Automatisierte Ressourcenplanung in dienstorientierten Netzinfrastrukturen

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1 Automatisierte Ressourcenplanung in dienstorientierten Netzinfrastrukturen In Kooperation mit dem BMBF Projekt MAMS/MAMSplus ITG FG Workshop Network Resource Management 2009 Andreas Reifert 19. März 2009 Universität Stuttgart Institut für Kommunikationsnetze und Rechnersysteme (IKR) Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. mult. P. J. Kühn

2 Agenda Motivation Bereitstellung von Diensten Silo-Ansatz Trennung Dienstanbieter (Dienst und Dienstkomponenten) und Dienstbetreiber (dienstorientierte Netzinfrastruktur) Platzierung von Dienstkomponenten auf Ressourcen der Infrastruktur Modelle für automatisierte Platzierung Dienstmodell Infrastrukturmodell Platzierungsstrategien Untersuchungsraum Zwei Strategien als Grenzfälle Untersuchungen und vorläufige Ergebnisse Zusammenfassung 2

3 Motivation Bereitstellung von Diensten Silo Ansatz Vertikale Trennung IPTV Dienstanbieter IPTV++ Dienstanbieter Dienst X Anbieter IPTV Dienstanbieter IPTV++ Dienstanbieter Dienst X Anb. Rechenressourcen Rechenressourcen Rechenressourcen Rechenressourcenanbieter 1 Rechenressourcenanbieter 2 Netz Netz Netz Netzanbieter T Netzanbieter A Bewertung Dedizierte Ressourcen für Komponenten eines Dienstes Fachwissen für Dienstimplementierung notwendig Individuell schnelle Dienstentwicklung Klare Trennung Dienstanbieter / Dienstbetreiber ( Infrastrukturanbieter ) Framework an Schnittstellen notwendig In Summe schnelle Dienstentwicklung Gute Ressourcenauslastung 3

4 Motivation Beispiel IPTV Teildienste Übermittlung von Fernsehprogrammen (Aufzeichnung oder Live) Video-on-Demand Time-shift Video Anbindung von Inhalteanbieter Nutzer Architektur Super Video Head End Video Head Office 4

5 Motivation Beispiel IPTV Funktionen / Dienstkomponenten Datenbank und lokale Replikationen für Inhalte Benutzerdatenbank Electronic Programming Guide (EPG) Transcoding Kanalwechsel Realisierung Eigene Ressourceninfrastruktur für Komponenten Feste Zuordnung der Dienstkomponenten zu Ressourcen Dimensionierungsfrage 5

6 Motivation Dienstorientierte Netzinfrastruktur Trennung der Kopplung zwischen Komponenten und Ressourcen Schmale und flexible Schnittstelle durch Virtualisierung der Infrastruktur Entwicklung des Dienstes durch Dienstanbieter Bereitstellung der Ressourcen durch Dienstbetreiber (= Infrastrukturanbieter ) Automatisierung der Platzierung der Dienstkomponenten Modell für Dienst und Infrastruktur notwendig Dienst Entwicklung Dienst Instantiierung und Betrieb 6

7 Modellierung eines Dienstes (Dienstbeschreibung) Diensttopologie bestehend aus Komponentenbeschreibungen Ressourcenbedarf der zugehörigen Komponente Platzierungsanforderungen Verbindungsbeschreibungen Bandbreitenbedarf Je nach Platzierung der Komponenten mehrere Angaben möglich Verzögerungsanforderungen Von Verbindungen Auf Verbindungspfaden 7

8 Modellierung eines Dienstes (Dienstbeschreibung) Diensttopologie bestehend aus Komponentenbeschreibungen Ressourcenbedarf der zugehörigen Komponente Platzierungsanforderungen Verbindungsbeschreibungen Bandbreitenbedarf Je nach Platzierung der Komponenten mehrere Angaben möglich Verzögerungsanforderungen Von Verbindungen Auf Verbindungspfaden 8

9 Modellierung eines Dienstes (Dienstbeschreibung) Diensttopologie bestehend aus Komponentenbeschreibungen Ressourcenbedarf der zugehörigen Komponente Platzierungsanforderungen Verbindungsbeschreibungen Bandbreitenbedarf Je nach Platzierung der Komponenten mehrere Angaben möglich Verzögerungsanforderungen Von Verbindungen Auf Verbindungspfaden 9

10 Modellierung der Ressourcen (Ressourcenbeschreibung) Ressourcentopologie bestehend aus Knoten Ausführungsumgebung für Komponenten Ressourcenkapazitäten Zur Instantiierung von Komponenten Links Installierte Bandbreite Verzögerung 10

11 Modellierung der Ressourcen (Ressourcenbeschreibung) Ressourcentopologie bestehend aus Knoten Ausführungsumgebung für Komponenteninstanzen Ressourcenkapazitäten Zur Instantiierung von Komponenten Links Installierte Bandbreite Verzögerung 11

12 Rollen Dienstanbieter Bereitstellung der Dienstkomponenten Komponentenbeschreibungen Implementierungen Beschreibung der Diensttopologie Umsetzung WS-ähnliches Komponentenmodel Instantiierung Komponenten Entwicklung Dienstbetreiber/ Infrastrukturanbieter Auswahl der Komponenten Reservierung von Ressourcenkapazitäten Platzierung von Komponenten Auf bereitgestellten Knoten und Links Umsetzung Virtualisierung (Netz, Rechenressourcen) Dienst Entwicklung Komponenten Auswahl 12

