Abstract-Network Function Virtualization (NFV) representerar ett nytt paradigm för tillhandahållande av nätverkstjänster. NFV leverantörer förvärvar molnresurser, installera virtuella nätverksfunktioner (VNF), montera VNF servicekedjor för kundanvändning och dynamiskt skala VNF distribution mot indata trafikfluktuationer. Medan befintlig litteratur om VNF-skalning oftast antar ett reaktivt tillvägagångssätt, vi inriktar oss på ett proaktivt tillvägagångssätt som är mer praktiskt med tanke på tiden overhead för VNF utbyggnad. Vi strävar efter att effektivt uppskatta kommande trafikhastigheter och justera VNF installation a priori, för flödesservice kvalitetssäkring och resurskostnad minimering. Vi anpassar inlärningstekniker online för att förutsäga framtida arbetsbelastningar i servicekedjan. Vi kombinerar vidare inlärningsmetoden online med en multi-tidsskala online optimeringsalgoritm för VNF skalning, genom minimering av ångra på grund av felaktig efterfrågan förutsägelse och minimering av kostnaden för sub-optimala online-beslut i en gemensam online optimering ramverk. Den resulterande proaktiva online VNF provisioning algoritmen uppnår en bra prestandagaranti, vilket visas av både teoretisk analys och simulering under realistiska inställningar. Nätverksfunktion Virtualization (NFV) lovar att underlätta tillhandahållande och skalning av nätverkstjänster till betydligt lägre kostnader, genom att implementera nätverksfunktioner (mellanboxar) som programvara på standardvirtualiserade plattformar (t.ex. virtuella maskiner (VM) i datacenter) i stället för dedikerad hårdvara [1]. I motsats till installation av manuell hårdvara i mellanboxen är distributionen av virtualiserade nätverksfunktioner (VNF) mer flexibel, genom att lansera en virtuell instans med en förbyggd VNF-bild. Nätverksfunktionerna är vanligtvis ordnade i servicekedjor för att tillhandahålla praktiska nätverkstjänster [2], t.ex. servicekedjan "Firewall→IDS→Proxy" används ofta mellan externa användare och ett företags interna nät för tillträdeskontroll. Företag och företag börjar använda VNF för tillhandahållande av nättjänster [3]. Nya initiativ tyder på att etablera (dedikerade) NFV tjänsteleverantörer, som äger eller hyr molnresurser, skapa VNF instanser, montera VNF servicekedjor och erbjuda dem till kunder på begäran, eliminera behovet av att bygga och underhålla dessa funktioner i kundernas lokaler. Genom ett europeiskt IKT-projekt inom sjunde ramprogrammet T-NOVA [4] införs en ram som gör det möjligt för NFV-leverantörer att erbjuda VNF till kunderna. Kunder bläddra i VNF katalogen hos NFV leverantören, och göra en la carte beställningar av servicekedjor. Den framväxande NFV marknaden har nyligen bevittnat sin avantgarde grupp av leverantörer och leverantörer [5] [6], racing för att leda på den multi-miljard dollar marknaden tänkt [7]. Kärnan i tillhandahållandet av NFV-tjänster är optimal resursplanering, för effektiv och dynamisk tillhandahållande av VNF-fall som bäst tjänar fluktuerande nättrafik traverserande servicekedjor. En fördröjning uppstår vanligtvis för VNF-distribution, för kopiering av VM-avbildningar och lansering av virtuella/VNF-avbildningar. En proaktiv avsättningsmetod skulle därför vara mycket uppskattad, justera VNF-utbyggnaden innan den faktiska trafiken anländer baserat på en effektiv förutsägelse om kundefterfrågan. De flesta befintliga förslag om dynamisk VNF-tillhandahållande (t.ex. [8] [9]) har dock antagit ett reaktivt tillvägagångssätt, som anpassar VNF-utbyggnaden till hittillsvarande ankomster, vilket äventyrar tjänsternas kvalitet under anpassningsperioden. Vi studerar en ny NFV-förmedlingstjänst, där en NFV-leverantör förutspår kommande trafikefterfrågan, reserverar virtuella maskiner i ett publikt moln, distribuerar VNF:er och monterar servicekedjor för att betjäna kunder över tid. På dagens offentliga moln [10] [11] kan VM-fall av olika resurssammansättning reserveras för önskad varaktighet, t.ex. fall på begäran för en timme och reserverade instanser för 1 eller 3 år på Amazon EC2. En kritisk utmaning uppstår på vilka typer av virtuella maskiner som NFV-leverantören bör köpa för VNF-distribution, baserat på förväntade variationer i efterfrågan på kundtrafik. Besluten ska fattas omedelbart vid förutsagda förändringar, med ett kort beslutsintervall i ordningen sekunder eller minuter. Den virtuella maskinens livslängd är vanligtvis mycket större, t.ex. timmar eller månader/år på kommersiella molnplattformar [10] [11]. Därför påverkar köpbeslut för virtuella maskiner en gång i tiden framtida resurstillgänglighet och därmed framtida köpbeslut för virtuella maskiner. En noggrant utformad proaktiv online-algoritm bör (i) effektivt förutsäga kommande trafikefterfrågan för att påskynda servicekedjans tillhandahållande, och (ii) strategiskt och proaktivt reservera virtuella maskiner och distribuera VNF:er baserat på den förväntade kommande efterfrågan samt ett framtidsperspektiv, för att på bästa sätt betjäna kundtrafiken med minimala totala kostnader på lång sikt. Algoritmdesign för ovanstående mål står inför ett antal tekniska utmaningar. Med tanke på de många tidsskalorna för VM:s varaktighet, kombineras köp av virtuella maskiner online med framtida beslut på flera tidsskalor. Dessutom är den totala kostnaden för inköp och distribution av virtuella maskiner en icke-konvex objektiv funktion, vilket ytterligare ökar utmaningen. I online (konvexa) optimeringsproblem som lösts med inlärningstekniker online fattas beslut vid varje tidpunkt baserat på förutsagda (lärda) indata för nuvarande tid, utan direkt koppling till framtida beslut [12] [13]. Undantag [14][15] studerar inlärning online med beslut kopplade över tid i en konvex funktion,
Proaktivt tillvägagångssätt: REF strävar efter ett proaktivt tillvägagångssätt för att tillhandahålla nya instanser för överbelastade VNF i förväg baserat på de uppskattade flödena.
Proactive VNF provisioning with multi-timescale cloud resources: Fusing online learning and online optimization
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2017 - IEEE Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2017 - IEEE Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}