[論文レビュー] Data Modelling for the Evaluation of Virtualized Network Functions Resource Allocation Algorithms

Windhya Rankothge, Franck Le+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 1, 2017

Software-Defined Networks and 5G参考文献 11被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、仮想化ネットワーク機能（VNF）リソース割り当てアルゴリズムの現実的な評価を可能にする合成データ生成フレームワークを提案する。企業ネットワークおよびウェブトラフィックの実測データを用い、NFチェーン、動的トラフィック負荷、スケーリング要件、3つのクラウドネットワークトポロジー（k-fat tree、VL2、BCube）をモデル化し、NFV環境における再現可能なシミュレーション研究のための公開データセットおよびプログラムを提供する。

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.

研究の動機と目的

• VNFリソース割り当て評価のための公開可能な実世界データセットの不足に対処すること。
• 企業展開の実測データに基づいて現実的な企業ネットワーク機能（NF）チェーンをモデル化すること。
• 時間経過に伴う動的トラフィックパターンおよびスケーリング行動をシミュレートし、段階的変化およびフラッシュイベントを反映すること。
• インフラストラクチャに配慮した評価のため、多様なクラウドネットワークトポロジー（k-fat tree、VL2、BCube）を生成すること。
• 再現可能で現実的なVNFリソース割り当てアルゴリズムのシミュレーションを可能にするために、公開可能なデータおよびコードを提供すること。

提案手法

• 企業ネットワーク研究に基づき、指数2、最小2、最大7の切断パワー則分布を用いてNFチェーンを生成する。
• 各企業のポリシーごとに測定済みのウェブトラフィック（ISPデータ）を均等に割り当てることで、初期トラフィック分布をモデル化する。
• 24時間にわたるトラフィックスケーリングを、各2時間区間内で一様な変化を仮定し、容量閾値Lに基づいて必要なNFインスタンスの追加／削除を決定することでシミュレートする。
• ボトルネックとされるNFを、各影響を受けるポリシーごとにランダムに1つ選択することで特定し、単一NFスケーリングが十分かつ効率的であると仮定する。
• 2台のインスタンスが必要となる場合に、40分および80分ごとにスケーリングイベントをスケジューリングし、段階的適応を確保する。
• 標準的なアーキテクチャ仕様に従い、サーバーをToRスイッチに均等に分散させることで、3つのクラウドネットワークトポロジー（k-fat tree、VL2、BCube）を生成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 限られた実測企業ネットワークデータから、どのように合成的で現実的なVNFチェーンのデータを生成できるか？
• RQ2 現実世界のパターンおよびフラッシュイベントを反映する、効果的な時間変動型トラフィック負荷のモデル化方法は何か？
• RQ3 段階的および急激なトラフィック変化を反映するように、VNFのスケーリング要件をどのように正確にモデル化できるか？
• RQ4 VNFリソース割り当てパフォーマンスに影響を与えるクラウドネットワークトポロジーの主な特徴は何か？
• RQ5 スケーラブルで再現可能かつ公開可能なデータセットを、どのようにVNFリソース割り当て評価のためのものとして生成できるか？

主な発見

• このフレームワークは、実世界の実測データに基づき、VNFチェーン、トラフィック負荷、スケーリングイベント、ネットワークトポロジーの合成データセットを成功裏に生成した。
• ポリシーごとのNF数は、指数2の切断パワー則分布に従い、観察された企業展開（2〜7 NF、主に2〜5 NF）と一致した。
• 初期トラフィックは、イタリアのISP（30,000ユーザー、2時間ごとの間隔）から得た測定済みウェブトラフィックデータを用い、各企業の全ポリシーに均等に割り当てられた。
• スケーリングイベントは、2時間区間内で一様にインスタンス追加／削除を広げることでモデル化され、2台のインスタンスが必要となる場合に40分ごとに1台追加された。
• トラフィック変化を伴う企業では、5つのランダムに選択されたポリシーのみが影響を受けると仮定し、各ポリシーで1つのNFをボトルネックとしてスケーリング対象に選んだ。
• このフレームワークは、k-fat tree、VL2、BCubeトポロジー用に公開可能なデータおよびコードを生成し、VNFリソース割り当てアルゴリズムの再現可能評価を可能にした。