[論文レビュー] CloudSimNFV: Modeling and Simulation of Energy-Efficient NFV in Cloud Data Centers

Wutong Yang, Minxian Xu+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 19, 2015

Software-Defined Networks and 5G参考文献 12被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、クラウドデータセンターにおけるエネルギー効率の良いネットワーク機能仮想化（NFV）をモデル化および評価するためのツールキットであるCloudSimNFVを提案する。CloudSimにエネルギー消費モデルと多次元負荷トレースを拡張し、VMおよびNFVアプリケーションのスケジューリングのシミュレーションを可能にした。主な貢献は、実際のワークロード下で、独自の確率的NFVスケジューリングアルゴリズムがDRSおよびEcoCloudに比べて最大30％のエネルギー消費削減を達成できることを示したことである。

ABSTRACT

Network Function Virtualization (NFV) takes advantage of hardware virtualization to undertake software processing for various functions, and complements the drawbacks of traditional network technology. To speed up NFV related research, we need a user friendly and easy to use research tool, which could support data center simulation, scheduling algorithms implementation and extension, and provide energy consumption simulation. As a cloud simulation toolkit, CloudSim has strong extendibility that could be extended to simulate NFV environment. This paper introduces a NFV cloud framework based on CloudSim and an energy consumption model based on multi-dimensional extension, implementing a toolkit named ClousimNFV to simulate the NFV scenario, proposing several scheduling algorithm based on for NFV applications. The toolkit validation and algorithm performance comparison are also given.

研究の動機と目的

• クラウドデータセンターにおけるNFV研究のための使いやすく拡張可能なシミュレーションツールの不足に対処すること。
• 制御可能で繰り返し可能な環境で、NFVワークロード、リソーススケジューリング、エネルギー消費モデルのシミュレーションを可能にすること。
• エネルギー効率および移行オーバーヘッドの観点から、異なるスケジューリングアルゴリズムの性能を評価・比較すること。
• 日周変動を示す実際の通信事業者ワークロードトレースを用いて、ツールキットの妥当性を検証すること。
• 将来的な拡張のためのフレームワークを提供すること、例えばカスタム制約や追加のスケジューリングポリシーの統合を想定する。

提案手法

• CloudSimクラウドシミュレーションフレームワークを拡張し、NFV固有のコンponents（NFVレット（仮想化ネットワーク機能）、VM、物理マシン（PM））をサポートする。
• PMにおけるCPU、メモリ、帯域幅の利用状況を考慮した多次元エネルギー消費モデルを実装する。
• 実際の通信事業者データに基づいて、ピーク時（午前8時～12時）とオフピーク時（午前0時～2時）を示す現実的なワークロードトレースを生成する。
• 3つのスケジューリングアルゴリズムを設計・実装する：DRS（動的しきい値ベース）、EcoCloud（確率的利用度ベース）、NFV（ベータ分布ベースの確率的割り当て）。
• VM移行を誘導するための確率的関数 F = -f(x;α,β)/3 + 1 を使用する。ここで f(x;α,β) はベータ分布であり、エネルギー効率を最適化するために α と β が設定される。
• ホスト数（100～200）とVM数（100～150）を変化させたシミュレーションシナリオを設定し、さまざまな負荷下でのスケーラビリティと性能をテストする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 CloudSimから拡張されたシミュレーションツールキットは、NFV固有のワークロードとエネルギー意識の高いスケジューリングをサポートするにはどのように拡張可能か？
• RQ2 異なるスケジューリングアルゴリズムがNFV環境におけるエネルギー消費とVM移行頻度に与える影響は何か？
• RQ3 時間変動する現実的なワークロード下で、提案されたNFVスケジューリングアルゴリズムはDRSおよびEcoCloudに比べてエネルギー効率でどの程度優れているか？
• RQ4 CloudSimNFVのようなシミュレーションツールは、NFV研究における高コストな実環境テストの必要性をどの程度低減できるか？
• RQ5 多次元エネルギーモデルと実世界の負荷トレースの統合は、NFVシミュレーションの忠実性と実用性を向上させることができるか？

主な発見

• NFVスケジューリングアルゴリズムは、すべてのテストケースで最小のエネルギー消費を達成し、DRSに比べて最大30％、EcoCloudに比べて25％のエネルギー使用削減を実現した。
• ケース1（100ホスト、100VM）では、NFVアルゴリズムのエネルギー消費は34.77kWhであったのに対し、DRSは50.72kWh、EcoCloudは45.24kWhであった。
• ケース1では、NFVアルゴリズムが176回のVM移行を引き起こしたが、DRS（216回）およびEcoCloud（427回）よりも少ないことから、より低いオーバーヘッドで良好な負荷分散が実現された。
• ケース2（100ホスト、150VM）では、NFVアルゴリズムがエネルギー消費を52.59kWhにまで削減し、DRS（74.05kWh）およびEcoCloud（66.14kWh）を上回る性能を示した。
• NFVアルゴリズムは、ホスト数やVM数の変化に対しても安定したパフォーマンスを維持し、さまざまな構成下でも耐障害性とスケーラビリティを示した。
• 実際の通信事業者トレースを用いたツールキットの検証により、NFVシナリオにおける動的で日周変動のあるワークロードパターンのモデル化の正確性が確認された。