Algorithme de recherche étendue avec exigence stricte (ESA-S)

Virtualisation des fonctions réseau

La virtualisation des fonctions réseau consiste à séparer les fonctions réseau (par ex., routage) des équipements qui les exécutent en utilisant la technologie de virtualisation. Les fonctions réseau tels que le routage, la traduction d’adresses réseau (NAT), le pare-feu, la détection d’intrusion, le service de noms de domaine (DNS) et la mise en cache peuvent être virtualisées et offertes par des logiciels hébergés dans des machines virtuelles au lieu d’avoir des équipements hardware dédiés. Une fonction réseau virtuelle est une implémentation d’une fonction réseau (Network Function – NF) qui est déployée sur des ressources virtuelles telles qu’une machine virtuelle (Mijumbi, et al., Network Function Virtualization: State-of- the-Art and Research Challenges, 2016). La virtualisation des fonctions réseau implique la mise en œuvre de cette fonction dans un logiciel qui peut fonctionner sur une gamme de matériels de serveur standard de l’industrie et qui peut être facilement déplacé ou instancié dans plusieurs emplacements du réseau sans avoir besoin d’installer de nouveaux équipements ((NFV), Network Functions Virtualisation). Ces fonctions réseau sont ensuite connectées ensemble dans un ordre défini par le fournisseur de service pour créer une chaîne de service (Network Functions Virtualisation (NFV),Placement and chaining). La virtualisation des fonctions réseau offre une nouvelle façon de concevoir, de déployer et de gérer les services réseau. Elle permettrait de transformer la façon dont les opérateurs de réseaux conçoivent leurs réseaux en exploitant la technologie de virtualisation pour consolider de nombreux types d’équipements de réseau sur des serveurs de haut volume, commutateurs et de stockage, qui pourrait être situé dans des centres de données, nœuds de réseau et dans les locaux des utilisateurs finaux.

Résumé des travaux existants

Dans cette section, nous examinons les travaux de recherche existants qui ont abordé le problème du placement et du chaînage des VNFs. Clayman et al. (Clayman, Mainiy, Galis, Manzaliniz, & Mazzocca, 2014) abordent le problème du placement de routeurs virtuels et proposent une architecture multicouche (couche d’application, couche d’orchestration, couche d’abstraction et une couche infrastructure) pour orchestrer et gérer les ressources d’infrastructure. Ils évaluent également22 des algorithmes de placement de base tels que le Least Used Host (l’hôte le moins utilisé), qui tente d’équilibrer la charge à travers le réseau en plaçant des VNFs dans le nœud physique hébergeant le moins de VNFs, et le Least Busy Host (l’hôte le moins occupé), qui place les VNFs dans les hôtes ayant le moins de trafic de communication. Les résultats présentés démontrent que les différents algorithmes intégrés dans chacun des moteurs de placement ont des comportements différents et donnent des stratégies de placement très différentes pour les routeurs virtuels. Cependant, ces solutions sont basiques car elles ne tiennent pas compte des exigences de délai de bout en bout et des coûts d’énergie. Bari et al. (Bari, Chowdhury, Ahmed, & Boutaba, 2015) résolvent le problème de l’allocation et du chaînage des VNFs.

Les auteurs fournissent une heuristique (NFO-DP) pour déterminer le nombre de VNF requis et le meilleur placement pour eux. L’objectif principal de ce travail est de minimiser le coût opérationnel (peut être décrit comme les frais associés à l’exploitation d’une activité, d’un appareil, d’un composant d’une pièce d’équipement ou d’une installation) et l’utilisation du réseau, sans violer le contrat de service « SLA ». Le contrat de service est un document qui définit la qualité de service et la qualité de prestation prescrite entre un client et un fournisseur de service. Autrement dit, il s’agit d’une clause basée sur un contrat définissant les objectifs précis attendus et le niveau de service que souhaite obtenir un client de la part du prestataire). Les résultats montrent que l’utilisation de VNFs réduit la consommation d’énergie par rapport aux boîtiers intermédiaires matériels avec un temps beaucoup plus rapide que la solution optimale (environ 65 à 3500 fois plus rapide). NFO-DP favorise les nœuds de mappage de chaque demande sur le même nœud physique. Cela signifie que les bandes passantes sur les liens sont négligées car il n’y a pas de contraintes de lien lorsque les VNFs sont mappés sur le même nœud physique.

