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

A ¡Decomposi+on-­‑Based ¡Architecture ¡for ¡ Distributed ¡Virtual ¡Network ¡Embedding ¡

Flavio ¡Esposito ¡ ¡ ¡ ¡

Computer ¡Science ¡Department ¡ ¡

Ibrahim ¡Ma2a ¡

Advanced ¡Technologies ¡ ¡ ¡ St.Louis, ¡MO ¡

Imagine ¡a ¡world ¡without ¡knobs ¡

Organ’s ¡Behavior ¡(Biological) ¡ ¡ diabetes, ¡dopamine, ¡hormones, ¡… ¡

We ¡have ¡knobs ¡to ¡tune ¡ ¡ what’s ¡important ¡to ¡us ¡

House’s ¡Behavior ¡(Electrical) ¡

• ven, ¡air ¡condi+oning, ¡… ¡

Car’s ¡Behavior ¡(Mechanical) ¡ speed, ¡music ¡volume, ¡… ¡

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 ¡

Adapta;on ¡is ¡the ¡key ¡to ¡survive ¡ code ¡to ¡customers ¡needs ¡quickly ¡ Slower ¡growth: ¡can’t ¡afford ¡clean-­‑slate ¡ too ¡much ¡to ¡change: ¡this ¡one ¡works! ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡…+ll ¡when? ¡ Ossifica;on ¡(see ¡Internet) ¡ ¡

• nly ¡few ¡dominate ¡the ¡cloud ¡market ¡

Small ¡Cloud-­‑based ¡Startup ¡ Medium-­‑size ¡Enterprise ¡ Big ¡Cloud ¡Provider ¡

“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 ¡ ¡

Need ¡for ¡a ¡Cloud ¡easier ¡ ¡ and ¡cheaper ¡to ¡manage ¡

6 ¡

InP2 ¡ InP1 ¡ InP3 ¡ Virtual ¡ ¡ networks ¡ Shared ¡ Infrastructure ¡ Possibly ¡mul+ple: ¡ ¡Service ¡Providers ¡(SPs) ¡ ¡Infrastructure ¡Providers ¡(InPs) ¡ ¡

Virtual ¡Network ¡Embedding ¡is ¡ a ¡Constrained ¡Graph ¡Matching ¡

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? ¡ ¡

Alterna+ve ¡VN ¡Embedding ¡ ¡ problem ¡representa+ons ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Different ¡decomposi+ons ¡ Embedding ¡ ¡ algorithms ¡ Engineering ¡ tradeoffs ¡ Different ¡policies ¡ ¡ ¡Different ¡instan+a+on ¡of ¡ ¡ ¡ ¡the ¡op+miza+on ¡problem ¡ ¡ ¡Different ¡implica+ons ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Our ¡Contribu+ons ¡(Talk ¡Outline) ¡

¡ ¡ ¡ ¡ Unifying VN Embedding Architecture 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 To adapt embedding to providers’ goals To enable experiments with new VN embedding policies To separate policies from VN embedding mechanisms

Iden+fica+on ¡of ¡Mechanisms ¡

¡ ¡ ¡ ¡ Unifying VN Embedding Architecture 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 To separate policies from VN embedding mechanisms

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 ¡

¡ ¡ ¡

DISCOVERY

VIRTUAL NETWORK MAPPING

ALLOCATION

List of Candidates

VN Request

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Subset of Available Resources

¡Three ¡common ¡mechanisms ¡ ¡ ¡interfaced ¡by ¡binding ¡constraints ¡

DISCOVERY

VIRTUAL NETWORK MAPPING

ALLOCATION

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Maximize Discovery ¡ subject to: ¡ Discovery p-nodes ¡ Discovery p-paths ¡

¡Three ¡common ¡mechanisms ¡ ¡ ¡interfaced ¡by ¡binding ¡constraints ¡

DISCOVERY

VIRTUAL NETWORK MAPPING

ALLOCATION

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Maximize Discovery ¡ subject to: ¡ Discovery p-nodes ¡ Discovery p-paths ¡ Mapping ¡ Mapping all v-links ¡ Map v-nodes to p-nodes ¡ Map v-links to p-paths ¡ Mapping all v-nodes ¡

¡Three ¡common ¡mechanisms ¡ ¡ ¡interfaced ¡by ¡binding ¡constraints ¡

DISCOVERY

VIRTUAL NETWORK MAPPING

ALLOCATION

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Maximize Discovery ¡ subject to: ¡ Discovery p-nodes ¡ Discovery p-paths ¡ Allocation ¡

