Mô phỏng và đánh giá một số thuật toán phân bố vị trí của chuỗi chức năng mạng ảo hóa trong mô hình điện toán biên

Trong bài viết này, tác giả đã nghiên cứu và xây dựng bốn thuật toán nhằm sắp xếp và đặt SFC một cách hiệu quả trong các máy chủ nhằm đến việc giảm thiểu thời gian đáp ứng dịch vụ và sử dụng tài nguyên. Ở đây, các thuật toán truyền thống được so sánh với một mô hình tính toán tối ưu dựa trên quy hoạch tuyến tính số nguyên.

TNU Journal of Science and Technology 226(16): 272 - 280 PERFORMANCE EVALUATION OF SERVICE FUNCTIONS CHAIN PLACEMENT ALGORITHMS IN EDGE CLOUD Dinh Xuan Lam*, Duong Thuy Huong TNU - University of Information and Communication Technology ARTICLE INFO ABSTRACT Received: 12/10/2021 The emergence of the Network Function Virtualization (NFV) paradigm has become a potential solution dealing with the rapid growth of global Internet traffic in the last decades There, network appliances are transformed into Virtual Network Functions (VNF) running on a standard server This promises to significantly reduce overall cost and energy consumption Additionally, a hardware-based network function chain is replaced by a chain of the VNFs, called Service Function Chain (SFC) The expected benefit of SFC is the reduction in complexity when deploying heterogeneous network services However, the considerable drawback of SFC is the distribution of the VNFs over different hosts An inefficient placement of VNFs can induce a high latency within the chain and wasted server resources In this work, we design four placement algorithms that aim to efficiently place the SFC in servers with regard to minimizing service response time and resource utilization Herein, heuristic approaches are evaluated against optimal solutions for the placement problems, which are formulated by using Integer Linear Programming We evaluate and compare these placement strategies in a simulator Our result shows that the optimized solutions produce the lowest service response time and least server utilization in all types of simulated SFCs On the other hand, the heuristic algorithms are also able to come close to the optimum by simple placing rules Revised: 29/11/2021 Published: 30/11/2021 KEYWORDS Network Function Virtualization Service Function Chain Placement Optimization Edge Cloud MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ MỘT SỐ THUẬT TỐN PHÂN BỐ VỊ TRÍ CỦA CHUỖI CHỨC NĂNG MẠNG ẢO HỐ TRONG MƠ HÌNH ĐIỆN TỐN BIÊN Đinh Xuân Lâm*, Dương Thúy Hường Trường Đại học Công nghệ thơng tin Truyền thơng – ĐH Thái Ngun THƠNG TIN BÀI BÁO TĨM TẮT Sự xuất mơ hình NFV trở thành giải pháp tiềm đối phó với tốc độ tăng trưởng nhanh chóng lưu lượng Internet toàn cầu Ngày hoàn thiện: 29/11/2021 thập kỷ qua Ở đó, thiết bị mạng chuyển đổi thành chức mạng ảo (VNF) chạy máy chủ tiêu chuẩn Ngoài ra, Ngày đăng: 30/11/2021 chuỗi chức mạng dựa phần cứng thay chuỗi VNF, gọi chuỗi chức dịch vụ (SFC) Lợi ích SFC TỪ KHÓA giảm độ phức tạp triển khai dịch vụ mạng khơng đồng Mạng ảo hóa Trong báo này, tác giả nghiên cứu xây dựng bốn thuật toán nhằm xếp đặt SFC cách hiệu máy chủ nhằm Chuỗi chức đến việc giảm thiểu thời gian đáp ứng dịch vụ sử dụng tài nguyên Ở Thuật tốn phân bố vị trí đây, thuật tốn truyền thống so sánh với mơ hình tính tốn Tối ưu hóa tối ưu dựa quy hoạch tuyến tính