A reinforcement learning approach for Virtual Network Function Chaining and sharing in softwarized networks

​© 2021 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.Cognizant of the ease with which softwarized functions can be dynamically scaled according to real time resource requirements, and the fact that multiple services can have common VNFs in their chaining, this paper tackles the problem of cost effective deployment of online services from the perspective of sharing their VNF instances. First, we formally formulate the deployment problem under VNFs sharing. Secondly, given the NP-hard nature of the above problem, we propose a reinforcement learning (RL) algorithm capable of making intelligent placement decisions while considering multiple conflicting costs. Costs of transmission, VNF instantiation or energy consumption, among others. Thanks to the intelligence of the RL algorithm, simulation results show that the performance of the proposed algorithm is within a 14% margin and similar to an optimal solution in terms of request provisioning cost and acceptance ratio, respectively. Moreover, the algorithm results in more than a 20% and a 70% improvement in terms of request deployment cost and time compared to a state-of-the-art algorithm, and up to more than a 40% improvement in terms of cost compared to an algorithm that greedily minimizes the transmission or VNF activation costs.Postprint (author's final draft

NFV Platforms: Taxonomy, Design Choices and Future Challenges

Due to the intrinsically inefficient service provisioning in traditional networks, Network Function Virtualization (NFV) keeps gaining attention from both industry and academia. By replacing the purpose-built, expensive, proprietary network equipment with software network functions consolidated on commodity hardware, NFV envisions a shift towards a more agile and open service provisioning paradigm. During the last few years, a large number of NFV platforms have been implemented in production environments that typically face critical challenges, including the development, deployment, and management of Virtual Network Functions (VNFs). Nonetheless, just like any complex system, such platforms commonly consist of abounding software and hardware components and usually incorporate disparate design choices based on distinct motivations or use cases. This broad collection of convoluted alternatives makes it extremely arduous for network operators to make proper choices. Although numerous efforts have been devoted to investigating different aspects of NFV, none of them specifically focused on NFV platforms or attempted to explore their design space. In this paper, we present a comprehensive survey on the NFV platform design. Our study solely targets existing NFV platform implementations. We begin with a top-down architectural view of the standard reference NFV platform and present our taxonomy of existing NFV platforms based on what features they provide in terms of a typical network function life cycle. Then we thoroughly explore the design space and elaborate on the implementation choices each platform opts for. We also envision future challenges for NFV platform design in the incoming 5G era. We believe that our study gives a detailed guideline for network operators or service providers to choose the most appropriate NFV platform based on their respective requirements. Our work also provides guidelines for implementing new NFV platforms

Network slice reconfiguration by exploiting deep reinforcement learning with large action space

It is widely acknowledged that network slicing can tackle the diverse usage scenarios and connectivity services that the 5G-and-beyond system needs to support. To guarantee performance isolation while maximizing network resource utilization under dynamic traffic load, network slice needs to be reconfigured adaptively. However, it is commonly believed that the fine-grained resource reconfiguration problem is intractable due to the extremely high computational complexity caused by numerous variables. In this paper, we investigate the reconfiguration within a core network slice with aim of minimizing long-term resource consumption by exploiting Deep Reinforcement Learning (DRL). This problem is also intractable by using conventional Deep Q Network (DQN), as it has a multi-dimensional discrete action space which is difficult to explore efficiently. To address the curse of dimensionality, we propose a discrete Branching Dueling Q-network (discrete BDQ) by incorporating the action branching architecture into DQN, for drastically decreasing the number of estimated actions. Based on the discrete BDQ network, we develop an intelligent network slice reconfiguration algorithm (INSRA). Extensive simulation experiments are conducted to evaluate the performance of INSRA and the numerical results reveal that INSRA can minimize the long-term resource consumption and achieve high resource efficiency compared with several benchmark algorithms

Strong Temporal Isolation among Containers in OpenStack for NFV Services

In this paper, the problem of temporal isolation among containerized software components running in shared cloud infrastructures is tackled, proposing an approach based on hierarchical real-time CPU scheduling. This allows for reserving a precise share of the available computing power for each container deployed in a multi-core server, so to provide it with a stable performance, independently from the load of other co-located containers. The proposed technique enables the use of reliable modeling techniques for end-to-end service chains that are effective in controlling the application-level performance. An implementation of the technique within the well-known OpenStack cloud orchestration software is presented, focusing on a use-case framed in the context of network function virtualization. The modified OpenStack is capable of leveraging the special real-time scheduling features made available in the underlying Linux operating system through a patch to the in-kernel process scheduler. The effectiveness of the technique is validated by gathering performance data from two applications running in a real test-bed with the mentioned modifications to OpenStack and the Linux kernel. A performance model is developed that tightly models the application behavior under a variety of conditions. Extensive experimentation shows that the proposed mechanism is successful in guaranteeing isolation of individual containerized activities on the platform

