A Decomposi+on-Based Architecture for Distributed Virtual - PowerPoint PPT Presentation

A ¡Decomposi+on-­‑Based ¡Architecture ¡for ¡ Distributed ¡Virtual ¡Network ¡Embedding ¡ Flavio ¡Esposito ¡ ¡ ¡ ¡ Ibrahim ¡Ma2a ¡ Advanced ¡Technologies ¡ Computer ¡Science ¡Department ¡ ¡ ¡ ¡ St.Louis, ¡MO ¡

Imagine ¡a ¡world ¡without ¡knobs ¡

We ¡have ¡knobs ¡to ¡tune ¡ ¡ what’s ¡important ¡to ¡us ¡ House’s ¡Behavior ¡(Electrical) ¡ oven, ¡air ¡condi+oning, ¡… ¡ Car’s ¡Behavior ¡(Mechanical) ¡ speed, ¡music ¡volume, ¡… ¡ Organ’s ¡Behavior ¡(Biological) ¡ ¡ diabetes, ¡dopamine, ¡hormones, ¡… ¡

Wouldn’t ¡it ¡be ¡great ¡to ¡have ¡ ¡ knobs ¡for ¡protocols ¡too? ¡ ¡ Algorithmic ¡ tradeoffs ¡ ¡e.g., ¡converge ¡speed ¡vs ¡performance ¡op+mality ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Design ¡ tradeoffs ¡ ¡ ¡ e.g., ¡centralized ¡or ¡distributed ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Implementa;on ¡tradeoffs ¡ ¡ ¡ ¡e.g., ¡ support ¡for ¡delay ¡or ¡BW ¡sensi+ve ¡app ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Ad-­‑hoc ¡protocol ¡development ¡ prevents ¡quick ¡adapta+on ¡ Small ¡Cloud-­‑based ¡ Startup ¡ Adapta;on ¡is ¡the ¡key ¡to ¡survive ¡ code ¡to ¡customers ¡needs ¡quickly ¡ Slower ¡growth : ¡can’t ¡afford ¡clean-­‑slate ¡ Medium-­‑size ¡ Enterprise ¡ too ¡much ¡to ¡change: ¡this ¡one ¡works! ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡…+ll ¡when? ¡ Big ¡Cloud ¡ Provider ¡ Ossifica;on ¡(see ¡Internet) ¡ ¡ only ¡few ¡dominate ¡the ¡cloud ¡market ¡

Need ¡for ¡a ¡Cloud ¡easier ¡ ¡ and ¡cheaper ¡to ¡manage ¡ “Management ¡is ¡responsible ¡for ¡80% ¡of ¡IT ¡budget” ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡responsible ¡for ¡62% ¡of ¡outages” ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Millions ¡of ¡dollars ¡are ¡spent ¡in ¡support ¡of ¡many ¡ ¡ protocols ¡and ¡apps ¡with ¡different ¡requirements ¡ ¡ 6 ¡

Virtual ¡Network ¡Embedding ¡is ¡ a ¡Constrained ¡Graph ¡Matching ¡ Possibly ¡mul+ple: ¡ ¡ S ervice ¡ P roviders ¡(SPs) ¡ ¡ In frastructure ¡ P roviders ¡(InPs) ¡ Shared ¡ ¡ Infrastructure ¡ Virtual ¡ ¡ networks ¡ InP2 ¡ InP1 ¡ InP3 ¡ 7 ¡

Use ¡our ¡architecture ¡to ¡customize ¡ distributed ¡VN ¡embedding ¡solu+ons ¡ Apply ¡decomposi+on ¡techniques ¡to ¡VN ¡Embedding ¡ solved ¡as ¡network ¡u+lity ¡maximiza+on ¡problem. ¡ ¡ ¡ Obtain ¡distributed ¡algorithms ¡with ¡different ¡goals ¡ that ¡suit ¡needs ¡of ¡specific ¡applica+ons ¡ ¡ ¡ ¡

Can ¡you ¡model ¡your ¡problem ¡as ¡ ¡ Network ¡U+lity ¡Maximiza+on? ¡ ¡ ¡ ¡Different ¡instan+a+on ¡of ¡ ¡ Alterna+ve ¡VN ¡Embedding ¡ ¡ ¡ ¡the ¡op+miza+on ¡problem ¡ problem ¡representa+ons ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Different ¡decomposi+ons ¡ Different ¡policies ¡ Embedding ¡ ¡ Engineering ¡ ¡ ¡Different ¡implica+ons ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ algorithms ¡ tradeoffs ¡

Our ¡Contribu+ons ¡(Talk ¡Outline) ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ To separate policies from Unifying VN Embedding Architecture VN embedding mechanisms identifying the invariances of the problem To adapt embedding Design new and subsume embedding solutions to providers’ goals instantiating different decomposition policies To enable experiments with Tradeoff analysis over simulation & prototype new VN embedding policies implemented over a local Linux-based testbed

Iden+fica+on ¡of ¡Mechanisms ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ To separate policies from Unifying VN Embedding Architecture VN embedding mechanisms Identifying the invariances of the problem Design new and subsume embedding solutions Instantiating different decomposition policies Tradeoff analysis over simulation & prototype implemented over a local Linux-based testbed