số nguyên Tác giả đánh giá so Điện tốn biên sánh chiến lược phân bố vị trí chương trình mơ Kết cho thấy, giải pháp tối ưu tạo thời gian đáp ứng dịch vụ thấp sử dụng máy chủ tất kịch mơ Mặt khác, thuật tốn truyền thống chấp nhận quy tắc phân bổ dựa thuật toán xếp đơn giản DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.5142 Ngày nhận bài: 12/10/2021 * Corresponding author Email: dxlam@ictu.edu.vn http://jst.tnu.edu.vn 272 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 272 - 280 Giới thiệu Sự phát triển bùng nổ dịch vụ mạng Internet công nghệ truyền thông đại mang đến cho người dùng trải nghiệm tốt Chính vậy, hạ tầng mạng Internet khơng ngừng cải tiến để trì đáp ứng tốt nhu cầu ngày tăng cao người dùng cuối Ngày nay, mạng Internet chủ yếu xây dựng từ thiết bị phần cứng trung gian định tuyến, tường lửa hay cân tải Những thiết bị phần cứng thường lắp đặt tập trung trung tâm máy chủ hoạt động đồng với Dữ liệu vào xử lý thiết bị trước gửi đến thiết bị người dùng Mỗi thiết bị gọi chức mạng hay network function Một chuỗi chức mạng kết hợp với để cung cấp dịch vụ gọi chuỗi chức dịch vụ hay Service Function Chain (SFC) [1], [2] Trên thực tế, chuỗi chức xây dựng thiết bị phần cứng có nhiều hạn chế đồng hóa chuỗi khó thay đổi, khó thay thiết bị, chi phí đầu tư, vận hành bảo trì lớn, thời gian lắp đặt, triển khai phần cứng thường kéo dài nhiều cơng đoạn kiểm thử trước vận hành, khó có khả mở rộng, điều dẫn đến chậm trễ triển khai dịch vụ đến người dùng Để khắc phục hạn chế này, công nghệ mạng thông minh đời gọi Network Functions Virtualization (NFV) [3]-[5] Khái niệm NFV lần giới thiệu hội nghị “Software - Defined Networking (SDN) and OpenFlow” vào tháng 10 năm 2012 NFV hướng tới mục tiêu giải vấn đề cách ứng dụng công nghệ ảo hóa NFV cách tiếp cận mơ hình kiến trúc mạng truyền thơng, chức mạng phần mềm hóa triển khai động hầu hết vị trí mạng máy tính, thay thiết bị mạng chuyên dụng nằm vị trí định trước Các phần mềm gọi Virtual Network Function (VNF) Ý tưởng mơ hình tách chức mạng (VNF) khỏi phần cứng vật lý chúng Các chức mạng triển khai phần mềm chạy đồng thời nhiều chủng loại phần cứng máy chủ, có khả di chuyển, khởi tạo vị trí khác mạng theo yêu cầu mà không cần phải lắp đặt thiết bị phần cứng [6], [7] Đặc biệt, nhiều chức khác dễ dàng kết hợp tạo thành chuỗi SFC để phục vụ nhiệm vụ Các dịch vụ triển khai dạng chuỗi chức dịch vụ SFC kết hợp số chức bản, thường chạy số dạng môi trường ảo (máy ảo Docker1) Về bản, SFC tương ứng với chuỗi VNF, thông qua chuỗi này, luồng lưu lượng liệu qua từ nguồn đến đích Hiện nay, nhiều cấu hình mạng ảo hóa tồn sở hạ tầng vật lý Với công nghệ NFV, SFC dựa phần mềm khởi tạo, kiểm sốt, cập nhật dễ dàng cách cài đặt trực tiếp máy chủ, điều làm giảm thiểu thời gian phản hồi dịch vụ Ngược lại, chuỗi chức phần cứng muốn nâng cấp thường phải thay thiết bị cấu hình lại cấu trúc vật lý cách thủ công [8], [9] Tuy nhiên, vấn đề liên quan đến việc triển khai SFC việc xác định áp dụng cấu hình SFC phức tạp Thứ nhất, chức mạng đơn lẻ VNF chuỗi SFC phải phân bố máy chủ vật lý khác mạng dẫn tới chiều dài chuỗi tăng lên Điều trực tiếp làm tăng độ trễ truyền liệu toàn chuỗi gây giảm hiệu mạng Thứ hai, VNF thuộc chuỗi khác triển khai máy chủ chiếm tài nguyên máy chủ này, nhiên số VNF khơng tồn liên tục mà tắt khởi tạo