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NFV orchestration in edge and fog scenarios
MenciĂłn Internacional en el tĂtulo de doctorLas infraestructuras de red actuales soportan una
variedad diversa de servicios como video bajo demanda,
video conferencias, redes sociales, sistemas
de educaciĂłn, o servicios de almacenamiento de
fotografĂas. Gran parte de la poblaciĂłn mundial ha
comenzado a utilizar estos servicios, y los utilizan
diariamente. Proveedores de Cloud y operadores
de infraestructuras de red albergan el trĂĄfico de
red generado por estos servicios, y sus tareas de
gestiĂłn no solo implican realizar el enrutamiento
del tråfico, sino también el procesado del tråfico de
servicios de red. Tradicionalmente, el procesado
del trĂĄfico ha sido realizado mediante aplicaciones/
programas desplegados en servidores que estaban
dedicados en exclusiva a tareas concretas
como la inspecciĂłn de paquetes. Sin embargo, en
los Ășltimos anos los servicios de red se han virtualizado
y esto ha dado lugar al paradigma de
virtualizaciĂłn de funciones de red (Network Function
Virtualization (NFV) siguiendo las siglas en
ingles), en el que las funciones de red de un servicio
se ejecutan en contenedores o mĂĄquinas virtuales
desacopladas de la infraestructura hardware. Como
resultado, el procesado de trĂĄfico se ha ido
haciendo mĂĄs flexible gracias al laxo acople del
software y hardware, y a la posibilidad de compartir
funciones de red tĂpicas, como firewalls, entre
los distintos servicios de red.
NFV facilita la automatizaciĂłn de operaciones
de red, ya que tareas como el escalado, o la migraciĂłn
son tĂpicamente llevadas a cabo mediante
un conjunto de comandos previamente definidos
por la tecnologĂa de virtualizaciĂłn pertinente, bien
mediante contenedores o mĂĄquinas virtuales. De
todos modos, sigue siendo necesario decidir el en rutamiento y procesado del trĂĄfico de cada servicio
de red. En otras palabras, que servidores tienen
que encargarse del procesado del trĂĄfico, y que
enlaces de la red tienen que utilizarse para que las
peticiones de los usuarios lleguen a los servidores
finales, es decir, el conocido como embedding problem.
Bajo el paraguas del paradigma NFV, a este
problema se le conoce en inglés como Virtual Network
Embedding (VNE), y esta tesis utiliza el termino
âNFV orchestration algorithmâ para referirse
a los algoritmos que resuelven este problema. El
problema del VNE es NP-hard, lo cual significa
que que es imposible encontrar una soluciĂłn optima
en un tiempo polinĂłmico, independientemente
del tamaño de la red. Como consecuencia, la comunidad
investigadora y de telecomunicaciones
utilizan heurĂsticos que encuentran soluciones de
manera mĂĄs rĂĄpida que productos para la resoluciĂłn
de problemas de optimizaciĂłn.
Tradicionalmente, los âNFV orchestration algorithmsâ
han intentado minimizar los costes de
despliegue derivados de las soluciones asociadas.
Por ejemplo, estos algoritmos intentan no consumir
el ancho de banda de la red, y usar rutas cortas
para no utilizar tantos recursos. AdemĂĄs, una tendencia
reciente ha llevado a la comunidad investigadora
a utilizar algoritmos que minimizan el
consumo energético de los servicios desplegados,
bien mediante la elecciĂłn de dispositivos con un
consumo energético mås eficiente, o mediante el
apagado de dispositivos de red en desuso. TĂpicamente,
las restricciones de los problemas de VNE se
han resumido en un conjunto de restricciones asociadas
al uso de recursos y consumo energético, y las
soluciones se diferenciaban por la funciĂłn objetivo
utilizada. Pero eso era antes de la 5a generaciĂłn de
redes mĂłviles (5G) se considerase en el problema
de VNE. Con la apariciĂłn del 5G, nuevos servicios
de red y casos de uso entraron en escena. Los estĂĄndares
hablaban de comunicaciones ultra rĂĄpidas
y fiables (Ultra-Reliable and Low Latency Communications
(URLLC) usando las siglas en inglés) con
latencias por debajo de unos pocos milisegundos y
fiabilidades del 99.999%, una banda ancha mejorada
(enhanced Mobile Broadband (eMBB) usando
las siglas en inglés) con notorios incrementos en
el flujo de datos, e incluso la consideraciĂłn de comunicaciones
masivas entre maquinas (Massive
Machine-Type Communications (mMTC) usando
las siglas en inglés) entre dispositivos IoT. Es mås,
paradigmas como edge y fog computing se incorporaron a la tecnologĂa 5G, e introducĂan la idea
de tener dispositivos de computo mĂĄs cercanos al
usuario final. Como resultado, el problema del VNE
tenĂa que incorporar los nuevos requisitos como
restricciones a tener en cuenta, y toda soluciĂłn
debĂa satisfacer bajas latencias, alta fiabilidad, y
mayores tasas de transmisiĂłn.
Esta tesis estudia el problema des VNE, y propone
algunos heurĂsticos que lidian con las restricciones
asociadas a servicios 5G en escenarios
edge y fog, es decir, las soluciones propuestas se
encargan de asignar funciones virtuales de red a
servidores, y deciden el enrutamiento del trafico
en las infraestructuras 5G con dispositivos edge y
fog. Para evaluar el rendimiento de las soluciones
propuestas, esta tesis estudia en primer lugar la
generaciĂłn de grafos que representan redes 5G.
Los mecanismos propuestos para la generaciĂłn de
grafos sirven para representar distintos escenarios
5G. En particular, escenarios de federaciĂłn en
los que varios dominios comparten recursos entre
ellos. Los grafos generados también representan
servidores en el edge, asĂ como dispositivos fog con
una baterĂa limitada. AdemĂĄs, estos grafos tienen
en cuenta los requisitos de estĂĄndares, y la demanda
que se espera en las redes 5G. La generaciĂłn de
grafos propuesta sirve para representar escenarios
federaciĂłn en los que varios dominios comparten
recursos entre ellos, y redes 5G con servidores edge,
asĂ como dispositivos fog estĂĄticos o mĂłviles con
una baterĂa limitada. Los grafos generados para
infraestructuras 5G tienen en cuenta los requisitos
de estĂĄndares, y la demanda de red que se espera
en las redes 5G. AdemĂĄs, los grafos son diferentes
en funciĂłn de la densidad de poblaciĂłn, y el ĂĄrea
de estudio, es decir, si es una zona industrial, una
autopista, o una zona urbana.
Tras detallar la generaciĂłn de grafos que representan
redes 5G, esta tesis propone algoritmos de
orquestaciĂłn NFV para resolver con el problema
del VNE. Primero, se centra en escenarios federados
en los que los servicios de red se tienen que
asignar no solo a la infraestructura de un dominio,
sino a los recursos compartidos en la federaciĂłn
de dominios. Dos problemas diferentes han sido estudiados,
uno es el problema del VNE propiamente
dicho sobre una infraestructura federada, y el otro
es la delegaciĂłn de servicios de red. Es decir, si
un servicio de red se debe desplegar localmente
en un dominio, o en los recursos compartidos por
la federaciĂłn de dominios; a sabiendas de que el Ășltimo caso supone el pago de cuotas por parte del
dominio local a cambio del despliegue del servicio
de red. En segundo lugar, esta tesis propone
OKpi, un algoritmo de orquestaciĂłn NFV para conseguir
la calidad de servicio de las distintas slices
de las redes 5G. Conceptualmente, el slicing consiste
en partir la red de modo que cada servicio
de red sea tratado de modo diferente dependiendo
del trozo al que pertenezca. Por ejemplo, una
slice de eHealth reservara los recursos de red necesarios
para conseguir bajas latencias en servicios
como operaciones quirĂșrgicas realizadas de manera
remota. Cada trozo (slice) estĂĄ destinado a
unos servicios especĂficos con unos requisitos muy
concretos, como alta fiabilidad, restricciones de
localizaciĂłn, o latencias de un milisegundo. OKpi
es un algoritmo de orquestaciĂłn NFV que consigue
satisfacer los requisitos de servicios de red en los
distintos trozos, o slices de la red. Tras presentar
OKpi, la tesis resuelve el problema del VNE en redes
5G con dispositivos fog estĂĄticos y mĂłviles. El
algoritmo de orquestaciĂłn NFV presentado tiene
en cuenta las limitaciones de recursos de computo
de los dispositivos fog, ademĂĄs de los problemas
de falta de cobertura derivados de la movilidad de
los dispositivos.
