预算与容量约束下 VNF 节点的联合放置与分配

随着网络功能虚拟化（NFV）的出现，传统运行于专用硬件上的网络服务如今可使用托管于通用商用硬件上的虚拟网络功能（VNFs）来实现。这一新网络范式为互联网服务提供商（ISPs）高效运营其网络（收集网络统计信息、实施管理策略等）提供了极大的灵活性。然而，引入 NFV 需要在特定网络节点（称为 VNF 节点）部署 VNFs 的投资，且必须考虑实际约束，如部署预算与 VNF 节点容量。为此，设计一种联合的 VNF 节点放置与容量分配算法至关重要，该算法能在满足此类实际约束的同时最大化由 VNF 节点完全处理的网络流总量。与多数以往常忽略预算约束或容量约束之一的工作不同，我们明确同时考虑两者。我们证明了考虑这些约束带来了若干新挑战。具体而言，我们证明了所研究问题不仅是 NP-hard 的，而且是非子模的。为应对这些挑战，我们引入了一种新颖的松弛方法，使得松弛后放置子问题的目标函数变为子模的。利用这一有用的子模性质，我们提出了两种算法，分别对原始非松弛问题达到 $\frac{1}{2}(1-1/e)$ 和 $\frac{1}{3}(1-1/e)$ 的近似比。最后，我们通过基于轨迹驱动的仿真的大量评估证实了所提算法的有效性。