Contribution to multi-domain network slicing : resource orchestration framework and algorithms

5G/6G services and applications, in the context of the eMBB, mMTC and uRLLC network slicing framework, whose network infrastructure requirements may span beyond the coverage area of a single Infrastructure Provider (InP), are envisaged to be supported by leasing resources from multiple InPs. A challenging aspect for a Service Provider (SP) is how to obtain an optimal set of InPs on which to provision the requests and the particular substrate nodes and links within each InP on which to map the different VNFs and virtual links of the service requests, respectively, for a seamless, reliable and cost-effective orchestration of service requests. Existing works in this area either perform service mapping in uncoordinated manner, do not incorporate service reliability or do so from the perspective of stateless VNFs. Also they assume full information disclosure, or are based on exact approaches, which considerations are not well suited for future network scenarios characterized by delay sensitive mission critical applications and resource constrained networks. This thesis contributes to the above challenge by breaking the multi-domain service orchestration problem into two interlinked sub-problems that are solved in a coordinated manner: (1) Request splitting/partitioning (sub-problem 1), involving obtaining a subset of InPs and the corresponding inter-domain links on which to provision the different VNFs and virtual links of the service request; (2) Intra-domain VNF orchestration (sub-problem 2), involving obtaining the intra-domain nodes and links to provision the VNFs and virtual links of the sub-SFC associated with each InP. In this way, the thesis sets out four key targets that are necessary to align with the mission critical and delay sensitive use-cases envisaged in 5G and future networks in terms of service deployment cost and QoS: (1) coordinated mapping of service requests, with a view of realizing better utilization of the substrate resources; (2) survivability and fault-tolerant orchestration of service requests, to tame both QoS violations and the penalties from such violations; (3) limited disclosure of InP internal information, in order adhere to the privacy requirements InPs, and (4) achieving all the above targets in polynomial time. In order to realize the above targets, the thesis sought for solution techniques that are: (1) able to incorporate information learned in the previous solutions search space and historical mapping decisions, hence, resulting in acceptable performance even in scenarios of limited information exposure and fuzzy environments; (2) robust and less problem specific, hence, can be tailored to different optimization objectives, network topologies and service request constraints, thus enabling to deal with requests with either chained topologies or with bifurcated paths; (3) capable of dealing with an optimization problem that is jointly affected by multiple attributes, since in practice, the service deployment cost is jointly affected by multiple conflicting costs; (4) able to realize near-optimal solutions in practical run-times, thus rendering well suited approaches for delay sensitive and resource constrained scenarios. Three different algorithms namely, an RL, Genetic Algorithm (GA) and a fully distributed multi-stage graph-based algorithms are proposed for sub-problem 1. In addition, five different algorithms based on GA, Harmony search, RL, and multi-stage graph approach are proposed for sub-problem 2. Finally, in order to guide the implementation and adherence of the thesis proposals to the four main targets of the thesis, an architectural framework is proposed, aligned with the ETSI NFV-MANO architectural framework. Overall, the simulations results proved that the thesis proposals are optimized in terms of request acceptance ratios, mapping cost and execution time, hence, rendering such proposals well suited for 5G and future scenarios.Els serveis que es poden presentar en el marc de la tecnologia de “slicing” de xarxa de 5G/6G, com ara eMBB, mMTC o uRLLC, es possible que no els pugui oferir un sol proveïdor d’infraestructura (InP) degut a les limitacions que pot tenir la seva xarxa, i per tant que faci necessària la cooperació de múltiples InPs. En aquest cas, el primer repte que afronta el Proveïdor de Servei (SP) que rep la sol·licitud de desplegament es determinar el conjunt òptim de InPs que hi han d’intervenir i en concret els nodes i enllaços de cada un d’ells que s’han d’utilitzar per al mapatge de les diferents VNFs i enllaços virtuals de la sol·licitud. Els treballs que existeixen en aquesta àrea duen a terme el mapatge del servei be sigui de manera no coordinada, o no incorporen la fiabilitat, o ho fan des de la perspectiva de VNFs sense estat. També, pressuposen la divulgació total de la informació, o estan basats en metodologies exactes que fa que no siguin idonis per a escenaris de xarxes del futur, caracteritzats per aplicacions de missió critica, sensibles al retard i sobre xarxes amb recursos limitats. Aquesta tesi contribueix a afrontar aquests reptes dividint el problema d’orquestració de serveis multi domini en dos subproblemes relacionats, que es resolen de manera coordinada. (1) Divisió / partició de la sol·licitud de servei (sub-problema 1), que implica l'obtenció d'un subconjunt d'InPs i els enllaços interdomini corresponents sobre els quals proporcionar les diferents VNF i enllaços virtuals de la sol·licitud de servei; (2) Orquestració VNF intradomini (sub-problema 2), que implica l'obtenció dels nodes i enllaços intradomini per aprovisionar les VNF i enllaços virtuals dels sub-SFC associats a cada InP. D'aquesta manera, la tesi estableix quatre objectius clau que són necessaris per alinear-se amb els casos d'ús de missió crítica i sensibles al retard previstos en 5G i xarxes futures en termes de cost de desplegament del servei i QoS: (1) mapatge coordinat de les sol·licituds de servei, amb l'objectiu de realitzar una millor utilització dels recursos del substrat; (2) orquestració de les sol·licituds de servei contemplant la supervivència del servei en situacions de fallides, minimitzant les violacions de la QoS i les sancions derivades d'aquestes violacions; (3) divulgació limitada de la informació interna de l’InP, per tal d'adherir-se als requisits de privadesa dels InPs, i (4) aconseguir tots els objectius anteriors en temps polinòmic. Per tal de realitzar els objectius anteriors, la tesi busca solucions que siguin: (1) capaces d'incorporar informació apresa en les solucions anteriors de l'espai de cerca i decisions de mapatge històric, donant lloc a un rendiment acceptable fins i tot en escenaris d'exposició limitada a la informació i entorns difusos; (2) robustes i menys dependents dels problemes específics, i per tant, que es poden adaptar a diferents objectius d'optimització, topologies de xarxa i restriccions de sol·licitud de servei, permetent així fer front a sol·licituds amb cadenes de funcions de topologies molt diverses; (3) capaces de fer front a un problema d'optimització de múltiples atributs, ja que a la pràctica, el cost de desplegament del servei depèn de múltiples costos; (4) capaces de trobar solucions gairebé òptimes en temps suficientment breus, resultant així adequades a escenaris sensibles al retard i amb limitació de recursos. La tesi proposa tres algorismes diferents per al sub-problema 1: un algorisme de RL, un algorisme genètic (GA) i un algorisme multi etapa basat en grafs i completament distribuït. A més, es proposen cinc algorismes diferents basats en l'enfocament de grafs, un algorisme GA, un algorisme de cerca d’harmonia, un algorisme de RL i un algorisme multi-etapa per al sub-problema 2. Finalment, per tal de guiar la implementació i l'adhesió de les propostes als quatre objectius principals de la tesi, es proposa...Postprint (published version

