Identificação de Gargalos em SFC para Gerenciamento de Elasticidade de Serviços

Autor: Heideker, Alexandre
Přispěvatelé: Kamienski, Carlos Alberto, Batista, Daniel Macêdo, Stiubiener, Itana, Kleinschmidt, João Henrique, Gaspary, Luciano Paschoal
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UFABC
Universidade Federal do ABC (UFABC)
instacron:UFABC
DOI: 10.13140/rg.2.2.36041.06240
Popis: Orientador: Prof. Dr. Carlos Alberto Kamienski Tese (doutorado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2021. Na ultima década observou-se um grande movimento de virtualização e softwarização, promovendo a ampla adoção do paradigma de computação em nuvem, reduzindo despesas operacionais e tornando o mercado de serviços digitais mais acessível e competitivo. Esta revolução apresenta novas oportunidades, mas também novos desafios para a gestão, demandando a esperada gestão autonômica. O encadeamento de funções de serviço (SFC) promove estudos de como automatizar e otimizar o uso de tecnologias como virtualização de funções de rede (NFV) e redes definidas por software (SDN), e neste cenário, identificar funções sobrecarregadas, ou gargalos, torna-se essencial. Tradicionalmente essa identificação é realizada por métricas de hardware, como CPU e memória, ou através de informações fornecidas pelas próprias aplicações. Além de sofrerem influência do ambiente de virtualização e da qualidade da implementação do algoritmo, o que compromete a confiabilidade destas métricas, a coleta de informações dos usuários e rastreamento de tráfego se faz necessário para observar a qualidade do serviço ofertado. Neste trabalho, apresentamos a técnica de Avaliação de Enfileiramento de Rede (NQA) para detecção de gargalos. Esta técnica permite identificar o gargalo sem receber informação do usuário ou qualquer interferência no tráfego de rede, independente da composição do SFC. Uma ampla avaliação experimental é apresentada para suportar as conclusões deste trabalho, além de comprovar a discrepância entre as métricas de hardware e o estado da função de rede virtualizada e a melhor correlação entre o comportamento das filas e a qualidade de experiência (QoE). Dos nove cenários avaliados com a técnica NQA, foi possível garantir uma QoE acima de 90% na maior parte dos cenários, e no mínimo 79,7% em dois cenários. In the last decade, there has been a great movement of virtualization and softwarization, promoting the widespread adoption of the cloud computing paradigm, reducing operational expenses, and making the digital services market more accessible and competitive. This revolution presents new opportunities but also new management challenges, demanding by the autonomic management. Service Function Chaining (SFC) promotes studies of how to automate and optimize the use of technologies such as Network Function virtualization (NFV) and Software Defined Networks (SDN). In this scenario, identifying overloaded functions - i.e., bottlenecks - is essential. Traditionally, this identification is carried out using hardware metrics such as CPU and memory or through information provided by the applications themselves. Besides the influence of the virtualization environment and the algorithm¿s implementation quality, which compromises the reliability of these metrics, the end-user information request and traffic sniffing are necessary to observe the quality of the service offered. In this work, we present the Network Queuing Assessment (NQA) technique for detecting bottlenecks. This technique identifies the bottleneck without end-user feedback or any interference in the network traffic, regardless of the SFC¿s composition. We present a wide experimental evaluation to support our conclusions, exposing the hardware metrics evaluation mistakes in the NFV environment and the better correlation between queue behavior and quality of experience (QoE). The NQA technique guaranteed a QoE above 90% in seven scenarios and at least 79.7% in two scenarios.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: