[논문 리뷰] Optimal control of VNF deployment and scheduling

Mark Shifrin, Erez Biton외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 11. 21.

Software-Defined Networks and 5G인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 서비스 수준 계약(SLA) 준수, 지연 시간, 비용 효율성 조건 하에서 동적 자원 할당을 수반하는 가상 네트워크 기능(VNF) 배치 및 스케줄링을 위한 최적 제어 프레임워크를 제안한다. 마르코프 결정 과정(MDP) 모델을 사용하여 동적 자원 할당을 수학적으로 기술하며, 성능 요구사항을 충족시키면서 총 비용을 최소화하는 의사결정 임계값을 분석적으로 유도한다. 시뮬레이션을 통해 구조적인 최적 정책이 검증되었다.

ABSTRACT

Managing network-related resources involves sophisticated trade-off between flexibility, high performance standards, latency demands which adhere to service level agreements (SLAs) and cost constraints. Network functioning virtualization (NFV) opens new challenges to the remote network management which combines activation and control of virtual machines (VMs) according to variable demand. Currently, this functionality is being handled by harnessing the traditional orchestration algorithms using suboptimal heuristics. We model the problem of virtual network function (VNF) allocation by queuing system with flexible number of queues, which captures variety of constraints including queue deployment and displacement, delay cost, holding cost, scheduling reward and fine. Next, we model the system by Markov decision process (MDP) and numerically solve it to find the optimal policy. We show analytically and by simulations that the optimal policy possesses decision thresholds which depend on several parameters.

연구 동기 및 목표

• 스트레스 테스트를 통한 서비스 수준 계약(SLA), 지연 시간, 비용 제약 조건 하에서 네트워크 함수 가상화(NFV) 환경에서 가상 네트워크 기능(VNF)의 동적 자원 할당 및 스케줄링 문제를 해결하기 위해.
• 배치, 이동, 지연, 보관, 보상, 벌금 비용을 포함한 가변적인 수의 대기열을 가진 큐잉 시스템으로 VNF 할당 문제를 모델링하기 위해.
• 최적 제어 정책을 도출하기 위해 시스템을 마르코프 결정 과정(MDP)으로 공식화하기 위해.
• 특히 시스템 파라미터에 따라 달라지는 의사결정 임계값을 포함한 최적 정책의 구조적 특성 식별하기 위해.
• 수치 분석 및 시뮬레이션을 통한 모델 검증을 통해 유도된 정책의 최적성과 실용성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 시간에 따라 상태 전이를 반영하기 위해 연속시간 마르코프 결정 과정(MDP)으로 VNF 배치 및 스케줄링 문제를 모델링하기 위해.
• 대기열 길이, 가상 머신(VM) 상태, 자원 가용성 등을 포함한 상태 공간을 정의하여 동적 수요 및 시스템 부하를 반영하기 위해.
• 지연 비용, 보관 비용, 스케줄링 보상, SLA 위반에 대한 벌금 등 비용 구성 요소를 통합하기 위해.
• 동적 프로그래밍을 사용하여 MDP를 수치적으로 해결하고 최적 정책을 유도하기 위해.
• 대기열 길이, VM 활용도, 비용 가중치와 같은 시스템 파라미터에 따라 달라지는 최적 정책 내 의사결정 임계값을 식별하기 위해.
• 다양한 수요 패턴 하에서 시스템을 시뮬레이션하여 정책 성능 및 구조적 특성 평가하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 변동 수요와 다중 제약 조건 하에서 VNF 배치 및 스케줄링의 최적 정책은 무엇인가?
• RQ2 최적 정책 내 의사결정 임계값은 지연 비용, 보관 비용, VM 배치 비용과 같은 시스템 파라미터에 어떻게 의존하는가?
• RQ3 MDP 공식화는 NFV 환경에서 성능, 지연 시간, 비용 간의 트레이드오프를 어떻게 반영할 수 있는가?
• RQ4 비용 효율성과 SLA 준수 측면에서 최적 정책은 히وري스틱 기반 오케스트레이션과 비교해 어떻게 다른가?
• RQ5 MDP 모델 하에서 최적 정책에 나타나는 구조적 특성(예: 임계값 기반 제어)은 무엇인가?

주요 결과

• VNF 배치 및 스케줄링의 최적 정책은 상태 기반임계값 기반이며, 대기열 길이 및 VM 활용도를 포함한 현재 시스템 상태에 따라 결정된다.
• 의사결정 임계값은 지연 비용, 보관 비용, 배치 벌금과 같은 비용 파라미터에 민감하여, 트레이드오프 중심의 제어 메커니즘이라는 점을 시사한다.
• MDP의 수치적 해석 결과, 최적 정책이 히وري스틱 대안 대비 총 운영 비용을 크게 감소시킴을 확인하였다.
• 정책의 구조적 특성 덕분에 각 의사결정 시점에서의 전체 재최적화가 필요로 하지 않아 실시간 구현이 효율적으로 가능하다.
• 시뮬레이션 결과, 최적 정책은 자원 과잉 할당과 지연을 최소화하면서도 SLA 준수를 유지함을 확인하였다.
• 모델은 VM 활성화, 스케줄링 보상, 벌금 간의 상호작용을 성공적으로 반영하여 균형 잡히고 비용 효율적인 제어 전략을 도출하였다.