Optimisation de l'allocation des ressources dans les réseaux d'infrastructure basés sur la virtualisation des fonctions réseau

par Thi Minh Nguyen

Thèse de doctorat en Systèmes informatiques

Sous la direction de Serge Fdida.

Soutenue le 07-12-2017

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (laboratoire) .

Le président du jury était Michel Minoux.

Le jury était composé de Vania Conan, Marinho P. Barcellos, Anne Fladenmuller, Tuan-Minh Pham.

Les rapporteurs étaient Kavé Salamatian, Fabio Martignon.


  • Résumé

    Les prestataires de service réseau doivent faire face à la demande croissante des besoins des utilisateurs, en particulier vers une plus grande flexibilité et toujours plus de capacité. La "softwerisation" et la "cloudification" des composants du réseau offrent une solution prometteuse pour obtenir l'agilité nécessaire afin de répondre dynamiquement à l'exigence au niveau de la consommation des ressources. Cette vision se traduit par le déploiement de la Virtualisation des Fonctions Réseau (NFV) où les Fonctions de Réseau Virtuels (VNFs) peuvent être associées pour créer des services réseau. Cette thèse étudie la problématique de l'allocation de ressources dans un système NFV afin de minimiser son coût sous contraintes sur l'interconnectivité entre les VNF, les ressources du système et les exigences de service. La principale considération est la réduction du coût global du déploiement en ressources informatiques. Nous étudions également d'autres objectifs à satisfaire tels que la migration des fonctions réseau et la gestion de la congestion. Notre premier objectif est d'augmenter notre compréhension de la performance d'un système NFV en étudiant le placement et le routage des fonctions réseau. Nous formalisons le problème dans une approche globale en tenant compte d'un large ensemble de paramètres pertinents. Nous prendrons en compte les cas statiques (Hors Ligne) et dynamiques (En Ligne) du problème. Nous proposons et analysons trois algorithmes heuristiques: deux sont conçus pour traiter de grandes dimensions du scenario "Hors Ligne" et le dernier est conçu pour résoudre le scénario "En Ligne". Les résultats montrent que notre solution surpasse l'état de l'art par rapport à l'indicateur de performance critique. Nous évaluons également l'impact de la migration d'une série de demandes simultanées et proposons une technique de migration simple pour ce système dynamique. A la lumière de ces premiers résultats, nous étendons notre étude afin d'améliorer l'efficacité de notre solution en proposant un modèle plus simple. La seconde partie de notre étude se concentre sur l'optimisation de l'utilisation des ressources d'un système NFV. La principale distinction est que nous pouvons appliquer le modèle à un système dynamique avec de grandes instances. De plus, nous fournissons également une méthode originale pour engendrer de fortes inégalités afin d'améliorer la résolution de la programmation linéaire (LP) dans un espace de dimension supérieur. Les résultats obtenus n'améliorent pas seulement le modèle, mais promettent aussi de pouvoir être utiliser efficacement dans d'autres modèles. Une troisième contribution de notre travail concerne le problème de routage dans NFV. En effet, une évolution importante des besoins des utilisateurs est représentée par la demande d'accès croissante aux ressources réseau, de stockage et de calcul afin de combiner dynamiquement le niveau de consommation de ressources avec leurs besoins de service. Par conséquent, nous nous intéressons au routage efficace d'une demande utilisateur à travers les noeuds qui traitent les fonctions impliquées dans une chaîne de services donnée. Nous proposons une formulation originale de ce problème basée sur la construction d'un réseau étendu. Nous formulons une solution mathématique exacte et proposons plusieurs algorithmes approximatifs tenant compte les principaux paramètres du système. Nous conclurons en soulignant les contributions principales de notre travail et proposons quelques pistes pour des travaux futurs.

  • Titre traduit

    Optimizing resource allocation in infrastructure networks based on network function virtualization


  • Résumé

    Network service providers have to cope with the growing on-demand need from end-users as well as the diversity of usage. The "softwerization" and "loudification" of the network components offer a promising solution to achieve the agility necessary to dynamically match the servcice requirements with the level of resource consumption. Cloud-based solutions promises an economy of scale and simpler management. Virtualizing the many network appliances offers the flexibility to adapt to the varying service demand. This materializes with the deployment of Network Functions Virtualization (NFV) where Virtual Network Functions (VNFs) may be chained together to create network services. This dissertation studies the resource allocation problem in an NFV system for minimizing its cost under constraints on interconnectivity among VNFs, system resources, and service requirements. The main consideration is the reduction of the overall deployment cost while efficiently utilizing the available resources. In addition, a number of other important constraints are considered such as migration and congestion. Our first goal is to increase our understanding of the performance of an NFV system with respect to network functions placement and routing. We formalize the problem in a comprehensive maner taking into account a broad set of relevant parameters. The static (OFFLINE) and dynamic (ONLINE) cases are considered. We propose and analyze three heuristic algorithms: two for handling large dimensions of the OFFLINE problem and one designed to address the ONLINE scenario. The results show that our solution outperforms the state of the art with respect to critical performance index. We also evaluate the impact of migrating a set of running demands, and propose a simple migration technique for the dynamic system. We extend this work by proposing a simpler model to improve the performance of our solution. The second part of our work focuses on minimizing the resource utilization of an NFV system. The main distinctive point is that we can apply the model to a dynamic system with large instances. Moreover, we also provide an interesting method for generating some strong inequalities to improve the Linear Programming (LP) solving in a higher dimensional space. The obtained results are not only making the model easier but also can be used efficiently in other models. A third contribution focuses specifically on the routing problem in NFV. An important evolution of the users’ needs is represented by the dynamic on-demand access to network, vstorage and compute resources. Therefore, routing efficiently a demand across nodes handling the functions involved in a given service chain constitutes the a novel problem that we address in this last section. We provide an original formulation of this problem based on the construction of an expanded network. We derive the exact mathematical formulation and propose several approximate algorithms taking into account the main system’s parameters. We conclude by deriving some interesting insights both about the algorithms and the network performance. We finally conclude with our main findings and highlight many avenues for future work.


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