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Deadline-Aware SFC Orchestration under Demand Uncertainty
IEEE Transactions on Network and Service Management ( IF 5.3 ) Pub Date : 2020-12-01 , DOI: 10.1109/tnsm.2020.3029749 Minh Nguyen , Mahdi Dolati , Majid Ghaderi
IEEE Transactions on Network and Service Management ( IF 5.3 ) Pub Date : 2020-12-01 , DOI: 10.1109/tnsm.2020.3029749 Minh Nguyen , Mahdi Dolati , Majid Ghaderi
In network function virtualization, a service function chain (SFC) specifies a sequence of virtual network functions that user traffic has to traverse to realize a network service. The problem of SFC orchestration has been extensively studied in the literature. However, most existing works assume deterministic demands and resort to costly runtime resource reprovisioning to deal with dynamic demands. In this work, we formulate the deadline-aware co-located and geo-distributed SFC orchestration with demand uncertainty as robust optimization problems and develop exact and approximate algorithms to solve them. A key feature of our formulation is the consideration of end-to-end delay in service chains by carefully modeling load-independent propagation delay as well as load-dependent queueing and processing delays. To avoid frequent resource reprovisioning, our algorithms utilize uncertain demand knowledge to compute proactive SFC orchestrations that can withstand fluctuations in dynamic service demands. Extensive simulations are conducted to evaluate the performance of our algorithms in terms of ability to cope with demand fluctuations, scalability, and relative performance against other recent algorithms.
中文翻译:
需求不确定性下的截止日期感知 SFC 编排
在网络功能虚拟化中,服务功能链 (SFC) 指定了用户流量必须遍历以实现网络服务的一系列虚拟网络功能。SFC 编排问题已在文献中得到广泛研究。然而,大多数现有工作都假设需求是确定性的,并且诉诸昂贵的运行时资源重新配置来处理动态需求。在这项工作中,我们将具有需求不确定性的具有截止日期感知的协同定位和地理分布式 SFC 编排制定为稳健优化问题,并开发精确和近似算法来解决它们。我们公式的一个关键特征是通过仔细建模独立于负载的传播延迟以及依赖于负载的排队和处理延迟来考虑服务链中的端到端延迟。为了避免频繁的资源重新配置,我们的算法利用不确定的需求知识来计算可以承受动态服务需求波动的主动 SFC 编排。进行了广泛的模拟,以评估我们的算法在应对需求波动的能力、可扩展性以及与其他最新算法的相对性能方面的性能。
更新日期:2020-12-01
中文翻译:
需求不确定性下的截止日期感知 SFC 编排
在网络功能虚拟化中,服务功能链 (SFC) 指定了用户流量必须遍历以实现网络服务的一系列虚拟网络功能。SFC 编排问题已在文献中得到广泛研究。然而,大多数现有工作都假设需求是确定性的,并且诉诸昂贵的运行时资源重新配置来处理动态需求。在这项工作中,我们将具有需求不确定性的具有截止日期感知的协同定位和地理分布式 SFC 编排制定为稳健优化问题,并开发精确和近似算法来解决它们。我们公式的一个关键特征是通过仔细建模独立于负载的传播延迟以及依赖于负载的排队和处理延迟来考虑服务链中的端到端延迟。为了避免频繁的资源重新配置,我们的算法利用不确定的需求知识来计算可以承受动态服务需求波动的主动 SFC 编排。进行了广泛的模拟,以评估我们的算法在应对需求波动的能力、可扩展性以及与其他最新算法的相对性能方面的性能。