Distributed Resource Management in Converged Telecommunication Infrastructures

Η πέμπτη γενιά (5G) των ασύρματων και κινητών επικοινωνιών αναμένεται να έχει εκτεταμένο αντίκτυπο σε τομείς πέρα από αυτόν της τεχνολογίας πληροφοριών και επικοινωνιών (Information and Communications Technology - ICT). Το 5G ευθυγραμμίζεται με την 4η βιομηχανική εξέλιξη (4th industrial evolution), θολώνοντας τα όρια μεταξύ της φυσικής, της ψηφιακής και της βιολογικής σφαίρας. Σχεδιάστηκε για να προσφέρει δυνατότητες πολλαπλών υπηρεσιών και χρηστών, εκπληρώνοντας ταυτόχρονα πολλαπλές απαιτήσεις και επιχειρηματικά οικοσυστήματα. Ωστόσο, ορισμένες υπηρεσίες, όπως η επαυξημένη πραγματικότητα (Augmented Reality -AR), το εργοστάσιο του μέλλοντος (Factory of the Future) κ.λπ. θέτουν προκλήσεις για την ανάπτυξη μιας ενιαίας 5G υποδομής με βάση την ενεργειακή και οικονομική αποδοτικότητα. Σε αυτή τη κατεύθυνση, η παρούσα διδακτορική διατριβή υιοθετεί την ιδέα μιας καθολικής πλατφόρμας 5G που ενσωματώνει μια πληθώρα τεχνολογιών δικτύωσης (ασύρματες και ενσύρματες), και στοχεύει στην ανάπτυξη μαθηματικών εργαλείων, αλγορίθμων και πρωτοκόλλων για την ενεργειακή και λειτουργική βελτιστοποίηση αυτής της υποδομής και των υπηρεσιών που παρέχει. Αυτή η υποδομή διασυνδέει υπολογιστικούς, αποθηκευτικούς και δικτυακούς πόρους μέσω του προγραμματιζόμενου υλισμικού (hardware-HW) και της λογισμικοποίησης του δικτύου (network softwarisation). Με αυτό τον τρόπο, επιτρέπει την παροχή οποιασδήποτε υπηρεσίας με την ευέλικτη και αποτελεσματική μίξη και αντιστοίχιση πόρων δικτύου, υπολογισμού και αποθήκευσης. Αρχικά, η μελέτη επικεντρώνεται στις προκλήσεις των δικτύων ραδιοπρόσβασης επόμενης γενιάς (NG-RAN), τα οποία αποτελούνται από πολλαπλές τεχνολογίες δικτύου για τη διασύνδεση ενός ευρέος φάσματος συσκευών με υπολογιστικούς και αποθηκευτικούς πόρους. Η ανάπτυξη μικρών κυψελών (small cells) είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτίωση της φασματικής απόδοσης και της ρυθμαπόδοσης και μπορεί να επιτευχθεί είτε μέσω παραδοσιακών κατανεμημένων δικτύων ραδιοπρόσβασης (D-RAN) είτε μέσω δικτύων ραδιοπρόσβασης νέφους (C-RAN). Ενώ το C-RAN προσφέρει μεγάλα οφέλη όσο αφορά την επεξεργασία σήματος και τον συντονισμό σε σχέση με τα D-RAN, απαιτεί υψηλό εύρος ζώνης μετάδοσης και επιβάλλει σοβαρούς περιορισμούς καθυστέρησης στο δίκτυο μεταφοράς. Για την αντιμετώπιση αυτών των ζητημάτων, προτείνεται μια νέα αρχιτεκτονική «αποσύνθεσης των πόρων». Σύμφωνα με αυτήν, οι λειτουργιές βασικής επεξεργασίας σήματος (BBU functions) μπορούν να διαχωριστούν και να εκτελεστούν είτε στην ίδια θέση με τη κεραία (RU), είτε απομακρυσμένα σε κάποια μονάδα επεξεργασίας που βρίσκεται κοντά (DU) ή μακριά (CU) από την κεραία. Αυτή η έννοια της «αποσύνθεσης των πόρων» επιτρέπει την πρόσβαση σε κοινόχρηστους πόρους που παρέχονται από κέντρα δεδομένων μικρής ή μεγάλης κλίμακας, χωρίς να απαιτείται ιδιοκτησία των πόρων. Ωστόσο, η προσέγγιση αυτή απαιτεί την ανάπτυξη νέων πλαισίων βελτιστοποίησης για τη βελτίωση της αποδοτικότητας και της ευελιξίας των υποδομών 5G, ώστε να διαχειρίζονται αποτελεσματικά τους διαχωρισμένους πόρους. Καθοριστικό ρόλο σε αυτό αποτελεί η αρχιτεκτονική της Δικτύωσης Καθορισμένης από Λογισμικό (SDN), η οποία στοχεύει να επιτρέψει την προγραμματιζόμενη και δυναμική διαχείριση των πόρων του δικτύου μέσω κεντρικού ελέγχου. Έχοντας υπόψιν τα παραπάνω, στο πρώτο μέρος της διατριβής αναπτύσσεται ένα πλαίσιο βελτιστοποίησης που προσδιορίζει το βέλτιστο λειτουργικό διαχωρισμό μεταξύ των λειτουργιών βασικής