Resumen

La tecnología de virtualización de funciones de red (NFV) tiene como objetivo virtualizar el servicio de red con la ejecución de los componentes de servicio individuales en máquinas virtuales activadas en servidores COTS (Commercial-off-the-shelf). Cualquier servicio está representado por la Cadena de Función de Servicio (SFC) que es un conjunto de VNFs que deben ejecutarse según un orden dado. La ejecución de VNFs necesita la instanciación de instancias VNF (VNFI) que en general son componentes de software ejecutados en Máquinas Virtuales. En este artículo abordamos el problema del enrutamiento y dimensionamiento de recursos en arquitecturas NFV. Formulamos el problema de optimización y debido a su complejidad NP-hard, se proponen heurísticas para ambos casos de demanda de tráfico offline y online. Mostramos cómo la heurística funciona correctamente garantizando una ocupación uniforme de la capacidad de procesamiento del servidor y del ancho de banda del enlace de red. También se propone un algoritmo de consolidación para la minimización del consumo de energía. La aplicación del algoritmo de consolidación permite un elevado ahorro de consumo energético que, sin embargo, se paga con un aumento de la probabilidad de bloqueo del SFC.

• Materias:Ingeniería electrónica Sensores Redes Inalámbricas Tecnología de sensores Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering sensors Wireless Networks Sensor technology Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:máquinas virtuales, algoritmo de consolidación, ahorro de alto consumo de energía, virtualización de funciones de red, cadena de funciones de servicio, ancho de banda de enlace de red, demanda de tráfico en línea, minimización del consumo de energía, capacidad de procesamiento del servidor, componentes de servicio únicos
• Keywords:virtual machines, consolidation algorithm, high power consumption saving, network function virtualization, service function chain, network link bandwidth, online traffic demand, power consumption minimization, server processing capacity, single service components