An ¡architecture ¡iden+fies ¡ ¡ the ¡invariances ¡in ¡a ¡problem ¡ ¡ What ¡is ¡an ¡architecture? ¡ ¡ ¡ ¡1. ¡Iden+fy ¡ mechanisms ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡(invariances) ¡ ¡ ¡2. ¡Iden+fy ¡ who ¡does ¡what ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡(separa+on ¡of ¡func+onali+es) ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ What ¡is ¡a ¡policy? ¡(variant ¡aspect ¡of ¡a ¡mechanism) ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Provider ¡policies ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡to ¡host ¡virtual ¡nodes ¡& ¡links ¡ ¡ ¡ ¡

¡Three ¡common ¡mechanisms ¡ ¡ ¡interfaced ¡by ¡binding ¡constraints ¡ VN Request List of Winners VIRTUAL DISCOVERY NETWORK ALLOCATION MAPPING Subset of List of Available Candidates Resources

¡Three ¡common ¡mechanisms ¡ ¡ ¡interfaced ¡by ¡binding ¡constraints ¡ Discovery ¡ Maximize � subject to : ¡ Discovery p-nodes ¡ Discovery p-paths ¡ VN Request List of Winners VIRTUAL DISCOVERY NETWORK ALLOCATION MAPPING Subset of List of Available Candidates Resources

¡Three ¡common ¡mechanisms ¡ ¡ ¡interfaced ¡by ¡binding ¡constraints ¡ Discovery ¡ Mapping ¡ Maximize � subject to : ¡ Discovery p-nodes ¡ Discovery p-paths ¡ VN Request List of Mapping all v-nodes ¡ Winners Mapping all v-links ¡ VIRTUAL DISCOVERY NETWORK ALLOCATION MAPPING Map v-nodes to p-nodes ¡ Subset of Map v-links to p-paths ¡ List of Available Candidates Resources

¡Three ¡common ¡mechanisms ¡ ¡ ¡interfaced ¡by ¡binding ¡constraints ¡ ¡ ¡ Discovery ¡ Mapping ¡ Allocation ¡ Maximize � subject to : ¡ Discovery p-nodes ¡ Discovery p-paths ¡ VN Request List of Mapping all v-nodes ¡ Winners Mapping all v-links ¡ VIRTUAL DISCOVERY NETWORK ALLOCATION MAPPING Map v-nodes to p-nodes ¡ Subset of Map v-links to p-paths ¡ List of Available Candidates Resources P-nodes capacity ¡ P-links capacity ¡

¡Three ¡common ¡mechanisms ¡ ¡ ¡interfaced ¡by ¡binding ¡constraints ¡ ¡ ¡ Discovery ¡ Mapping ¡ Allocation ¡ Maximize � subject to : ¡ Discovery p-nodes ¡ Discovery p-paths ¡ VN Request List of Mapping all v-nodes ¡ Winners Mapping all v-links ¡ VIRTUAL DISCOVERY NETWORK ALLOCATION MAPPING Map v-nodes to p-nodes ¡ Subset of Map v-links to p-paths ¡ List of Available Candidates Resources P-nodes capacity ¡ P-links capacity ¡ Binding Constraints ¡

¡Different ¡decomposi+ons ¡for ¡different ¡ distributed ¡(VN ¡embedding) ¡solu+ons ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ To separate policies from Unifying VN Embedding Architecture VN embedding mechanisms identifying the invariances of the problem To adapt embedding Design new and subsume embedding solutions to providers’ goals instantiating different decomposition policies Enable experiments with Tradeoff analysis over simulation & prototype new embedding policies implemented over a local Linux-based testbed

The ¡structure ¡of ¡the ¡problem ¡is ¡rich ¡ so ¡many ¡decomposi+ons ¡are ¡possible ¡ ¡ Primal ¡ Decomposi+on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Dual ¡ Decomposi+on ¡ ¡ ¡ ¡

The ¡structure ¡of ¡the ¡problem ¡is ¡rich ¡ so ¡many ¡decomposi+ons ¡are ¡possible ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Solve ¡fixing ¡ Variables: ¡ Primal ¡ Decomposi+on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Solve ¡relaxing ¡ Constraints: ¡ Dual ¡ Decomposi+on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

The ¡structure ¡of ¡the ¡problem ¡is ¡rich ¡ so ¡many ¡decomposi+ons ¡are ¡possible ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Solve ¡fixing ¡ Variables: ¡ Primal ¡ Decomposi+on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Master : ¡assigns ¡ph.resources ¡to ¡subproblems ¡ ¡ ¡ Subproblems : ¡embed ¡given ¡available ¡resources ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Solve ¡relaxing ¡ Constraints: ¡ Dual ¡ Decomposi+on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Master : ¡sets ¡prices ¡of ¡all ¡virtual ¡resources ¡ ¡ ¡ Subproblems: ¡embed ¡given ¡resource ¡prices ¡ ¡ ¡

Primal: ¡decompose ¡fixing ¡decision ¡variables ¡ Op+mize ¡virtual ¡nodes ¡then ¡links ¡ ¡ Fix ¡nodes ¡& ¡links ¡ ¡ using ¡the ¡op+mal ¡node ¡embedding ¡ ¡ decision ¡variables ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[9,20] ¡ ¡ ¡ ¡