nhiều lần dẫn tới việc tối ưu hóa tài nguyên máy chủ vấn đề quan trọng Các vấn đề cho thấy cần phải giải tốn tối ưu hóa phân bố VNF nhiều máy chủ khác để đảm bảo độ trễ tối thiểu sử dụng tối đa tài nguyên máy chủ tránh lãng phí Phương pháp nghiên cứu thuật tốn https://www.docker.com http://jst.tnu.edu.vn 273 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 272 - 280 2.1 Đặc tính kỹ thuật chuỗi SFC Để giải tốn tối ưu hóa độ trễ đầu cuối tối ưu hóa tài nguyên máy chủ, tác giả nghiên cứu xây dựng bốn thuật toán bao gồm hai thuật toán xếp đơn giản có tên là: “Sắp xếp tập trung - Centralization” “Sắp xếp điều phối - Orchestration”, hai hàm mục tiêu thuộc mơ hình tính tốn tối ưu dựa quy hoạch tuyến tính số nguyên (Integer Linear Programming ILP) Các thuật toán thiết kế nhằm mục đích phân bố tự động VNF máy chủ để giảm thiểu độ trễ toàn chuỗi tối ưu tài nguyên máy chủ Để thực mơ chuỗi SFC có VNF thành phần, giải tốn ILP tự động so sánh tính hiệu thuật toán trên, tác giả cải tiến phần mềm mơ EdgeNetworkCloudSim [10] để tích hợp cơng cụ giải tốn ILP mơ-đun CPLEX Optimizer 2.2 Các thuật tốn phân bố vị trí chuỗi chức mạng SFC Trong phần tác giả giới thiệu bốn thuật tốn phân bố vị trí chuỗi chức mạng SFC, thuật tốn xếp tập trung Centralization (CEN), thuật toán xếp điều phối Orchestration (ORC), tối ưu hóa thời gian dịch vụ Service Time Optimization (STO) tối ưu hóa tài nguyên Resource Optimization (RO) 2.2.1 Thuật toán xếp tập trung Centralization Algorithm xếp điều phối Orchestration Thuật toán xếp tập trung (CEN) cố gắng đặt tất máy ảo chuỗi SFC gần người dùng tốt, nghĩa thuật tốn có độ trễ thấp máy ảo người dùng Thuật toán CEN hữu ích điện tốn đám mây cổ điển, nơi máy ảo độc lập người dùng phải đặt gần người dùng Tuy máy ảo gần người dùng nhất, độ dài chuỗi điểm yếu lớn thuật toán Thuật toán xếp điều phối (ORC) khác với thuật tốn xếp tập trung CEN, máy ảo chuỗi cố gắng đặt gần người dùng tốt Các máy ảo đặt gần máy ảo trước tốt Dựa điều này, ORC cố gắng rút ngắn độ dài chuỗi để giảm độ trễ chuỗi 2.2.2 Thuật tốn tối ưu hóa thời gian đáp ứng dịch vụ tối ưu hóa tài nguyên Bảng trình bày ký hiệu sử dụng để xây dựng tốn tối ưu hóa Tham số T C H L S HS R R' M M' ɑ𝑟𝑡 𝑖ℎ𝑟 𝛽ℎ𝑟 𝑚ℎ𝑘 𝑟 𝑐𝑠𝑑 𝑟 𝑏𝑢𝑣 𝑘 µ𝑢𝑣 Bảng Tóm tắt tham số sử dụng mơ hình ILP Mơ tả Tập hợp thành phần ứng dụng Tập hợp kênh thành phần ứng dụng, C ⊆ T × T Tập hợp máy chủ trung tâm máy chủ Tập hợp liên kết máy chủ, L ⊆ H × H Tập hợp thành phần ứng dụng người dùng cấp phát tĩnh, S ⊂ T Tập hợp máy người dùng để chứa thành phần ứng dụng người dùng HS ⊂ H, f : S → HS | ∀ h' ∈ HS , ∃t' ∈ S : h' = f(t') (f is subjective) Tập hợp tài nguyên máy chủ Tập hợp tài nguyên liên kết Tập hợp tiêu chí giám sát tài nguyên máy chủ Tập hợp tiêu chí giám sát tài nguyên liên kết Lượng tài nguyên r yêu cầu thành phần ứng dụng t Dung lượng tài nguyên r máy chủ h Lượng tài nguyên r sẵn sàng máy chủ h Giá trị đo tiêu chí k máy chủ h Lượng tài nguyên r yêu cầu kênh (s, d) Lượng tài nguyên r có sẵn liên kết (u, v) Giá trị đo tiêu chí k liên kết (u, v) http://jst.tnu.edu.vn 274 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 272 - 280 Dựa ký hiệu trình bày Bảng thuộc tính chuỗi SFC, tốn tối ưu hóa xây dựng Tài nguyên máy chủ định nghĩa, bao gồm: R = {CP U, Memory} R' = {Bandwidth} Hàm mục tiêu 1: Thời gian đáp