A Scalable Approach for Service Chain Mapping With Multiple SC Instances in a Wide-Area Network
Notice bibliographique
Résumé
Network function virtualization (NFV) aims to simplify service deployment using virtual network functions (VNFs). Service deployment involves the placement of VNFs and in-sequence routing of traffic flows through VNFs comprising a service chain (SC). The joint VNF placement and traffic routing is called SC mapping. In a wide-area network (WAN), where several traffic flows, generated by many distributed node pairs, require the same SC; a single instance (or occurrence) of that SC might not be enough. SC mapping with multiple SC instances for same SC is a very complex problem, since sequential traversal of VNFs has to be maintained while accounting for traffic flows in various directions. This paper is the first to deal with the problem of SC mapping with multiple SC instances to minimize network resource consumption. We propose an integer linear program (ILP), a column-generation-based ILP (CG-ILP), and a two-phase column-generation-based model (2PhMod) to solve this problem. ILP does not scale to large networks and CG-ILP scalability is limited by quadratic constraints. So, to get results over large network topologies within reasonable computational times, we propose 2PhMod. Using such an approach, we observe that an appropriate choice of only a small set of SC instances leads to a solution very close to minimum bandwidth consumption. Furthermore, this approach also helps us to analyze effects of number of VNF replicas and number of NFV nodes on bandwidth consumption when deploying these minimum number of SC instances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».