Resilient virtualized network functions for data centers and decentralized environments - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Resilient virtualized network functions for data centers and decentralized environments

Virtualisation résiliente des fonctions réseau pour les centres de données et les environnements décentralisés

Résumé

Traditional networks are based on an ever-growing variety of network functions that run on proprietary hardware devices called middleboxes. Designing these vendor-specific appliances and deploying them is very complex, costly and time-consuming. Moreover, with the ever-increasing and heterogeneous short-term services requirements, service providers have to scale up their physical infrastructure periodically, which results in high CAPEX and OPEX. This traditional paradigm leads to network ossification and high complexity in network management and services provisioning to address emerging use cases. Network Function Virtualization (NFV) has attracted notable attention as a promising paradigm to tackle such challenges by decoupling network functions from the underlying proprietary hardware and implementing them as software, named Virtual Network Functions (VNFs), able to work on inexpensive commodity hardware. These VNFs can be arranged and chained together in a predefined order, the so-called Service Function chaining (SFC), to provide end-to-end services. Despite all the benefits associated with the new paradigm, NFV comes with the challenge of how to place the functions of the users' requested services within the physical network while providing the same resiliency as if a dedicated infrastructure were used, given that commodity hardware is less reliable than the dedicated one. This problem becomes particularly challenging when service requests have to be fulfilled as soon as they arise (i.e., in an online manner). In light of these new challenges, we propose new solutions to tackle the problem of online SFC placement while ensuring the robustness of the placed services against physical failures in data-center (DC) topologies. Although recovery solutions exist, they still require time in which the impacted services will be unavailable while taking smart placement decisions can help in avoiding the need for reacting against simple network failures. First, we provide a comprehensive study on how the placement choices can affect the overall robustness of the placed services. Based on this study we propose a deterministic solution applicable when the service provider has full knowledge and control on the infrastructure. Thereafter, we move from this deterministic solution to a stochastic approach for the case where SFCs are requested by tenants oblivious to the physical DC network, where users only have to provide the SFC they want to place and the required availability level (e.g., 5 nines). We simulated several solutions and the evaluation results show the effectiveness of our algorithms and the feasibility of our propositions in very large scale data center topologies, which make it possible to use them in a productive environment. All these solutions work well in trusted environments with a central authority that controls the infrastructure. However, in some cases, many enterprises need to collaborate together in order to run tenants' application, e.g., MapReduce applications. In such a scenario, we move to a completely untrusted decentralized environment with no trust guarantees in the presence of not only byzantine nodes but also rational nodes. We considered the case of MapReduce applications in such an environment and present an adapted MapReduce framework called MARS, which is able to work correctly in such a context without the need of any trusted third party. Our simulations show that MARS grants the execution integrity in MapReduce linearly with the number of byzantine nodes in the system.
Les réseaux traditionnels reposent sur un grand nombre de fonctions réseaux très hétérogènes qui s'exécutent sur du matériel propriétaire déployé dans des boîtiers dédiés. Concevoir ces dispositifs spécifiques et les déployer est complexe, long et coûteux. De plus, comme les besoins des clients sont de plus en plus importants et hétérogènes, les fournisseurs de services sont contraints d'étendre ou de moderniser leur infrastructure régulièrement, ce qui augmente fortement les coûts d'investissement (CAPEX) et de maintenance (OPEX) de l'infrastructure. Ce paradigme traditionnel provoque une ossification du réseau et rend aussi plus complexe la gestion et la fourniture des fonctions réseau pour traiter les nouveaux cas d'utilisation. La virtualisation des fonctions réseau (NFV) est une solution prometteuse pour relever de tels défis en dissociant les fonctions réseau du matériel sous-jacent et en les implémentant en logiciel avec des fonctions réseau virtuelles (VNFs) capables de fonctionner avec du matériel non spécifique peu coûteux. Ces VNFs peuvent être organisés et chaînés dans un ordre prédéfini, formant des chaînes de Services (SFC) afin de fournir des services de bout-en-bout aux clients. Cependant, même si l'approche NFV comporte de nombreux avantages, il reste à résoudre des problèmes difficiles comme le placement des fonctions réseau demandées par les utilisateurs sur le réseau physique de manière à offrir le même niveau de résilience que si une infrastructure dédiée était utilisée, les machines standards étant moins fiables que les dispositifs réseau spécifiques. Ce problème devient encore plus difficile lorsque les demandes de service nécessitent des décisions de placement à la volée. Face à ces nouveaux défis, nous proposons de nouvelles solutions pour résoudre le problème du placement à la volée des VNFs tout en assurant la résilience des services instanciés face aux pannes physiques pouvant se produire dans différentes topologies de centres de données (DC). Bien qu'il existe des solutions de récupération, celles-ci nécessitent du temps pendant lequel les services affectés restent indisponibles. D'un autre côté, les décisions de placement intelligentes peuvent épargner le besoin de réagir aux pannes pouvant se produire dans les centres de données. Pour pallier ce problème, nous proposons tout d'abord une étude approfondie de la manière dont les choix de placement peuvent affecter la robustesse globale des services placés dans un centre de données. Sur la base de cette étude, nous proposons une solution déterministe applicable lorsque le fournisseur de services a une connaissance et un contrôle complets de l'infrastructure. Puis, nous passons de cette solution déterministe à une approche stochastique dans le cas où les SFCs sont demandées par des clients indépendamment du réseau physique du DC, où les utilisateurs n'ont qu'à fournir les SFC qu'ils veulent placer et le niveau de robustesse requis (e.g., les 5 neufs). Nous avons développé plusieurs algorithmes et les avons évaluées. Les résultats de nos simulations montrent l'efficacité de nos algorithmes et la faisabilité de nos propositions dans des topologies de centres de données à très grande échelle, ce qui rend leur utilisation possible dans un environnement de production. Toutes ces solutions proposées fonctionnent de manière efficace dans un environnement de confiance, comme les centres de données, avec la présence d’une autorité centrale qui contrôle toute l'infrastructure. Cependant, elles ne s'appliquent pas à des scénarios décentralisés comme c'est le cas lorsque différentes entreprises ont besoin de collaborer pour exécuter les applications de leurs clients. Nous étudions cette problématique dans le cadre des applications MapReduce exécutées en présence de nœuds byzantins et de nœuds rationnels et en l’absence de tiers de confiance.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)
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Dates et versions

tel-02634077 , version 1 (07-01-2020)
tel-02634077 , version 2 (27-05-2020)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02634077 , version 2

Citer

Ghada Moualla. Resilient virtualized network functions for data centers and decentralized environments. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. COMUE Université Côte d'Azur (2015 - 2019), 2019. English. ⟨NNT : 2019AZUR4061⟩. ⟨tel-02634077v2⟩
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