Mijumbi et al. (Mijumbi, et autres, Design and evaluation of algorithms for mapping and scheduling of virtual network functions, April 2015) abordent et formulent le problème du mappage en ligne et l’ordonnancement des VNFs. Les auteurs proposent trois algorithmes gloutons et une solution heuristique basée sur la recherche Tabu visant à mapper23 et ordonnancer les VNFs. Ils les comparent ensuite en termes de taux d’acceptation, de temps total de traitement des services et de revenus. Toutefois, les délais de bout en bout et les coûts énergétiques n’ont pas été pris en compte. Huang et al. (Huang, Li, & Wen, Oct 2015) abordent les problèmes de contention intra-chaîne et inter-chaîne. Le problème de contention intra-chaîne se rapporte à la surutilisation des mêmes liaisons par une chaîne de service, alors que le problème de contention inter-chaîne se produit lorsque certains liens sont surchargés par plusieurs chaînes de services. Pour résoudre ces problèmes de contention, les auteurs proposent un schéma d’orchestration en chaîne adapté au réseau (NACHOS) qui utilise la programmation linéaire en nombre entier et la programmation dynamique pour trouver les meilleurs itinéraires pour les chaînes de services qui maximisent la bande passante disponible dans le réseau. Cependant, cette solution ne garantit pas les exigences de délai de bout en bout et ne tient pas compte des coûts d’énergie et des revenus du fournisseur de VNFs. Moens et De Turck (H. Moens and F. De Turck, Nov 2014) abordent le problème du placement de VNF dans l’infrastructure hybride NFV. L’environnement NFV hybride se compose de matériels basés sur des boîtiers intermédiaires et de VNFs. L’allocation de VNFs intervient lorsque les boîtiers intermédiaires matériels sont entièrement utilisés. Les auteurs proposent un modèle de placement VNF (VNF-P) qui vise à minimiser le nombre de nœuds utilisés pour héberger des VNFs et à réduire le délai de bout en bout. Cependant, ce modèle ne prend pas en compte les différents prix de l’électricité aux POPs et ne minimise pas les coûts de l’énergie ni maximise les revenus des fournisseurs de VNFs.

Mechtri et al. (M. Mechtri and C. Ghribi and D. Zeghlache, September 2016) traitent le problème de placement et chaînage des VNFs dans les environnements et les réseaux cloud en trouvant les meilleurs emplacements et hôtes pour les VNFs afin de diriger le trafic à travers ces fonctions (VNFs), tout en respectant les exigences des utilisateurs24 et en maximisant les revenus des fournisseurs de VNFs. L’objectif principal des auteurs est de réduire les dépenses en CAPEX (correspond au total des dépenses d’investissement (corporel et incorporel) consacrées à l’achat d’équipement professionnel) et OPEX (les charges d’exploitation de l’entreprise) d’une part, et gagner en agilité de service d’autre part. Les simulations démontrent que cette approche offre une meilleure performance par rapport aux travaux précédents en termes de revenue et de taux d’acceptation. Cependant, la différence des coûts de l’électricité qui peut changer d’une zone géographique à une autre n’est pas prise en considération vu que le problème est résolu dans une seule localisation donc un seul prix d’électricité. Luizelli et al. (Luizelli, Bays, Burio, Barcellos, & Gasparyl, 2015) abordent le problème du placement et de chaînage du VNF. Ils estiment d’abord le nombre minimal d’instances VNFs nécessaires pour satisfaire la demande attendue, puis ils les placent de telle sorte que les délais de bout en bout soient satisfaits. Ils proposent un programme linéaire en nombre entier (ILP) et un algorithme heuristique pour faire face à des infrastructures à grande échelle. Mehraghdam et al. (Mehraghdam, Keller, & Karl, 2014) formalisent le problème de chaînage VNFs en utilisant « un langage hors-contexte » (H. Lieberman and T. Selker, 2000) qui permet de spécifier les types de VNFs et leur ordre. Ils ont également mis en avant un programme à contrainte quadratique mixte (MIQCP) pour trouver le meilleur emplacement pour les VNFs qui maximise la bande passante non utilisée et minimise le nombre de nœuds utilisés et la latence de la chaîne VNFs. Cependant, les deux solutions (Luizelli, Bays, Burio, Barcellos, & Gasparyl, 2015), (Mehraghdam, Keller, & Karl, 2014) ne tiennent pas compte des coûts de l’énergie et des différents prix de l’énergie aux emplacements des POPs.

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Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 NOTIONS DE BASE ET REVUE DE LITTÉRATURE
1.1 Introduction
1.2 Infonuagique
1.2.1 Caractéristiques essentielles de l’infonuagique
1.2.2 Modèles de service du nuage
1.2.3 Modèles de déploiement du nuage
1.2.4 Modèle d’affaire
1.3 Virtualisation
1.3.1 Définition
1.3.2 Virtualisation des fonctions réseau
1.3.3 Défis de la gestion des ressources virtuelles
1.4 Revue de littérature
1.4.1 Résumé des travaux existants
1.4.2 Comparaison des solutions existantes
1.5 Conclusion
CHAPITRE 2 FORMULATION MATHÉMATIQUE ET SOLUTIONS PROPOSÉES
2.1 Introduction
2.2 Formulation mathématique du problème
2.2.1 Contraintes
2.2.2 Consommation d’énergie
2.2.3 Pénalité
2.2.4 Revenues du fournisseur de VNFs
2.2.5 Fonction objectif
2.3 Solutions Proposées
2.3.1 Algorithme de recherche étendue (ESA)
2.3.2 Algorithme de recherche étendue avec exigence stricte (ESA-S)
2.3.3 Algorithme de recherche restrictive (RSA)
2.3.4 Discussion
2.4 Conclusion
CHAPITRE 3 SIMULATIONS ET RÉSULTATS
3.1 Introduction
3.2 Simulations à faible échelle
3.2.1 Environnement de simulation
3.2.2 Résultats
3.3 Simulations à large échelle
3.3.1 Environnement de simulation
3.3.2 Résultats
3.4 Discussion
3.5 Conclusion
CONCLUSION GÉNÉRALE
LISTE DE RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES

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