SFC placement and lifecycle management in edge-enabled 5G architectures

Abstract

(English) The fifth generation (5G) of mobile communications urges software defined networking (SDN) and network function virtualization (NFV) to join forces with the multi-access edge computing (MEC) cause. Thus, reduced latency and increased capacity at the edge of the network can be achieved, to satisfy the requirements of a diverse ecosystem where multiple virtualization technologies (VTs) may be employed.

5G service providers highly rely on network softwarization for addressing the latency and resource demanding use cases of the 5G vertical industries, where both applications and network functions are incorporated into virtual network functions (VNFs). If not properly orchestrated, the flexibility of deployment, placement and lifecycle management (LCM) that the VNFs manifest, may cause serious issues in the NFV scheme. As the service level agreements (SLAs) of the 5G applications compete in an environment with traffic variations and VNF placement options with diverse compute and network resources, online placement techniques and advanced LCM approaches become mandatory. The local breakout that MEC-enabled architectures offer, signify that the data will not have to cross the entire network until they reach the application and return to the user, as the application is running at the MEC that is, usually, collocated with the access network.

In this thesis, we tackle the challenges that arise in core and edge-enabled 5G architectures, and we elaborate how the different schemes of VNF deployments as VTs can be used and collaborate to support the automotive and Internet of things (IoT) use cases, as well as more demanding use cases that derive from the combination of various vertical industries. We go beyond the current state-of-the-art solutions by proposing innovative resource allocation and LCM-enabled scheduling algorithms. Furthermore, we focus on the challenges that arise in single-domain or federated environments, where the flexible placement and LCM of VNFs is supported by the NFV orchestrator (NFVO) that is able to manage, on-the-fly, the network functions and resources. Additionally, we deal with the limitations of the intelligence of the NFVO by providing service aware latency-based embedding and placement mechanisms. Moreover, we propose online scheduling and LCM algorithms where the VNFs are instantiated, scaled, migrated and destroyed based on the actual traffic, respecting the SLA of the 5G use cases, as well as the overall deployment and execution cost.

Our work is supported by our versatile, open-source and custom-built 5G experimental platform, modified and adapted at each architecture to support the corresponding 5G use cases. The experimental results demonstrate the efficiency of our innovative algorithms and their efficacy to deal with the VNF placement and resource reallocation and optimization problems in actual demanding environments with unpredictable traffic schemes. Our methods allow the maximization of the total number of users served and the adaptation to real-time incoming traffic. At the same time, the application SLAs are respected in a cost-efficient way.

(Español) La quinta generación de comunicaciones móviles (5G) insta a las redes definidas por software (SDN) y la virtualización de funciones de red (NFV) a unir fuerzas con la computacion perimetral multiacceso (MEC). Por lo tanto, se puede lograr una latencia reducida y mayor capacidad en el borde de la red para satisfacer los requisitos de un ecosistema diverso donde se pueden emplear múltiples tecnologías de virtualización (VT).

Los proveedores de servicios 5G dependen en gran medida de la softwarización de la red para abordar los casos de uso de latencia y demanda de recursos de las industrias verticales 5G, donde tanto las aplicaciones como las funciones de red se incorporan a las funciones de red virtual (VNF). Si no se orquesta adecuadamente, la flexibilidad de implementación, ubicación y gestión del ciclo de vida (LCM) que manifiestan los VNFs puede causar problemas graves en el esquema de NFV. A medida que los acuerdos de nivel de servicio (SLA) de las aplicaciones 5G compiten en un entorno con variaciones de tráfico y opciones de ubicación de VNF con diversos recursos informáticos y de red, las técnicas de ubicación en línea y los enfoques LCM avanzados se vuelven obligatorios. La ruptura local que ofrecen las arquitecturas habilitadas para MEC significa que los datos no tendrán que atravesar toda la red hasta que lleguen a la aplicación y regresar al usuario, ya que la aplicación se ejecuta en el MEC, y por lo general, se ubica junto con la red de acceso.

En esta tesis, se abordan los desafíos que surgen en las arquitecturas 5G centrales y habilitadas para el borde, y se elaboran tanto los diferentes esquemas de implementaciones de VNF como VTs se pueden usar y colaborar para respaldar los casos de uso automotriz y de Internet de las cosas (IoT), así como casos de uso más exigentes que se derivan de la combinación de varias industrias verticales. Vamos más allá de las soluciones de vanguardia actuales al proponer una asignación de recursos innovadora y algoritmos de programación habilitados para LCM. Además, nos enfocamos en los desafíos que surgen en entornos de un solo dominio o federados, donde la ubicación flexible y LCM de VNF está respaldada por el orquestador de NFV (NFVO) que puede administrar, sobre la marcha, las funciones de red y recursos. Además, nos ocupamos de las limitaciones de la inteligencia de la NFVO al proporcionar mecanismos de ubicación e incorporación basados en la latencia y mecanismos conscientes del servicio . Además, proponemos la programación en línea y algoritmos LCM donde las VNFs se instancian, escalan, migran y destruyen en función del tráfico real, respetando el SLA de los casos de uso de 5G, así como el coste general de implementación y ejecución.

Nuestro trabajo está respaldado por nuestra plataforma experimental 5G versátil, de código abierto y personalizado, modificada y adaptada en cada arquitectura para admitir los casos de uso 5G correspondientes. Los resultados experimentales demuestran la eficiencia de nuestros algoritmos innovadores y su eficacia para hacer frente a los problemas de ubicación y reasignación de recursos y optimización de VNF en entornos exigentes reales con esquemas de tráfico impredecibles. Nuestros métodos permiten la maximización del número total de usuarios atendidos y la adaptación al tráfico entrante en tiempo real. Al mismo tiempo, los SLAs de la aplicación se respetan de forma rentable.