 위한 실용적인 멀티패스 전송 방식을 제공하기 위해, 본 연구에서는 새로운 OpenFlow-Stats 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 새로운 토폴로지 가지치기(topology-pruning) 기법을 적용하고, 스위치 포트 통계(switch-port statistics)를 기반으로 전송 경로를 선택한다. 본 프레임워크는 Mininet 에뮬레이터와 ONOS 컨트롤러를 사용하여 구현 및 평가하였다. 그 결과, 제안한 라우팅 방식은 서로소(disjoint) 경로를 사용하는 전통적인 라우팅에 비해 빅데이터 전송의 완료 시간을 최대 90%까지 감소시킬 수 있었으며, 또한 선행 연구에 비해 최대 35%까지 감소시킬 수 있었다. 더 나아가, 제안한 라우팅은 낮은 복잡도와 시스템 오버헤드를 제공함으로써 다른 선행 연구보다 더 높은 확장성을 갖는다. 결과는 제안한 라우팅 방식이 선행 연구에 비해 오버헤드를 57% 감소시키는 것으로 나타났다.

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