期刊来源:git
一 NFV性能的具体诊断github
三 主要作法是监控每一个NF的队列。 利用来自全部NF的排队信息,咱们能够了解每一个数据包的体验,以及流量模式如何在不一样的NF之间变化。 使用资源计数器,咱们还能够随时了解每一个资源处于什么样的争用状态。 所以,对于每一个性能问题,咱们能够了解哪些资源争用会致使问题,以及谁是竞争者。 此外,咱们还能够了解资源争用如何改变不一样NF的流量模式,以及流量模式变化如何影响NF的性能。算法
三缓存
一 是从出了问题去找问题的根源。仍是会有致使性能等的问题。
诊断性能原型图
服务器
无。网络
期刊来源:架构
为了使此类分布式中间盒具备可伸缩性,咱们须要在本地或远程服务器之间无缝移动处理及其关联的流状态的方法。这将容许平台经过添加服务器来应对负载激增,并经过关闭计算机来有效地缩小规模。 处理甚至能够迁移到世界其余地区的不一样中间盒,以优化其余方面,例如用户感知的延迟。(无缝迁移流)
实现保持每条流的网络状态的处理,通常用种两方法一块儿来解决流迁移问题(方法:Pre-copy,Stop-and-copy,Demand migration)框架
基本思想是容许短流死亡,并在发生任何流状态转移以前删除它们的相应状态。 为了实现此目标,咱们在较短的时间内并行运行了源处理和目标处理。 迁移开始时,会将一小组页面复制到包含代码和不变全局状态的B中。 此后,该算法包括两个重叠的阶段:空闲阶段和迭代的冻结和复制阶段。
在空闲阶段,全部流量最初都会转发到A。A中止为还没有看到的流量创建新状态。 全部命中A但没有任何匹配状态的数据包都将转发给B,后者将对其进行正常处理。空闲阶段利用了大多数流都是短暂的这一事实。 无需转移这些状态,而是能够将它们保留在原始计算机上,直到它们到期,同时容许在另外一台计算机上创建新流的状态。 两台机器都是菊花链式链接(不管方向如何,数据包始终始终先命中A;见图1(a))
冻结和复制阶段是迭代的,仅在状态在A上到期的速率降至某个阈值如下时才开始; 其他国家多是长期存在的,须要转移。 A冻结其一些剩余状态,并开始将它们传输到B。全部将修改冻结状态的数据包都由A进行缓冲。传输完成后,全部冻结状态都将被删除,而且已缓冲的数据包将转发到B。重复该过程 直到全部状态都复制到B。此阶段仅处理长期流,冻结的目的是减小丢弃的数据包数量。 菊花链持续进行,直到冻结和复制状态结束。 此时,机器A上没有剩余流量状态,而且流量在OF交换机中被重定向到直接命中机器B。
分布式
期刊来源:工具
四 什么时候以及如何迁移VNFI,以响应SFC请求强度和位置的更改。
咱们开发了一种方法,该方法使用了三种算法,这些算法被背对背使用,以响应不断变化的工做负载而致使VNFI放置,SFC路由和VNFI迁移。目的是首先最大程度地减小对SFC带宽的拒绝,其次是在尽量少的服务器中整合VNFI,以减小能耗。所提出的合并算法基于VNFI的迁移策略,该策略考虑了因为迁移过程当中发生的信息丢失而使用户遭受的QoS降低所致使的收入损失。目的是最大程度地减小能耗和因为QoS下降而致使的收入损失所带来的总成本
### 本文贡献:
本文提供了两个主要的贡献。
第一个是提出一种用于SFC路由和VNFI放置的算法,其中,按照核心文献中提出的最多文献[11]所假定的,按核数肯定VNFI的尺寸不是先验肯定的,可是能够做为问题的输出;提出的算法的目的是在高峰时段间隔内执行SFC路由和VNF放置,以最小化拒绝的SFC带宽。
第二个贡献是提出流量发生变化期间SFC路由和VNF布置分配的VNFI的迁移策略。迁移策略的目标是在总体时间范围内将总成本降至最低,同时考虑能耗和从新配置成本。该策略在合并带来的节能优点与VNFI迁移期间发生的QoS下降致使运营商的收入损失的劣势之间提供了适当的权衡。咱们给出了最佳问题的整数线性规划(ILP)公式,而且因为其复杂性,咱们提出了一种针对循环平稳交通场景的解决方案,并根据给定的最优性先验评估了VNFI到服务器的可能映射标准。咱们经过比较其结果与ILP公式的精确解决方案(对于小型网络)的效果,来评估所提出的解决方案启发式方法的有效性。最后,咱们将建议的迁移策略的性能与简单的本地策略进行比较,在本地策略中,迁移决策仅考虑瞬时从新配置成本,而再也不考虑长期因素。
