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nfv网络功能虚拟化[通俗易懂]

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全栈程序员站长
发布2022-10-28 09:07:09
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发布2022-10-28 09:07:09
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文章被收录于专栏:全栈程序员必看

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

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On Orchestrating Virtual Network Functions in NFV

Md. Faizul Bari, Shihabur Rahman Chowdhury, Reaz Ahmed, and Raouf Boutaba David R. Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo

1503.06377.pdf

2015.3

问题:如何确定VNF在NFV中的数量及部署位置,使得网络运行费用(部署费用、能耗、流量费用、SLO费用)和整体利用率最优,称为VNF-OP(编排问题)。 标准描述:Resiliency Requirements提到Optimize the placement of VNFs in a configuration that balances the number of components involved,但并未给出具体建议和算法 特征:这是一个NP-hard问题,因为其可归结为Multi-Commodity, Multi-Plant, Capacitated Facility Location问题,或称Trans-shipment问题 效果:论文提供了2种方案来处理该问题,整数线性规划公式(含CPLEX实现,注:IBM公司的计算工具软件)来针对小型网络,对于更大网络,则使用了基于动态规划方案(先用多段图算法,再用Viterbi算法)。(备注:对于大网络解法,抛弃公式中次要有因素来获取一个近似最优解)。假定OPEX为部署费用、能耗、流量费用、SLO费用权重和,试验数据证明1.通过动态VNF编排可以比部署物理设备降低4倍OPEX(运营费用),体现虚拟化优点。2.近似解法的OPEX在最优解的1.1-1.3倍之间,而搜索时间则快3个数量级以上。体现论文中算法优点。

1.物理设备和VNF的传输成本比为1~1.2之间,物理方案略高,能耗比为10~16倍,物理设备方案高出很多,综合看物理设备成本为VNF的3.75~4.5倍之间 论文中没有标注出具体单位,只给出两个方案的比例值数据 2.论文中方法A和理论最优解B的成本对比数据为:传输成本A为B的1~1.4倍,能耗比A为B的1~1.5倍,综合看A为B的1.1~1.3倍,这里也是给出比例值数据 但从下表3个不同网络例子的计算时间数据看,A明显比B小 网络案例(节点和链接数) 最优解时间 近似解时间 Internet2 (12 nodes, 15 links) 34.99s 0.535s Data Center (23 nodes, 43 links) 1595.12s 0.442s AS-3967 (79 nodes, 147 links) ∞ 2.54s

Private Processing of Outsourced Network Functions:Feasibility and Constructions

1601.0645

2016.1

问题:NFV中包含了众多外包的网络功能(防火墙,流量整形,入侵检测等),这就使得其中敏感策略(如防火墙)暴露给了云服务供应商。 如何解决网络策略的私有性,称为私有NFV问题(PNFV)。 标准:gs_NFV-SEC 安全? 特征: 效果:文章提出了一个PNFV模型,并提供了利用同态加密和公钥可搜索加密的实例。(备注:同态加密特别适合云计算,http://www.zhihu.com/question/27645858)

Efficient Orchestration Mechanisms for Congestion Mitigation in NFV: Models and Algorithms

paper1

2015.1

问题:NFV中由于共享物理基础构架及计算等资源,造成拥塞,低性能问题, 标准:gs_NFV-REL001v010101p 特征: 效果:文章提出了2种编排机制(集中式和分布式)来解决 具体地分为2步,首先将网络功能组合问题作为一个非线性优化模型对其公式化,找出拥塞的物理资源,然后通过网络资源动态定价策略来得到一个平衡稳定系统,即最优解。

COMPARE: COMParative Advantage driven Resource allocation for Virtual Network Functions

1603.03834v1

2016.3

问题:在VNF中,不同的资源分配方案中,系统表现出不同的整机吞吐量。 标准:编排? 特征: 效果:文章基于‘比较优势理论’构建了一种服务器资源分配模型,使得系统吞吐率最大化。

Scheduling Multi-flow Network Updates in Software-Defined NFV Systems

sdnfvup.swfan16

2016.3

问题:SDNFV系统中,由于网络策略或流量特征或物理拓扑改变,就需要进行网络更新,即改变数据面配置状态。 网络更新过程需要越快越好,但是更新调度方案受限于资源限制(流表,cpu,带宽)。 标准:NFV-EVE 005 V1.1.1 (2015-12)? 特征: 效果:文章将其建模为一个混合整数规划问题,通过线性松弛(linear relaxation)得到一个近似最优解。

Server Resource Dimensioning and Routing of Service Function Chain in NFV Network Architectures

906340

2016.2

问题:SFC请求丢弃个数最小化,针对资源估算和SFC路由 标准:NFV-EVE 005 V1.1.1 (2015-12)? 特征: 效果:该方案可以节能10%-70%,但增加了SFC阻塞概率。

Piecing Together the NFV Provisioning Puzzle:Efficient Placement and Chaining of Virtual Network Functions

137513

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原始发表:2022年9月4日 下,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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