ứng dịch vụ (STO) chuỗi dịch vụ nhỏ nhất: 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒1 = ∑ 𝜋𝑢𝑣,𝑠𝑑 µ𝑢𝑣 , ∀(𝑢, 𝑣) ∈ 𝐿 (1) (𝑠,𝑑)∈𝐶 Hàm mục tiêu 2: Sử dụng tài nguyên (RO) chuỗi dịch vụ nhỏ nhất: 100𝛽ℎ𝐶𝑃𝑈 (2) ) 𝑖ℎ𝐶𝑃𝑈 ℎ∈𝐻 𝑡∈𝑇 Mục tiêu (2) nhằm mục đích tối ưu hóa số lượng máy chủ sử dụng vị trí tỷ lệ với CPU khả dụng Quy trình tối ưu hóa cố gắng xếp máy ảo máy chủ có ưu tiên máy chủ sử dụng tài nguyên thừa Do đó, máy chủ khơng sử dụng khơng kích hoạt máy chủ khác sử dụng hết Bằng cách này, máy chủ khơng sử dụng đặt trạng thái chờ để tiết kiệm lượng Tuy nhiên, lúc khởi tạo, tất máy chủ có xác suất chọn Điều kiện buộc: (3) 𝜋𝑢𝑣,𝑠𝑑 ∈ {0, 1}, (s, d) ∈ C, (u, v) ∈ L Trong phương trình (3), 𝜋𝑢𝑣,𝑠𝑑 biến định kênh liệu (s, d) định tuyến từ liên kết (u, v), ngược lại (4) 𝜎ℎ𝑡 ∈ {0, 1}, h ∈ H, t ∈ T Trong ràng buộc (4), σht biến định nhiệm vụ t gán cho máy chủ h, ngược lại 𝑂𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒2 = ∑ (𝑚𝑖𝑛 { ∑ σht , 1} ∑ ℎ∈𝐻 𝜎ℎ𝑡 = 1, ∀𝑡 ∈ 𝑇, (5) 𝜎ℎ𝑡 = 1, ℎ ∈ 𝐻 𝑆 , t ∈ S, (6) ∑ 𝜎ℎ𝑡 = 0, ∀ℎ ∈ 𝐻 𝑆 , (7) 𝑡∈𝑇 \𝑆 Ràng buộc (5) đảm bảo tác vụ (hoặc thành phần ứng dụng) gán cho máy chủ Vị trí tĩnh tác vụ người dùng định nghĩa phương trình (6) đưa đầu vào cho tốn khơng định Trong khi, ràng buộc (7) ứng dụng người dùng đặt máy chủ định trước ∑ 𝜎ℎ𝑡 ɑ𝑟𝑡 ≤ 𝛽ℎ𝑟 , ∀𝑟 ∈ 𝑅, ∀ℎ ∈ 𝐻 𝑆 (8) 𝑡∈𝑇 Công thức (8) ràng buộc máy chủ h phải có đủ tài nguyên để cấp phát thành phần cho ứng dụng t ∑ (𝑢,ℎ)∈𝐿 𝜋𝑢ℎ,𝑠𝑑 + 𝜎ℎ𝑠 = ∑ (ℎ,𝑣)∈𝐿 𝜋ℎ𝑣,𝑠𝑑 + 𝜎ℎ𝑑 (9) Ràng buộc (9) thể phương trình nội dung sau: • Ràng buộc luồng phân chia: Một kênh sử dụng liên kết từ nguồn liên kết đến đích khơng phân chia, ∑ 𝜋𝑢ℎ,𝑠𝑑 = 𝑖𝑓 𝜎𝑢𝑠 = 1, (𝑢,ℎ)∈𝐿 http://jst.tnu.edu.vn 275 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 272 - 280 ∑ 𝜋ℎ𝑣,𝑠𝑑 = 𝑖𝑓 𝜎𝑣𝑑 = 1, (ℎ,𝑣)∈𝐿 • Sự xếp nhiệm vụ: Khơng bắt buộc phải có đường truyền trường hợp s d gán cho máy chủ (và khơng có kiểm tra dung lượng), 𝜎ℎ𝑠 = 𝜎ℎ𝑑 , 𝜋𝑢𝑢,𝑠𝑑 = 0, • Ràng buộc bảo tồn luồng: Khơng có lưu lượng lưu trữ nút trừ nút nguồn đích nguồn đích xếp, ∑ (𝑢,ℎ)∈𝐿 𝜋𝑢ℎ,𝑠𝑑 = ∑ 𝜋ℎ𝑣,𝑠𝑑 (ℎ,𝑣)∈𝐿 ∀h ∈ H : 𝜎ℎ𝑠 = 0, 𝜎ℎ𝑑 = ∑ (𝑢,ℎ)∈𝐿 𝜎ℎ𝑠 𝜋𝑢ℎ,𝑠𝑑 = (10) Ràng buộc (10) đảm bảo khơng có vịng lặp đường dẫn trước đến đích, (11) 𝜋𝑢𝑣,𝑠𝑑 = 𝜋𝑣𝑢,𝑠𝑑 , (𝑠, 𝑑), (𝑑, 𝑠) ∈ 𝐶, (𝑢, 𝑣), (𝑣, 𝑢) ∈ 𝐿 Như xác định Công thức (11), giao tiếp hai chiều hai tác vụ định tuyến thông qua đường hai chiều Thêm vào đó, nguồn đích luồng khơng định tuyến riêng biệt ∑ (𝑠,𝑑)∈𝐶 𝜋𝑢𝑣,𝑠𝑑 𝐶𝑠𝑑 ≤ 𝑏𝑢𝑣 , ∀(𝑢, 𝑣) ∈ 𝐿 (12) Ràng buộc (12) đảm bảo liên kết (u, v) phải có đủ tài nguyên băng thông theo yêu cầu kênh (s, d) Phương pháp mơ 3.1 Mơ hình điện tốn biên Như trình bày phần trước, tác giả hướng tới mơ hình điện tốn biên cho kịch mơ Điện tốn biên mơ hình điện tốn phân tán, đưa việc xử lý tính tốn lưu trữ liệu đến gần vị trí cần thiết để nâng cao tốc độ tiết kiệm băng thơng (Edge Computing) [11] Điện tốn biên mạng lưới trung tâm xử lý lưu trữ liệu cục trước liệu gửi đến trung tâm liệu đưa lên điện tốn đám mây (cloud) Nó tối ưu hóa hệ thống truyền dẫn để tránh gián đoạn làm chậm việc gửi nhận liệu Mọi thứ tính tốn để xử lý biên (edge) hệ thống mạng Như vậy, mơ hình loại bỏ phần lớn tượng tắc nghẽn mạng giảm nhiều độ trễ đầu cuối thường thấy mơ hình điện tốn đám mây truyền thống Trong nghiên cứu này, tác giả xây dựng kịch mô thiết bị người dùng kết nối trực tiếp với máy chủ điện tốn