当运营和从新配置成本分别由能耗和因为VNFI迁移致使的信息损失来表征时,咱们提出了优化问题。 所提出的解决方案基于Markov决策过程理论的应用,已经由咱们本身解决了其余问题(覆盖网络[24],虚拟网络嵌入[23], [25], [26]
[12] [11]也是关于迁移的论文 【10】【13】-【15】关于VNFI的路由和放置问题
期刊来源:
可使用PktGen生成流量,速度可达到 10Gbps;地址: https:/github.comPktgen Pktgcn-DPDK/ NDPI:一款开源的深度包检测库。
为了更高效利用网络资源和计算资源以及快速实现密集的网络功能而开发的一个工具
2.经过访问NIC能够实现高效的网络功能
网络功能虚拟化(NFV)的主要目标是将物理网络功能迁移到在云计算环境中在虚拟机(VM)上运行的软件版本中。 虚拟化技术的飞速发展已使虚拟化基础架构环境中的高速网络链接和线速数据包处理成为可能。选择了以计算密集型虚拟化网络功能(VNF)形式进行的网络流量的深度数据包检查(DPI),做为表明用例。 使用了DPI用例,以演示将支持SRIOV的设备与DPDK一块儿使用以支持高性能虚拟网络功能(VNF)部署的好处。已经对使用LibPCAP,SRIOV和DPDK的VNF版本进行了性能评估。结果代表, 与使用本机Linux内核网络堆栈进行数据包处理相比,统一使用SRIOV和DPDK能够显着提升数据包吞吐性能
路由、过滤、流重建等云架构方案(好比OpenStack)运行在大量的网络组件之上,产生巨大负载,致使性能penalties,这是因为每一个数据包通过OS内核而且不是直接访问用户空间。因为OpenStack的网络服务Neutron实质上是创建在一个OVS实例上,OVS包含许多的native虚拟端口,TAP虚拟网络接口和内核bridge对它们进行链接。多个虚拟bridge接口的安装,致使了在数据包转发性能上的延迟。这是因为每一个数据包到达最终目的地以前,必须屡次经过内核以及由内核进行处理。这种设计方案内核性能很快就成为限制的瓶颈。
描述和设计实现:
设计两组实验,第一组,DPI应用直接使用物理NIC。第二组,DPI应用部署于虚拟机,数据包的拿到方式是经过SR-IOV快速路径方式。在对应的性能评测时,分别使用LibPCAP和DPDK。第一个组实验的目的是为了给DPDK提高的DPI应用提供一个相应的基准线。
第一组:
第二组:
使用DPDK做为数据包加速框架的缘由是:1.DPDK提供高级的用户级功能;2.DPDK有两种执行模式(pipline model and run-to-completion model)
pipline model:一个计算机内核可以将从NIC获得的数据传递给第二个内核。
run-to-completion model:数据包分布在全部的内核中进行加速处理。
期刊来源: IEEE International Conference on Computer & Information Technology
以前NFV迁移,集中在VNF内部的状态迁移,须要从新编写VNF软件和定制新协议。因为再次软件开发引入了额外的工做和更多的bugs。
本文提出一种直接迁移VM而不是VNF的方法来简化再次软件开发的工做负载。VM迁移引入的传输负载应该降至最小,本文将试下良好的VM迁移以及最小化其迁移时间,同时知足网络带宽需求。最后给出了仿真结果,对将来的方向进行了探讨。
针对稠密图和稀疏图推荐了两种算法来创建迁移的路径,从而下降迁移的成本(用时间做为衡量标准):算法分别为Preallocation和Backtracking(回溯法调整迁移带宽)