Resource management and planning in cloud-enabled optical metro-area networks

The Internet is experiencing an exponential increase in terms of number of users, data traffic, connected devices and latency-stringent services. It is foreseen that the introduction of new technologies, like 5G, will boost this growth even further. To cope with this growth, future communication networks are required to provide unprecedented performance in terms of enhanced throughput, increased coverage, reduced latency and power consumption. Moreover, these networks must be continuously evolved, by resorting to novel technologies and architectural solutions, to meet such requirements. A promising solution consists in enhancing nodes at the network edge, taking advantage of Network Function Virtualization and Cloud Computing, with cloud capabilities, i.e., with storage and computing capabilities, such that services can be terminated locally. In this context, a strategic planning of the deployment of cloud-enabled edge nodes is needed to efficiently enhance the network performance. In this thesis, we investigate the deployment of cloud-enabled edge nodes and propose novel strategies for improved network resource management. We focus on optical metro-area networks, which are currently evolving from a rigid ring-based aggregation infrastructure to a composite cloud-network ecosystem where novel 5G cloud-based services can be implemented and supported. Specifically, we consider Video-on-Demand (VoD) content delivery service, which poses the strongest pressure on the network infrastructure being responsible for roughly 70% of the global Internet traffic, and assume a case study where edge-nodes (e.g., caches) host and terminate VoD services. First, we examine energy and techno-economic aspects of cache deployments and then propose integer linear programming formulations for efficient VoD content caching and distribution. In addition, we propose simulation-based optimization strategies and derive an analytical model to optimally plan the deployment of caches in hierarchical metro-area networks considering emerging network architectures such as fixed mobile convergence and filterless optical networks. Based on the obtained results, we provide a framework to identify the optimal cache deployment which minimizes the overall network resource occupation due to VoD delivery considering network and service characteristics. Moreover, complementary to the deployment of services, we focus on moving (i.e., migrating) services hosted on Virtual Machines (VMs) between cloud-enabled edge-nodes and data centers. Specifically, we focus on online VMs migration due to its advantages such as allowing the migration of a service from one data center to another with minimal service interruption. However, online VMs migration consumes high amount of network resources. In this context, we propose efficient routing and bandwidth assignment algorithms and integer linear programming formulations aimed at minimizing the overall network resource consumption due to online VMs migration.

Internet sta vivendo un aumento esponenziale in termini di numero di utenti, traffico dati, dispositivi connessi e servizi di latenza-stringenti. È previsto che l'introduzione di nuove tecnologie, come la 5G, aumenterà ulteriormente questa crescita. Per far fronte a questa crescita, le reti di comunicazione future sono necessarie per fornire prestazioni senza precedenti in termini di throughput migliorato, maggiore copertura, ridotta latenza e consumo energetico. Inoltre, queste reti devono essere continuamente evolute, ricorrendo a nuove tecnologie e soluzioni architettoniche, per soddisfare tali requisiti. Una soluzione promettente consiste nel migliorare i nodi a livello di rete, sfruttando la virtualizzazione delle funzioni di rete e il cloud computing, con funzionalità cloud, cioè con capacità di archiviazione e calcolo, in modo tale che i servizi possano essere terminati localmente. In questo contesto, è necessaria una pianificazione strategica dell'implementazione di nodi edge abilitati al cloud per migliorare in modo efficiente le prestazioni della rete. In questa tesi, esaminiamo l'implementazione di nodi edge abilitati al cloud e proponiamo nuove strategie per migliorare la gestione delle risorse di rete. Ci concentriamo su reti ottiche metropolitane, che si stanno attualmente evolvendo da una rigida infrastruttura di aggregazione basata su anello a un ecosistema di reti cloud composito in cui nuovi servizi basati su cloud 5G possono essere implementati e supportati. Nello specifico, consideriamo il servizio di consegna di contenuto Video-on-Demand (VoD), che pone la maggiore pressione sull'infrastruttura di rete responsabile di circa il 70% del traffico Internet globale e presuppone un caso studio in cui i nodi periferici (ad es. cache) ospitare e terminare i servizi VoD. Innanzitutto, esaminiamo gli aspetti energetici e tecno-economici delle implementazioni della cache e quindi proponiamo formulazioni di programmazione lineare integer per l'efficiente caching e distribuzione dei contenuti VoD. Inoltre, proponiamo strategie di ottimizzazione basate sulla simulazione e ricaviamo un modello analitico per pianificare in modo ottimale la distribuzione di cache in reti gerarchiche di area metropolitana considerando le architetture di rete emergenti come la convergenza mobile fissa e le reti ottiche senza filtro. Sulla base dei risultati ottenuti, forniamo una struttura per identificare l'implementazione della cache ottimale che riduce al minimo l'occupazione complessiva delle risorse di rete a causa della consegna VoD, considerando le caratteristiche della rete e del servizio. Inoltre, complementari all'implementazione di servizi, ci concentriamo sul trasferimento (ovvero sulla migrazione) dei servizi ospitati su macchine virtuali tra edge-nodes e data center abilitati al cloud. Nello specifico, ci concentriamo sulla migrazione di macchine virtuali online grazie ai suoi vantaggi come consentire la migrazione di un servizio da un data center a un altro con una minima interruzione del servizio. Tuttavia, la migrazione di macchine virtuali online consuma una grande quantità di risorse di rete. In questo contesto, proponiamo algoritmi di routing e di assegnazione della larghezza di banda efficienti e formulazioni di programmazione lineare intera volte a ridurre al minimo il consumo complessivo delle risorse di rete dovuto alla migrazione delle macchine virtuali online.