Abstract-This paper tar itu med problemet med att inbädda flexibelt specificerade virtuella nätverk som ansluter molnresurser (t.ex. lagring eller beräkning) på ett givet substrat (t.ex. ett datacenter, en ISP ryggrad, en router webbplats, eller en virtuell leverantör nätverk). Vi studerar ett scenario där en substratleverantör (eller en potentiell intermediär mäklare eller återförsäljare) vill optimera inbäddningen av dessa så kallade CloudNets genom att migrera dem till mer lämpliga platser. Till exempel kan sådana återinbäddningar vara användbara om CloudNets begärdes med kort varsel och ursprungligen placerades heuritiskt. Efterföljande optimeringar kan, t.ex., minska de maximala resursbelastningarna i nätverket genom att sprida CloudNets över infrastrukturen eller spara energi genom att flytta CloudNets tillsammans och stänga av oanvända komponenter. Vi presenterar den allmänna matematiska programmeringsalgoritm som används i vår CloudNet-prototyp för att beräkna optimala inbäddningar. Till exempel stöder denna algoritm olika objektiva funktioner (såsom belastningsminimering eller energibevarande), godtyckliga resurskombinationer och kartläggning av flera virtuella noder av ett CloudNet till en enda substrat nod, kostnadsmedvetna migreringar, och det kan hantera alla länktyper som uppstår i praktiken (t.ex. fullduplex eller även trådlösa eller trådbundna länkar med flera endpoints). Naturligtvis, sådana rigorösa CloudNet optimeringar är tidskrävande, och vi rapporterar om de tidskomplex som erhållits från våra experiment med vår nätverksvirtualisering prototyp arkitektur. Det visar sig att optimera CloudNets över måttlig storlek infrastruktur är möjligt, även för scenarier med hög flexibilitet och utan att justera lösaren programvara för att påskynda beräkningar ytterligare.
Upphovsmän till REF hävdar att återinbäddningar kan vara användbara om användningen av tjänster begärdes med kort varsel och ursprungligen placerades heuritiskt.
Optimizing long-lived cloudnets with migrations
{'venue': 'In Proc. 5th IEEE/ACM UCC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}