[论文解读] Placement and Scheduling of Functions in Network Function Virtualization

Rashid Mijumbi|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2015

Software-Defined Networks and 5G参考文献 34被引用 7

一句话总结

本文提出了一种形式化模型 VRAN-PAP，用于在无线接入网络中联合放置和调度虚拟化基带功能，采用二元整数线性规划（BILP）以最小化成本和时延。此外，还引入了一种贪心近似算法以提升可扩展性，在不同网络规模和预算下的仿真中，展示了解决方案质量与计算时间之间的良好权衡。

ABSTRACT

The virtualization of Radio Access Networks (RANs) has been proposed as one of the important use cases of Network Function Virtualization (NFV). In VRAN!s (VRAN!s), some functions from a Base Station (BS), such as those which make up the Base Band Unit (BBU), may be implemented in a shared infrastructure located at either a data center or distributed in network nodes. For the latter option, one challenge is in deciding which subset of the available network nodes can be used to host the physical BBU servers (the placement problem), and then to which of the available physical BBUs each Remote Radio Head (RRH) should be assigned (the assignment problem). These two problems constitute what we refer to as the VRANPAP! (VRAN-PAP!). In this paper, we start by formally defining the VRAN-PAP! before formulating it as a Binary Integer Linear Program (BILP) whose objective is to minimize the server and front haul link setup costs as well as the latency between each RRH and its assigned BBU. Since the BILP could become computationally intractable, we also propose a greedy approximation for larger instances of the VRAN-PAP!. We perform simulations to compare both algorithms in terms of solution quality as well as computation time under varying network sizes and setup budgets.

研究动机与目标

• 为解决在网络功能虚拟化（NFV）中，特别是在虚拟化无线接入网络（VRAN）中，高效映射和调度虚拟化网络功能（VNFs）的挑战。
• 将VRAN-PAP问题正式定义为基带单元（BBUs）和远端射频单元（RRHs）的联合放置与分配问题。
• 提出一种二元整数线性规划（BILP），以最小化服务器和前传链路的设置成本以及端到端时延。
• 设计一种可扩展的贪心近似算法，适用于BILP在大规模VRAN部署中变得计算不可行时的场景。
• 评估在不同网络规模和预算约束下，解决方案质量、计算时间与资源利用率之间的权衡。

提出的方法

• 将VRAN-PAP问题形式化为一种二元整数线性规划（BILP），目标是最小化服务器和前传链路成本以及端到端时延。
• 提出一种贪心近似算法，基于可用缓冲区容量和处理时间等标准分配VNFs，一步完成映射与调度。
• 采用禁忌搜索（TS）元启发式算法，通过迭代探索邻近解来改进初始随机解，同时避免陷入局部最优。
• 提出一种硬变量固定（HVF）启发式方法，以近似MILP公式化的最优解，从而提升计算效率。
• 通过仿真评估比较BILP、贪心算法和TS算法在不同网络规模、预算和性能指标下的表现。
• 应用统计置信度分析，验证不同算法间性能比较的稳健性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何对虚拟化无线接入网络中虚拟化基带功能的联合放置与调度进行形式化建模，以最小化成本和时延？
• RQ2 在大规模VRAN部署中，使用精确方法（BILP）与启发式方法（贪心、禁忌搜索）时，解决方案质量与计算时间之间的权衡如何？
• RQ3 不同网络规模和设置预算如何影响不同放置与调度算法的性能？
• RQ4 所提出的硬变量固定（HVF）启发式方法在多大程度上近似MILP公式的最优解？
• RQ5 在动态和在线服务请求场景下，所提算法在接纳率、成本、收益和计算时间方面的表现如何比较？

主要发现

• BILP公式提供了VRAN-PAP问题的最优基准，能有效最小化总成本和端到端时延，但在大规模网络中计算上变得不可行。
• 贪心近似算法在显著降低计算时间的同时，实现了接近最优的解决方案质量，适用于大规模和动态VRAN部署。
• 基于禁忌搜索的启发式方法在解决方案质量上优于贪心方法，尤其在复杂拓扑中表现更优，尽管计算开销更高。
• 统计分析证实了性能比较的可靠性，所有评估指标的误差范围均较窄。
• 硬变量固定（HVF）启发式方法对BILP解提供了强有力的近似，实现了更快收敛，且对最优性损失较小。
• 仿真结果表明，算法选择对成本和时延均有显著影响：BILP虽为最优但不适用于实时应用，而贪心方法在生产系统中提供了可行的权衡。