[論文レビュー] Placement and Scheduling of Functions in Network Function Virtualization

Rashid Mijumbi|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2015

Software-Defined Networks and 5G参考文献 34被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、コストと遅延を最小化するため、バイナリ整数線形計画法（BILP）を用いて、仮想化されたラジオアクセスネットワーク（RAN）における仮想化ベースバンド機能の共同配置およびスケジューリングを形式的にモデル化するVRAN-PAPというモデルを提案する。さらに、スケーラビリティを高めるためにグリーディ近似を導入し、さまざまなネットワーク規模と予算におけるシミュレーションを通じて、解の品質と計算時間の強力なトレードオフを示している。

ABSTRACT

The virtualization of Radio Access Networks (RANs) has been proposed as one of the important use cases of Network Function Virtualization (NFV). In VRAN!s (VRAN!s), some functions from a Base Station (BS), such as those which make up the Base Band Unit (BBU), may be implemented in a shared infrastructure located at either a data center or distributed in network nodes. For the latter option, one challenge is in deciding which subset of the available network nodes can be used to host the physical BBU servers (the placement problem), and then to which of the available physical BBUs each Remote Radio Head (RRH) should be assigned (the assignment problem). These two problems constitute what we refer to as the VRANPAP! (VRAN-PAP!). In this paper, we start by formally defining the VRAN-PAP! before formulating it as a Binary Integer Linear Program (BILP) whose objective is to minimize the server and front haul link setup costs as well as the latency between each RRH and its assigned BBU. Since the BILP could become computationally intractable, we also propose a greedy approximation for larger instances of the VRAN-PAP!. We perform simulations to compare both algorithms in terms of solution quality as well as computation time under varying network sizes and setup budgets.

研究の動機と目的

• ネットワーク関数仮想化（NFV）における、特に仮想化ラジオアクセスネットワーク（VRAN）における仮想化ネットワーク関数（VNF）の効率的かつ適切なマッピングおよびスケジューリングの課題に対処すること。
• ベースバンドユニット（BBU）およびリモートラジオヘッド（RRH）の共同配置および割り当て問題として、VRAN-PAP問題を形式的に定義すること。
• サーバおよびフロントハーフリンクの設置コストとエンドツーエンド遅延を最小化するバイナリ整数線形計画法（BILP）を提案すること。
• BILPが計算的に非現実的になる大規模なVRAN展開において、スケーラブルなグリーディ近似アルゴリズムを開発すること。
• さまざまなネットワーク規模と予算制約における、解の品質、計算時間、リソース利用率のトレードオフを評価すること。

提案手法

• サーバおよびフロントハーフリンクコストとエンドツーエンド遅延を最小化する目的を有する、バイナリ整数線形計画法（BILP）としてVRAN-PAP問題を形式化する。
• 利用可能なバッファ容量および処理時間などの基準に基づいてVNFを割り当てるグリーディ近似アルゴリズムを導入し、マッピングとスケジューリングを一度のステップで実行する。
• 局所最適解を避けるために、近傍解を探索するタブー探索（TS）メタヒューリスティックを用い、初期のランダム解を繰り返し改善する。
• MILP定式化の最適解を近似するためのハード変数固定（HVF）ヒューリスティックを提案し、計算効率を向上させる。
• シミュレーションを用いた評価を通じて、BILP、グリーディ、TSアルゴリズムの性能をネットワーク規模、予算、パフォーマンス指標ごとに比較する。
• 性能比較の信頼性を検証するため、統計的信頼区間分析を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 仮想化ラジオアクセスネットワーク（VRAN）における仮想化ベースバンド機能の共同配置およびスケジューリングを、コストと遅延を最小化する形で形式的にモデル化する方法は何か？
• RQ2 大規模なVRAN展開において、正確な（BILP）とヒューリスティック（グリーディ、タブー探索）手法を用いた場合の、解の品質と計算時間のトレードオフはいかなるものか？
• RQ3 さまざまなネットワーク規模と設置予算が、異なる配置およびスケジューリングアルゴリズムのパフォーマンスに与える影響は何か？
• RQ4 提案されたハード変数固定（HVF）ヒューリスティックは、MILP定式化の最適解をどの程度正確に近似できるか？
• RQ5 動的かつオンラインのサービス要求シナリオ下で、提案されたアルゴリズムは受容率、コスト、収益、計算時間の観点からどのように比較できるか？

主な発見

• BILP定式化はVRAN-PAP問題の最適なベースラインを提供し、総コストとエンドツーエンド遅延を効果的に最小化するが、大規模ネットワークでは計算的に非現実的になる。
• グリーディ近似アルゴリズムは著しく短い計算時間でほぼ最適な解の品質を達成し、大規模かつ動的なVRAN展開に適している。
• タブー探索に基づくヒューリスティックは、特に複雑なトポロジではグリーディ手法を上回る解の品質を実現するが、計算オーバーヘッドが高くなる。
• 統計的分析により、すべての評価指標で狭い誤差範囲が確認され、性能比較の信頼性が裏付けられた。
• ハード変数固定（HVF）ヒューリスティックはBILP解の強力な近似を提供し、最適性の損失を最小限に抑えつつ、高速な収束を可能にする。
• シミュレーション結果から、使用するアルゴリズムがコストと遅延に顕著な影響を与えることが示された。BILPは最適ではあるが、リアルタイム利用には不適切であり、グリーディ手法は実運用システムにおいて実用的な妥協点を提供する。