[論文レビュー] Dynamic Placement of VNF Chains for Proactive Caching in Mobile Edge Networks

Zheng Gao, Anthony Tsiopoulos+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 27, 2018

Caching and Content Delivery参考文献 6被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、ユーザー移動を考慮したモバイルエッジネットワークにおけるVNF配置とキャッシュ位置の共同最適化により、遅延を低減し、パフォーマンスを向上させるプロアクティブキャッシュチェイン（PCC）方式を提案する。整数線形プログラミング（ILP）フレームワークとスケールフリーなヒューリスティックを用いることで、予測されたユーザー移動に基づく動的VNFチェイン移動により、非移動対応方式に比べ最大26%の性能向上を達成する。

ABSTRACT

Notwithstanding the significant research effort Network Function Virtualization (NFV) architectures received over the last few years little attention has been placed on optimizing proactive caching when considering it as a service chain. Since caching of popular content is envisioned to be one of the key technologies in emerging 5G networks to increase network efficiency and overall end user perceived quality of service we explicitly consider in this paper the interplay and subsequent optimization of caching based VNF service chains. To this end, we detail a novel mathematical programming framework tailored to VNF caching chains and detail also a scale-free heuristic to provide competitive solutions for large network instances since the problem itself can be seen as a variant of the classical NP-hard Uncapacitated Facility Location (UFL) problem. A wide set of numerical investigations are presented for characterizing the attainable system performance of the proposed schemes.

研究の動機と目的

• ユーザー移動下におけるモバイルエッジネットワークにおけるVNFおよびキャッシュ配置の最適でない問題に対処すること。
• VNFサービスポイントにプロアクティブキャッシュを統合し、ネットワーク効率とエンドユーザーQoEを向上させること。
• ユーザー移動パターンを考慮したVNFチェイン化とキャッシュ位置意思決定の共同最適化を実現すること。
• NP困難な問題である大規模ネットワークインスタンスにおけるスケーラブルなヒューリスティックを開発すること。
• 現実的なネットワークシナリオにおける移動対応VNFおよびキャッシュ配置のパフォーマンス向上を評価すること。

提案手法

• 総コスト（ルーティングコストおよび配置コストを含む）を最小化する目的関数として、VNFキャッシュチェイン配置問題を整数線形プログラミング（ILP）モデルに定式化する。
• アクセスポイント間の遷移確率を用いたマルコフ連鎖を用いてユーザー移動をモデル化し、将来のサービング位置を予測可能にする。
• 非容量制限施設配置問題（UFL）にインspiredされたスケールフリーなヒューリスティックアルゴリズムを導入し、大規模ネットワークにおけるリアルタイム展開を可能にする。
• リンクコストを計算するために最短パスルーティングメトリック（例：OSPF/EIGRPに類似）を用い、多様性を確保するため1〜100に正規化する。
• 現実的なシミュレーションを実現するため、VNFリソース要件（メモリ10–50 MB、CPUコア0.125–0.25）とノード容量（メモリ8–16 GB、32 vCPU）を設定する。
• 100回のモンテカルロシミュレーションを実施し、ネットワークサイズ、リクエスト数、移動レベルを変化させてパフォーマンスを評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 移動対応VNFおよびキャッシュ配置は、モバイルエッジネットワークにおけるエンドツーエンドサービス遅延とネットワークコストにどのように影響するか？
• RQ2 静的または最短パスベースの配置と比較して、VNFチェイン化とプロアクティブキャッシュを共同最適化することで得られるパフォーマンス向上はどの程度か？
• RQ3 ネットワークサイズおよびサービスリクエスト数の増加に伴い、本方式のスケーラビリティはどのように変化するか？
• RQ4 ユーザー移動パターンは、動的VNFおよびキャッシュ配置の有効性にどのように影響を与えるか？
• RQ5 ヒューリスティック解法は、最適なILP解法と比較して、パフォーマンスおよびスケーラビリティの面でどの程度優れているか？

主な発見

• 本稿で提案するPCC方式は、ネットワークサイズにかかわらず、最短パスベースの割り当て（SPBA）方式に比べ10%のパフォーマンス向上を達成する。
• リクエスト負荷が増加するにつれて、パフォーマンス向上は22–23%にまで上昇し、混雑したモバイルネットワークでの利点が顕著になる。
• ユーザー移動が顕著な状況では、パフォーマンス向上が26%を超えることが確認され、公共交通機関などのモバイルシナリオにおいて非常に有効であることが示された。
• 20〜200ノードのシミュレーションにおいて、異なるネットワークサイズに対して一貫した向上効果が観察され、本方式のロバスト性が裏付けられた。
• スケールフリーなヒューリスティックにより、大規模ネットワークにおける効率的なリアルタイム展開が可能となり、5Gエッジ環境における実用的ソリューションとしての実現性が示された。
• 移動を無視した場合、VNFおよびキャッシュ配置が非最適となり、ルーティングコストと遅延が増加することが結果から確認された。