[論文レビュー] Dynamic Cloud Network Control under Reconfiguration Delay and Cost

Chang‐Heng Wang, Jaime Llorca+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 19, 2018

Software-Defined Networks and 5G参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、再構成遅延および再構成コストが非無視可能なマルチホップクラウドネットワークにおいて、スループット最適化およびほぼ最小コストを達成するため、動的で分散型の、キュー長に基づく再構成頻度を調整するアルゴリズムである適応的ダイナミッククラウドネットワーク制御（ADCNC）ポリシーを提案する。主な貢献は、再構成オーバーヘッドが存在する場合でも、到着統計やオーバーヘッド値の事前知識がなくても最適性能を保証する[O(1/V), O(V)]コスト-遅延トレードオフを達成することである。

ABSTRACT

Network virtualization and programmability allow operators to deploy a wide range of services over a common physical infrastructure and elastically allocate cloud and network resources according to changing requirements. While the elastic reconfiguration of virtual resources enables dynamically scaling capacity in order to support service demands with minimal operational cost, reconfiguration operations make resources unavailable during a given time period and may incur additional cost. In this paper, we address the dynamic cloud network control problem under non-negligible reconfiguration delay and cost. We show that while the capacity region remains unchanged regardless of the reconfiguration delay/cost values, a reconfiguration-agnostic policy may fail to guarantee throughput-optimality and minimum cost under nonzero reconfiguration delay/cost. We then present an adaptive dynamic cloud network control policy that allows network nodes to make local flow scheduling and resource allocation decisions while controlling the frequency of reconfiguration in order to support any input rate in the capacity region and achieve arbitrarily close to minimum cost for any finite reconfiguration delay/cost values.

研究の動機と目的

• 現行のポリシーが無視している、現実的な再構成遅延およびコストを伴う動的クラウドネットワーク制御のギャップを埋める。
• 再構成に無関心なポリシーが、再構成遅延／コストが非ゼロの場合にスループット最適性およびコスト最適性を失うことを示す。
• 任意の有限の再構成遅延およびコストに対して、スループット最適性およびほぼ最小コストを保証する分散型で適応的な制御ポリシーを設計する。
• 既存の再構成対応スケジューリングおよびコスト最小化ポリシーを統一的な枠組みに一般化し、遅延とコストのトレードオフを両方取り扱えるようにする。
• グローバル統計や正確な再構成オーバーヘッドの知識に依存しない実用的な動的クラウドネットワークの展開を可能にする。

提案手法

• ADCNCポリシーは、グローバルなシステム知識を避けるために、局所的なキュー長情報に基づいて再構成をトリガーする。
• 2段階の再構成基準を実装する：第一に、重み付きキュー差分に基づく主要なしきい値；第二に、該当する場合には低コストの操作を確認する二次的チェック。
• 再構成遅延を最悪ケース遅延モデルとして扱うことで、任意の有限遅延に対して安定性を保証し、スループット最適性を確保する。
• 制御パrameter Vを調整することで、[O(1/V), O(V)]コスト-遅延トレードオフを達成し、コストと遅延の性能をバランスさせる。
• 再構成オーバーヘッドが不均一な場合、ヒューリスティックな変種（ADCNC-2stage）がリソースとコンmodityの再構成意思決定を分離することで、コスト-遅延性能を向上させる。
• アルゴリズムは分散型である：各ノードは自身のキュー状態と局所的計算に基づいてローカル意思決定を行うだけであり、調整は不要である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 再構成に無関心な動的制御ポリシーは、再構成遅延およびコストが非ゼロである場合でも、スループット最適性およびコスト最適性を維持できるか？
• RQ2 再構成遅延およびコストが導入された場合、キャパシティ領域および最小時間平均コストは変化しないか？
• RQ3 到着統計や再構成オーバーヘッドの事前知識がなくても、分散型ポリシーがスループット最適性およびほぼ最小コストを達成できるか？
• RQ4 不均一な再構成コストおよび遅延をどのように活用して、クラウドネットワーク制御におけるコスト-遅延性能を向上させられるか？
• RQ5 再構成対応スケジューリングとコスト最小化フローサービスを両方カバーする統一的な制御ポリシーを設計することは可能か？

主な発見

• 非無視可能な再構成遅延およびコストが存在する場合でも、キャパシティ領域および達成可能な最小時間平均コストは変化しない。
• ゼロ遅延／コストの状態で最適なポリシーである再構成に無関心なポリシーは、再構成オーバーヘッドが存在する場合、スループット最適性およびコスト最適性を保証できない。
• 提案されたADCNCポリシーは、任意の有限の再構成遅延およびコストに対してスループット最適性および[O(1/V), O(V)]コスト-遅延トレードオフを達成する。
• 数値結果から、ADCNCはさまざまな再構成遅延において安定した性能を維持し、コストはほぼ最適に近いことが示された。
• コンmodity再構成のオーバーヘッドがリソース再構成よりも低い場合、特にコンmodity再構成遅延が短くなると、ADCNC-2stageの変種がコスト-遅延性能を向上させる。
• ポリシーは到着統計や正確な再構成オーバーヘッド値の知識を必要とせず、局所的なキュー長フィードバックのみに依存する。