[論文レビュー] Application Component Placement in NFV-based Hybrid Cloud/Fog Systems with Mobile Fog Nodes

Carla Mouradian, Somayeh Kianpisheh+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2019

Software-Defined Networks and 5G参考文献 40被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、移動型フォッグノードを備えたNFV対応ハイブリッドクラウド/フォッグシステムを対象として、アプリケーションコンポーネントを仮想ネットワーク関数（VNF）としてモデル化し、マケースパンと実行コストの重み付き和を最小化するための整数線形プログラミング（ILP）定式化を用いた、タブー探索に基づくコンポーネント配置（TSCP）アルゴリズムを提案する。移動性をランダムウォークモデルを用いて扱うことで、ベースライン手法と比較して遅延とコストの両方を顕著に低減する。

ABSTRACT

Fog computing reduces the latency induced by distant clouds by enabling the deployment of some application components at the edge of the network, on fog nodes, while keeping others in the cloud. Application components can be implemented as Virtual Network Functions (VNFs) and their execution sequences can be modeled by a combination of sub-structures like sequence, parallel, selection, and loops. Efficient placement algorithms are required to map the application components onto the infrastructure nodes. Current solutions do not consider the mobility of fog nodes, a phenomenon which may happen in real systems. In this paper, we use the random waypoint mobility model for fog nodes to calculate the expected makespan and application execution cost. We then model the problem as an Integer Linear Programming (ILP) formulation which minimizes an aggregated weighted function of the makespan and cost. We propose a Tabu Search-based Component Placement (TSCP) algorithm to find sub-optimal placements. The results show that the proposed algorithm improves the makespan and the application execution cost.

研究の動機と目的

• ハイブリッドクラウド/フォッグ環境におけるフォッグノードの移動性を考慮しない既存の配置アルゴリズムのギャップを埋めるため。
• ランダムウォーク移動モデルを用いて、移動型フォッグノードの動的挙動をモデル化するため。
• マケースパンと実行コストの重み付き組み合わせを最小化する整数線形プログラミング（ILP）モデルとして、アプリケーションコンポーネント配置問題を定式化するため。
• 移動型フォッグ環境における効率的で部分最適な配置を実現するためのタブー探索に基づくヒューリスティック（TSCP）を設計・評価するため。
• 移動性を考慮した本手法の有効性を、移動性下でのアプリケーション実行遅延とコストの両方の低減を通じて示すため。

提案手法

• 実行依存関係をシーケンス、並列、選択、ループのサブ構造で表現する仮想ネットワーク関数（VNF）としてアプリケーションコンポーネントをモデル化する。
• フォッグノードの移動をシミュレートするためにランダムウォーク移動モデルを用い、時間経過に伴う期待されるマケースパンとコストを計算する。
• マケースパンと実行コストの重み付き和を最小化する整数線形プログラミング（ILP）モデルとして配置問題を定式化する。
• 解空間を効率的に探索し、部分最適な配置を特定するためのタブー探索に基づくコンポーネント配置（TSCP）アルゴリズムを設計する。
• 探索が低遅延・低コストの構成に向かうよう、移動性対応のコストおよび遅延推定をTSCPアルゴリズムの評価関数に統合する。
• 移動型フォッグノードを有するシミュレーテッドハイブリッドクラウド/フォッグ環境において、TSCPアルゴリズムをベースライン配置戦略と比較して評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フォッグノードの移動性は、ハイブリッドクラウド/フォッグシステムにおける分散アプリケーションのエンドツーエンドマケースパンと実行コストにどのように影響するか？
• RQ2 ILPに基づく定式化は、移動型フォッグ環境におけるマケースパンとコストのトレードオフをどの程度効果的にモデル化できるか？
• RQ3 タブー探索のようなメタヒューリスティックは、移動性下での動的コンポーネント配置に対してスケーラブルかつ効果的な解決策を提供できるか？
• RQ4 本手法のTSCPアルゴリズムは、遅延とコスト低減の観点から、ベースライン配置戦略と比較してどの程度優れているか？
• RQ5 移動パターンは、コンポーネント配置意思決定の安定性とパフォーマンスにどのような影響を及ぼすか？

主な発見

• 提案されたTSCPアルゴリズムは、移動型フォッグ環境において、ベースライン配置戦略と比較して顕著なマケースパンの低減を達成する。
• TSCPアルゴリズムは、移動型および静的インフラストラクチャノードにおけるリソース利用最適化により、アプリケーション実行コストを低減する。
• ILP定式化は、遅延とコストのトレードオフを効果的に捉えており、バランスの取れた最適化目的関数を可能にする。
• 移動性対応の配置により、ランダムウォークモデル下のシミュレーションで確認されたように、より安定的かつ効率的なアプリケーション実行が実現する。
• TSCPアルゴリズムは、移動するフォッグノードを有する動的ネットワークトポロジーにおいてもスケーラビリティを示し、高品質な解へ収束する。
• 結果から、配置意思決定における移動性の考慮が、遅延およびコスト効率の両面で測定可能な改善をもたらすことが明らかになった。