[論文レビュー] Optimal control of VNF deployment and scheduling

Mark Shifrin, Erez Biton+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 21, 2016

Software-Defined Networks and 5G被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、SLA制約、遅延、コストを考慮した動的リソース割り当てを捉えるためのマーカフ決定過程（MDP）モデルを用いて、仮想ネットワーク関数（VNF）のデプロイとスケジューリングの最適制御フレームワークを提案する。性能要件を満たしつつ総コストを最小化するための意思決定閾値を解析的に導出し、構造的最適ポリシーであることを示すシミュレーションにより検証した。

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.

研究の動機と目的

• NFV環境におけるスライディング制約、遅延、コスト制約のもとで、仮想ネットワーク関数（VNF）の動的リソース割り当てとスケジューリングの課題に対処すること。
• デプロイ、移動、遅延、保持、報酬、罰則コストを組み込んだ、柔軟なキュー数を有するキューイングシステムとしてのVNF割り当て問題をモデル化すること。
• 最適制御ポリシーを導出するため、システムをマーカフ決定過程（MDP）として定式化すること。
• 特に、システムパラメータに依存する意思決定閾値を含む、最適ポリシーの構造的性質を同定すること。
• 数値解析とシミュレーションを通じてモデルを検証し、導出されたポリシーの最適性と実用性を示すこと。

提案手法

• 時間経過に伴う状態遷移を捉えるために、VNFデプロイとスケジューリング問題を連続時間のマーカフ決定過程（MDP）としてモデル化する。
• キュー長、VM状態、リソース利用可能性を含む状態空間を定義し、動的需要とシステム負荷を反映する。
• 遅延コスト、保持コスト、スケジューリング報酬、SLA違反に対する罰則を含むコスト要素を組み込む。
• 動的プログラミングを用いてMDPを数値的に解き、最適ポリシーを導出する。
• キュー長、VM利用度、コスト重みなどのシステムパラメータに依存する意思決定閾値を特定する。
• さまざまな需要パターン下でシステムをシミュレートし、ポリシーの性能と構造的性質を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 変動する需要と複数の制約のもとで、VNFデプロイとスケジューリングの最適ポリシーは何か？
• RQ2 最適ポリシーの意思決定閾値は、遅延コスト、保持コスト、VMデプロイコストなどのシステムパラメータにどのように依存するか？
• RQ3 MDP定式化は、NFV環境におけるパフォーマンス、遅延、コストのトレードオフを適切に捉えられるか？
• RQ4 コスト効率とSLA準拠性の観点から、最適ポリシーはヒューリスティックベースのオ케ストレーションと比べてどのように異なるか？
• RQ5 MDPモデル下で、最適ポリシーに現れる構造的性質（例：閾値ベース制御）は何か？

主な発見

• VNFデプロイとスケジューリングの最適ポリシーは、キュー長やVM利用度を含む現在のシステム状態に依存する閾値ベースである。
• 意思決定閾値は遅延コスト、保持コスト、デプロイ罰則といったコストパラメータに敏感であり、トレードオフ駆動の制御メカニズムであることを示している。
• MDPの数値解法により、ヒューリスティックな代替手法と比較して、総運用コストが顕著に低減されることが示された。
• ポリシー構造のおかげで、各意思決定エポックにおける完全な再最適化の必要性が軽減され、リアルタイム実装が効率的に行える。
• シミュレーションにより、最適ポリシーがリソースの過剰プロビジョニングと遅延を最小限に抑えつつ、SLA準拠を維持できることを確認した。
• モデルはVM起動、スケジューリング報酬、罰則の相互作用を適切に捉えており、バランスの取れたコスト効率の良い制御戦略を実現した。