Dissecting the performance of VR video streaming through the VR-EXP experimentation platform

To cope with the massive bandwidth demands of Virtual Reality (VR) video streaming, both the scientific community and the industry have been proposing optimization techniques such as viewport-aware streaming and tile-based adaptive bitrate heuristics. As most of the VR video traffic is expected to be delivered through mobile networks, a major problem arises: both the network performance and VR video optimization techniques have the potential to influence the video playout performance and the Quality of Experience (QoE). However, the interplay between them is neither trivial nor has it been properly investigated. To bridge this gap, in this article, we introduce VR-EXP, an open-source platform for carrying out VR video streaming performance evaluation. Furthermore, we consolidate a set of relevant VR video streaming techniques and evaluate them under variable network conditions, contributing to an in-depth understanding of what to expect when different combinations are employed. To the best of our knowledge, this is the first work to propose a systematic approach, accompanied by a software toolkit, which allows one to compare different optimization techniques under the same circumstances. Extensive evaluations carried out using realistic datasets demonstrate that VR-EXP is instrumental in providing valuable insights regarding the interplay between network performance and VR video streaming optimization techniques

CURSOS DE APRIMORAMENTO EM CONSTRUÇÃO CIVIL E INSTALAÇÕES ELÉTRICAS PREDIAIS

UNIPAMPA ALEGRET

An approach based on topological factors for the expansion of physical infrastructure in the context of network virtualization

A virtualização de redes é um mecanismo que permite a coexistência de múltiplas redes virtuais sobre um mesmo substrato físico. Um dos desafios de pesquisa abordados na literatura é o mapeamento eficiente de recursos virtuais em infraestruturas físicas. Embora o referido desafio tenha recebido considerável atenção, as abordagens que constituem o estado-da-arte apresentam alta taxa de rejeição, i.e., a proporção de solicitações de redes virtuais negadas em relação ao total de solicitações efetuadas ao substrato é elevada. Nesta dissertação, caracteriza-se, inicialmente, a relação entre a qualidade dos mapeamentos de redes virtuais e as estruturas topológicas dos substratos subjacentes. Avalia-se as soluções exatas de um modelo de mapeamento online sob diferentes classes de topologias de rede. A partir do entendimento dos fatores topológicos que influenciam diretamente o processo de mapeamento de redes virtuais, propõe-se uma estratégia para planejar a expansão de redes de provedores de infraestrutura de forma a reduzir consistentemente a taxa de rejeição de requisições de redes virtuais e melhor aproveitar os recursos ociosos da mesma. Os resultados obtidos evidenciam que grande parte das rejeições de redes virtuais ocorre em situações em que há grande disponibilidade de recursos, mas alguns poucos já saturados acabam inviabilizando, em função de características de conectividade do substrato, o atendimento de novas requisições. Ademais, os resultados obtidos utilizando a estratégia proposta evidenciam que o fortalecimento de partes-chave da infraestrutura levam a uma ocupação muito mais satisfatória. Uma expansão de 10% a 20% dos recursos da infraestrutura contribui para um aumento sustentado de até 30% no número de redes virtuais aceitas e de até 45% no aproveitamento dos recursos em comparação com a rede original.Network virtualization is a mechanism that allows the coexistence of multiple virtual networks on top of a single physical substrate. One of the research challenges addressed recently in the literature is the efficient mapping of virtual resources on physical infrastructures. Although this challenge has received considerable attention, state-of-the-art approaches present, in general, a high rejection rate, i.e., the ratio between the number of denied virtual network requests and the total amount of requests is considerably high. In this thesis, we characterize the relationship between the quality of virtual network mappings and the topological structures of the underlying substrates. Exact solutions of an online embedding model are evaluated under different classes of network topologies. From the understanding of the topological factors that directly influence the virtual network embedding process, we propose an expansion strategy of physical infrastructure in order to suggest adjustments that lead to higher virtual network acceptance and, in consequence, to improved physical resource utilization. The obtained results demonstrate that most of rejections occur in situations in which a significant amount of resource is available, but a few saturated devices and links, depending on connectivity features of the physical substrate, hinder the acceptance of new requests. Moreover, the obtained results using the proposed strategy evidence that an expansion of 10% to 20% of the infrastructure resources leads to a sustained increase of up to 30% in the number of accepted virtual networks and of up to 45% in resource usage compared to the original network

Posicionamento e encadeamento escalável e baixo custo de funções virtualizados de rede