biên 3.2 Phần mềm mơ Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phần mềm EdgeNetworkCloudSim để mô cấu trúc liên kết mạng cố định mơ hình điện tốn biên Trong đó, máy chủ phân bố vị trí địa lý khác gần người dùng thiết lập để sẵn sàng vận hành chuỗi dịch vụ SFC thiết lập trước bao gồm Video streaming, Database dịch vụ Web, dịch vụ đặc trưng tài nguyên máy chủ cần số lượng CPU nhớ RAM Người dùng mô gửi yêu cầu ngẫu nhiên tới chuỗi dịch vụ bao gồm ba VNF đặt máy chủ khác Các thuật toán phân bố vị trí VNF sau tính tốn tự động đặt phần mềm máy chủ khả dụng để tối ưu độ trễ tài nguyên http://jst.tnu.edu.vn 276 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 272 - 280 Hình biểu diễn mơ hình kết nối chuỗi SFC phần mềm mô bao gồm máy ảo có tên VM-1, VM-2, VM-3 máy cài đặt để chứa chức mạng ảo hóa VNF Bảng trình bày cấu hình máy ảo khác theo nhu cầu sử dụng tài nguyên VNF, cấu hình máy ảo tạo theo tiêu chuẩn Amazon EC2 Cloud2 Bảng Cấu hình máy ảo mơ Hình Mơ hình kết nối VNF chuỗi SFC VM Type T2Nano T2Small T2Large CPU RAM 1024MB 2048MB 4096MB Theo mơ hình kết nối Hình 1, liệu u cầu người dùng truyền theo chiều mũi tên đến máy ảo chứa VNF để xử lý tuần tự, liệu phản hồi từ dịch vụ truyền ngược lại qua VNF đến người dùng Cấu hình hồn tồn tương tự cấu hình máy chủ chức mạng vật lý thực tế [1] 3.3 Kịch mô Trong chương này, giả định hệ thống camera giám sát giao thông thông minh triển khai số khu vực có mật độ giao thơng lớn bao gồm đơn vị hành thuộc địa phận tỉnh Thái Nguyên, bao gồm thành phố Thái Nguyên, thành phố Sông Công, thị xã Phổ Yên huyện Phú Lương Mỗi khu vực hệ thống camera giám sát giao thông bao gồm nhiều camera, thiết bị quản lý máy tính thơng thường liên tục gửi liệu Video, Database Web lên trung tâm máy chủ điện toán biên DC PHULUONG, DC THAINGUYEN, DC PHOYEN DC SONGCONG Hình thể cấu trúc liên kết mơ (topology) Trong topology này, máy ảo SFC phân phối máy chủ điện toán biên tùy thuộc vào tài nguyên sẵn có chúng Hình Cấu trúc liên kết điện tốn biên mơ 3.4 So sánh thuật tốn phân bố vị trí độ trễ đầu cuối Hình 3a cho thấy thời gian đáp ứng dịch vụ trung bình ba SFC với thuật tốn phân bố vị trí khác Trục x cho biết ba dịch vụ, trục y thể thời gian phản hồi trung bình dịch vụ tính mili giây Các cột biểu đồ với màu khác thể cho thời gian phản hồi trung bình dịch vụ theo thuật tốn phân bố vị trí khác với độ tin cậy 95% Hình 3a cho thấy việc gửi nhiều đoạn video làm tăng thời gian phản hồi trung bình chuỗi dịch vụ Video Streaming [12] Ngược lại, dịch vụ Database có thời gian phản hồi trung bình thấp khoảng 250ms Vì u cầu tổng kích thước tất máy ảo thấp hơn, thuật tốn phân bố vị trí có hội cao để đặt máy ảo máy chủ mong muốn, điều làm giảm thời gian phản hồi dịch vụ tổng thể https://aws.amazon.com/ec2/instance-types http://jst.tnu.edu.vn 277 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 272 - 280 b) Xác suất đặt toàn chuỗi vào máy chủ a) Thời gian đáp ứng dịch vụ trung bình Hình Thời gian đáp ứng dịch vụ trung bình xác suất phân bố SFC Về thời gian phản hồi dịch vụ tạo thuật tốn phân bố vị trí khác nhau, STO đạt thời gian phản hồi dịch vụ thấp tất dịch vụ, ORC, CEN RO Ví dụ, sử dụng STO làm thuật tốn phân bố vị trí cho dịch vụ Web, ta 272,8ms từ người dùng yêu cầu dịch vụ nhận phản hồi Trong đó, cách sử dụng thuật tốn