Para concluir, esta tesis estudia el escalado
de servicios vehiculares Vehicle-to-Network (V2N),
que requieren de bajas latencias para servicios como
la prevenciĂłn de choques, avisos de posibles
riesgos, y conducciĂłn remota. Para estos servicios,
los atascos y congestiones en la carretera pueden
causar el incumplimiento de los requisitos de latencia.
Por tanto, es necesario anticiparse a esas
circunstancias usando técnicas de series temporales
que permiten saber el trĂĄfico inminente en los
siguientes minutos u horas, para asĂ poder escalar
el servicio V2N adecuadamente.Current network infrastructures handle a diverse
range of network services such as video
on demand services, video-conferences, social
networks, educational systems, or photo
storage services. These services have been
embraced by a significant amount of the
world population, and are used on a daily basis.
Cloud providers and Network operatorsâ
infrastructures accommodate the traffic rates
that the aforementioned services generate, and
their management tasks do not only involve
the traffic steering, but also the processing of
the network servicesâ traffic. Traditionally,
the traffic processing has been assessed via
applications/programs deployed on servers
that were exclusively dedicated to a specific
task as packet inspection. However, in recent
years network services have stated to be
virtualized and this has led to the Network
Function Virtualization (Network Function
Virtualization (NFV)) paradigm, in which the
network functions of a service run on containers
or virtual machines that are decoupled
from the hardware infrastructure. As a result,
the traffic processing has become more flexible
because of the loose coupling between
software and hardware, and the possibility
of sharing common network functions, as
firewalls, across multiple network services.
NFV eases the automation of network operations,
since scaling and migrations tasks
are typically performed by a set of commands
predefined by the virtualization technology,
either containers or virtual machines. However,
it is still necessary to decide the traffic steering and processing of every network
service. In other words, which servers will
hold the traffic processing, and which are the
network links to be traversed so the usersâ requests
reach the final servers, i.e., the network
embedding problem. Under the umbrella of
NFV, this problem is known as Virtual Network
Embedding (VNE), and this thesis refers
as âNFV orchestration algorithmsâ to those
algorithms solving such a problem. The VNE
problem is a NP-hard, meaning that it is impossible
to find optimal solutions in polynomial
time, no matter the network size. As a
consequence, the research and telecommunications
community rely on heuristics that find
solutions quicker than a commodity optimization
solver.
Traditionally, NFV orchestration algorithms
have tried to minimize the deployment
costs derived from their solutions. For example,
they try to not exhaust the network
bandwidth, and use short paths to use less
network resources. Additionally, a recent
tendency led the research community towards
algorithms that minimize the energy consumption
of the deployed services, either
by selecting more energy efficient devices
or by turning off those network devices that
remained unused. VNE problem constraints
were typically summarized in a set of resources/energy constraints, and the solutions
differed on which objectives functions were
aimed for. But that was before 5th generation
of mobile networks (5G) were considered
in the VNE problem. With the appearance
of 5G, new network services and use cases
started to emerge. The standards talked about
Ultra Reliable Low Latency Communication
(Ultra-Reliable and Low Latency Communications
(URLLC)) with latencies below few
milliseconds and 99.999% reliability, an enhanced
mobile broadband (enhanced Mobile
Broadband (eMBB)) with significant data
rate increases, and even the consideration
of massive machine-type communications
(Massive Machine-Type Communications
(mMTC)) among Internet of Things (IoT) devices.
