Network function virtualization (NFV) is referred to as the deployment of software functions running on commodity servers, instead of hardware middleboxes. It is an inevitable technology for agile service provisioning in next-generation telecommunication networks. A service is defined as a chain of software functions, named virtual network functions (VNFs), where each VNF can be placed on different host servers. The task of assigning the VNFs to the host servers is called service placement. A significant challenge in service placement is meeting the reliability requirement of a service. In the literature, the problem of service placement and providing the required reliability level are considered separately. First, the main server is selected, and then, the backup servers are deployed to meet the reliability requirement of the service. In this paper, we consolidate these two steps and perform them jointly and simultaneously. We consider a multi-infrastructure network provider (InP) environment where InPs offer general purpose commodity servers with different reliability levels. Then, we propose a programming problem for main and backup server selection jointly minimizing the cost of resources of the InPs and maximizing the reliability of the service. We reformulate this problem as a mixed integer convex programming (MICP) problem. Since MICPs are known to be NP-hard in general, we propose a polynomial time sub-optimal algorithm named Viterbi-based Reliable Service Placement (VRSP). Using numerical evaluations, we investigate the performance of the proposed algorithm compared to the optimal solution resulting from the MICP model and also with three heuristic algorithms.

中文翻译：

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使用基于维特比算法的可靠性感知服务放置

网络功能虚拟化 (NFV) 是指部署在商品服务器上运行的软件功能，而不是硬件中间件。是下一代电信网络敏捷业务发放的必然技术。服务被定义为一系列软件功能，称为虚拟网络功能 (VNF)，其中每个 VNF 可以放置在不同的主机服务器上。将 VNF 分配给主机服务器的任务称为服务放置。服务放置的一个重大挑战是满足服务的可靠性要求。在文献中，服务安置问题和提供所需的可靠性水平是分开考虑的。首先选择主服务器，然后部署备份服务器，以满足业务的可靠性要求。在本文中，我们将这两个步骤合并在一起并同时执行。我们考虑多基础设施网络提供商 (InP) 环境，其中 InP 提供具有不同可靠性级别的通用商品服务器。然后，我们提出了一个用于主备服务器选择的编程问题，共同最小化 InP 的资源成本并最大化服务的可靠性。我们将此问题重新表述为混合整数凸规划 (MICP) 问题。由于 MICP 通常是 NP-hard 问题，因此我们提出了一种多项式时间次优算法，称为基于维特比的可靠服务放置 (VRSP)。使用数值评估，我们研究了所提出算法与 MICP 模型和三种启发式算法产生的最佳解决方案相比的性能。我们将这两个步骤合并在一起并同时执行。我们考虑多基础设施网络提供商 (InP) 环境，其中 InP 提供具有不同可靠性级别的通用商品服务器。然后，我们提出了一个用于主备服务器选择的编程问题，共同最小化 InP 的资源成本并最大化服务的可靠性。我们将此问题重新表述为混合整数凸规划 (MICP) 问题。由于 MICP 通常是 NP-hard 问题，因此我们提出了一种多项式时间次优算法，称为基于维特比的可靠服务放置 (VRSP)。使用数值评估，我们研究了所提出算法与 MICP 模型和三种启发式算法产生的最佳解决方案相比的性能。我们将这两个步骤合并在一起并同时执行。我们考虑多基础设施网络提供商 (InP) 环境，其中 InP 提供具有不同可靠性级别的通用商品服务器。然后，我们提出了一个用于主备服务器选择的编程问题，共同最小化 InP 的资源成本并最大化服务的可靠性。我们将此问题重新表述为混合整数凸规划 (MICP) 问题。由于 MICP 通常是 NP-hard 问题，因此我们提出了一种多项式时间次优算法，称为基于维特比的可靠服务放置 (VRSP)。使用数值评估，我们研究了所提出算法与 MICP 模型和三种启发式算法产生的最佳解决方案相比的性能。