ORC, CEN RO, 277,8ms, 328ms 327,1ms cho phản hồi Điều khơng khó hiểu thuật tốn STO thiết kế để tính tốn vị trí cho mục tiêu giảm thiểu thời gian đáp ứng dịch vụ cách sử dụng mơ hình ILP xem xét trạng thái toàn hệ thống Lưu ý rằng, topology có bốn trung tâm liệu, nên thời gian xử lý mô-đun CPLEX Optimizer không đáng kể Tuy nhiên, với cấu trúc liên kết mạng lớn hơn, không gian nghiệm tạo trình tối ưu hóa CPLEX lớn, thời gian tìm vị trí phân bố tối ưu chuỗi làm tăng thời gian phản hồi dịch vụ tổng thể Vì vậy, thời gian giải tốn ILP ảnh hưởng tiêu cực tới tổng thời gian phản hồi dịch vụ, mơ hình ILP phạm vi báo dạng toán NP-khó Chính vậy, phương pháp tiếp cận dựa kinh nghiệm phải nghiên cứu, chẳng hạn ORC đạt thời gian đáp ứng dịch vụ thấp thứ hai cho dịch vụ Streaming Web Thuật toán ORC cố gắng giảm thiểu độ dài chuỗi, tất máy ảo chuỗi đặt cho khoảng cách chúng ngắn Máy ảo chuỗi đặt gần người dùng tốt Trên thực tế, giải thuật ORC phải kiểm tra tất máy chủ với nhiều vòng lặp để tìm vị trí tốt cho máy ảo Các máy chủ chọn phải có đủ tài nguyên cho tất máy ảo Thao tác kiểm tra thực lần cho dịch vụ yêu cầu khởi tạo Do đó, với số lượng yêu cầu ngày tăng từ người dùng, ảnh hưởng đến thời gian phản hồi dịch vụ tổng thể Trên thực tế, vị trí lý tưởng cho thời gian phản hồi dịch vụ thấp tất máy ảo chuỗi đặt máy chủ Trong trường hợp này, độ trễ ba máy ảo chuỗi 0, điều làm giảm đáng kể thời gian phản hồi dịch vụ tổng thể Hình 3b cho thấy xác suất xảy tình Trục x cho biết ba loại dịch vụ, trục y cho biết xác suất đặt tồn chuỗi vào máy chủ Các cột với màu khác đại diện cho giá trị trung bình thuật toán khác với khoảng tin cậy 95% Có thể thấy rằng, thuật tốn RO thể tỉ lệ đặt toàn chuỗi vào máy chủ cao so với thuật tốn khác, thiết kế đặc biệt để tối ưu hóa tài nguyên Điều mô tả chi tiết phần Về thuật tốn khác, hình 3b cho thấy STO có giá trị cao đáng kể so với thuật toán ORC CEN Trong dịch vụ Streaming, giải thuật STO có 52,44% khả đặt toàn chuỗi dịch vụ vào máy chủ, số ORC CEN 36,86% 32,29% Xu hướng gặp phải dịch vụ Database Web Điều hợp lý giải thuật STO tính tốn xếp SFC dựa tổng độ trễ tối thiểu Do đó, việc đặt tất máy ảo máy chủ tùy chọn có mức độ ưu tiên cao 3.5 So sánh thuật toán phân bố vị trí mức độ sử dụng tài nguyên máy chủ Như trình bày phần trước, mục tiêu thứ hai mơ hình ILP giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên (thuật toán RO) việc xác định vị trí phân bố SFC Hình 3b http://jst.tnu.edu.vn 278 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 272 - 280 phần trước RO có xác suất đặt tất máy ảo SFC vào máy chủ cao so sánh với thuật toán khác Để đạt mục tiêu này, hàm mục tiêu cố gắng giảm thiểu số lượng máy chủ sử dụng cho SFC liên quan đến tài nguyên sẵn có chúng Điều có nghĩa thuật toán RO cố gắng đặt nhiều SFC tốt máy chủ ưu tiên lựa máy chủ sử dụng tài nguyên thừa Bằng cách này, máy chủ khơng sử dụng đặt chế độ dự phòng tắt để tiết kiệm lượng Để đánh giá hiệu suất thuật toán phân bố vị trí này, tính tốn số lượng máy chủ sử dụng với số lượng SFC khởi tạo đồng thời Ở đây, máy chủ coi sử dụng CPU cấp cho máy ảo SFC Hình cho thấy mối tương quan số lượng máy chủ số lượng dịch vụ chạy đồng thời Trục x hiển thị số lượng dịch vụ đồng thời, trục y cho biết số lượng trung bình máy chủ sử dụng tương ứng, có nghĩa tỷ lệ sử dụng máy chủ Các đường có màu khác thể tỷ lệ sử dụng máy chủ trung bình tạo thuật tốn phân bố vị trí khác Hình Số lượng máy chủ dịch vụ sử dụng đồng thời Hình cho thấy thuật tốn phân bố vị trí STO, ORC CEN tạo tỷ lệ sử dụng máy chủ tương tự nhau, tất máy chủ sử dụng có nhiều 10 SFC khởi tạo đồng thời Điều hợp lý, thuật tốn cố gắng giảm thiểu thời gian phản hồi dịch vụ cách chọn máy chủ gần với người dùng Vì người dùng gửi yêu cầu từ vị trí khác thể topology, máy chủ gần nhanh chóng sử dụng Tuy nhiên thuật toán ORC, CEN STO chiếm dụng máy chủ nhiều nhiều so với RO, thuật toán phân bố vị trí RO có tỷ lệ chiếm dụng máy chủ thấp nhiều, tỉ lệ biểu thị đường màu vàng riêng biệt biểu đồ Hình Có thể thấy rằng, để khởi tạo trung bình 10 dịch vụ đồng thời, thuật toán RO sử dụng 3,6 máy chủ Tất máy chủ sử dụng hết có từ 21 dịch vụ khởi tạo lúc Để khai thác hết số máy chủ số lượng dịch vụ khởi tạo đồng thời RO cao gấp đôi thuật tốn phân bố vị trí khác Điều RO thuật tốn ln ưu tiên xếp máy ảo máy chủ trước xem xét máy chủ khác Hơn nữa, SFC hồn thành nhiệm vụ giải phóng tài ngun máy chủ, máy chủ có mức độ ưu tiên chọn cao cho dịch vụ đến so với máy chủ không sử dụng Dựa điều này, số lượng máy chủ cần dùng giảm thiểu máy chủ khác đặt trạng thái chờ Điều giảm đáng kể mức tiêu thụ điện tiết kiệm lượng Có thể thấy thuật tốn xếp đơn giản dựa kinh nghiệm STO, ORC CEN trình bày cho thấy hiệu suất tối ưu thời gian đáp ứng dịch vụ, cần cải thiện việc sử dụng tài nguyên Kết luận Trong mơ hình NFV, việc sử dụng SFC hứa hẹn làm giảm phức tạp việc triển khai dịch vụ Tuy nhiên, việc phân bố vị trí VNF máy chủ khác làm tăng độ trễ tổng thể tỷ lệ sử dụng máy chủ Trong báo này, tác giả nghiên cứu, xây dựng đánh giá bốn thuật toán phân bố vị trí chuỗi SFC mơ hình điện tốn biên Các thuật tốn nhằm mục đích tối ưu hóa thời gian phản hồi dịch vụ tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên Để đánh giá so sánh hiệu suất thuật toán phân bố vị trí này, tác giả sử dụng http://jst.tnu.edu.vn 279 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 226(16): 272 - 280 trình mơ EdgeNetworkCloudSim mở rộng Qua đó, trung tâm liệu đặt điện toán biên VNF SFC đặt máy chủ trung tâm liệu theo thuật tốn xếp vị trí cụ thể Trong thuật tốn CEN ORC phân bố vị trí VNF dựa giải thuật xếp đơn giản để tìm vị trí thích hợp, thuật toán STO RO giải pháp tối ưu hóa cách giải mơ hình ILP Về thời gian phản hồi dịch vụ, kết cho thấy thuật toán STO hoạt động tốt thuật toán khác tất loại dịch vụ chuỗi Điều chứng tỏ rằng, việc sử dụng mơ hình ILP tính tốn giải pháp tối ưu Đặc biệt, xác suất đặt tất máy ảo chuỗi máy chủ cao so với thuật toán CEN ORC, dẫn đến giảm thời gian phản hồi dịch vụ Tuy nhiên, thời gian xử lý trình tối ưu hóa CPLEX nhược điểm đáng kể thời gian tính tốn tăng lên cấu trúc liên kết lớn phức tạp Mục tiêu thứ hai mơ hình ILP tối ưu việc sử dụng tài nguyên máy chủ Vị trí SFC tối ưu để sử dụng số lượng máy chủ Kết mô cho thấy rằng, trường hợp 10 SFC đồng thời kích hoạt, thuật tốn RO u cầu nửa tài nguyên máy chủ Ngược lại, thuật toán khác sử dụng tất trung tâm liệu để xử lý số lượng SFC đồng thời tương ứng Nghiên cứu sử dụng làm tài liệu tham khảo cho nhà nghiên cứu lĩnh vực nhà phát triển dịch vụ điện toán biên, dịch vụ chuỗi chức mạng đặc biệt công nghệ NFV Lời cảm ơn Nghiên cứu hỗ trợ đề