Network Function Virtualization (NFV) is a novel concept that is reshaping the middlebox arena, shifting network functions (e.g. firewall, gateways, proxies) from specialized hardware appliances to software images running on commodity hardware. This concept has potential to make network function provision and operation more flexible and cost-effective, paramount in a world where deployed middleboxes may easily reach the order of hundreds. Despite recent research activity in the field, little has been done towards scalable and cost-efficient placement & chaining of virtual network functions (VNFs) – a key feature for the effective success of NFV. More specifically, existing strategies have neglected the chaining aspect of NFV (focusing on efficient placement only), failed to scale to hundreds of network functions and relied on unrealistic operational costs. In this thesis, we approach VNF placement and chaining as an optimization problem in the context of Inter- and Intra-datacenter. First, we formalize the Virtual Network Function Placement and Chaining (VNFPC) problem and propose an Integer Linear Programming (ILP) model to solve it. The goal is to minimize required resource allocation, while meeting network flow requirements and constraints. Then, we address scalability of VNFPC problem to solve large instances (i.e., thousands of NFV nodes) by proposing a fixand- optimize-based heuristic algorithm for tackling it. Our algorithm incorporates a Variable Neighborhood Search (VNS) meta-heuristic, for efficiently exploring the placement and chaining solution space. Further, we assess the performance limitations of typical NFV-based deployments and the incurred operational costs of commodity servers and propose an analytical model that accurately predict the operational costs for arbitrary service chain requirements. Then, we develop a general service chain intra-datacenter deployment mechanism (named OCM – Operational Cost Minimization) that considers both the actual performance of the service chains (e.g., CPU requirements) as well as the operational incurred cost. Our novel algorithm is based on an extension of the well-known reduction from weighted matching to min-cost flow problem. Finally, we tackle the problem of monitoring service chains in NFV-based environments. For that, we introduce the DNM (Distributed Network Monitoring) problem and propose an optimization model to solve it. DNM allows service chain segments to be independently monitored, which allows specialized network monitoring requirements to be met in a efficient and coordinated way. Results show that the proposed ILP model for the VNFPC problem leads to a reduction of up to 25% in end-to-end delays (in comparison to chainings observed in traditional infrastructures) and an acceptable resource over-provisioning limited to 4%. Also, we provide strong evidences that our fix-and-optimize based heuristic is able to find feasible, high-quality solutions efficiently, even in scenarios scaling to thousands of VNFs. Further, we provide indepth insights on network performance metrics (such as throughput, CPU utilization and packet processing) and its current limitations while considering typical deployment strategies. Our OCM algorithm reduces significantly operational costs when compared to the de-facto standard placement mechanisms used in Cloud systems. Last, our DNM model allows finer grained network monitoring with limited overheads. By coordinating the placement of monitoring sinks and the forwarding of network monitoring traffic, DNM can reduce the number of monitoring sinks and the network resource consumption (54% lower than a traditional method).A Virtualização de Funções de Rede (NFV – Network Function Virtualization) é um novo conceito arquitetural que está remodelando a operação de funções de rede (e.g., firewall, gateways e proxies). O conceito principal de NFV consiste em desacoplar a lógica de funções de rede dos dispositivos de hardware especializados e, desta forma, permite a execução de imagens de software sobre hardware de prateleira (COTS – Commercial Off-The-Shelf). NFV tem o potencial para tornar a operação das funções de rede mais flexíveis e econômicas, primordiais em ambientes onde o número de funções implantadas pode chegar facilmente à ordem de centenas. Apesar da intensa atividade de pesquisa na área, o problema de posicionar e encadear funções de rede virtuais (VNF – Virtual Network Functions) de maneira escalável e com baixo custo ainda apresenta uma série de limitações. Mais especificamente, as estratégias existentes na literatura negligenciam o aspecto de encadeamento de VNFs (i.e., objetivam sobretudo o posicionamento), não escalam para o tamanho das infraestruturas NFV (i.e., milhares de nós com capacidade de computação) e, por último, baseiam a qualidade das soluções obtidas em custos operacionais não representativos. Nesta tese, aborda-se o posicionamento e o encadeamento de funções de rede virtualizadas (VNFPC – Virtual Network Function Placement and Chaining) como um problema de otimização no contexto intra- e inter-datacenter. Primeiro, formaliza-se o problema VNFPC e propõe-se um modelo de Programação Linear Inteira (ILP) para resolvêlo. O objetivo consiste em minimizar a alocação de recursos, ao mesmo tempo que atende aos requisitos e restrições de fluxo de rede. Segundo, aborda-se a escalabilidade do problema VNFPC para resolver grandes instâncias do problema (i.e., milhares de nós NFV). Propõe-se um um algoritmo heurístico baseado em fix-and-optimize que incorpora a meta-heurística Variable Neighborhood Search (VNS) para explorar eficientemente o espaço de solução do problema VNFPC. Terceiro, avalia-se as limitações de desempenho e os custos operacionais de estratégias típicas de aprovisionamento ambientes reais de NFV. Com base nos resultados empíricos coletados, propõe-se um modelo analítico que estima com alta precisão os custos operacionais para requisitos de VNFs arbitrários. Quarto, desenvolve-se um mecanismo para a implantação de encadeamentos de VNFs no contexto intra-datacenter. O algoritmo proposto (OCM – Operational Cost Minimization) baseia-se em uma extensão da redução bem conhecida do problema de emparelhamento ponderado (i.e., weighted perfect matching problem) para o problema de fluxo de custo mínimo (i.e., min-cost flow problem) e considera o desempenho das VNFs (e.g., requisitos de CPU), bem como os custos operacionais estimados. Os resultados alcaçados mostram que o modelo ILP proposto para o problema VNFPC reduz em até 25% nos atrasos fim-a-fim (em comparação com os encadeamentos observados nas infra-estruturas tradicionais) com um excesso de provisionamento de recursos aceitável – limitado a 4%. Além disso, os resultados evidenciam que a heurística proposta (baseada em fix-and-optimize) é capaz de encontrar soluções factíveis de alta qualidade de forma eficiente, mesmo em cenários com milhares de VNFs. Além disso, provê-se um melhor entendimento sobre as métricas de desempenho de rede (e.g., vazão, consumo de CPU e capacidade de processamento de pacotes) para as estratégias típicas de implantação de VNFs adotadas infraestruturas NFV. Por último, o algoritmo proposto no contexto intra-datacenter (i.e. OCM) reduz significativamente os custos operacionais quando comparado aos mecanismos de posicionamento típicos ut

