Sanal ağ fonksiyonları çizelgeleme algoritmalarının tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of virtual network functions (VNFS) scheduling algorithms
- Tez No: 805413
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN BULUT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ağ İşlevi Sanallaştırması (NFV), geleneksel olarak özel donanım orta kutularında barındırılan fiziksel ağ işlevlerini Görselleştirilmiş Ağ İşlevlerine (VNF'ler) dönüştürmek için sanallaştırma ve bulut bilgi işlem teknolojilerinden yararlanan, gelişmekte olan bir ağ oluşturma paradigmasıdır. Bu, Ağ İşlevi Sanallaştırma Altyapıları (NFVI'lar) adı verilen yüksek performanslı veri merkezlerinde ticari donanım üzerinde sanal makineler (VM'ler) olarak çalışan yazılımlarda bu ağ işlevlerini uygulayarak yapılır. Ağ cihazlarının bu şekilde yazılımlaştırılması, hizmet fonksiyon zincirlerinin sağlanmasında ve yönetilmesinde esneklik, sermaye ve işletme giderlerinin (CAPEX ve OPEX) azaltılması ve hizmet sunumunun iyileştirilmesi dahil olmak üzere birçok fayda sağlar. Ancak, talep edilen bir hizmet fonksiyon zinciri için kaynak tahsisi, NFV'nin en zorlu görevlerinden biridir. Temel olarak üç aşamada yapılır: VNF zincir bileşimi (VNF-CC), VNF eşleme ve VNF programlama. Bu tezin kapsamı, hizmetlerin çizelgeleme makespan'ını en aza indirmek amacıyla VNF Çizelgeleme algoritmalarının tasarımına ve uygulanmasına odaklanmıştır. Bu nedenle, biri açgözlü yaklaşım (VNF Çizelgeleme için çok aşamalı açgözlü algoritma) ve diğeri pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı (q-öğrenme ve Mont Carlo yöntemleri) kullanan üç farklı algoritmanın tasarımını ve uygulamasını öneriyoruz. Performans değerlendirmesi yapmak için ayrıca bir hizmet VNF Zincir üreteci uyguladık. Uygulanan tüm algoritmalar bağımsız olarak optimuma yakın çözümler elde etse de, pekiştirmeli öğrenmeye dayalı yaklaşımlar, girdi boyutu arttıkça nispeten yavaş görünür. Tersine, açgözlü tabanlı yaklaşım daha hızlı birleşir ve büyük ölçekli girdi boyutuna daha fazla uyarlanır.
Özet (Çeviri)
Network Function Virtualization (NFV) is an emerging networking paradigm that leverages virtualization and cloud computing technologies to transform physical network functions traditionally housed in proprietary hardware middleboxes into Visualized Network Functions (VNFs). This is done by implementing these network functions in software that runs as virtual machines (VMs) on commodity hardware in high-performance data centers called Network Function Virtualization Infrastructures (NFVIs). This softwarization of network appliances brings many benefits, including flexibility in provisioning and managing service function chains, reducing capital and operating expenses (CAPEX and OPEX), and improving service delivery. However, resource allocation for a requested service function chain is still one of the most challenging tasks of NFV. It is mainly done in three stages: VNF chain composition (VNF-CC), VNF mapping, and VNF scheduling. The scope of this thesis is focused on the design and implementation of VNF Scheduling algorithms with the objective of minimizing services' scheduling makespan. Thus, we propose the design and implementation of three different algorithms, one heuristic (multi-stage heuristic algorithm for VNF Scheduling) and two others based on a reinforcement learning approach (q-learning and Mont Carlo methods). In order to carry out performance evaluation, we also implemented a service VNF Chain generator. Although all implemented algorithms independently achieve near-optimal solutions, the reinforcement learning-based approaches appear relatively slow while the input size increases. Conversely, the heuristic-based approach converges faster and is more adapted for large-scale input sizes.
Benzer Tezler
- Model-based design and implementation of schedulers in ARINC-664 end system as a system on chip
ARINC-664 uç sisteminde çizelgeleyicilerin model tabanlı tasarımı ve kırmık üstü sistem uygulaması
MUSTAFA UZUNER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN
DR. İBRAHİM HÖKELEK
- Genetic algorithm based ARINC-664 worst case delay optimization using network calculus
Genetik algoritma ve network calculus ile ARINC-664 uçtan uca gecikme optimizasyonu
EYÜP CAN AKPOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Distributed denial of service (DDoS) attack mitigation in network functions virtualization (NFV) based 5g networks
Ağ fonksiyonları sanallaştırması (NFV) tabanlı 5g ağlarında dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) ataklarının engellenmesi
SARP KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KARA
- Sanal ağ güvenliği fonksiyonlarının enerji etkinyerleştirilmesi: Yöntem önerileri ve uygulama
Energy efficient placement of virtual security functions:Method proposals and application
MERVE SEDEF DEMİRCİ
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Ağ fonksiyonları sanallaştırmasında servis fonksiyon zinciri kompozisyonu optimizasyonu üzerine bir çalışma
A study on optimization of service function chain composition in network function virtualization
SEZERCAN TANIŞMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN BULUT