| Summary: | 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 uti === 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).
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