Moreover, paradigms such as edge and
fog computing blended with the 5G technology
to introduce the idea of having computing
devices closer to the end users. As a result, the VNE problem had to incorporate the new
requirements as constraints to be taken into
account, and every solution should either
satisfy low latencies, high reliability, or larger
data rates.
This thesis studies the VNE problem, and
proposes some heuristics tackling the constraints
related to 5G services in Edge and
fog scenarios, that is, the proposed solutions
assess the assignment of Virtual Network
Functions to resources, and the traffic steering
across 5G infrastructures that have Edge and
Fog devices. To evaluate the performance
of the proposed solutions, the thesis studies
first the generation of graphs that represent
5G networks. The proposed mechanisms to
generate graphs serve to represent diverse 5G
scenarios. In particular federation scenarios
in which several domains share resources
among themselves. The generated graphs
also represent edge servers, so as fog devices
with limited battery capacity. Additionally,
these graphs take into account the standard
requirements, and the expected demand for
5G networks. Moreover, the graphs differ depending
on the density of population, and the
area of study, i.e., whether it is an industrial
area, a highway, or an urban area.
After detailing the generation of graphs
representing the 5G networks, this thesis proposes
several NFV orchestration algorithms
to tackle the VNE problem. First, it focuses
on federation scenarios in which network services
should be assigned not only to a single
domain infrastructure, but also to the shared
resources of the federation of domains. Two
different problems are studied, one being the
VNE itself over a federated infrastructure, and
the other the delegation of network services.
That is, whether a network service should be
deployed in a local domain, or in the pool
of resources of the federation domain; knowing
that the latter charges the local domain
for hosting the network service. Second, the
thesis proposes OKpi, a NFV orchestration
algorithm to meet 5G network slices quality
of service. Conceptually, network slicing consists
in splitting the network so network services
are treated differently based on the slice
they belong to. For example, an eHealth network
slice will allocate the network resources necessary to meet low latencies for network
services such as remote surgery. Each network
slice is devoted to specific services with
very concrete requirements, as high reliability,
location constraints, or 1ms latencies. OKpi is
a NFV orchestration algorithm that meets the
network service requirements among different
slices. It is based on a multi-constrained
shortest path heuristic, and its solutions satisfy
latency, reliability, and location constraints.
After presenting OKpi, the thesis tackles the
VNE problem in 5G networks with static/moving
fog devices. The presented NFV orchestration
algorithm takes into account the limited
computing resources of fog devices, as well
as the out-of-coverage problems derived from
the devicesâ mobility.
To conclude, this thesis studies the scaling
of Vehicle-to-Network (V2N) services, which
require low latencies for network services as
collision avoidance, hazard warning, and remote
driving. For these services, the presence
of traffic jams, or high vehicular traffic congestion
lead to the violation of latency requirements.
Hence, it is necessary to anticipate to
such circumstances by using time-series techniques
that allow to derive the incoming vehicular
traffic flow in the next minutes or hours,
so as to scale the V2N service accordingly.The 5G Exchange (5GEx) project (2015-2018) was an EU-funded project (H2020-ICT-2014-2 grant agreement 671636).
The 5G-TRANSFORMER project (2017-2019) is an EU-funded project (H2020-ICT-2016-2 grant agreement 761536).
The 5G-CORAL project (2017-2019) is an EU-Taiwan project (H2020-ICT-2016-2 grant agreement 761586).Programa de Doctorado en IngenierĂa TelemĂĄtica por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Ioannis Stavrakakis.- Secretario: Pablo Serrano Yåñez-Mingot.- Vocal: Paul Horatiu Patra
QoE management of multimedia streaming services in future networks : a tutorial and survey
No embargo require
Machine Learning-Powered Management Architectures for Edge Services in 5G Networks
L'abstract Ăš presente nell'allegato / the abstract is in the attachmen