Precopy Live Migration on Core Network Virtualization Internet Protocol Multimedia Subsystem

Internet Protocol Multimedia Subsystem (IMS) merupakan suatu arsitektur topologi framework untuk mengirimkan layanan Multimedia berbasiskan IP (Internet Protocol), yang telah menjadi arsitektur framework terkemuka yang sebagai enabler dari operator untuk menawarkan layanan VoIP dan layanan multimedia. Precopy Live Migration merupakan proses migrasi yang diterapkan pada IMS dengan cara page memory pada VM ditransmisikan pada fase iterasi ketika VM sedang dalam state running pada host sumber. Kemudian VM pada sumber di suspend menggunakan fase stop-and-copy dan sisa page memory ditransmisikan menuju host tujuan. Penelitian ini berfokus pada bagaimana IMS tetap dapat melayani pada saat terjadinya migrasi. Downtime yang terlalu lama akan berakibat pada pelayanan dari servis IMS tidak maksimal. Parameter yang akan diuji adalah Downtime, Waktu Migrasi, dan Jumlah data yang di transfer. Internet Protocol Multimedia Subsystem (IMS) is a framework architect topology to delivery multimedia services (Internet Protocol) based which has become the latest architect framework as operator services enabler that provide VoIP and Multimedia services. Precopy Live Migration implemented to IMS with VM’s memory pages are transmitted in the iteration phase, while the VM is still running at the source. After that, the VM is suspended in the stop- and-copy phase, and the remaining pages are transmitted to the destination. This research focused on how IMS can provide user during migration process. Longest downtime process will impact on service level to user. During migration process, Downtime, Migration Time, and Amount transferred data were evaluated. Keywords: downtime, migration, IMS, Virtual, precopy live migration

Analyses and design of a new integrated mobile SIP proxy to enhance the scalability in mobile network operators

The emergence of the two new technologies, namely Software Defined Network (SDN) and Network Function Virtualization (NFV) have radically changed the development of computer network fun etions and the evolution of mobile network operators (MN Os) infrastructures. The se two technologies bring to MN Os the promises of reducing costs, enhancing network flexibility and scalability to handle the growth in the number of mobile users and the need to extend its coverage to rural areas. The aim of this thesis 1s to exploit the advantages of the NFV concept to support the implementation of full y integrated solution with an external Session Initial Protocol (SIP) proxy application to enhance the scalability in MN Os. The proposed solution offers a hosted SIP proxy application installed on a virtual machine (VM) environment. The SIP proxy provides full Private Branch Exchange (PBX) and Switch (SW) functionality with Interactive Voice Response (IVR) capabilities. It maximizes the capacity in the existing servers and value-added services (VAS) data centers within the MNOs. The proposed solution enhances the usage of the existing bandwidth by using the unlicensed radio frequency (RF) spectrum bandwidth instead of the licensed RF spectrum to support a larger number of smartphones and data plans. In the initial experimental testbed, TeleFinity IP PBX, which is an external SIP proxy, 1s deployed on a virtual platform and integrated with the mobile network. The integration 1s realized by establishing a point to point protocol (PPP) SIP trunk connection between TeleFinity IP PBX and the Gateway Mobile Switch Center (GMSC). Severa! Testing scenarios were carried out over a local area network (LAN) and a wide area network (W AN) using different voice codees: G.711 u-law, G. 723, and G. 729 to validate the voice cali quality offered by the proposed solution. The Network analyzer software solutions: 1) Startrinity SIP tester, 2) Commview and 3) Resource Monitor are used to measure severa! Quality of Service (QoS) metrics. These include voice jitter, delay, packet Joss, and MOS. This procedure ensures that the proposed solution can handle voice communications with acceptable quality compared to LTE standards

Détection et analyse de données aberrantes pour l'adaptation de ressources dans des environnements virtualisés

L'intégration de l’infonuagique aux technologies de télécommunications a apporté plusieurs avantages aux opérateurs des réseaux et les fournisseurs de services de communication. En effet, l’utilisation de plusieurs noeuds virtuels d’une plateforme de services déployés sur une même machine physique permet de réduire considérablement les coûts et la consummation d’énergie. Avec l’élasticité et l’extensibilité offertes par cette nouvelle technologie, le contrôle des charges de travail dans les systèmes virtualisés est devenu une nécessité afin d’assurer une bonne qualité de service. Dans ce travail de recherche, nous abordons le problème de gestion de la charge de travail dans des infrastructures déployées dans des environnements virtualisés. Notre objectif est de proposer et valider un mécanisme d'adaptation qui assure une gestion dynamique et efficace des ressources dans des environnements virtualisés. L’approche proposée consiste tout d’abord, à tester et analyser les performances d’une plateforme IMS virtualisée que nous avons installée en nous basant sur OpenIMS Core. Ensuite, à analyser les données collectées d’IMS afin de détecter les données aberrantes « Outliers potentiels ». Nous proposons également d’effectuer la mise en correspondance entre les métriques de niveau service et celles de niveau ressource à travers l’analyse de leur variation en utilisant la method de Modified z-score. Cette analyse est basée aussi sur des données extraites d’autres environnements virtualisés tels que Google Cluster et le cloud de l’ÉTS afin d’avoir une solution générique adaptée à plusieurs systèmes virtualisés. En plus, nous effectuons une comparaison entre les deux méthodes de détection des « Outliers » à savoir le « Modified zscore » et le « Mahalanobis ». Notre analyse montre que le « Mahalanobis » donne de meilleurs résultats par rapport au « Modified z-score ». Les résultats obtenus permettent de repérer les variations importantes pouvant nécessiter une adaptation de ressources dans le système. Ces résultats nous ont permis de concevoir et de développer un algorithme d’adaptation des ressources en nous basant sur la méthode de Mahalanobis