επεξεργασίας σήματος, σε συνδυασμό με τη βέλτιστη τοποθέτηση του SDN ελεγκτή, λαμβάνοντας επίσης υπόψη τη σταθερότητα του συνολικού συστήματος και τη μείωση των συνολικών λειτουργικών δαπανών. Η ανάλυση επεκτείνεται περαιτέρω με προηγμένα σχήματα βελτιστοποίησης, με σκοπό την προσέγγιση ενός πιο ρεαλιστικού περιβάλλοντος 5G, όπου η ραγδαία αύξηση της κίνησης συνεπάγεται την ανάγκη για μεγαλύτερες δυνατότητες κλιμάκωσης για τη διαχείριση των χωρικών και χρονικών μεταβολών της, καθώς και τερματικών με διαφορετικές απαιτήσεις ποιότητας. Στη συνέχεια μελετούνται τα δίκτυα πυρήνα του 5G. Στα δίκτυα πυρήνα 5G κάθε λειτουργία είναι λογισμικοποιημένη (softwarized) και απομονωμένη, επιτρέποντας την ανάπτυξη της σε υλικό γενικής χρήσης. Επίσης εισάγεται ένας νέος διαχωρισμό μεταξύ των λειτουργιών του επιπέδου ελέγχου και του επιπέδου δεδομένων (Control and User Plane Seperation – CUPS) με βάση την SDN αρχιτεκτονική. Με τον τρόπο αυτό διαχωρίζεται η δικτυακή κίνηση μεταξύ των διαφορετικών 5G οντοτήτων (επίπεδο ελέγχου) και η δικτυακή κίνηση των χρηστών (επίπεδο χρήστη). Κρίσιμο ρόλο στο χειρισμό σημαντικού μέρους του επιπέδου χρήστη στα συστήματα 5G διαδραματίζει η οντότητα «λειτουργία επιπέδου χρήστη» (User Plane Function – UPF). Το UPF είναι υπεύθυνο για την προώθηση της πραγματικής κίνησης χρηστών με πολύ αυστηρές απαιτήσεις απόδοσης. Ανάλογα με τον τύπο της απαιτούμενης υπηρεσίας και την αρχιτεκτονική του δικτύου ραδιοπρόσβασης, οι κόμβοι UPF μπορούν να βρίσκονται είτε πιο κοντά είτε πιο μακριά από αυτό, ανακατευθύνοντας την κυκλοφορία σε διακομιστές κοντά στην άκρη του δικτύου για μείωση του χρόνου καθυστέρησης ή σε κεντρικές εγκαταστάσεις. Ως εκ τούτου, προκύπτει το ερώτημα της επιλογής των βέλτιστων στοιχείων UPF, καθώς η επιλογή ενός μη διαθέσιμου υπολογιστικού πόρου UPF μπορεί να οδηγήσει σε μπλοκάρισμα και καθυστερήσεις της υπηρεσίας. Για την αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος, προτείνουμε ένα μοντέλο ειδικά σχεδιασμένο για δυναμική επιλογή βέλτιστων στοιχείων UPF με στόχο την ελαχιστοποίηση της συνολικής καθυστέρησης της υπηρεσίας. Αναπτύσσουμε συναρτήσεις κόστους για το μοντέλο χρησιμοποιώντας εργαστηριακές μετρήσεις που ελήφθησαν από μια πλατφόρμα 5G ανοιχτού κώδικα που φιλοξενείται σε περιβάλλον νέφους οπτικού κέντρου δεδομένων. Με το προτεινόμενο μοντέλο, μπορούμε να επιλέξουμε δυναμικά το καταλληλότερο στοιχείο UPF για τη χρήση υπολογιστικών πόρων, μειώνοντας τη καθυστέρηση εξυπηρέτησης. Επεκτείνοντας την έννοια αποσύνθεσης των δικτυακών πόρων, η ανάλυση εστιάζει στα συστήματα 6G, τα οποία αναμένεται να υποστηρίξουν ένα ευρύ φάσμα υπηρεσιών μέσω μιας κοινής υποδομής που διευκολύνεται από τον τεμαχισμό δικτύου (network slicing). Τα συστήματα 6G προβλέπεται να λειτουργούν με αποκεντρωμένο τρόπο, που επιτρέπει στις εφαρμογές να παρεμβαίνουν άμεσα στις διαδικασίες ελέγχου για την πιο αποτελεσματική διασφάλιση της ποιότητας εμπειρίας (Quality of Experience – QoE) των τελικών χρηστών. Αυτό πραγματοποιείται μέσω της χρήσης της οντότητας «λειτουργία εφαρμογής» (Application Function – AF), η οποία διαχειρίζεται την εφαρμογή που εκτελείται στο τερματικό χρήστη (User Equipment – UE) και στο διακομιστή (Application Server - AS) που υποστηρίζει την υπηρεσία. Το AF διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην παροχή υπηρεσιών υψηλού QoE, καθώς ενημερώνεται από την εφαρμογή και μπορεί να επηρεάσει τις αποφάσεις δρομολόγησης της κυκλοφορίας. Ωστόσο, η ανεξέλεγκτη λειτουργία του AF μπορεί να οδηγήσει σε αστάθεια στο σύστημα. Για την αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος σχεδιάζουμε, εφαρμόζουμε και αξιολογούμε θεωρητικά και πειραματικά ένα πλήρως κατανεμημένο πλαίσιο λήψης αποφάσεων για την εκχώρηση ροών (flow assignment) στα συστήματα 6G. Το πλαίσιο αυτό αποδεικνύεται ότι, υπό συγκεκριμένες συνθήκες, συγκλίνει σε ένα σταθερό σημείο που παρέχει τη βέλτιστη ισορροπία μεταξύ QoE και αποδοτικότητας κόστους. Οι συναρτήσεις κόστους που χρησιμοποιούνται ενσωματώνουν τόσο το κόστος δικτύου όσο και το υπολογιστικό κόστος, τα οποία προκύπτουν ρεαλιστικά μέσω μιας λεπτομερούς διαδικασίας που διεξάγεται σε μια λειτουργική 5G πλατφόρμα. Αυτή η διαδικασία επιτρέπει τη μοντελοποίηση της απόδοσης του συστήματος και των απαιτήσεων σε διαφορετικά σενάρια λειτουργίας, τα οποία μπορούν να βοηθήσουν στη βελτιστοποιημένη διαχείριση του κύκλου ζωής των παρεχόμενων υπηρεσιών. Τέλος, η μελέτη επικεντρώνεται στην πραγματική ανάπτυξη μιας υποδομής 5G που υποστηρίζει τον τεμαχισμό του δικτύου κατά παραγγελία από πολλαπλούς χρήστες. Ο τεμαχισμός του δικτύου επιτρέπει τον διαχωρισμό της φυσικής υποδομής δικτύου σε πολλαπλές λογικές υποδομές που μπορούν να υποστηρίξουν διαφορετικές κατηγορίες υπηρεσιών. Ένα τμήμα δικτύου (slice) έχει τους δικούς του αποκλειστικούς πόρους από το δίκτυο πρόσβασης, μεταφοράς, και πυρήνα, καθώς και στοιχεία από διάφορους τομείς κάτω από τους ίδιους ή διαφορετικούς διαχειριστές. Η κοινή χρήση της υποκείμενης φυσικής υποδομής από τα τμήματα δικτύου περιλαμβάνει την ανάπτυξη κατάλληλων διεπαφών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την σύνδεση των διαφορετικών δικτυακών στοιχείων, καθώς και τη δημιουργία κατάλληλων περιγραφών (descriptors) για την εικονοποίηση των 5G λειτουργιών (Εικονικές Δικτυακές Λειτουργίες 5G - 5G Virtual Network Functions – VNFs). Η συλλογή και ο κατάλληλος συνδυασμός πολλαπλών VNF δίνει μια 5G υπηρεσία δικτύου (Network Service - NS) από άκρη σε άκρη (End to End - E2E). Μέσω μιας πλατφόρμας διαχείρισης και ενορχήστρωσης (Management and Orchestration Platform - MANO), μπορούμε να συνδυάσουμε αυτές τις υπηρεσίες δικτύου για να δημιουργήσουμε και να διαχειριστούμε ένα 5G τμήμα δικτύου. Για να επιτευχθεί αυτό, στη μελέτη αυτή χρησιμοποιείται ένας ενορχηστρωτής που ονομάζεται Open Source MANO (OSM), ο οποίος είναι συμβατός με το πρότυπο της Εικονικοποίησης Λειτουργιών Δικτύου (NFV). Αναπτύσσονται descriptors τόσο για τις λειτουργίες του επιπέδου ελέγχου του 5G, όσο και για το επίπεδο χρήστη. Συνδυάζοντας αυτούς τους descriptors, επιτυγχάνεται η δυναμική υλοποίηση πολλαπλών τμημάτων δικτύου πάνω σε μια 5G πλατφόρμα που υποστηρίζει πολλαπλούς χρήστες και φιλοξενείται σε μια υποδομή κέντρου δεδομένων. Χρησιμοποιώντας τα δημιουργημένα VNF, μπορούμε να εκτελέσουμε το δίκτυο πυρήνα με το πάτημα ενός κουμπιού και να παρέχουμε πολλαπλά τμήματα δικτύου με διαφορετικά χαρακτηριστικά.The fifth generation (5G) of wireless and mobile communications is expected to have a far-reaching impact on society and businesses beyond the information and communications technology (ICT) sector. 