¡ ¡

P-nodes capacity ¡ P-links capacity ¡ Mapping ¡ Mapping all v-links ¡ Map v-nodes to p-nodes ¡ Map v-links to p-paths ¡ Mapping all v-nodes ¡

¡Three ¡common ¡mechanisms ¡ ¡ ¡interfaced ¡by ¡binding ¡constraints ¡

DISCOVERY

VIRTUAL NETWORK MAPPING

ALLOCATION

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Maximize Discovery ¡ subject to: ¡ Discovery p-nodes ¡ Discovery p-paths ¡ Allocation ¡

¡ ¡

P-nodes capacity ¡ P-links capacity ¡ Mapping ¡ Mapping all v-links ¡ Map v-nodes to p-nodes ¡ Map v-links to p-paths ¡ Mapping all v-nodes ¡

¡Three ¡common ¡mechanisms ¡ ¡ ¡interfaced ¡by ¡binding ¡constraints ¡

Binding Constraints ¡

¡Different ¡decomposi+ons ¡for ¡different ¡ distributed ¡(VN ¡embedding) ¡solu+ons ¡

¡ ¡ ¡ ¡ Unifying VN Embedding Architecture 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 To adapt embedding to providers’ goals Enable experiments with new embedding policies To separate policies from VN embedding mechanisms

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 ¡

¡ Primal ¡Decomposi+on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Dual ¡Decomposi+on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Solve ¡fixing ¡Variables: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Solve ¡relaxing ¡Constraints: ¡ ¡

The ¡structure ¡of ¡the ¡problem ¡is ¡rich ¡ so ¡many ¡decomposi+ons ¡are ¡possible ¡

¡ Primal ¡Decomposi+on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Dual ¡Decomposi+on ¡ ¡ ¡ ¡ Master: ¡assigns ¡ph.resources ¡to ¡subproblems ¡ Subproblems: ¡embed ¡given ¡available ¡resources ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Master: ¡sets ¡prices ¡of ¡all ¡virtual ¡resources ¡ Subproblems: ¡embed ¡given ¡resource ¡prices ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Solve ¡fixing ¡Variables: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Solve ¡relaxing ¡Constraints: ¡ ¡

Primal: ¡decompose ¡fixing ¡decision ¡variables ¡

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

Primal: ¡decompose ¡fixing ¡decision ¡variables ¡

Op+mize ¡virtual ¡nodes ¡then ¡links ¡ ¡ using ¡the ¡op+mal ¡node ¡embedding ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[9,20] ¡ ¡ ¡ ¡ Fix ¡nodes ¡& ¡links ¡ ¡ decision ¡variables ¡ Fix ¡sub-­‑VN ¡ decision ¡variables ¡ ¡ Op+mize ¡nodes ¡& ¡links ¡of ¡first ¡VN ¡par++on ¡ then ¡nodes ¡& ¡links ¡of ¡the ¡next ¡VN ¡par++on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[14,15] ¡

Primal: ¡decompose ¡fixing ¡decision ¡variables ¡

Op+mize ¡virtual ¡nodes ¡then ¡links ¡ ¡ using ¡the ¡op+mal ¡node ¡embedding ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[9,20] ¡ ¡ ¡ ¡ Fix ¡nodes ¡& ¡links ¡ ¡ decision ¡variables ¡ Fix ¡sub-­‑VN ¡ decision ¡variables ¡ ¡ Op+mize ¡nodes ¡& ¡links ¡of ¡first ¡VN ¡par++on ¡ then ¡nodes ¡& ¡links ¡of ¡the ¡next ¡VN ¡par++on ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[14,15] ¡ Fix ¡subproblems ¡ decision ¡variables ¡ ¡ ¡ Discovery ¡and/or ¡Mapping ¡and/or ¡Alloca+on ¡ Op+mize ¡only ¡some ¡embedding ¡mechanisms ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[6,18] ¡

DISCOVERY

VIRTUAL NETWORK MAPPING

ALLOCATION List of Candidates VN Request

List of Winners

Subset of Available Resources

Dual: ¡decompose ¡relaxing ¡constraints ¡

DISCOVERY

VIRTUAL NETWORK MAPPING

ALLOCATION

List of Candidates

VN Request

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Subset of Available Resources

Relax ¡binding ¡constraints ¡between ¡ ¡ Discovery ¡and ¡VN ¡Mapping ¡phase ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[2,12] ¡

