Network Function Virtualization (NFV) enables flexible implementation of network functions, also called middleboxes, as virtual machines running on standard servers. However, the flexibility also makes it a challenge to optimally place middleboxes, because a middlebox may be hosted by different servers at different locations. The middlebox placement challenge is further complicated by additional constraints, including the capability of middleboxes to change traffic volumes and dependency between them. In this paper, we address the optimal placement challenge of NFV middleboxes for the data plane using a software-defined networking (SDN) approach. First, we formulate the optimization problem to place traffic-changing and interdependent middleboxes. When the flow path is predetermined, we design optimal algorithms to place a non-ordered or totally-ordered middlebox set, and propose a low-complexity solution for the general scenario of a partially-ordered middlebox set after proving its NP-hardness. When the flow path is not predetermined, we show that the problem is NP-hard even for a non-ordered or totally-ordered middlebox set, and propose an efficient traffic and space aware routing algorithm. We have evaluated the proposed algorithms using large scale simulations and a real application based SDN prototype, and present extensive evaluation results to demonstrate the superiority of our design over benchmark solutions.

中文翻译：

---

通过 SDN 放置流量变化和部分有序的 NFV 中间盒

网络功能虚拟化 (NFV) 支持将网络功能（也称为中间盒）灵活实现为在标准服务器上运行的虚拟机。然而，灵活性也给优化放置中间盒带来了挑战，因为中间盒可能由不同位置的不同服务器托管。中间箱放置的挑战因额外的限制而变得更加复杂，包括中间箱改变流量和它们之间依赖关系的能力。在本文中，我们使用软件定义网络 (SDN) 方法解决数据平面 NFV 中间盒的最佳放置挑战。首先，我们制定优化问题来放置流量变化和相互依赖的中间件。当流路被预先确定时，我们设计了最佳算法来放置无序或完全有序的中间盒集，并在证明其 NP-hardness 后针对部分有序的中间盒集的一般场景提出了低复杂度的解决方案。当流路径未预先确定时，我们表明即使对于无序或完全有序的中间盒集问题也是 NP 难的，并提出了一种有效的流量和空间感知路由算法。我们使用大规模模拟和基于实际应用的 SDN 原型对所提出的算法进行了评估，并提供了广泛的评估结果，以证明我们的设计优于基准解决方案。我们表明，即使对于无序或完全有序的中间盒集，该问题也是 NP-hard 问题，并提出了一种有效的流量和空间感知路由算法。我们使用大规模模拟和基于实际应用的 SDN 原型对所提出的算法进行了评估，并提供了广泛的评估结果，以证明我们的设计优于基准解决方案。我们表明，即使对于无序或完全有序的中间盒集，该问题也是 NP-hard 问题，并提出了一种有效的流量和空间感知路由算法。我们使用大规模模拟和基于实际应用的 SDN 原型对所提出的算法进行了评估，并提供了广泛的评估结果，以证明我们的设计优于基准解决方案。