Escalado en línea de cadenas de servicios NFV a través de centros de datos geo-distribuidos

La Virtualización de Funciones de Red (NFV) es un paradigma emergente que transforma la implementación dependiente de hardware de funciones de red (es decir, middleboxes) en módulos de software que se ejecutan en plataformas virtualizadas, para una reducción de costos significativa y facilidad de gestión. Tales funciones de red virtuales (VNFs) comúnmente constituyen cadenas de servicios, para proporcionar servicios de red por los que deben pasar los flujos de tráfico. El despliegue eficiente de VNFs para la provisión de servicios de red es clave para lograr los objetivos de NFV. Los esfuerzos existentes sobre la colocación de VNFs se ocupan principalmente de la colocación fuera de línea o única, ignorando la necesidad fundamental y dinámica de despliegue y escalado de VNFs para manejar volúmenes de tráfico prácticos y variables en el tiempo. Este trabajo investiga la colocación dinámica de cadenas de servicios VNF a través de centros de datos geo-distribuidos para atender flujos entre pares de origen y destino dispersos, con el fin de minimizar el costo operativo del proveedor de la cadena de servicios durante todo el tiempo del sistema. Se propone un algoritmo en línea eficiente, que consiste en dos componentes principales: 1) Un enfoque basado en regularización de la literatura de aprendizaje en línea para convertir el problema de despliegue óptimo fuera de línea en una secuencia de problemas regularizados únicos, cada uno de los cuales debe resolverse de manera eficiente en un intervalo de tiempo y 2) Un esquema de redondeo dependiente en línea para derivar soluciones enteras factibles a partir de las soluciones fraccionales óptimas de los problemas únicos, y para garantizar una buena relación competitiva del algoritmo en línea durante todo el intervalo de tiempo. Verificamos nuestro algoritmo en línea con un sólido análisis teórico y simulaciones basadas en trazas en configuraciones realistas.