Dual: ¡decompose ¡relaxing ¡constraints ¡

DISCOVERY

VIRTUAL NETWORK MAPPING

ALLOCATION

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Relax ¡binding ¡constraints ¡between ¡ ¡ Discovery ¡and ¡VN ¡Mapping ¡phase ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[2,12] ¡ ¡ Relax ¡binding ¡constraints ¡between ¡ ¡ VN ¡Mapping ¡& ¡Alloca;on ¡phase ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[14] ¡

Dual: ¡decompose ¡relaxing ¡constraints ¡

DISCOVERY

VIRTUAL NETWORK MAPPING

ALLOCATION

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Subset of Available Resources

Relax ¡binding ¡constraints ¡between ¡ ¡ Discovery ¡and ¡VN ¡Mapping ¡phase ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[2,12] ¡ ¡ Relax ¡binding ¡constraints ¡between ¡ ¡ VN ¡Mapping ¡& ¡Alloca;on ¡phase ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡see ¡e.g. ¡[14] ¡ ¡ ¡ Relax ¡any ¡non-­‑binding ¡constraints ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡[your ¡papers ¡here] ¡

Use ¡primal ¡and ¡dual ¡to ¡design ¡ ¡ your ¡VN ¡embedding ¡solu+on ¡ ¡

Service ¡Provider ¡instan+ates ¡ ¡ according ¡to ¡its ¡policies ¡ ¡

Use ¡primal ¡and ¡dual ¡to ¡design ¡ ¡ your ¡VN ¡embedding ¡solu+on ¡ ¡

Infrastructure ¡Providers ¡ ¡ Solve ¡it ¡(decomposing) ¡ Service ¡Provider ¡instan+ates ¡ ¡ according ¡to ¡its ¡policies ¡ ¡

Use ¡primal ¡and ¡dual ¡to ¡design ¡ ¡ your ¡VN ¡embedding ¡solu+on ¡ ¡

Infrastructure ¡Providers ¡ ¡ Solve ¡it ¡(decomposing) ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Op+mal ¡are ¡returned ¡to ¡ ¡ SP ¡that ¡releases ¡next ¡VN ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Service ¡Provider ¡instan+ates ¡ ¡ according ¡to ¡its ¡policies ¡ ¡

¡Tes+ng ¡different ¡decomposi+ons ¡ ¡

• ver ¡our ¡VN ¡embedding ¡Prototype ¡

¡ ¡ ¡ ¡ Unifying VN Embedding Architecture 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 To adapt embedding to providers’ goals Enable experiments with new embedding policies To separate policies from VN embedding mechanisms

8 ¡Years ¡of ¡real ¡Emulab ¡VN ¡requests ¡ used ¡in ¡our ¡CPLEX ¡Simula+ons ¡

¡ ¡ Virtual ¡Topologies ¡ ¡ ¡Range ¡of ¡VN ¡size ¡[1, ¡100] ¡ ¡ ¡ Physical ¡Topologies ¡ ¡ ¡Waxman ¡and ¡Barabasi-­‑Albert ¡with ¡BRITE ¡ ¡ ¡ ¡ Performance ¡Metrics ¡ ¡ ¡Computa+onal ¡Time, ¡ ¡Op+mality ¡

10 10

2

10

4

0.2 0.4 0.6 0.8 1

VN Size VN Duration

10 10 10 Emulab VN size [# nodes] and Duration [s] Cumulative Distribution Function

62,000 ¡Emulab ¡requests ¡’01 ¡to ¡’09 ¡

32 ¡

VN ¡Size ¡ VN ¡Dura+on ¡

Primal has lower computation time Dual has lower optimality gap

20 40 60 80 100 10

1

10 10

1

10

2

Iteration k Computation Time [s] primal dual 20 40 60 80 100 10

4

10

2

10 Iteration k Optimality gap primal dual

Dual ¡ ¡ Dual ¡ ¡ Primal ¡ Primal ¡

CPLEX-­‑based ¡VN ¡Embedding ¡Simulator ¡

We ¡release ¡our ¡VINEA ¡testbed ¡ ¡ for ¡VINO ¡objects ¡instan+a+on ¡

VIrtual ¡Network ¡Embedding ¡Architecture ¡ VIrtual ¡Network ¡Objects ¡(VINO) ¡

We ¡release ¡our ¡VINEA ¡testbed ¡ ¡ for ¡VINO ¡objects ¡instan+a+on ¡

VINEA nodes join a private overlay after authentication and policy exchange InPs run the VN Mapping Protocol asynchronous consensus-based Virtual resources are reserved using vSwitch and Linux traffic control VIrtual ¡Network ¡Embedding ¡Architecture ¡ VIrtual ¡Network ¡Objects ¡(VINO) ¡