5G is aligned with the 4th industrial evolution, blurring the lines between the physical, digital, and biological spheres. A common design is necessary to accommodate all service types based on energy and cost efficiency. To address this, this PhD thesis adopts the idea of a universal 5G platform that integrates a variety of networking technologies (wireless and wired), and aims to develop mathematical tools, algorithms and protocols for the energy and operational optimization of this infrastructure and the services it provides. This infrastructure interconnects computing, storage and network components that are placed at different locations, using the concepts of programmable hardware (hardware-HW) and network software (network softwarisation). In this way, it enables the provision of any service by flexibly and efficiently mixing and matching network, computing and storage resources. The thesis targeted four distinct contributions. All proposed contributions are implemented and investigated experimentally in a 5G open-source lab testbed. The first contribution focused on optimal function and resource allocation adopting the innovative 5G RAN architecture, that splits flexibly the baseband processing function chain between Remote, Distributed and Central Units. This enables access to shared resources provided by micro or large-scale remote data centers, without requiring resource ownership. To support this architecture, networks adopt the Software Defined Networking (SDN) approach, where the control plane is decoupled from the data plane and the associated network devices and is centralized in a software-based controller. In this context, the goal of the proposed approach was to develop effective optimization techniques that identify the optimal functional split, along with the optimal location and size of the SDN controllers. The second contribution concentrated on solving the User Plane Function (UPF) selection problem in 5G core networks. According to the SDN paradigm 5G core control plane functions manage the network, while UPFs are responsible for handling users’ data. Depending on the 5G RAN deployment option and the nature of the service, UPF nodes can be placed closer to the network edge, directing traffic to the Multi-access Edge Computing (MEC) servers hence reducing latency, or be placed deeper into the network directing traffic to central cloud facilities. In this context, a framework that selects the optimal UPF nodes to handle user’s traffic minimizing total service delay has been proposed. The third contribution pertained to service provisioning in upcoming telecommunication systems. 6G systems require novel architectural Quality of Experience (QoE) models and resource allocation strategies that can differentiate between data streams originating from the same or multiple User Equipment (UEs), respond to changes in the underlying physical infrastructure, and scale with the number of connected devices. Currently, centralized management and network orchestration (MANO) platforms provide this functionality, but they suffer scalability issues. Therefore, future systems are anticipated to operate in a distributed manner, allowing applications to directly intervene in relevant control processes to ensure the required QoE. The proposed approach focused on developing a flow assignment model that supports applications running on UEs. The final contribution of this thesis focused on the deployment of a 5G infrastructure that supports multi-tenant network slicing on demand. Sharing of the underlying physical infrastructure was achieved through the development of suitable interfaces for integrating different network components and the creation of appropriate descriptors for virtual 5G network functions (VNFs). By collecting and combining multiple VNFs, an end-to-end 5G Network Service (NS) can be obtained. Using a MANO platform, these NSs can be combined to instantiate and manage a 5G network slice

