[論文レビュー] Adaptive Control Plane Load Balancing in vSDN Enabled 5G Network

Deborsi Basu, Uttam Ghosh+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 19, 2020

Software-Defined Networks and 5G参考文献 12被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、仮想化ソフトウェア定義ネットワーク（vSDN）を備えた5Gネットワークにおける、コントローラハイパーバイザー（C-H）ペアデプロイメントモデルを用いた、適応型制御プレーン負荷分散メカニズムを提案する。混合整数線形プログラミング（MILP）モデルとリバースパスフローメカニズム（RPFM）を活用することで、サービス要求の到着時刻に基づいてリソース配分を最適化し、制御プレーンの遅延を最小化し、リアルタイム5Gサービスに向けた進化型・超低遅延（e-ULL）体験を実現する。

ABSTRACT

In this work, we have formulated a controllerhypervisor (C-H) pair deployment approach to provide various network functions (such as differentiation between control and data signals, different translation functions etc.) with low latency. The system model deals with a real network topology and four well defined network latency matrices with an MILP model has been well constructed to optimize latency objectives. Reverse Path-Flow Mechanism (RPFM) has been proposed in order to provide feasible solutions by keeping the network load and link capacity constrained under tolerance limit. We further minimize the H-plane load by distributing the network resources based on the arrival time of SERVICE IN requests from users. Through extensive experiment, the efficacy of the proposed system has been demonstrated in terms of significant latency reduction and an e-ULL (evolved-Ultra Low Latency) experience with efficient handling of all real-time user demands. The proposed approach can be used for similar localization problems like service chain mapping in 5G-NR, baseband unit deployment in 5G C-RAN, firewall deployment in distributed CPS.

研究の動機と目的

• 仮想化SDN（vSDN）アーキテクチャを備えた5Gネットワークにおける高い制御プレーン遅延を解消すること。
• 低遅延デプロイメントを活用して制御プレーンとデータプレーン機能を分離し、ネットワークリソース割り当てを最適化すること。
• サービス要求の到着時刻に基づく動的リソース配分により、Hプレーン負荷を最小化すること。
• 許容限界内でのネットワーク負荷およびリンク容量制約を尊重すること。
• 5G-NRおよび関連する分散型ネットワーク機能におけるリアルタイムユーザー要件を効率的に処理できること。

提案手法

• ユーザーに近い場所に制御機能を局所化し、シグナリング遅延を低減するため、コントローラハイパーバイザー（C-H）ペアデプロイメントモデルを策定すること。
• 実際のネットワークトポロジーと4つの定義済み遅延行列を用いて、遅延最適化を実現するための混合整数線形プログラミング（MILP）モデルを構築すること。
• リンク容量およびネットワーク負荷制約を尊重しながら、実行可能な解を生成するためのリバースパスフローメカニズム（RPFM）を導入すること。
• SERVICE IN要求の到着時刻に基づいて、ネットワークリソースを動的に配分することで、Hプレーン負荷を最小化すること。
• 実世界のネットワークトポロジーを用い、4つの異なる遅延行列を活用して、現実的な条件下での性能をモデル化・評価すること。
• MILPモデルを適用して、ネットワーク全体にわたり制御プレーン負荷をバランスさせ、低遅延サービス提供を実現すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 戦略的なC-Hペアデプロイメントを用いることで、vSDNを備えた5Gネットワークにおける制御プレーン遅延をどのように最小化できるか？
• RQ2 リンク容量およびネットワーク負荷制約を尊重しつつ、制御プレーン負荷を効果的にバランスさせる最適化モデルは何か？
• RQ3 サービス要求の到着時刻に基づく動的リソース割り当ては、Hプレーン負荷および全体の遅延にどのように影響するか？
• RQ4 提案されたRPFMメカニズムは、負荷制約下でも、実行可能で安定したネットワーク運用をどの程度保証できるか？
• RQ5 提案されたシステムは、リアルタイム5Gサービスに進化型・超低遅延（e-ULL）体験を実現できるか？

主な発見

• 最適化されたC-Hペアデプロイメントと動的リソース割り当てにより、提案されたシステムは制御プレーンにおける顕著な遅延低減を達成した。
• RPFMメカニズムは、ネットワーク負荷およびリンク容量を定められた許容範囲内に保ちながら、実行可能な解を効果的に生成した。
• MILPベースの最適化モデルは、サービス要求の到着時刻に基づくリソース配分優先順位を活用することで、Hプレーン負荷を効果的に最小化した。
• 広範な実験により、システムがリアルタイム5Gユーザー要件に向けた進化型・超低遅延（e-ULL）体験をサポートできることを示した。
• 本アプローチは、5G-NRにおけるサービスチェーンマッピングや5G C-RANにおけるベースバンドユニットデプロイメントといった類似の局所化問題に対しても適応可能である。
• 実ネットワークトポロジーから導出された多様な遅延行列に対しても、システムはネットワークの安定性とパフォーマンスを維持した。