Virtualized network function chaining and orchestration based on latency and financial cost

Abstract

Network function virtualization (NFV) was proposed as a proxy for traditional service provisioning in the telecommunications industry and is still a subject widely studied and researched. Enabling on-demand and anywhere-on-the-network topology function implementation, virtualized network functions (VNFs) transfer to software functionalities traditionally executed by specialized hardware, hardware that is usually scattered to specific points in the network. One of the problems encountered in this virtualization was the chaining problem. The chaining problem in VNFs has been studied for quite some time now, with published analyses regarding aspects such as online and offline approaches focusing on common factors like processing capacity and processing delay. We can def ine the chaining problem by the difficulty in finding a physical way to chain VNFs in a network system (NS); this is the starting point for this and other related studies. One of the aspects frequently addressed refers to this chaining’s latency, which is relevant to the context of many applications nowadays, such as self-driving cars and applications with tasks that demand an ultra-low latency to function reliably. The key enabler of these applications is the fifth generation (5G) of cellular networks, which provides them with much-needed ultra-reliable and ultra-low latency services. However, models that consider the trade-offs between minimizing latency and its associated financial costs while aiming for a mutually satisfactory balance between these parameters do not appear to be explored thoroughly nowadays. In this work, we present a solution relying on Integer Linear Programming (ILP) that achieves a comparative analysis between two approaches. The first approach centers around obtaining optimal service admission for deadline-aware service function chaining, and scheduling; this solution was conceived by analyzing the context created by previously published works. The second approach complements the previous one, optimizing total generated monetary costs while maintaining optimal service admission rates.

A virtualização de funções de rede (NFV), proposta como alternativa ao provisionamento de serviços tradicional na indústria de telecomunicações, permanece como um tópico amplamente estudado. Habilitando a implementação de funções sob demanda em qualquer ponto da topologia da rede, as funções de rede virtualizadas (VNFs) transferem para software funcionalidades tradicionalmente executadas por hardware especializado e disperso na rede. Um dos problemas encontrados nesta virtualização é o de encadeamento (chaining), que tem sido estudado em abordagens online e offline, focando em fatores como capacidade e atraso de processamento. Este problema pode ser definido pela dificuldade em encontrar um caminho físico para encadear as VNFs de um serviço, sendo o ponto de partida para este e outros estudos. Um aspeto frequentemente abordado é a latência, relevante para aplicações modernas como carros autónomos, que exigem latência ultrabaixa para operar de forma fiável. O principal facilitador destas aplicações é a quinta geração (5G) de redes móveis, que lhes fornece os necessários serviços ultraconfiáveis e de latência ultrabaixa. Contudo, modelos que consideram os trade-offs entre a minimização da latência e os seus custos financeiros associados, visando um equilíbrio satisfatório, não parecem ser explorados de forma aprofundada. Neste trabalho, apresentamos uma solução baseada em Programação Linear Inteira (ILP) que realiza uma análise comparativa entre duas abordagens. A primeira foca-se na obtenção da admissão ótima de serviços para o encadeamento, colocação e agendamento de funções sensíveis a prazos, concebida a partir da análise de trabalhos previamente publicados. A segunda abordagem complementa a anterior, otimizando os custos monetários totais gerados, enquanto mantém taxas de admissão de serviço ótimas.