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Modellbasierte Einbettung von virtuellen Netzwerken in Rechenzentren

Tomaszek, Stefan (2021)
Modellbasierte Einbettung von virtuellen Netzwerken in Rechenzentren.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.12921/tuprints-00017362
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (Abstract)

Die Virtualisierung von Netzwerkumgebungen stellt für Rechenzentren eine Kerntechnologie zum kostengünstigen und skalierbaren Betrieb der Hardware dar und ermöglicht es, virtualisierte Netzwerke Kunden zur Verfügung zu stellen. Das Optimierungsproblem zur Einbettung von virtuellen Netzwerken in Rechenzentren (VNE-Problem) beschreibt hierbei eine grundlegende Problemstellung zur effizienten und kostengünstigen Nutzung der zur Verfügung stehenden Hardware. Bei dieser Problemstellung müssen neben den virtuellen Netzwerkkomponenten auch deren Topologien sowie weitere Anforderungen berücksichtigt werden. Diese Anforderungen können über hardwarespezifische Anforderungen (z.B. Arbeitsspeicher virtueller Server) bis hin zu Anforderungen aus Dienstleistungs-Güte-Vereinbarungen (z.B. Verfügbarkeit von Servern) reichen. Zur Lösung dieser dynamischen und vielfältigen VNE-Problemstellungen wurden sowohl optimale wie auch heuristische Algorithmen präsentiert, deren Anpassung an verschiedene Umgebungen und Anforderungen eine herausfordernde Aufgabe darstellt. Auch der Vergleich verschiedener Algorithmen wird durch das Fehlen einer einheitlichen Beschreibungssprache und Simulationsumgebung erschwert. In dieser Arbeit präsentieren wir daher einen vollständigen Entwicklungsprozess, um VNE-Probleme einheitlich zu spezifizieren und zu lösen. Dafür entwickeln wir zunächst einen modellbasierten Spezifikationsansatz zur Beschreibung von VNE-Problemen basierend auf einer Teilmenge von UML (Klassendiagramm und OCL-Zusicherungen). Darauf aufbauend präsentieren wir zwei modellbasierte Ansätze zur Lösung von VNE-Problemen. Bei diesen Ansätzen werden Modelltransformationen und ganzzahlige lineare Programmierung (ILP) so miteinander kombiniert, dass die Modelltransformation als suchraumreduzierende Technologie dient und ILP in dieser Menge von möglichen Einbettungen eine korrekte und optimale Lösung findet. Unter Einbeziehung der präsentierten per-Konstruktion-korrekten Methodik kann nun aus dem modellbasierten Spezifikationsansatz ein VNE-Algorithmus abgeleitet werden, der korrekte und optimale Lösungen findet. Dabei unterstützt ein batchbasierter Ansatz statische Anwendungsszenarien, in welchem nur virtuelle Netzwerke hinzugefügt werden, und ein inkrementeller Ansatz dynamische Szenarien, in welchem Netzwerkkomponenten auch verändert oder gelöscht werden können. Durch diese modellbasierten Ansätze kann somit der Entwicklungsaufwand im Vergleich zu handgeschriebenen Lösungsstrategien von der (Low-Level) Programmierung hin zu einer (High-Level) Spezifikationstätigkeit verschoben werden. In einer experimentellen Evaluation zeigen wir, dass die Recheneffizienz des modellbasierten Ansatzes für statische Szenarien vergleichbar ist zu einer handgeschriebenen ILP-basierten Implementierung. Für dynamische Szenarien konnte sogar eine signifikante Steigerung der Effizienz durch die Integration von inkrementellen Technologien nachgewiesen werden, wobei die Anpassung von Algorithmen von einem statischen hin zu einem dynamischen Szenario mit einem geringen Mehraufwand realisiert werden kann.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2021
Autor(en): Tomaszek, Stefan
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Modellbasierte Einbettung von virtuellen Netzwerken in Rechenzentren
Sprache: Deutsch
Referenten: Schürr, Prof. Dr. Andy ; Aßmann, Prof. Dr. Uwe
Publikationsjahr: 2021
Ort: Darmstadt
Datum der mündlichen Prüfung: 1 Dezember 2020
DOI: 10.12921/tuprints-00017362
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/17362
Kurzbeschreibung (Abstract):

