[論文レビュー] Cost minimization of network services with buffer and end-to-end deadline constraints

Victor Millnert, Enrico Bini+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 15, 2016

Cloud Computing and Resource Management被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、クラウド環境におけるエンドツーエンドのデッドラインおよびバッファ制約のもとで、仮想ネットワーク機能（VNF）サービスチェインのコスト最小化フレームワークを提案する。動的リソーススケーリングを最適化問題としてモデル化し、解析的キューイングおよびスケジューリングモデルを用いて、遅延の上限を保証する制御戦略を導出する。主な結果として、一定入力フロー下で安定した性能を示し、適応的オンタイム延長により擾乱を処理する。

ABSTRACT

Cloud computing technology provides the means to share physical resources among multiple users and data center tenants by exposing them as virtual resources. There is a strong industrial drive to use similar technology and concepts to provide timing sensitive services. One such is virtual networking services, so called services chains, which consist of several interconnected virtual network functions. This allows for the capacity to be scaled up and down by adding or removing virtual resources. In this work, we develop a model of a service chain and pose the dynamic allocation of resources as an optimization problem. We design and present a set of strategies to allot virtual network nodes in an optimal fashion subject to latency and buffer constraints.

研究の動機と目的

• エンドツーエンドのデッドラインを厳密に満たす一方で、クラウドベースの仮想ネットワーク機能（VNF）サービスチェインにおける運用コストを最小化する課題に対処する。
• 変動するワークロードおよびバッファ制約のもとで、VNF間における仮想マシンの動的割り当てを最適化問題としてモデル化する。
• キューイング行動と処理時間のダイナミクスを分析することで、エンドツーエンド遅延の上限を満たす制御戦略を開発する。
• モデル誤差やワークロードの急増などの一時的擾乱を扱うために、サービス保証を維持するためのオンタイム延長を実施する。
• 時間変動するリクエストパターンと不確実なサービスレートの下での将来の適応的スキームの基盤を構築する。

提案手法

• 相互に接続されたVNFで構成されるサービスチェインの数学的モデルを定式化し、各VNFに設定可能な仮想マシン数を含む。
• 入力ストリームを、パケットごにエンドツーエンドのデッドライン制約を伴う一定レートのリクエストフローとしてモデル化する。
• 各VNFがFIFO順序でリクエストを処理し、プリエンプティブでない実行を実施するサービスモデルを導入し、計算時間よりもキューイング遅延に重点を置く。
• 計算およびストレージの割り当てを考慮するコストモデルを導出し、アクティブなマシン数の最小化を目的関数とする。
• 決定論的キューイング理論およびネットワークカルキュラスを用いて遅延の上限を分析し、特にバッファオーバーフローと擾乱処理に注目する。
• 予期しないワークロードの急増に対処するための適応的オンタイム延長戦略（式39）を提案する。この戦略は、擾乱の大きさと利用可能なアイドル時間に基づき、アクティブ期間を延長する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 仮想ネットワーク機能は、エンドツーエンド遅延制約を満たす一方で、どのように動的にスケーリングすればコストを最小化できるか？
• RQ2 一定入力フローを伴うサービスチェインにおいて、キューイング遅延と計算時間の両者がエンドツーエンド遅延に与える影響は何か？
• RQ3 予期しない擾乱（例：モデル誤差やワークロードの急増）が発生した場合、リソース割り当てはどのように調整すべきか？
• RQ4 バッファ制約のもとで、アクティブな仮想マシン数を最小化しつつ、安定した運用を実現する制御戦略は何か？
• RQ5 擾乱により必要な処理時間が通常のオン期間を超えた場合、どのようにしてサービス保証を維持できるか？

主な発見

• 提案された制御戦略は、擾乱の大きさと利用可能なアイドル時間に基づき、VNFのオンタイムを動的に延長することでエンドツーエンドのデッドライン準拠を確保する。
• モデルは、キューイング遅延がエンドツーエンド遅延を決定づける上で計算遅延を上回ることを示しており、バッファおよびスケジューリング管理に焦点を当てる正当性を裏付けている。
• モデル誤差やワークロードの急増などの擾乱は、式（39）を用いたオン期間の延長により処理可能であり、余分な作業を処理するための完全および部分的なオフ期間を考慮する。
• 擾乱処理に伴うコスト増加は一定であり、意思決定変数とは独立しているため、最適化解に影響を与えない。
• 時間変動するワークロード下でも安定した基盤を提供するためのフレームワークであり、将来のフィードバック制御によるサービスレート適応への拡張が可能である。
• シミュレーション結果（本文では数量化されていない）は、モデルが遅延の上限を維持し、正確なオンタイム延長により過剰なリソース割り当てを回避することを確認している。