성능 격리는 클라우드에서 네트워크 가상화가 반드시 제공해야 하는 핵심 특성이다. 본 연구는 가상화된 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)에서 제어 평면의 성능 격리를 다루며, 이를 제어 채널 격리(control channel isolation)라고 한다. 먼저, 기존 네트워크 하이퍼바이저에서는 가상 스위치의 수가 증가함에 따라 종단 간 제어 지연이 최대 15배까지 증가하므로, 제어 채널 격리가 심각하게 깨져 있음을 보고한다. 이는 데이터센터에서 라우팅과 같은 핵심 네트워크 동작을 위태롭게 한다. 이 문제를 해결하기 위해 시간열 데이터로서 과거 제어 트래픽으로부터 학습하는 기계 학습 접근법을 채택한다. 우리는 각 가상 스위치에 대한 제어 트래픽을 예측하기 위해 LSTM 오토인코더를 설계하는 새로운 네트워크 하이퍼바이저 Meteor를 제안한다. 평가 결과에 따르면 Meteor는 제어 메시지당 처리 지연을 최대 12.7배까지 개선한다. 또한 Meteor는 종단 간 제어 지연을 최대 73.7%까지 감소시켜, 비가상화 SDN과 비교 가능한 수준을 제공한다.

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