[論文レビュー] Energy Cost Minimization by Joint Radio and NFV Resource Allocation: E2E QoS Framework.

Abolfazl Zakeri, Narges Gholipoor+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 14, 2019

Software-Defined Networks and 5G参考文献 44被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、多様なQoS要件を満たしながらエネルギー消費およびサーバー費用を最小化するエンドツーエンドの統合的無線およびNFVリソース割り当てフレームワークを提案する。代替探索法と新規ヒューリスティックアルゴリズムを用い、アドミッション制御を統合することで、グリーディ法と比較してネットワークコストを約8%削減する。

ABSTRACT

In this paper, we propose an end to end joint radio and network function virtualization (NFV) resource allocation for next generation networks providing different types of services with different requirements in terms of latency and data rate. We consider both the access and core parts of the network, and formulate a novel optimization problem whose aim is to perform the radio resource allocation jointly with virtual network function (VNF) embedding, scheduling, and resource allocation such that the network cost, defined as the consumed energy and the number of utilized network servers, is minimized. The proposed optimization problem is non-convex, NP-hard, and mathematically intractable, and hence, we adopt the alternative search method (ASM) to decouple the main problem into some sub-problems of lower complexity. Moreover, w propose a novel heuristic algorithm for embedding and scheduling of VNFs by proposing a novel admission control (AC) algorithm. Then, we compare the performance of the proposed algorithm with a greedy-based solution in terms of the acceptance ratio and the number of active servers. Our simulation results show that the proposed heuristic algorithm outperforms the conventional ones by approximately 8%.

研究の動機と目的

• 次世代の異種ネットワークにおけるネットワークエネルギー消費およびサーバー利用コストの最小化という課題に対処すること。
• 無線リソース割り当て、VNF埋め込み、スケジューリング、およびアクセス網およびコア網におけるリソース割り当てを統合的に最適化すること。
• 遅延およびデータレート要件が異なる多様なサービスに対してエンドツーエンドのQoSを確保すること。
• 統合的無線-NFVリソース管理におけるNP困難で非凸な最適化問題に対するスケーラブルな解決策を開発すること。

提案手法

• エネルギー消費とアクティブなサーバー数を同時に最小化する非凸的でNP困難な最適化問題を定式化する。
• 代替探索法（ASM）を用いて主問題を低複雑度の部分問題に分解する。
• 統合的アドミッション制御（AC）機構を備えた新規ヒューリスティックアルゴリズムを設計し、VNFの埋め込みとスケジューリングを実現する。
• ASMを用いた反復的最適化により、無線リソースとNFVリソースの割り当てを分離することで、取り扱いやすさを向上させる。
• シミュレーションによる評価を通じて、提案されたヒューリスティックとグリーディベースのベースラインの間で、受容率およびアクティブサーバー数の観点から比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統合的無線およびNFVリソース割り当ては、多様なQoS要件を満たしながら、総ネットワークコストをどのように最小化できるか？
• RQ2 新規アドミッション制御メカニズムは、VNFスケジューリングおよびリソース利用にどのような影響を及えるか？
• RQ3 提案されたヒューリスティックは、コストおよび受容率の観点で、グリーディベースのアプローチに比べてどの程度優れているか？
• RQ4 代替探索法は、非凸的でNP困難な最適化問題を解くのにどの程度有効であるか？

主な発見

• 提案されたヒューリスティックアルゴリズムは、グリーディベースのソリューションと比較して、コスト削減の観点で約8%優れた性能を示した。
• アドミッション制御メカニズムにより、リソース利用可能性とQoS制約に基づいてVNFリクエストを効果的に管理することで、受容率が向上した。
• 統合的最適化フレームワークにより、必要なサービス品質を維持しつつ、アクティブなサーバー数を効果的に削減できた。
• シミュレーション結果から、ASMに基づく分解手法が、そうでない場合に比べて、実行可能でスケーラブルなソリューションを可能にすることが確認された。