Machine learning methods for service placement : a systematic review

With the growth of real-time and latency-sensitive applications in the Internet of Everything (IoE), service placement cannot rely on cloud computing alone. In response to this need, several computing paradigms, such as Mobile Edge Computing (MEC), Ultra-dense Edge Computing (UDEC), and Fog Computing (FC), have emerged. These paradigms aim to bring computing resources closer to the end user, reducing delay and wasted backhaul bandwidth. One of the major challenges of these new paradigms is the limitation of edge resources and the dependencies between different service parts. Some solutions, such as microservice architecture, allow different parts of an application to be processed simultaneously. However, due to the ever-increasing number of devices and incoming tasks, the problem of service placement cannot be solved today by relying on rule-based deterministic solutions. In such a dynamic and complex environment, many factors can influence the solution. Optimization and Machine Learning (ML) are two well-known tools that have been used most for service placement. Both methods typically use a cost function. Optimization is usually a way to define the difference between the predicted and actual value, while ML aims to minimize the cost function. In simpler terms, ML aims to minimize the gap between prediction and reality based on historical data. Instead of relying on explicit rules, ML uses prediction based on historical data. Due to the NP-hard nature of the service placement problem, classical optimization methods are not sufficient. Instead, metaheuristic and heuristic methods are widely used. In addition, the ever-changing big data in IoE environments requires the use of specific ML methods. In this systematic review, we present a taxonomy of ML methods for the service placement problem. Our findings show that 96% of applications use a distributed microservice architecture. Also, 51% of the studies are based on on-demand resource estimation methods and 81% are multi-objective. This article also outlines open questions and future research trends. Our literature review shows that one of the most important trends in ML is reinforcement learning, with a 56% share of research