tài nghiên cứu khoa học cấp sở Trường Đại học Công nghệ thông tin Truyền thông – Đại học Thái Nguyên (Mã số: T2021-07-19) TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [1] J Halpern and C Pignataro, Service function chaining (SFC) architecture, RFC, Tech Rep 7665, Oct 2015 [2] W John, K Pentikousis, G Agapiou, E Jacob, M Kind, A Manzalini, F Risso, D Staessens, R Steinert, and C Meirosu, “Research directions in network service chaining,” in SDN for Future Networks and Services (SDN4FNS), Trento, Italy: IEEE, Nov 2013 [3] M Chios, D Clarke, P Willis, A Reid, J Feger, M Bugenhagen, W Khan, M Fargano, C Cui, and H Deng, “Network functions virtualisation: An introduction, benefits, enablers, challenges and call for action,” In SDN and OpenFlow World Congress, Darmstadt-Germany, October 22-24, 2012 [4] R Mijumbi, J Serrat, J Gorricho, N Bouten, F D Turck, and R Boutaba, “Network function virtualization: State-of-the-art and research challenges,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 18, no 1, pp 236 - 262, 2015 [5] B Han, V Gopalakrishnan, L Ji, and S Lee, “Network function virtualization: Challenges and opportunities for innovations,” IEEE Communications Magazine, vol 53, no 2, pp 90 - 97, 2015 [6] E Masanet, A Shehabi, J Liang, L Ramakrishnan, X Ma, V Hendrix, B Walker, and P Mantha, The energy efficiency potential of cloud-based software: A us case study, Technical Report, Ernest Orlando Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), Berkeley, CA (United States), 2013 [7] I Chih-Lin, J Huang, R Duan, C Cui, J X Jiang, and L Li, “Recent progress on c-ran centralization and cloudification,” IEEE Access, vol 2, pp 1030-1039, 2014 [8] D Bhamare, R Jain, M Samaka, and A Erbad, “A survey on service function chaining,” Journal of Network and Computer Applications, vol 75, pp 138-155, 2016 [9] N Huin, A Tomassilli, F Giroire, and B Jaumard, “Energy-efficient service function chain provisioning,” Journal of Optical Communications and Networking, vol 10, no 3, pp 114-124, 2018 [10] M Seufert, B K Kwam, F Wamser, and P Tran-Gia, “EdgeNetworkCloudsim: Placement of service chains in edge clouds using networkcloudsim,” In IEEE Conference on Network Softwarization (NetSoft 2017), IEEE, Bologna, Italy, Jul 2017, pp 1-6 [11] W Shi, J Cao, Q Zhang, Y Li, and L Xu, “Edge computing: Vision and challenges,” IEEE Internet of things journal, vol 3, no 5, pp 637-646, 2016 [12] M Seufert, S Egger, M Slanina, T Zinner, T Hoßfeld, and P Tran-Gia, “A survey on quality of experience of HTTP adaptive streaming,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 17, no 1, pp 469-492, 2014 http://jst.tnu.edu.vn 280 Email: jst@tnu.edu.vn ... 2.2 Các thuật tốn phân bố vị trí chuỗi chức mạng SFC Trong phần tác giả giới thiệu bốn thuật tốn phân bố vị trí chuỗi chức mạng SFC, thuật tốn xếp tập trung Centralization (CEN), thuật toán xếp... dựng đánh giá bốn thuật toán phân bố vị trí chuỗi SFC mơ hình điện tốn biên Các thuật tốn nhằm mục đích tối ưu hóa thời gian phản hồi dịch vụ tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên Để đánh giá so... liệu đặt điện toán biên VNF SFC đặt máy chủ trung tâm liệu theo thuật toán xếp vị trí cụ thể Trong thuật tốn CEN ORC phân bố vị trí VNF dựa giải thuật xếp đơn giản để tìm vị trí thích hợp, thuật