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Diagnostic de performances par interprétation de données et actions correctives pour des fonctions réseau cloud natives

par Abderaouf Khichane

Projet de thèse en Sciences des réseaux, de l'information et de la communication

Sous la direction de Nadjib Ait Saadi.

Thèses en préparation à université Paris-Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication , en partenariat avec Données Algorithmes pour une ville intelligente et durable (laboratoire) , NGN (equipe de recherche) et de Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....) (référent) depuis le 01-12-2020 .


  • Résumé

    Les opérateurs télécoms doivent aujourd'hui faire face à une évolution profonde, inéluctable, des services et des infrastructures. Ils sont constamment tenus d'accélérer le renouvellement de leurs offres afin de faire face à de nouveaux défis et opportunités. C'est dans ce contexte que le concept des fonctions réseau « Cloud-native» [1][2][3] est en train de prendre de plus en plus d'ampleur. S'inspirant du monde IT où la « Cloud readiness» a déjà fait ses preuves, l'idée de la cloudification des fonctions réseau consiste à mettre en place des fonctions « scalables » et auto-réparables tout en fournissant des API génériques accessibles par leurs systèmes de management et d'orchestration. Néanmoins, la transition vers un modèle « Cloud-native » ne se limite pas à l'encapsulation des fonctions réseau dans des machines virtuelles. Elle exige une adaptation, voire une refonte totale des fonctions réseau. C'est dans ce contexte que les architectures micro-service [4] deviennent incontournables pour la conception des applications 5G cloud natives. En effet, la décomposition des applications en services indépendants permet d'apporter de la flexibilité en termes de i) développement, ii) déploiement et iii) évolutivité. Néanmoins, adopter ce nouveau paradigme architectural pour les fonctions réseau virtualisées apporte de nouvelles interrogations sur les opérations liées à l'orchestration et l'automatisation. En particulier, l'observabilité représente un pilier d'une démarche de surveillance des fonctions 5G dans le but de fournir le plus haut niveau de satisfaction client. Cette fonctionnalité correspond aux activités impliquant les mesures, la collecte et l'analyse des différents signaux de diagnostic remontés à la fois de l'infrastructure de l'opérateur et des applications qui s'y exécutent. L'observabilité permet ainsi d'acquérir une compréhension approfondie du comportement du réseau et d'anticiper des dégradations de la qualité de service. Diverses approches d'observabilité sont proposées dans la littérature [5]. Ces dernières permettent d'analyser le comportement des applications IT cloud-natives et d'apporter les actions de remédiation nécessaires. Dans ce contexte, les indicateurs [6], les logs [7] et les traces d'applications [8] sont les trois principales composantes de ces approches. Cependant, la complexité de l'infrastructure softwarisée de l'opérateur et le volume de données [9] à traiter nécessitent l'élaboration de nouvelles techniques capables de détecter en temps réel une situation à risque et de prendre les bonnes décisions afin d'éviter par exemple une violation du contrat en matière de Qualité de Service (SLA). C'est dans ce cadre que s'inscrivent les travaux de cette thèse. Références bibliographiques [1] “The Road to Cloud Native VNF”, Nati Shalom, Cloudify, 2016. Available: http://getcloudify.org/cloud-native-vnf.html [2] “Cloud-Native NFV Architecture for Agile Service Creation & Scaling”, Roz Roseboro, Mellanox Technologies. 2016, Available: https://www.mellanox.com/related-docs/whitepapers/wp-heavyreading-nfv-architecture-for-agile-service.pdf [3] “The application of cloud native design principles to network functions virtualization”, Martin Taylor, Metaswitch Networks, 2017, Available: http://www.metaswitch.com/resources/the-application-of-cloud-native-design-principles-to-network-functions-virtualization [4] D. Namiot and M. Sneps-Sneppe, “On micro-services architecture,” International Journal of Open Information Technologies, vol. 2, no. 9, 2014 [5] Brogi, Antonio & Neri, Davide & Soldani, Jacopo & Zimmermann, Olaf. (2019). Design principles, architectural smells and refactorings for microservices: A multivocal review. [6] Pina, Fabio & Correia, Jaime & Filipe, Ricardo & Araujo, Filipe & Cardroom, Jorge. (2018). Nonintrusive Monitoring of Microservice-Based Systems. [7] Mendonça, Nabor & Jamshidi, Pooyan & Garlan, David & Pahl, Claus. (2019). Developing Self-Adaptive Microservice Systems: Challenges and Directions. IEEE Software [8] Santana, Edmundo & Sampaio Junior, Adalberto & Andrade, Marcos & Rosa, Nelson. (2019). Transparent tracing of microservice-based applications. 1252-1259. [9] John, W., Moradi, F., Pechenot, B. and Sköldström, P. (2017). Meeting the observability challenges for VNFs in 5G systems. 2017 IFIP/IEEE Symposium on Integrated Network and Service Management (IM), Lisbon, pp. 1127-1130.

