[논문 리뷰] Data Modelling for the Evaluation of Virtualized Network Functions Resource Allocation Algorithms

Windhya Rankothge, Franck Le외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 01.

Software-Defined Networks and 5G참고 문헌 11인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 가상화된 네트워크 기능(VNF) 자원 할당 알고리즘의 현실적인 평가를 가능하게 하기 위해 합성 데이터 생성 프레임워크를 제안한다. 기업 네트워크와 웹 트래픽의 실측 데이터를 바탕으로, NF 체인, 동적 트래픽 부하, 스케일링 요구사항, 세 가지 클라우드 네트워크 토폴로지(k-fat tree, VL2, BCube)를 모델링하여, NFV 환경에서 재현 가능한 시뮬레이션 연구를 위한 공개 가능한 데이터셋과 프로그램을 제공한다.

ABSTRACT

To conduct a more realistic evaluation on Virtualized Network Functions resource allocation algorithms, researches needed data on: (1) potential NFs chains (policies), (2) traffic flows passing through these NFs chains, (3) how the dynamic traffic changes affect the NFs (scale out/in) and (4) different data center architectures for the NFC. However, there are no publicly available real data sets on NF chains and traffic that pass through NF chains. Therefore we have used data from previous empirical analyses and made some assumptions to derive the required data to evaluate resource allocation algorithms for VNFs. We developed four programs to model the gathered data and generate the required data. All gathered data and data modelling programs are publicly available at github repository.

연구 동기 및 목표

• VNF 자원 할당 평가를 위한 공개 가능한 실세계 데이터셋 부족 문제를 해결하기 위해.
• 실제 기업 배포의 실측 데이터를 바탕으로 현실적인 기업 네트워크 기능(NF) 체인을 모델링하기 위해.
• 시간에 따라 변화하는 트래픽 패턴과 스케일링 행동을 시뮬레이션하여 점진적 변화와 급격한 사건을 반영하기 위해.
• 기반 인프라 인식 평가를 위해 다양한 클라우드 네트워크 토폴로지(k-fat tree, VL2, BCube)를 생성하기 위해.
• 재현 가능한, 현실적인 VNF 자원 할당 알고리즘 시뮬레이션을 가능하게 하기 위해 공개 가능한 데이터와 코드를 제공하기 위해.

제안 방법

• 기업 네트워크 연구를 바탕으로, 지수 2, 최소값 2, 최대값 7인 잘린 멱법칙 분포를 사용하여 NF 체인을 생성한다.
• 각 기업의 정책 수준에서 실측 웹 트래픽(인터넷 서비스 프로바이더 데이터)을 균등하게 할당하여 초기 트래픽 분포를 모델링한다.
• 24시간 동안의 트래픽 스케일링을 시뮬레이션하기 위해, 각 2시간 간격 내에서 균일한 변화를 가정하고, 한계 용량 L 기반으로 필요한 NF 인스턴스 추가/제거를 결정한다.
• 장애가 발생한 NF를 식별하기 위해, 영향을 받는 정책당 하나씩 무작위로 선택하며, 단일 NF 스케일링이 충분하고 효율적이라고 가정한다.
• 두 개의 인스턴스가 필요한 경우, 40분 및 80분 간격으로 인스턴스 스케일링 이벤트를 스케줄링하여 점진적인 적응을 보장한다.
• 표준 아키텍처 사양을 사용하여 k-fat tree, VL2, BCube 세 가지 클라우드 네트워크 토폴로지를 생성하고, 서버를 ToR 스위치에 균등하게 분배한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제한된 실측 기업 네트워크 데이터에서 어떻게 합성적이고 현실적인 VNF 체인 데이터를 생성할 수 있는가?
• RQ2 실세계 패턴과 급격한 사건을 반영하는 시간에 따라 변화하는 동적 트래픽 부하를 효과적으로 모델링할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ3 점진적 변화와 급격한 트래픽 변화를 반영하기 위해 VNF의 스케일링 요구사항을 정확히 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ4 VNF 자원 할당 성능에 영향을 미치는 클라우드 네트워크 토폴로지의 핵심 특성은 무엇인가?
• RQ5 VNF 자원 할당 평가를 위한 확장 가능하고 재현 가능하며 공개 가능한 데이터셋을 어떻게 생성할 수 있는가?

주요 결과

• 프레임워크는 실제 실측 데이터를 바탕으로 VNF 체인, 트래픽 부하, 스케일링 이벤트, 네트워크 토폴로지에 대한 합성 데이터셋을 성공적으로 생성한다.
• 정책당 NF 수는 지수 2인 잘린 멱법칙 분포를 따르며, 관측된 기업 배포와 일치한다(2–7개의 NF, 대부분 2–5개).
• 초기 트래픽은 각 기업의 모든 정책에 균등하게 분배되며, 이탈리아 ISP의 실측 웹 트래픽 데이터(30,000명의 사용자, 2시간 간격)를 사용한다.
• 스케일링 이벤트는 2시간 간격 동안 인스턴스 추가/제거를 균일하게 퍼뜨려 모델링하며, 두 개의 인스턴스가 필요한 경우 40분 간격으로 하나의 인스턴스를 추가한다.
• 트래픽 변화가 발생한 기업의 경우, 영향을 받는 정책으로 5개의 무작위 선택된 정책을 가정하고, 각 정책당 하나의 NF를 장애 지점으로 선택하여 스케일링을 수행한다.
• 프레임워크는 k-fat tree, VL2, BCube 토폴로지에 대한 공개 가능한 데이터와 코드를 생성하여, VNF 자원 할당 알고리즘의 재현 가능한 평가를 가능하게 한다.