Posicionamento e encadeamento escalável e baixo custo de funções virtualizados de rede

Network Function Virtualization (NFV) is a novel concept that is reshaping the middlebox arena, shifting network functions (e.g. firewall, gateways, proxies) from specialized hardware appliances to software images running on commodity hardware. This concept has potential to make network function provision and operation more flexible and cost-effective, paramount in a world where deployed middleboxes may easily reach the order of hundreds. Despite recent research activity in the field, little has been done towards scalable and cost-efficient placement & chaining of virtual network functions (VNFs) – a key feature for the effective success of NFV. More specifically, existing strategies have neglected the chaining aspect of NFV (focusing on efficient placement only), failed to scale to hundreds of network functions and relied on unrealistic operational costs. In this thesis, we approach VNF placement and chaining as an optimization problem in the context of Inter- and Intra-datacenter. First, we formalize the Virtual Network Function Placement and Chaining (VNFPC) problem and propose an Integer Linear Programming (ILP) model to solve it. The goal is to minimize required resource allocation, while meeting network flow requirements and constraints. Then, we address scalability of VNFPC problem to solve large instances (i.e., thousands of NFV nodes) by proposing a fixand- optimize-based heuristic algorithm for tackling it. Our algorithm incorporates a Variable Neighborhood Search (VNS) meta-heuristic, for efficiently exploring the placement and chaining solution space. Further, we assess the performance limitations of typical NFV-based deployments and the incurred operational costs of commodity servers and propose an analytical model that accurately predict the operational costs for arbitrary service chain requirements. Then, we develop a general service chain intra-datacenter deployment mechanism (named OCM – Operational Cost Minimization) that considers both the actual performance of the service chains (e.g., CPU requirements) as well as the operational incurred cost. Our novel algorithm is based on an extension of the well-known reduction from weighted matching to min-cost flow problem. Finally, we tackle the problem of monitoring service chains in NFV-based environments. For that, we introduce the DNM (Distributed Network Monitoring) problem and propose an optimization model to solve it. DNM allows service chain segments to be independently monitored, which allows specialized network monitoring requirements to be met in a efficient and coordinated way. Results show that the proposed ILP model for the VNFPC problem leads to a reduction of up to 25% in end-to-end delays (in comparison to chainings observed in traditional infrastructures) and an acceptable resource over-provisioning limited to 4%. Also, we provide strong evidences that our fix-and-optimize based heuristic is able to find feasible, high-quality solutions efficiently, even in scenarios scaling to thousands of VNFs. Further, we provide indepth insights on network performance metrics (such as throughput, CPU utilization and packet processing) and its current limitations while considering typical deployment strategies. Our OCM algorithm reduces significantly operational costs when compared to the de-facto standard placement mechanisms used in Cloud systems. Last, our DNM model allows finer grained network monitoring with limited overheads. By coordinating the placement of monitoring sinks and the forwarding of network monitoring traffic, DNM can reduce the number of monitoring sinks and the network resource consumption (54% lower than a traditional method).A Virtualização de Funções de Rede (NFV – Network Function Virtualization) é um novo conceito arquitetural que está remodelando a operação de funções de rede (e.g., firewall, gateways e proxies). O conceito principal de NFV consiste em desacoplar a lógica de funções de rede dos dispositivos de hardware especializados e, desta forma, permite a execução de imagens de software sobre hardware de prateleira (COTS – Commercial Off-The-Shelf). NFV tem o potencial para tornar a operação das funções de rede mais flexíveis e econômicas, primordiais em ambientes onde o número de funções implantadas pode chegar facilmente à ordem de