13 Rollen Dienstanbieter Bereitstellung der Dienstkomponenten Komponentenbeschreibungen Implementierungen Beschreibung der Diensttopologie Umsetzung WS-ähnliches Komponentenmodel Instantiierung Komponenten Entwicklung Dienstbetreiber/ Infrastrukturanbieter Auswahl der Komponenten Reservierung von Ressourcenkapazitäten Platzierung von Komponenten Auf bereitgestellten Knoten und Links Umsetzung Virtualisierung (Netz, Rechenressourcen) Dienst Entwicklung Komponenten Auswahl 13

14 Platzierung der Komponenten auf Ressourcen Überblick Untersuchungsraum Platzierungsstrategie Dynamisches Verhalten Reorganisation Optimierungskriterien Ressourcenauslastung Fairness Anzahl aktiver Knoten Betriebskosten Mögliche Ziele Minimierung (bzw. Maximierung) der Optimierungskriterien Wirtschaftlichkeit (CAPEX und OPEX) 14

15 Platzierung der Komponenten auf Ressourcen Platzierungsstrategie Algorithmen Algorithmische Schranken Zufällige Platzierung als intuitive obere Schranke (RAND) Schlecht, aber schnell RAND Optimale Platzierung als untere Schranke (OPT) Gemischt-ganzzahliges lineares Programm (Mixed Interger Linear Program) Langsam, aber gut Komplexität OPT Optimalität Metriken Wahrscheinlichkeit der Ablehnung (Link-) Ressourcenbedarf einer Platzierung Algorithmische Komplexität 15

16 Vergleich der Ablehnewahrscheinlichkeiten Vorgehen Methode Monte-Carlo Simulation Generierung von Diensttopologie und Ressourcentopologie Zufällig Identische Knotenressourcen und installierte Linkbandbreiten Klassifiziert nach Durchschnittliche Auslastung der Ressourcen Anzahl Komponentenbeschreibungen in Diensttopologie 16

17 Vergleich der Ablehnewahrscheinlichkeiten Vorläufige Ergebnisse Auslastung Dienstgröße RAND OPT RAND OPT Ablehnewahrscheinlichkeit Ablehnewahrscheinlichkeit Durchschnittliche Ressourcenauslastung [%] Komponentenanzahl RAND selten unter 50% Größter Gewinn durch OPT bei mittlerer Auslastung und den größeren Diensttopologien Relevante Szenarien 17

18 Vergleich des Ressourcenbedarfs OPT : RAND Vorgehen Methode Monte-Carlo Simulation Generierung von Diensttopologie und Ressourcentopologie Zufällig Identische Knotenressourcen und installierte Linkbandbreiten Klassifiziert nach Durchschnittliche Auslastung der Ressourcen Anzahl Komponentenbeschreibungen in Diensttopologie (Scharparameter) Metrik Nur Linkressourcen (Bandbreite BW) (Keine Verbesserung der Nutzung der Knotenressourcen durch OPT in diesem Modell) Σ BW(OPT) Bandbreitennutzung = Σ BW(RAND) Bandbreiteneinsparung = 1 Bandbreitennutzung 18

19 Vergleich des Bandbreitenbedarfs OPT : RAND Vorläufige Ergebnisse 10 0 Bandbreitennutzung Einzelne Platzierung Bandbreitennutzung OPT : RAND Durchschnittliche Ressourcenauslastung [%] 19

20 Vergleich des Bandbreitenbedarfs OPT : RAND Vorläufige Ergebnisse 10 0 #Komponenten < 5 Bandbreitennutzung Einzelne Platzierung 95% Quantile Mean Bandbreitennutzung OPT : RAND #Komponenten > Durchschnittliche Ressourcenauslastung [%] Über 80% Bandbreiteneinsparung Größte Einsparung bei mittlerer Auslastung und den größeren Diensttopologien 20

21 Vergleich des Bandbreitenbedarfs OPT : RAND Vorläufige Ergebnisse Bandbreitennutzung Laufzeit Bandbreitennutzung OPT : RAND #Komponenten < 5 #Komponenten > 5 Einzelne Platzierung 95% Quantile Mean Laufzeit [s] % Quantile Mean #Komponenten < 5 10 #Komponenten > Durchschnittliche Ressourcenauslastung [%] Durchschnittliche Ressourcenauslastung [%] Über 80% Bandbreiteneinsparung Größte Einsparung bei mittlerer Auslastung und den größeren Diensttopologien Aber: Höhere Rechenzeiten Heuristiken notwendig 21

22 Zusammenfassung Dienstorientierte Netzinfrastruktur besteht aus Netz und Rechenressourcen Trennung von Dienstanbieter und Dienstbetreiber Schlanke aber flexible Schnittstelle durch Virtualisierung WS-Komponentenmodell Methode zur wissenschaftlichen Untersuchung des Platzierungsproblems Modellierung durch Dienst- und Ressourcenbeschreibungen Monte-Carlo Simulation zur Bewertung neuer Platzierungsstrategien Vergleich mit unteren und oberen algorithmischen Schranken Vorläufige Ergebnisse zeigen folgende Tendenzen auf Optimierungspotenzial zwischen den beiden Schranken vorhanden Hohe Einsparung von Linkressourcen von OPT bzgl. RAND (mehr als 80%) Hohe Laufzeiten von OPT in relevanten Szenarien erwartet Fazit Zunehmende Bedeutung der Fragestellung (vgl. Cloud Computing) Unzureichend erforscht Weitere Entwicklung der Untersuchungsmethodik 22

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