  • Titre traduit

    Performance diagnostics through data interpretation and corrective actions for native cloud network functions


  • Résumé

    Today's telecoms operators are faced with a profound and inevitable change in services and infrastructures. They are constantly required to accelerate the renewal of their offers in order to face new challenges and opportunities. It is in this context that the concept of 'Cloud-native' network functions [1][2][3] is becoming increasingly widespread. Drawing inspiration from the IT world where 'Cloud readiness' has already proved its worth, the idea of cloud-native network functions is to implement 'scalable' and self-repairing functions while providing generic APIs that can be accessed by their management and orchestration systems. Nevertheless, the transition to a 'Cloud-native' model is not limited to the encapsulation of network functions in virtual machines. It requires an adaptation or even a total redesign of network functions. It is in this context that micro-service architectures [4] are becoming essential for the design of native 5G cloud applications. Indeed, the decomposition of applications into independent services enables flexibility in terms of i) development, ii) deployment and iii) scalability. Nevertheless, adopting this new architectural paradigm for virtualized network functions raises new questions about operations related to orchestration and automation. In particular, observability represents a pillar of a 5G function monitoring approach in order to provide the highest level of customer satisfaction. This functionality corresponds to the activities involving the measurement, collection and analysis of the various diagnostic signals coming up from both the operator's infrastructure and the applications running on it. Observability thus enables an in-depth understanding of the network's behavior and the anticipation of degradations in the quality of service. Various observability approaches are proposed in the literature [5]. These approaches allow to analyze the behavior of cloud-native IT applications and to provide the necessary remediation actions. In this context, indicators [6], logs [7] and application traces [8] are the three main components of these approaches. However, the complexity of the operator's softwarized infrastructure and the volume of data [9] to be processed require the development of new techniques capable of detecting a risk situation in real time and taking the right decisions in order to avoid, for example, a breach of contract in terms of Quality of Service (SLA). It is within this framework that the work of this thesis falls within the scope of this thesis. References [1] “The Road to Cloud Native VNF”, Nati Shalom, Cloudify, 2016. Available: http://getcloudify.org/cloud-native-vnf.html [2] “Cloud-Native NFV Architecture for Agile Service Creation & Scaling”, Roz Roseboro, Mellanox Technologies. 2016, Available: https://www.mellanox.com/related-docs/whitepapers/wp-heavyreading-nfv-architecture-for-agile-service.pdf [3] “The application of cloud native design principles to network functions virtualization”, Martin Taylor, Metaswitch Networks, 2017, Available: http://www.metaswitch.com/resources/the-application-of-cloud-native-design-principles-to-network-functions-virtualization [4] D. Namiot and M. Sneps-Sneppe, “On micro-services architecture,” International Journal of Open Information Technologies, vol. 2, no. 9, 2014 [5] Brogi, Antonio & Neri, Davide & Soldani, Jacopo & Zimmermann, Olaf. (2019). Design principles, architectural smells and refactorings for microservices: A multivocal review. [6] Pina, Fabio & Correia, Jaime & Filipe, Ricardo & Araujo, Filipe & Cardroom, Jorge. (2018). Nonintrusive Monitoring of Microservice-Based Systems. [7] Mendonça, Nabor & Jamshidi, Pooyan & Garlan, David & Pahl, Claus. (2019). Developing Self-Adaptive Microservice Systems: Challenges and Directions. IEEE Software [8] Santana, Edmundo & Sampaio Junior, Adalberto & Andrade, Marcos & Rosa, Nelson. (2019). Transparent tracing of microservice-based applications. 1252-1259. [9] John, W., Moradi, F., Pechenot, B. and Sköldström, P. (2017). Meeting the observability challenges for VNFs in 5G systems. 2017 IFIP/IEEE Symposium on Integrated Network and Service Management (IM), Lisbon, pp. 1127-1130.