[논문 리뷰] Service Chain and Virtual Network Embeddings: Approximations using Randomized Rounding

Matthias Rost, Stefan Schmid|arXiv (Cornell University)|2016. 04. 07.

Software-Defined Networks and 5G참고 문헌 36인용 수 35

한 줄 요약

이 논문은 SDN/NFV 네트워크에서 서비스 체인 임베딩을 위한 최초의 다항식 시간 근사 알고리즘을 제안하며, 고안된 정수계획법 설정에 대한 랜덤화 반올림의 새로운 확장 기법을 사용한다. 이는 입찰 제어 기반 수익 극대화 문제와 입찰 제어 없음 기반 비용 최소화 문제 모두에 대해 증명 가능한 근사 보장을 달성하며, 사이클과 부분 체인을 포함한 복잡한 서비스 그래프로도 확장 가능하다.

ABSTRACT

The SDN and NFV paradigms enable novel network services which can be realized and embedded in a flexible and rapid manner. For example, SDN can be used to flexibly steer traffic from a source to a destination through a sequence of virtualized middleboxes, in order to realize so-called service chains. The service chain embedding problem consists of three tasks: admission control, finding suitable locations to allocate the virtualized middleboxes and computing corresponding routing paths. This paper considers the offline batch embedding of multiple service chains. Concretely, we consider the objectives of maximizing the profit by embedding an optimal subset of requests or minimizing the costs when all requests need to be embedded. Interestingly, while the service chain embedding problem has recently received much attention, so far, only non- polynomial time algorithms (based on integer programming) as well as heuristics (which do not provide any formal guarantees) are known. This paper presents the first polynomial time service chain approximation algorithms both for the case with admission and without admission control. Our algorithm is based on a novel extension of the classic linear programming and randomized rounding technique, which may be of independent interest. In particular, we show that our approach can also be extended to more complex service graphs, containing cycles or sub-chains, hence also providing new insights into the classic virtual network embedding problem.

연구 동기 및 목표

• SDN/NFV 환경에서 오프라인 서비스 체인 임베딩을 위한 효율적이고 증명 가능한 성능을 갖춘 알고리즘이 부족한 문제를 해결한다.
• 복잡한 서비스 그래프를 모델링하기 위해 새로운 제약 조건을 포함한 정수계획법으로 서비스 체인 임베딩 문제를 수식화한다.
• 입찰 제어 기반 수익 극대화 및 입찰 제어 없음 기반 비용 최소화에 대해 모두 형식적인 성능 보장을 갖춘 근사 알고리즘을 제공한다.
• 사이클과 부분 체인을 포함한 임의의 서비스 그래프를 처리할 수 있도록 접근법을 확장한다.
• 가장자리 기반의 랜덤화 반올림 기법을 개발하여 효율적이고 확장 가능한 해를 가능하게 한다.

제안 방법

• 서비스 체인의 가상 네트워크 기능 배치 및 라우팅 경로를 모델링하는 새로운 정수계획법 설정을 제안한다.
• 유량 전파 및 매핑 제약 조건을 모델링하기 위해 경로 및 사이클에 대한 확장된 그래프 구성 기법을 도입한다.
• 확장된 그래프에서 유량의 시작과 종료를 관리하기 위해 수퍼 소스 및 수퍼 싱크 노드를 설계한다.
• 유량 변수 $ f^{+}_{r,i,u} $ 를 사용하여 가상 노드에서 서브스트레이트 노드로 라우팅된 유량의 양을 표현한다.
• 정수계획법의 선형계획법 타월화에 대해 랜덤화 반올림을 적용하여 매핑 및 라우팅 제약 조건이 높은 확률로 유지되도록 보장한다.
• 가상 노드 매핑과 유량 전파 간의 일관성을 유지하는 데 중점을 둔 새로운 분해 알고리즘을 사용해 해를 분해한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 증명 가능한 성능 보장을 갖춘 다항식 시간 근사 알고리즘을 서비스 체인 임베딩에 대해 설계할 수 있는가?
• RQ2 랜덤화 반올림 기법을 사이클과 부분 체인을 포함한 복잡한 서비스 그래프에 어떻게 확장할 수 있는가?
• RQ3 서비스 체인 임베딩 문제의 수익 극대화 변형에서 달성 가능한 근사 비율은 무엇인가?
• RQ4 모든 요청이 임베딩되어야 하는 비용 최소화 변형에 대해 이 접근법을 어떻게 적응시킬 수 있는가?
• RQ5 제안된 설정과 분해 기법은 기존의 정수계획법 기반 및 휴리스틱 기반 접근법에 비해 어떤 방식으로 향상되는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 입찰 제어 기반 수익 극대화 문제에 대해 (1 - 1/e)-근사 비율을 달성한다.
• 입찰 제어 없음 기반 비용 최소화 변형에 대해서는 일정 요소 근사 보장을 제공한다.
• 확장된 그래프 구성 기법은 사이클 및 분기형 서비스 그래프를 성공적으로 모델링하여, 복잡한 토폴로지에 대한 랜덤화 반올림 적용을 가능하게 한다.
• 새로운 분해 알고리즘은 확장된 그래프의 다양한 부분 간 가상 노드 매핑의 일관성을 보장하여 정확한 유량 전파를 가능하게 한다.
• 기존의 비다항식 시간 정수계획법 방법과 휴리스틱 기반 솔루션보다 형식적인 근사 보장을 제공함으로써 성능 면에서 뛰어나다.
• 이 프레임워크는 선형 서비스 체인을 초월해 사이클을 포함한 임의의 서비스 그래프로도 일반화 가능하다.