We ¡release ¡our ¡VINEA ¡testbed ¡ ¡ for ¡VINO ¡objects ¡instan+a+on ¡

VINEA nodes join a private overlay after authentication and policy exchange InPs run the VN Mapping Protocol asynchronous consensus-based Virtual resources are reserved using vSwitch and Linux traffic control VIrtual ¡Network ¡Embedding ¡Architecture ¡ VIrtual ¡Network ¡Objects ¡(VINO) ¡ Discovery ¡ VN Mapping ¡ Allocation ¡

The ¡embedding ¡protocol ¡ runs ¡on ¡a ¡private ¡overlay ¡

VINEA nodes join a private overlay after authentication and policy exchange InPs run the VN Mapping Protocol asynchronous consensus-based Virtual resources are reserved using vSwitch and Linux traffic control Virtual ¡Network ¡Embedding ¡Architecture ¡ Virtual ¡Network ¡Objects ¡ Discovery ¡ VN Mapping ¡ Allocation ¡

Resource ¡Discovery: ¡SP ¡and ¡InPs ¡ ¡ processes ¡enroll ¡in ¡a ¡private ¡overlay ¡

InP ¡overlay ¡with ¡private ¡addressing ¡

Overlay Manager ¡ SP ¡ New InP process Physical Node (PN) ¡ PN ¡ PN ¡ PN ¡

Resource ¡Discovery: ¡SP ¡and ¡InPs ¡ ¡ processes ¡enroll ¡in ¡a ¡private ¡overlay ¡

InP ¡overlay ¡with ¡private ¡addressing ¡

Overlay Manager ¡ SP ¡ New InP process Physical Node (PN) ¡ PN ¡

• 1. Authentication

user and pwd PN ¡ PN ¡

Resource ¡Discovery: ¡SP ¡and ¡InPs ¡ ¡ processes ¡enroll ¡in ¡a ¡private ¡overlay ¡

InP ¡overlay ¡with ¡private ¡addressing ¡

Overlay Manager ¡ SP ¡ New InP process Physical Node (PN) ¡ PN ¡

• 1. Authentication

user and pwd

• 2. Policy

exchange PN ¡ PN ¡

Resource ¡Discovery: ¡SP ¡and ¡InPs ¡ ¡ processes ¡enroll ¡in ¡a ¡private ¡overlay ¡

InP ¡overlay ¡with ¡private ¡addressing ¡

Overlay Manager ¡ SP ¡ New InP process Physical Node (PN) ¡ PN ¡

• 3. Establish

connections

• 1. Authentication

user and pwd

• 2. Policy

exchange PN ¡ PN ¡

Resource ¡Discovery: ¡SP ¡and ¡InPs ¡ ¡ processes ¡enroll ¡in ¡a ¡private ¡overlay ¡

InP ¡overlay ¡with ¡private ¡addressing ¡

Overlay Manager ¡ SP ¡ New InP process Physical Node (PN) ¡ PN ¡

• 4. Fork monitoring

process for new PN

• 3. Establish

connections

• 1. Authentication

user and pwd

• 2. Policy

exchange PN ¡ PN ¡

VN ¡Mapping: ¡physical ¡nodes ¡decide ¡ ¡ which ¡hosts ¡paying ¡the ¡lowest ¡price ¡

VINEA nodes join a private overlay after authentication and policy exchange InPs run the VN Mapping Protocol asynchronous consensus-based Virtual resources are reserved using vSwitch and Linux traffic control Virtual ¡Network ¡Embedding ¡Architecture ¡ Virtual ¡Network ¡Objects ¡ Discovery ¡ VN Mapping ¡ Allocation ¡

VN ¡Mapping: ¡physical ¡nodes ¡decide ¡ ¡ which ¡hosts ¡paying ¡the ¡lowest ¡price ¡

Hos+ng ¡ InP ¡1 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Hos+ng ¡ ¡ ¡ ¡InP ¡n ¡

¡Releases ¡VN ¡request ¡ ¡ & ¡embedding ¡policies ¡ Service ¡ ¡ Provider ¡ VN ¡to ¡embed ¡

xij = ?