centenas. Apesar da intensa atividade de pesquisa na área, o problema de posicionar e encadear funções de rede virtuais (VNF – Virtual Network Functions) de maneira escalável e com baixo custo ainda apresenta uma série de limitações. Mais especificamente, as estratégias existentes na literatura negligenciam o aspecto de encadeamento de VNFs (i.e., objetivam sobretudo o posicionamento), não escalam para o tamanho das infraestruturas NFV (i.e., milhares de nós com capacidade de computação) e, por último, baseiam a qualidade das soluções obtidas em custos operacionais não representativos. Nesta tese, aborda-se o posicionamento e o encadeamento de funções de rede virtualizadas (VNFPC – Virtual Network Function Placement and Chaining) como um problema de otimização no contexto intra- e inter-datacenter. Primeiro, formaliza-se o problema VNFPC e propõe-se um modelo de Programação Linear Inteira (ILP) para resolvêlo. O objetivo consiste em minimizar a alocação de recursos, ao mesmo tempo que atende aos requisitos e restrições de fluxo de rede. Segundo, aborda-se a escalabilidade do problema VNFPC para resolver grandes instâncias do problema (i.e., milhares de nós NFV). Propõe-se um um algoritmo heurístico baseado em fix-and-optimize que incorpora a meta-heurística Variable Neighborhood Search (VNS) para explorar eficientemente o espaço de solução do problema VNFPC. Terceiro, avalia-se as limitações de desempenho e os custos operacionais de estratégias típicas de aprovisionamento ambientes reais de NFV. Com base nos resultados empíricos coletados, propõe-se um modelo analítico que estima com alta precisão os custos operacionais para requisitos de VNFs arbitrários. Quarto, desenvolve-se um mecanismo para a implantação de encadeamentos de VNFs no contexto intra-datacenter. O algoritmo proposto (OCM – Operational Cost Minimization) baseia-se em uma extensão da redução bem conhecida do problema de emparelhamento ponderado (i.e., weighted perfect matching problem) para o problema de fluxo de custo mínimo (i.e., min-cost flow problem) e considera o desempenho das VNFs (e.g., requisitos de CPU), bem como os custos operacionais estimados. Os resultados alcaçados mostram que o modelo ILP proposto para o problema VNFPC reduz em até 25% nos atrasos fim-a-fim (em comparação com os encadeamentos observados nas infra-estruturas tradicionais) com um excesso de provisionamento de recursos aceitável – limitado a 4%. Além disso, os resultados evidenciam que a heurística proposta (baseada em fix-and-optimize) é capaz de encontrar soluções factíveis de alta qualidade de forma eficiente, mesmo em cenários com milhares de VNFs. Além disso, provê-se um melhor entendimento sobre as métricas de desempenho de rede (e.g., vazão, consumo de CPU e capacidade de processamento de pacotes) para as estratégias típicas de implantação de VNFs adotadas infraestruturas NFV. Por último, o algoritmo proposto no contexto intra-datacenter (i.e. OCM) reduz significativamente os custos operacionais quando comparado aos mecanismos de posicionamento típicos ut

Adaptive placement & chaining of virtual network functions with NFV-PEAR

Abstract The design of flexible and efficient mechanisms for proper placement and chaining of virtual network functions (VNFs) is key for the success of Network Function Virtualization (NFV). Most state-of-the-art solutions, however, consider fixed (and immutable) flow processing and bandwidth requirements when placing VNFs in the Network Points of Presence (N-PoPs). This limitation becomes critical in NFV-enabled networks having highly dynamic flow behavior, and in which flow processing requirements and available N-PoP resources change constantly. To bridge this gap, we present NFV-PEAR, a framework for adaptive VNF placement and chaining. In NFV-PEAR, network operators may periodically (re)arrange previously determined placement and chaining of VNFs, with the goal of maintaining acceptable end-to-end flow performance despite fluctuations of flow processing costs and requirements. In parallel, NFV-PEAR seeks to minimize network changes (e.g., reallocation of VNFs or network flows). The results obtained from an analytical and experimental evaluation provide evidence that NFV-PEAR has potential to deliver more stable operation of network services, while significantly reducing the number of network changes required to ensure end-to-end flow performance