[논문 리뷰] Placement and Scheduling of Functions in Network Function Virtualization

Rashid Mijumbi|arXiv (Cornell University)|2015. 12. 01.

Software-Defined Networks and 5G참고 문헌 34인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 이진정수선형계획법(BILP)을 사용하여 비용과 지연을 최소화하는 가상화된 라디오 액세스 네트워크(VRAN)에서 가상화된 베이스밴드 기능의 공동 배치 및 스케줄링을 위한 공식 모델인 VRAN-PAP를 제안한다. 또한 확장성을 위해 근사 알고리즘도 도입하여 다양한 네트워크 크기와 예산 조건에서 해의 품질과 계산 시간 간의 강력한 트레이드오프를 시뮬레이션으로 입증한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 네트워크 기능 가상화(NFV)에서 특히 가상화된 라디오 액세스 네트워크(VRAN)에서 가상화된 네트워크 기능(VNFs)을 효율적으로 매핑하고 스케줄링하는 문제를 해결하기 위해.
• 베이스밴드 유닛(BBUs)과 리모트 라디오 헤드(RRHs)에 대한 공동 배치 및 할당 문제로 VRAN-PAP 문제를 공식적으로 정의하기 위해.
• 서버 및 프론트휴 링크 설정 비용과 종단 간 지연을 최소화하는 이진정수선형계획법(BILP)을 제안하기 위해.
• BILP가 계산적으로 비가능해지는 대규모 VRAN 구현에 적합한 확장 가능한 근사 알고리즘을 개발하기 위해.
• 다양한 네트워크 크기와 예산 제약 조건에서 해의 품질, 계산 시간, 자원 활용도 간의 트레이드오프를 평가하기 위해.

제안 방법

• 서버 및 프론트휴 링크 비용과 종단 간 지연을 최소화하는 목표를 가진 이진정수선형계획법(BILP)으로 VRAN-PAP 문제를 공식화한다.
• 가용 버퍼 용량과 처리 시간과 같은 기준에 기반해 VNF를 할당하는 그리디 근사 알고리즘을 도입하여 한 번의 단계에서 매핑과 스케줄링을 수행한다.
• 지역 최적해를 피하면서 이웃 해를 탐색함으로써 초기 무작위 해를 반복적으로 개선하는 타부 검색(Tabu Search, TS) 메타휴리스틱을 활용한다.
• MILP 수식의 최적 해를 근사하기 위해 하드 변수 고정(Hard Variable Fixing, HVF) 히우리스틱을 제안하여 계산 효율성을 향상시킨다.
• 네트워크 크기, 예산, 성능 지표를 기반으로 BILP, 그리디, TS 알고리즘 간의 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션 기반 평가를 수행한다.
• 알고리즘 간 성능 비교의 신뢰성을 검증하기 위해 통계적 신뢰도 분석을 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 가상화된 라디오 액세스 네트워크(VRAN)에서 가상화된 베이스밴드 기능의 공동 배치 및 스케줄링를 비용과 지연을 최소화하는 방식으로 공식적으로 모델링하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 대규모 VRAN 구현에서 정확한(BILP) 대비 히우리스틱(그리디, 타부 검색) 접근 방식을 사용할 경우 해의 품질과 계산 시간 간의 트레이드오프는 어떻게 되는가?
• RQ3 다양한 네트워크 크기와 설정 예산이 다양한 배치 및 스케줄링 알고리즘의 성능에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ4 제안된 하드 변수 고정(HVF) 히우리스틱이 MILP 수식의 최적 해를 어느 정도 근사하는가?
• RQ5 동적 및 온라인 서비스 요청 시나리오 하에서 제안된 알고리즘 간 수락 비율, 비용, 수익, 계산 시간 측면에서의 비교는 어떠한가?

주요 결과

• BILP 수식은 VRAN-PAP 문제의 최적 기준을 제공하며 총 비용과 종단 간 지연을 효과적으로 최소화하지만, 대규모 네트워크에서는 계산적으로 비가능해진다.
• 그리디 근사 알고리즘은 훨씬 낮은 계산 시간으로 근사 최적 해의 품질을 달성하여 대규모 및 동적 VRAN 구현에 적합하다.
• 타부 검색 기반 히우리스틱은 복잡한 토폴로지에서 그리디 방법보다 해의 품질이 뛰어나지만, 더 높은 계산 오버헤드를 수반한다.
• 통계 분석을 통해 모든 평가 지표에서 좁은 오차 범위를 확보하여 성능 비교의 신뢰성이 확인되었다.
• 하드 변수 고정(HVF) 히우리스틱은 BILP 해를 강력하게 근사하여 최적성의 손실 없이 더 빠른 수렴을 가능하게 하였다.
• 시뮬레이션 결과는 알고리즘 선택이 비용과 지연에 상당한 영향을 미친다는 것을 보여주며, BILP는 최적이나 실시간 사용에는 비현실적이며 그리디 방법은 생산 시스템에 실용적인 트레이드오프를 제공한다.