Die Virtualisierung von Netzwerkumgebungen stellt für Rechenzentren eine Kerntechnologie zum kostengünstigen und skalierbaren Betrieb der Hardware dar und ermöglicht es, virtualisierte Netzwerke Kunden zur Verfügung zu stellen. Das Optimierungsproblem zur Einbettung von virtuellen Netzwerken in Rechenzentren (VNE-Problem) beschreibt hierbei eine grundlegende Problemstellung zur effizienten und kostengünstigen Nutzung der zur Verfügung stehenden Hardware. Bei dieser Problemstellung müssen neben den virtuellen Netzwerkkomponenten auch deren Topologien sowie weitere Anforderungen berücksichtigt werden. Diese Anforderungen können über hardwarespezifische Anforderungen (z.B. Arbeitsspeicher virtueller Server) bis hin zu Anforderungen aus Dienstleistungs-Güte-Vereinbarungen (z.B. Verfügbarkeit von Servern) reichen. Zur Lösung dieser dynamischen und vielfältigen VNE-Problemstellungen wurden sowohl optimale wie auch heuristische Algorithmen präsentiert, deren Anpassung an verschiedene Umgebungen und Anforderungen eine herausfordernde Aufgabe darstellt. Auch der Vergleich verschiedener Algorithmen wird durch das Fehlen einer einheitlichen Beschreibungssprache und Simulationsumgebung erschwert. In dieser Arbeit präsentieren wir daher einen vollständigen Entwicklungsprozess, um VNE-Probleme einheitlich zu spezifizieren und zu lösen. Dafür entwickeln wir zunächst einen modellbasierten Spezifikationsansatz zur Beschreibung von VNE-Problemen basierend auf einer Teilmenge von UML (Klassendiagramm und OCL-Zusicherungen). Darauf aufbauend präsentieren wir zwei modellbasierte Ansätze zur Lösung von VNE-Problemen. Bei diesen Ansätzen werden Modelltransformationen und ganzzahlige lineare Programmierung (ILP) so miteinander kombiniert, dass die Modelltransformation als suchraumreduzierende Technologie dient und ILP in dieser Menge von möglichen Einbettungen eine korrekte und optimale Lösung findet. Unter Einbeziehung der präsentierten per-Konstruktion-korrekten Methodik kann nun aus dem modellbasierten Spezifikationsansatz ein VNE-Algorithmus abgeleitet werden, der korrekte und optimale Lösungen findet. Dabei unterstützt ein batchbasierter Ansatz statische Anwendungsszenarien, in welchem nur virtuelle Netzwerke hinzugefügt werden, und ein inkrementeller Ansatz dynamische Szenarien, in welchem Netzwerkkomponenten auch verändert oder gelöscht werden können. Durch diese modellbasierten Ansätze kann somit der Entwicklungsaufwand im Vergleich zu handgeschriebenen Lösungsstrategien von der (Low-Level) Programmierung hin zu einer (High-Level) Spezifikationstätigkeit verschoben werden. In einer experimentellen Evaluation zeigen wir, dass die Recheneffizienz des modellbasierten Ansatzes für statische Szenarien vergleichbar ist zu einer handgeschriebenen ILP-basierten Implementierung. Für dynamische Szenarien konnte sogar eine signifikante Steigerung der Effizienz durch die Integration von inkrementellen Technologien nachgewiesen werden, wobei die Anpassung von Algorithmen von einem statischen hin zu einem dynamischen Szenario mit einem geringen Mehraufwand realisiert werden kann.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

The virtualization of network environments is a key technology for data center providers to operate hardware in a cost-effective and scalable manner and enabling these providers to make virtualized networks available to customers. The optimization problem for embedding virtual networks in data centers (VNE problem) is a fundamental problem for the efficient and cost-effective utilization of available hardware resources. For solving this problem we must consider the virtual network components as well as their topologies and further requirements. These requirements can vary from hardware-specific requirements (e.g. memory of virtual servers) to service-level agreements (e.g. availability of servers). To solve these dynamic and manifold VNE problems, both optimal and heuristic algorithms were presented, whose adaptation to different environments and requirements is a challenging task. In addition, the comparison of different algorithms is challenged by the absence of a standardized specification language and simulation environment. Therefore, in this thesis we present a complete model-based development process to specify and solve VNE problems. For this purpose, we first develop a model-based specification language for the description of VNE problems based on a subset of UML (class diagram and OCL constraints). Based on this, we present two model-based approaches to solve VNE problems. In these approaches, model transformations and integer linear programming (ILP) are combined in such a way that the model transformation serves as search-space reducing technology and ILP finds a correct and optimal solution in this set of possible embeddings. Including the presented correct-by-construction methodology, a VNE algorithm can be derived from the model-based specification language, which guarantees correct and optimal solutions. A batch-based approach supports static application scenarios, in which only virtual networks are added, and an incremental approach supports dynamic scenarios, in which network components can also be changed or deleted. Thus, by these model-based approaches, the development effort can be shifted from (low-level) programming to (high-level) specification compared to handwritten implementations. In an experimental evaluation we can show that the computational efficiency of this model-based approach for static scenarios is comparable to a handwritten ILP-based implementation. For dynamic scenarios even a significant increase in efficiency could be demonstrated by the integration of incremental technologies, whereby the adaptation of algorithms for a static to a dynamic scenarios can be realized with small additional efforts.

Englisch
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-173627
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Datentechnik > Echtzeitsysteme
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Datentechnik
Hinterlegungsdatum: 11 Jan 2021 14:05
Letzte Änderung: 19 Jan 2021 15:37
PPN:
Referenten: Schürr, Prof. Dr. Andy ; Aßmann, Prof. Dr. Uwe
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 1 Dezember 2020
Export:
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