Data-Driven Methods for Data Center Operations Support

During the last decade, cloud technologies have been evolving at an impressive pace, such that we are now living in a cloud-native era where developers can leverage on an unprecedented landscape of (possibly managed) services for orchestration, compute, storage, load-balancing, monitoring, etc. The possibility to have on-demand access to a diverse set of configurable virtualized resources allows for building more elastic, flexible and highly-resilient distributed applications. Behind the scenes, cloud providers sustain the heavy burden of maintaining the underlying infrastructures, consisting in large-scale distributed systems, partitioned and replicated among many geographically dislocated data centers to guarantee scalability, robustness to failures, high availability and low latency. The larger the scale, the more cloud providers have to deal with complex interactions among the various components, such that monitoring, diagnosing and troubleshooting issues become incredibly daunting tasks. To keep up with these challenges, development and operations practices have undergone significant transformations, especially in terms of improving the automations that make releasing new software, and responding to unforeseen issues, faster and sustainable at scale. The resulting paradigm is nowadays referred to as DevOps. However, while such automations can be very sophisticated, traditional DevOps practices fundamentally rely on reactive mechanisms, that typically require careful manual tuning and supervision from human experts. To minimize the risk of outages—and the related costs—it is crucial to provide DevOps teams with suitable tools that can enable a proactive approach to data center operations. This work presents a comprehensive data-driven framework to address the most relevant problems that can be experienced in large-scale distributed cloud infrastructures. These environments are indeed characterized by a very large availability of diverse data, collected at each level of the stack, such as: time-series (e.g., physical host measurements, virtual machine or container metrics, networking components logs, application KPIs); graphs (e.g., network topologies, fault graphs reporting dependencies among hardware and software components, performance issues propagation networks); and text (e.g., source code, system logs, version control system history, code review feedbacks). Such data are also typically updated with relatively high frequency, and subject to distribution drifts caused by continuous configuration changes to the underlying infrastructure. In such a highly dynamic scenario, traditional model-driven approaches alone may be inadequate at capturing the complexity of the interactions among system components. DevOps teams would certainly benefit from having robust data-driven methods to support their decisions based on historical information. For instance, effective anomaly detection capabilities may also help in conducting more precise and efficient root-cause analysis. Also, leveraging on accurate forecasting and intelligent control strategies would improve resource management. Given their ability to deal with high-dimensional, complex data, Deep Learning-based methods are the most straightforward option for the realization of the aforementioned support tools. On the other hand, because of their complexity, this kind of models often requires huge processing power, and suitable hardware, to be operated effectively at scale. These aspects must be carefully addressed when applying such methods in the context of data center operations. Automated operations approaches must be dependable and cost-efficient, not to degrade the services they are built to improve. i

View on 5G Architecture: Version 2.0

The 5G Architecture Working Group as part of the 5GPPP Initiative is looking at capturing novel trends and key technological enablers for the realization of the 5G architecture. It also targets at presenting in a harmonized way the architectural concepts developed in various projects and initiatives (not limited to 5GPPP projects only) so as to provide a consolidated view on the technical directions for the architecture design in the 5G era. The first version of the white paper was released in July 2016, which captured novel trends and key technological enablers for the realization of the 5G architecture vision along with harmonized architectural concepts from 5GPPP Phase 1 projects and initiatives. Capitalizing on the architectural vision and framework set by the first version of the white paper, this Version 2.0 of the white paper presents the latest findings and analyses with a particular focus on the concept evaluations, and accordingly it presents the consolidated overall architecture design

A Comprehensive Survey of the Tactile Internet: State of the art and Research Directions

The Internet has made several giant leaps over the years, from a fixed to a mobile Internet, then to the Internet of Things, and now to a Tactile Internet. The Tactile Internet goes far beyond data, audio and video delivery over fixed and mobile networks, and even beyond allowing communication and collaboration among things. It is expected to enable haptic communication and allow skill set delivery over networks. Some examples of potential applications are tele-surgery, vehicle fleets, augmented reality and industrial process automation. Several papers already cover many of the Tactile Internet-related concepts and technologies, such as haptic codecs, applications, and supporting technologies. However, none of them offers a comprehensive survey of the Tactile Internet, including its architectures and algorithms. Furthermore, none of them provides a systematic and critical review of the existing solutions. To address these lacunae, we provide a comprehensive survey of the architectures and algorithms proposed to date for the Tactile Internet. In addition, we critically review them using a well-defined set of requirements and discuss some of the lessons learned as well as the most promising research directions