1 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 4 ¡

VN ¡Mapping: ¡physical ¡nodes ¡decide ¡ ¡ which ¡hosts ¡paying ¡the ¡lowest ¡price ¡

¡Distributed ¡consensus ¡on ¡the ¡ ¡ ¡lowest ¡price ¡& ¡winner ¡on ¡virtual ¡ ¡ ¡resources ¡(nodes ¡and ¡links) ¡ Lagrangian ¡(prices) ¡

Hos+ng ¡ InP ¡1 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Hos+ng ¡ ¡ ¡ ¡InP ¡n ¡

¡Releases ¡VN ¡request ¡ ¡ & ¡embedding ¡policies ¡ Service ¡ ¡ Provider ¡ VN ¡to ¡embed ¡

xij = ?

1 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 4 ¡

x1 = {1, 1, 0, 0} x2 = {0, 0, 1, 1}

VN ¡Mapping: ¡physical ¡nodes ¡decide ¡ ¡ which ¡hosts ¡paying ¡the ¡lowest ¡price ¡

¡Distributed ¡consensus ¡on ¡the ¡ ¡ ¡lowest ¡price ¡& ¡winner ¡on ¡virtual ¡ ¡ ¡resources ¡(nodes ¡and ¡links) ¡ Lagrangian ¡(prices) ¡ Embedding ¡solu+on ¡

Hos+ng ¡ InP ¡1 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Hos+ng ¡ ¡ ¡ ¡InP ¡n ¡

¡Releases ¡VN ¡request ¡ ¡ & ¡embedding ¡policies ¡ Service ¡ ¡ Provider ¡ VN ¡to ¡embed ¡

xij = ?

1 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 4 ¡

x1 = {1, 1, 0, 0} x2 = {0, 0, 1, 1}

Alloca+on: ¡User-­‑space ¡vHost, ¡Kernel ¡ ¡ vSwitches ¡& ¡BW ¡is ¡reserved ¡with ¡Linux ¡tc ¡

VINEA nodes join a private overlay after authentication and policy exchange InPs run the VN Mapping Protocol asynchronous consensus-based Virtual resources are reserved using vSwitch and Linux traffic control Virtual ¡Network ¡Embedding ¡Architecture ¡ Virtual ¡Network ¡Objects ¡ Discovery ¡ VN Mapping ¡ Allocation ¡

Alloca+on: ¡User-­‑space ¡vHost, ¡Kernel ¡ ¡ vSwitches ¡& ¡BW ¡is ¡reserved ¡with ¡Linux ¡tc ¡

PN A PN B PN C PN D PN E PN A PN B

vSwA vSwB vSwE vH1 vH2 vH3 vH4 vH5

PN D

vSwD vH9 vH8 vH7

PN E

vH11 vH10

PN C

vSwA vH6 OVS Controller

Partitioning lowers the allocation ratio and increases the network overhead

5 10 15 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Virtual Network Size [# of Virtual Nodes] VN Allocation Ratio Single Partition Nv/2 Partitions

2 4 6 8 10 12 14 16 50 100 150 200 250 300 SAD MAD

Virtual Network size [# vnodes] Overhead [KB]

Nv/2 Partitions

M

Single Partition

VN ¡embedding ¡Prototype ¡ ¡Exis+ng ¡solu+ons ¡[14] ¡require ¡VN ¡par++oning ¡

What ¡to ¡remember ¡from ¡this ¡talk? ¡

Ad-­‑hoc ¡protocols ¡ prevent ¡adapta+on ¡

What ¡to ¡remember ¡from ¡this ¡talk? ¡

Decomposition is a useful tool for distributed cloud algorithm design and tradeoff analysis Ad-­‑hoc ¡protocols ¡ prevent ¡adapta+on ¡

What ¡to ¡remember ¡from ¡this ¡talk? ¡

Decomposition is a useful tool for distributed cloud algorithm design and tradeoff analysis Use our VINEA testbed to test your own embedding policies hnp://csr.bu.edu/vinea ¡

Chardonnay ¡ Merlot ¡ Chianti ¡

Ad-­‑hoc ¡protocols ¡ prevent ¡adapta+on ¡

A ¡Decomposi+on-­‑Based ¡Architecture ¡for ¡ Distributed ¡Virtual ¡Network ¡Embedding ¡

Flavio ¡Esposito ¡ ¡ ¡ ¡ Ibrahim ¡Ma2a ¡

hnp://csr.bu.edu/vinea ¡

Computer ¡ Science ¡ ¡ Research ¡ Boston ¡ University ¡

Virtual ¡ Network ¡ Embedding ¡ ¡ Architecture ¡

Thank ¡you ¡