Détection et analyse de données aberrantes pour l'adaptation de ressources dans des environnements virtualisés

L'intégration de l’infonuagique aux technologies de télécommunications a apporté plusieurs avantages aux opérateurs des réseaux et les fournisseurs de services de communication. En effet, l’utilisation de plusieurs noeuds virtuels d’une plateforme de services déployés sur une même machine physique permet de réduire considérablement les coûts et la consummation d’énergie. Avec l’élasticité et l’extensibilité offertes par cette nouvelle technologie, le contrôle des charges de travail dans les systèmes virtualisés est devenu une nécessité afin d’assurer une bonne qualité de service. Dans ce travail de recherche, nous abordons le problème de gestion de la charge de travail dans des infrastructures déployées dans des environnements virtualisés. Notre objectif est de proposer et valider un mécanisme d'adaptation qui assure une gestion dynamique et efficace des ressources dans des environnements virtualisés. L’approche proposée consiste tout d’abord, à tester et analyser les performances d’une plateforme IMS virtualisée que nous avons installée en nous basant sur OpenIMS Core. Ensuite, à analyser les données collectées d’IMS afin de détecter les données aberrantes « Outliers potentiels ». Nous proposons également d’effectuer la mise en correspondance entre les métriques de niveau service et celles de niveau ressource à travers l’analyse de leur variation en utilisant la method de Modified z-score. Cette analyse est basée aussi sur des données extraites d’autres environnements virtualisés tels que Google Cluster et le cloud de l’ÉTS afin d’avoir une solution générique adaptée à plusieurs systèmes virtualisés. En plus, nous effectuons une comparaison entre les deux méthodes de détection des « Outliers » à savoir le « Modified zscore » et le « Mahalanobis ». Notre analyse montre que le « Mahalanobis » donne de meilleurs résultats par rapport au « Modified z-score ». Les résultats obtenus permettent de repérer les variations importantes pouvant nécessiter une adaptation de ressources dans le système. Ces résultats nous ont permis de concevoir et de développer un algorithme d’adaptation des ressources en nous basant sur la méthode de Mahalanobis

Mécanisme de surveillance dynamique du trafic et de ressources dans des systèmes IMS virtualisés et distribués

Le Cloud Computing est une infrastructure permettant l’exploitation de la puissance de calcul et de stockage de serveurs informatiques distants reliés par un réseau. Grâce à cette technologie, les gestionnaires d’infrastructure ont l’opportunité de créer des systèmes élastiques qui s’adaptent rapidement aux besoins en ressources de leurs clients, quelle que soit leur localisation. Le problème est alors de savoir quand et combien de ressources vont être nécessaires aux utilisateurs. Le gestionnaire de l’infrastructure a donc besoin de pouvoir prédire la quantité de ressources utiles à chaque instant. Cette prédiction servira à rendre disponible la quantité de ressources suffisantes aux clients afin de ne pas violer le contrat de service signé entre ces derniers et le gestionnaire. En même temps, cette prédiction permettra d’optimiser l’utilisation des ressources afin de réaliser des économies d’énergie et d’argent. Au cours de ce travail, nous nous sommes intéressés à la gestion dynamique des ressources d’un système IP Multimedia Subsystem (IMS) virtualisé. Pour cela, nous avons développé un outil permettant d’adapter le nombre de coeurs utiles aux processeurs des noeuds S-CSCF du système. Le système virtualisé dans notre étude s’inspire de ceux utilisés par les opérateurs de réseaux fixes et mobiles pour fournir des services multimédias à leurs abonnés. Nous avons cherché à savoir s’il était possible de prédire le trafic des utilisateurs sur le réseau afin de pouvoir gérer de manière dynamique et proactive les ressources de ses noeuds CSCF (call/session control functions). Avant de pouvoir développer l’outil de gestion des ressources mentionné précédemment, nous avons étudié le système IMS que nous avons virtualisé. Pour cela, nous avons détecté et analysé plusieurs métriques haut et bas niveau pour les noeuds pris en compte. Les différentes simulations réalisées, la collecte des données liées aux métriques suivies et l’analyse de ces données nous ont permis une meilleure compréhension du système. Nous avons alors pu constater que les noeuds de type P-CSCF du système ne semblent pas totalement fiables, car ils s’arrêtent parfois sans raison apparente. Nous avons aussi pu mettre en exergue que la principale cause d’arrêt du système était un manque de ressources CPU des noeuds de type SCSCF. En étudiant de plus près ces noeuds, nous avons remarqué, grâce à la simulation de différents scénarios, que la charge de leur CPU en fonction du nombre d’appels par seconde suit un modèle exponentiel. Bien que nous ne puissions pas prédire le comportement des utilisateurs, le fait de surveiller cette ressource nous permet alors d’allouer plus de coeurs aux processeurs de ces noeuds avant qu’ils ne s’arrêtent pour manque de ressources. Cette allocation dynamique et proactive du CPU permet à notre système d’en optimiser l’utilisation