Medição de afinidade para redes com suporte a NFV : uma abordagem baseada em critérios

Network Functions Virtualization (NFV) oferece diversos benefícios para Provedores de Serviço, como mitigar o custo de equipamentos e aumentar a agilidade do negócio. Em redes com suporte a NFV, a alocação inadequada de Virtualized Network Functions (VNFs) pode criar gargalos, impactando negativamente no desempenho. Portanto, operadores de rede devem estabelecer regras de afinidade e anti-afinidade para evitar gargalos de rede e processamento, e assim respeitar os requisitos de Service Level Agreement (SLA) estabelecidos com o usuário. Regras de afinidade e anti-afinidade em NFV devem ser abragentes e cuidadosamente elaboradas para manter o desempenho dos serviços. Operadores de rede devem considerar mais que apenas a alocação de recursos ao identificar afinidades entre VNFs. Os critérios para afinidade de VNFs variam para grafos de encaminhamento diferentes. Geolocalização, latência, perda de pacotes, e largura de banda são alguns exemplos de critérios que podem ser considerados como indicadores de gargalos em redes de alto tráfego. Neste trabalho, é proposta uma solução para medir a afinidade entre pares de VNFs, baseando-se em um conjuntos de critérios de afinidade, com pesos associados, considerados relevantes por um operador de rede. Para avaliar a viabilidade do modelo de afinidade, foi desenvolvida a solução AMNESiA, uma implementação do modelo proposto de medição de afinidade. AMNESiA foi então utilizado para analizar três casos de estudo em um cenário NFV experimental. Conclui-se que o modelo de afinidade pode ajudar operadores de redes identificar causas de problemas em redes com suporte a NFV, bem como pode ser utilizado por orquestradores NFV para auxiliar na alocação e migração de VNFs