Virne: A Comprehensive Benchmark for Deep RL-based Network Resource Allocation in NFV

📄 arXiv: 2507.19234v1 📥 PDF

作者: Tianfu Wang, Liwei Deng, Xi Chen, Junyang Wang, Huiguo He, Leilei Ding, Wei Wu, Qilin Fan, Hui Xiong

分类: cs.NI, cs.AI

发布日期: 2025-07-25

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Virne：NFV中基于深度强化学习的网络资源分配综合基准测试框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 网络功能虚拟化 深度强化学习 资源分配 基准测试 NFV-RA 网络优化 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有NFV资源分配方法缺乏统一的评估标准，阻碍了深度强化学习在该领域的应用和算法的公平比较。
  2. Virne提供可定制的NFV网络环境模拟，并集成多种深度强化学习算法，构建模块化、可扩展的基准测试框架。
  3. 通过大量实验，Virne对不同算法在可扩展性、泛化性等方面进行深入分析，为算法选择和未来研究提供指导。

📝 摘要（中文）

资源分配（RA）对于网络功能虚拟化（NFV）中高效的服务部署至关重要，NFV是一种变革性的网络范例。 近年来，基于深度强化学习（RL）的方法在解决这一复杂性方面显示出令人鼓舞的潜力。 然而，缺乏系统的基准测试框架和彻底的分析阻碍了对新兴网络的探索和更鲁棒算法的开发，同时导致评估不一致。 在本文中，我们介绍Virne，这是一个针对NFV-RA问题的综合基准测试框架，重点是支持基于深度RL的方法。 Virne为包括云、边缘和5G环境在内的各种网络场景提供可定制的模拟。 它还具有模块化和可扩展的实现流程，支持30多种不同类型的方法，并包括有效性之外的实际评估视角，例如可扩展性、泛化性和可扩展性。 此外，我们通过广泛的实验进行深入分析，为高效实施提供有价值的性能权衡见解，并为未来的研究方向提供可操作的指导。 总体而言，凭借其多样化的模拟、丰富的实现和广泛的评估能力，Virne可以作为推进NFV-RA方法和深度RL应用的综合基准。 代码可在https://github.com/GeminiLight/virne公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决网络功能虚拟化（NFV）中的资源分配（RA）问题。现有的深度强化学习方法在NFV-RA中应用缺乏统一的基准测试框架，导致算法评估不一致，难以比较和选择合适的算法。同时，对算法的可扩展性、泛化性等实际性能指标缺乏深入分析。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的基准测试框架Virne，该框架提供可定制的NFV网络环境模拟，集成多种深度强化学习算法，并提供全面的评估指标，从而为NFV-RA问题的研究提供统一的平台。通过Virne，研究人员可以公平地比较不同算法的性能，并深入了解算法在不同场景下的表现。

技术框架：Virne框架主要包含以下几个模块：1) 网络环境模拟器：提供云、边缘、5G等多种NFV网络场景的模拟；2) 算法库：集成多种深度强化学习算法，并支持用户自定义算法；3) 评估模块：提供包括资源利用率、服务接受率、延迟等多种性能指标的评估；4) 可视化模块：提供实验结果的可视化展示。整体流程为：用户选择网络场景和算法，Virne进行模拟实验，评估模块计算性能指标，可视化模块展示结果。

关键创新：Virne的关键创新在于其综合性和可定制性。它不仅提供多种NFV网络场景的模拟，还集成了多种深度强化学习算法，并提供全面的评估指标。此外，Virne还支持用户自定义网络场景和算法，从而满足不同研究需求。与现有方法相比，Virne提供了一个统一的平台，可以公平地比较不同算法的性能，并深入了解算法在不同场景下的表现。

关键设计：Virne的关键设计包括：1) 网络环境模拟器的参数设置，例如节点数量、链路带宽、服务类型等；2) 深度强化学习算法的网络结构和超参数设置，例如神经网络层数、学习率、折扣因子等；3) 评估指标的选择和计算方法，例如资源利用率的计算公式、服务接受率的定义等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Virne框架集成了超过30种不同类型的算法，并在多种NFV网络场景下进行了广泛的实验。实验结果表明，不同的深度强化学习算法在不同的场景下表现出不同的性能。例如，某些算法在云环境中表现良好，但在边缘环境中性能下降。Virne提供的详细评估结果可以帮助研究人员选择合适的算法，并针对特定场景进行优化。

🎯 应用场景

Virne可应用于NFV网络资源分配算法的开发与评估，帮助研究人员选择合适的算法并优化其性能。该框架还可用于指导实际NFV网络的部署和优化，提高资源利用率和服务质量。未来，Virne可以扩展到其他网络场景，例如SDN、IoT等，为更多网络优化问题提供解决方案。

📄 摘要（原文）

Resource allocation (RA) is critical to efficient service deployment in Network Function Virtualization (NFV), a transformative networking paradigm. Recently, deep Reinforcement Learning (RL)-based methods have been showing promising potential to address this complexity. However, the lack of a systematic benchmarking framework and thorough analysis hinders the exploration of emerging networks and the development of more robust algorithms while causing inconsistent evaluation. In this paper, we introduce Virne, a comprehensive benchmarking framework for the NFV-RA problem, with a focus on supporting deep RL-based methods. Virne provides customizable simulations for diverse network scenarios, including cloud, edge, and 5G environments. It also features a modular and extensible implementation pipeline that supports over 30 methods of various types, and includes practical evaluation perspectives beyond effectiveness, such as scalability, generalization, and scalability. Furthermore, we conduct in-depth analysis through extensive experiments to provide valuable insights into performance trade-offs for efficient implementation and offer actionable guidance for future research directions. Overall, with its diverse simulations, rich implementations, and extensive evaluation capabilities, Virne could serve as a comprehensive benchmark for advancing NFV-RA methods and deep RL applications. The code is publicly available at https://github.com/GeminiLight/virne.