Regisztráció és bejelentkezés

Hibrid erőforrás vezénylés hálózati szolgáltatásláncokhoz

A távközlési hálózatok teljesítményére és az azokon nyújtott szolgáltatások sokszínűségére folyamatoson nő a felhasználói igény és ezt a szolgáltatók a hálózataik fejlesztésével próbálják is kiszolgálni. A hálózati teljesítmény növelése és az új szolgáltatások megvalósítása azonban rendkívül költséges és időigényes folyamat mivel jelenleg a hálózati funkciókat (pl. kapcsoló, útvonalválasztó, tűzfal, vagy a komplexebb Broadband Network Gateway és mobil hálózati vezérlők) egy-egy speciálisan a célra tervezett hardver eszköz látja el. A meglehetősen statikus megvalósítás évtizedek óta működőképes volt, de elkerülhetetlen következményei a hosszú szolgáltatási termék ciklus, a csekély erőforrás kihasználtság, a lassú fejlesztés és a speciális, drága hardverek. E problémák megoldására egy teljesen új architektúra bevezetése a megoldás: a hálózati funkciók virtualizálásának (Network Function Virtualization, NFV) célja, hogy az eddigi céleszközöket kiváltsa, és az általuk megvalósított hálózati funkciók feladatait szoftverben valósítsa meg. Ennek előnye, hogy a szoftver általános hardveren is alkalmazható, illetve lehetőség van a futtatás helyének tetszőleges módosítására a hálózat aktuális forgalma alapján. Az NFV alkalmazásához arra van szükség, hogy a fizikai erőforrások egy dinamikusan programozható hálózatban (Software Defined Networking, SDN) helyezkedjenek el. Ezen technológiák alkalmazása számos előnyt kínál, többek között lehetőséget ad az új szolgáltatások rendkívül gyors megvalósítására, illetve a már meglévők módosítására.

Amíg a virtualizált hálózati funkciók önmagukban képesek egy mai hálózati funkció kiváltására, addig egy szolgáltatás végpont-végpont megvalósítására ezek egymás utáni láncolata használható, melyet Service Chain-nek (SC) nevezünk. Egy SC logikailag fogalmazza meg, hogy milyen hálózati funkciókat valósít meg és ehhez milyen erőforrásokra (CPU, memória, sávszélesség, stb.) van szükség. Ahhoz, hogy képesek legyünk a SC-eket gyorsan és hatékonyan leképezni a fizikai erőforrásokra, szükségünk van egy speciális algoritmusra, ami biztosítja a források optimális kihasználását és elég gyors ahhoz, hogy még a következő szolgáltatási igény beérkezése előtt elvégezze a szükséges számításokat és így időben képes legyen a beérkező igények megvalósítására a valós fizikai eszközökön. A jelenlegi megoldások nem tökéletesek ezen két feltétel egyidejű teljesítésében, mert létezik ugyan gyors „online” algoritmus a probléma megoldására, de a mostani megvalósítások nem adnak optimális leképezést. Ezenkívül léteznek úgynevezett „offline” algoritmusok is, melyek közel tökéletes leképezést képesek biztosítani, de az online algoritmusokkal ellentétben, nagy számú igény és összetettebb hálózati infrastruktúra esetén a futási idejük jelentős mértékben megemelkedik.

Tudományos dolgozatunk az általunk megvalósított „hibrid” algoritmust mutatja be, amely a fent említett feltételeket teljesíti az online és az offline működés kombinálásával. A megvalósítás során célunk volt egy olyan algoritmus elkészítése, amely egyrészt hosszú távon a lehető legtöbb igényt képes kiszolgálni, másrészt az újonnan beérkező kérést gyorsan, akár néhány másodperc alatt hozzá tudja rendelni az erőforrásokhoz, ami lehetővé teszi a szolgáltatás létrehozási idő drasztikus csökkentését. További szempont volt a terhelés minél egyenletesebb szétosztása az erőforrások között. A dolgozatunkban kiterjedt szimulációs helyzetekben mutatjuk be az általunk javasolt algoritmus teljesítményét, összehasonlítva azt az online és offline eljárásokéval. A szimulációs beállításokat az analitikus modellünk alapján származtatjuk, és az algoritmusokat a valós életből vett szolgáltatási példákon keresztül értékeljük.

szerzők

  • Szalay Márk
    Mérnök informatikus szak, mesterképzés
    mesterképzés (MA/MSc)

  • Dóka János
    Mérnök informatikus szak, alapképzés
    alapképzés (BA/BSc)

konzulensek

  • Megyesi Péter
    Egyetemi Tanársegéd, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
  • Dr. Sonkoly Balázs
    egyetemi adjunktus, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
  • Dr. Toka László
    egyetemi adjunktus, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

helyezés

II. helyezett