[論文レビュー] Service Function Chaining Simplified

Milad Ghaznavi, Nashid Shahriar+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 5, 2016

Software-Defined Networks and 5G参考文献 38被引用数 64

ひとこと要約

この論文は、複数のVNFインスタンスをホストに分散配置することで、カスタムスループットを達成しながらリソース使用量を最小化する、混合整数プログラミング（MIP）モデルと、Kariz と呼ばれるヒューリスティクスを提案する。Kariz は調整パラメータを介して速度と正確性のバランスを図り、シミュレーションでは最適MIP解と比較して79–100%の受入率および125%未満の運用コストを達成する。

ABSTRACT

Middleboxes have become a vital part of modern networks by providing service functions such as content filtering, load balancing and optimization of network traffic. An ordered sequence of middleboxes composing a logical service is called service chain. Service Function Chaining (SFC) enables us to define these service chains. Recent optimization models of SFCs assume that the functionality of a middlebox is provided by a single software appliance, commonly known as Virtual Network Function (VNF). This assumption limits SFCs to the throughput of an individual VNF and resources of a physical machine hosting the VNF instance. Moreover, typical service providers offer VNFs with heterogeneous throughput and resource configurations. Thus, deploying a service chain with custom throughput can become a tedious process of stitching heterogeneous VNF instances. In this paper, we describe how we can overcome these limitations without worrying about underlying VNF configurations and resource constraints. This prospect is achieved by distributed deploying multiple VNF instances providing the functionality of a middlebox and modeling the optimal deployment of a service chain as a mixed integer programming problem. The proposed model optimizes host and bandwidth resources allocation, and determines the optimal placement of VNF instances, while balancing workload and routing traffic among these VNF instances. We show that this problem is NP-Hard and propose a heuristic solution called Kariz. Kariz utilizes a tuning parameter to control the trade-off between speed and accuracy of the solution. Finally, our solution is evaluated using simulations in data-center networks.

研究の動機と目的

• サービス機能チェーニング（SFC）における単一VNFおよび単一物理マシンのスループット制限を克服すること。
• 性能とリソース要件が異なる異種VNFを含むカスタムスループットを達成するチェーンの展開における複雑さに対処すること。
• 分散SFC展開において、VNFインスタンス配置、ワークロード分配、帯域幅割り当てを統合最適化すること。
• VNFの異種性を抽象化し、効率的でリソースに配慮したSFC展開を可能にするスケーラブルなソリューションを開発すること。

提案手法

• VNFインスタンスの最適配置とリソース割り当てを求めるために、SFC展開を混合整数プログラミング（MIP）問題として定式化する。
• ホストおよび帯域幅リソースの割り当て、VNFインスタンス配置、複数のVNFインスタンスにわたるトラフィック負荷のバランスを統合最適化するモデルを構築する。
• 解の速度と正確性のトレードオフを制御できる調整パラメータを備えた局所探索ヒューリスティクス「Kariz」を導入する。
• 同じサービス機能の複数VNFインスタンスにわたるワークロードをバランスさせるために、トラフィック分割と負荷分散メカニズムを活用する。
• 複数のVNFインスタンスが共同で単一のミドルボックスの機能を提供する分散展開モデルを採用する。
• MIPおよびKarizを、チェーン長やスループット要件が異なるデータセンターネットワークでシミュレーション評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一VNFや単一物理ホストの制限を超えて、カスタムスループットを達成するためのSFC最適化はどのように実現できるか？
• RQ2 VNFの異種性がリソース効率の良いSFC展開に与える影響は何か。また、最適化モデルでその影響をどのように抽象化できるか？
• RQ3 ヒューリスティクス解は、大規模SFC展開において、受入率と運用コストの両面で最適MIPモデルと同等の性能を達成できるか？
• RQ4 解の速度と正確性のトレードオフは、SFC展開のスケーラビリティと実用性にどのように影響を与えるか？

主な発見

• Kariz は、さまざまなチェーン長およびスループット要件において、最適MIP解と比較して79–100%の受入率を達成する。
• 帯域幅利用効率に関して、Len-1では97–101%、Len-2では88–106%、Len-3では78–111%、Len-4では101–131%を達成する。
• CPU利用率は、Len-1では95–100%、Len-4では100–103%であり、MIP性能に非常に近い。
• VNFインスタンス利用率は、MIPと比較して100–111%の範囲に収まり、リソースのほぼ最適利用を示している。
• Len-4チェーンでは、運用コストがMIPの最大140%に達するが、リソースが不足する場合にチェーンを拒否することで、一部のケースではMIPより1%低いコストを実現する。
• すべての構成において、総運用コストがすべてのテスト環境でMIPの125%未満に抑えられ、競争力のある性能を維持している。