New control of networks / IT : Performance analysis of virtualized network functions for a programmable infrastructure
Nouvelle commande réseau / IT : Performance des fonctions virtualisées pour une infrastructure programmable
Abstract
In the framework of Network Function Virtualization (NFV), we address in this work the performance analysis of virtualized network functions (VNFs) in terms of latency, which considers the total amount of time that is required to process VNFs in cloud computing systems. The driving use-case of this study is the virtualization of the radio access network (namely, Cloud-RAN). We notably investigate the relevance of resource pooling and statistical multiplexing when available cores in a data center are shared by all active VNFs. We perform VNF modeling by means of stochastic service systems. Proposed queuing models reveal the behavior of high performance computing architectures based on parallel processing and enable us to dimension the required computing capacity in data centers. As a proof of concept, we implement an OAI-based end-to-end virtualized mobile network, which notably confirms the accuracy of theoretical models. Performance results reveal important gains in terms of latency. This fact enables in particular a higher concentration level of VNFs in data centers, thus achieving CAPEX and OPEX reduction, and moreover, it opens the door to the cloudification of critical network functions.
Dans le cadre de la virtualisation des fonctions réseau, nous abordons dans cette thèse l’analyse de la performance de fonctions réseau virtualisées (en anglais VNF). Nous étudions en particulier le problème de latence qui inclut le temps total nécessaire pour traiter une VNFs dans un centre de données. Le cas d'usage de cette étude est la virtualisation du réseau d'accès radio (à savoir, Cloud-RAN). Nous étudions concrètement la pertinence de la mise en commun de ressources et du multiplexage statistique lorsque les cœurs disponibles dans un centre de données sont partagés par toutes les VNF actives. Nous effectuons la modélisation du temps d’exécution d’une VNF en utilisant des systèmes de files d’attente. Ces modèles donnent des indications sur le comportement des architectures de calcul haute performance basées sur le traitement parallèle et permettent de dimensionner la capacité de calcul requise dans les centres de données. En guise de preuve de concept, nous mettons en œuvre un réseau mobile virtualisé de bout en bout basé sur OAI qui nous permet de confirmer la précision des modèles théoriques. Les résultats de performance mettent en évidence des gains importants en termes de latence. Cela permet notamment d'augmenter le niveau de concentration des VNF dans les centres de données et ouvre la porte à la cloudification de fonctions réseau critiques comme celles du RAN.
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