[论文解读] 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 15

一句话总结

本文提出了一种合成数据生成框架，用于实现对虚拟化网络功能（VNF）资源分配算法的现实评估。基于企业网络和网络流量的实证数据，该框架建模了网络功能链（NF chains）、动态流量负载、扩容需求，以及三种云网络拓扑（k-肥树、VL2、BCube），生成了公开可用的数据集和程序，支持在NFV环境中进行可复现的仿真研究。

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.

研究动机与目标

• 为解决VNF资源分配评估中缺乏公开的真实世界数据集的问题。
• 基于企业部署的实证数据，建模现实的企业网络功能（NF）链。
• 模拟随时间变化的动态流量模式和扩容行为，反映渐进式变化和突发事件。
• 生成多样化的云网络拓扑（k-肥树、VL2、BCube），以支持基于基础设施的评估。
• 提供公开可用的数据和代码，以支持VNF资源分配算法的可复现、现实的仿真。

提出的方法

• 基于企业网络研究，使用截断幂律分布（指数为2，最小值为2，最大值为7）生成NF链。
• 通过将测量到的网络流量（来自ISP数据）在每个企业的所有策略间平均分配，来建模初始流量分布。
• 通过假设每个2小时区间内流量均匀变化，并基于容量阈值L确定所需NF实例的增减，来模拟24小时内的流量扩容。
• 通过为每个受影响的策略随机选择一个NF作为瓶颈，识别需要扩容的NF，假设单个NF扩容已足够且高效。
• 在第40分钟和第80分钟的间隔安排实例扩容事件，当需要两个实例时，每40分钟添加一个实例，以确保渐进式适应。
• 使用标准架构规范生成三种云网络拓扑（k-肥树、VL2、BCube），并将服务器均匀分配到ToR交换机。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何从有限的企业网络实证数据中生成合成的、现实的VNF链数据？
• RQ2 如何有效建模反映现实世界模式和突发事件的动态、时变流量负载？
• RQ3 如何准确建模VNF的扩容需求，以反映渐进式和突发式流量变化？
• RQ4 影响VNF资源分配性能的关键云网络拓扑特征是什么？
• RQ5 如何生成可扩展、可复现且公开可用的数据集，以支持VNF资源分配评估？

主要发现

• 该框架成功基于真实世界实证数据，生成了VNF链、流量负载、扩容事件和网络拓扑的合成数据集。
• 每个策略的NF数量遵循截断幂律分布，指数为2，与观察到的企业部署一致（2–7个NF，主要集中于2–5个）。
• 初始流量在每个企业的所有策略间平均分配，使用来自意大利ISP的实测网络流量数据（30,000名用户，2小时间隔）。
• 扩容事件通过在2小时区间内均匀分布实例增减来建模，当需要两个实例时，每40分钟添加一个实例。
• 对于存在流量变化的企业，仅假设5个随机选择的策略受影响，且每个策略中仅一个NF被选为扩容瓶颈。
• 该框架生成了k-肥树、VL2和BCube拓扑的公开可用数据和代码，支持VNF资源分配算法的可复现评估。