[论文解读] Multi-Criteria Virtual Machine Placement in Cloud Computing Environments: A literature Review

Wissal Attaoui, Essaïd Sabir|arXiv (Cornell University)|Feb 5, 2018

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 54被引用 22

一句话总结

本文对云计算环境中的多准则虚拟机放置（VMP）进行了全面的文献综述，按五项优化目标对现有解决方案进行分类：能耗、成本、网络流量、资源利用率和服务质量。文章分析了启发式、元启发式、确定性和近似算法，并探讨了在5G网络中利用NFV和SDN实现网络切片，以满足多样化服务需求的虚拟网络功能（VNF）放置问题。

ABSTRACT

Cloud computing is a revolutionary process that has impacted the manner of using networks. It allows a high level of flexibility as Virtual Machines (VMs) run elastically workloads on physical machines in data centers. The issue of placing virtual machines (VMP) in cloud environments is an important challenge that has been thoroughly addressed, although not yet completely resolved. This article discusses the different problems that may disrupt the placement of VMs and Virtual Network Functions (VNFs), and classifies the existing solutions into five major objective functions based on multiple performance metrics such as energy consumption, Quality of Service, Service Level Agreement, and incurred cost. The existing solutions are also classified based on whether they adopt heuristic, deterministic, meta-heuristic or approximation algorithms. The VNF placement in 5G network is also discussed to highlight the convergence toward optimal usage of mobile services by including NFV/Software-Defined-Network technologies.

研究动机与目标

• 识别并分类云计算环境中虚拟机放置（VMP）的关键挑战。
• 根据其主要优化目标对现有VMP解决方案进行分类，包括能耗、成本、性能和资源利用率。
• 分析VMP中使用的算法方法，区分启发式、元启发式、确定性和近似算法。
• 探讨VMP与网络功能虚拟化（NFV）及5G网络中的网络切片技术的集成，以提升服务灵活性和性能。
• 突出开放的研究问题和未来方向，特别是在5G云基础设施中实现动态、多目标约束下的最优放置。

提出的方法

• 系统性地回顾了180余篇关于云和5G环境中VMP及VNF放置的研究论文和综述。
• 将VMP解决方案按五项目标函数分类：能耗最小化、成本优化、网络流量减少、资源均衡化和QoS最大化。
• 将解决方案技术归类为四类算法族：启发式、元启发式、确定性和近似算法。
• 分析虚拟化与动态迁移在实现低性能影响的灵活虚拟机放置中的作用。
• 探讨NFV与SDN在5G网络中的融合，特别是网络切片如何实现为多样化服务需求量身定制的、隔离的虚拟网络。
• 评估有状态与无状态工作负载以及SLA合规性对放置决策和系统稳定性的影响。

Figure 1: Resource wastage

实验结果

研究问题

• RQ1 影响云计算和5G网络环境中虚拟机放置的主要挑战是什么？
• RQ2 能耗效率、成本和QoS等不同优化目标如何影响VMP解决方案的设计？
• RQ3 启发式、元启发式、确定性和近似算法在解决多准则VMP问题中的优势与局限性是什么？
• RQ4 网络功能虚拟化（NFV）和网络切片如何提升5G移动网络中的VMP？
• RQ5 在动态工作负载和多目标约束下，实现最优、稳定且可扩展的虚拟机和VNF放置面临哪些开放的研究挑战？

主要发现

• 现有大多数VMP解决方案依赖于启发式和元启发式算法，因其能够在可接受的时间内提供高质量解。
• 能耗最小化是最广泛研究的目标，这主要源于数据中心的高碳足迹以及对可持续云运营的需求。
• 成本优化和SLA合规性对商业云提供商至关重要，许多解决方案在其模型中整合了财务和性能约束。
• 资源利用率均衡化和网络流量最小化对于减少资源争用、提升整体系统效率日益重要。
• 5G中的网络切片技术使得多个隔离的、定制化的虚拟网络能够共存于单一物理基础设施之上，每种网络均针对特定服务需求（如低延迟或高带宽）进行优化。
• 尽管已有进展，但动态工作负载以及有状态与无状态服务的联合放置仍是重大挑战，若未被恰当建模，常导致次优或不稳定的配置。

Figure 2: 5G crosshaul physical architecture