iOn-Profiler: intelligent Online multi-objective VNF Profiling with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.09355v1 📥 PDF

作者: Xenofon Vasilakos, Shadi Moazzeni, Anderson Bravalheri, Pratchaya Jaisudthi, Reza Nejabati, Dimitra Simeonidou

分类: cs.NI, cs.LG, cs.PF

发布日期: 2023-12-14

备注: 22 pages, 12 figures, 8 tables, journal article pre-print version

💡 一句话要点

提出iOn-Profiler，利用强化学习进行智能在线多目标VNF剖析，优化资源分配和性能。

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

关键词: VNF剖析 强化学习 多目标优化 资源分配 网络功能虚拟化

📋 核心要点

  1. 现有VNF剖析方法通常采用监督学习，针对特定网络环境和VNF类型进行单目标优化，缺乏通用性和适应性。
  2. iOn-Profiler利用强化学习，能够同时优化多种资源分配和性能指标，实现多目标优化，并适应不同的VNF类型。
  3. 实验结果表明，iOn-Profiler在资源分配预测和性能优化方面优于传统的监督学习方法，并验证了其在线学习能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的VNF剖析器iOn-Profiler，它采用改进的强化学习（RL）来优化多资源类型分配和性能目标。与现有的单目标优化解决方案相比，该方法能够在最小化多资源类型消耗的同时，满足关键性能指标（KPI）目标并优化VNF输出速率。通过对三种真实VNF类型在总共39个研究场景（每个VNF 13个）下的实验评估，验证了资源分配预测的准确性和相应的剖析决策的成功性。该评估通过RL模型与监督学习（SL）模型之间的基准比较进行。补充性的穷举搜索空间研究表明，不同资源对性能的影响因VNF类型而异，这表明多目标优化、对每种VNF类型的个体化检查以及适应性在线剖析学习（如iOn-Profiler的自主在线学习方法）的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有VNF剖析方法主要依赖于监督学习，针对特定网络环境和VNF类型进行单目标优化。这种方法的痛点在于缺乏通用性和适应性，难以应对复杂多变的网络环境和多样化的VNF类型，无法同时优化多个性能指标，例如资源消耗和输出速率。

核心思路：本文的核心思路是利用强化学习（RL）来构建一个智能在线VNF剖析器，称为iOn-Profiler。通过RL，iOn-Profiler能够自主学习不同资源分配对VNF性能的影响，并根据网络环境的变化动态调整资源分配策略，从而实现多目标优化。这种方法的核心在于将VNF剖析问题建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），通过与环境的交互学习最优策略。

技术框架：iOn-Profiler的技术框架主要包括以下几个模块：1) 状态空间定义：定义VNF的当前状态，包括资源使用情况、网络流量等；2) 动作空间定义：定义可以采取的资源分配动作，例如增加或减少CPU、内存或网络带宽；3) 奖励函数设计：设计奖励函数来衡量VNF的性能，例如输出速率、资源消耗等；4) 强化学习算法：采用合适的强化学习算法（具体算法未知）来学习最优的资源分配策略。整个流程是，iOn-Profiler根据当前状态选择一个动作，执行该动作后，VNF的性能发生变化，iOn-Profiler根据奖励函数获得奖励，并更新其策略。

关键创新：iOn-Profiler的关键创新在于将强化学习应用于VNF剖析，实现了多目标优化和在线学习。与传统的监督学习方法相比，iOn-Profiler能够自主学习不同资源分配对VNF性能的影响，并根据网络环境的变化动态调整资源分配策略。此外，iOn-Profiler还能够针对不同的VNF类型进行个体化学习，从而实现更精确的资源分配。

关键设计：论文中没有详细描述强化学习算法的具体细节，例如状态空间、动作空间和奖励函数的具体定义，以及所使用的强化学习算法的类型和参数设置。这些细节对于复现和改进iOn-Profiler至关重要，但目前未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，iOn-Profiler在资源分配预测和性能优化方面优于传统的监督学习方法。具体来说，iOn-Profiler能够更准确地预测资源需求，并在满足KPI目标的同时，最小化资源消耗和优化VNF输出速率。论文中提到对三种真实VNF类型进行了实验，总共39个场景，但没有给出具体的性能提升数据，例如资源节省百分比或吞吐量提升百分比。这些数据将更有力地证明iOn-Profiler的有效性。

🎯 应用场景

iOn-Profiler可应用于云数据中心、边缘计算等场景，实现VNF的智能资源管理和性能优化。通过自动化的VNF剖析和资源分配，可以降低运维成本，提高网络服务质量，并支持新型网络应用的部署和优化。未来，该技术有望应用于更复杂的网络环境和更多类型的VNF，实现更高效的网络资源利用。

📄 摘要（原文）

Leveraging the potential of Virtualised Network Functions (VNFs) requires a clear understanding of the link between resource consumption and performance. The current state of the art tries to do that by utilising Machine Learning (ML) and specifically Supervised Learning (SL) models for given network environments and VNF types assuming single-objective optimisation targets. Taking a different approach poses a novel VNF profiler optimising multi-resource type allocation and performance objectives using adapted Reinforcement Learning (RL). Our approach can meet Key Performance Indicator (KPI) targets while minimising multi-resource type consumption and optimising the VNF output rate compared to existing single-objective solutions. Our experimental evaluation with three real-world VNF types over a total of 39 study scenarios (13 per VNF), for three resource types (virtual CPU, memory, and network link capacity), verifies the accuracy of resource allocation predictions and corresponding successful profiling decisions via a benchmark comparison between our RL model and SL models. We also conduct a complementary exhaustive search-space study revealing that different resources impact performance in varying ways per VNF type, implying the necessity of multi-objective optimisation, individualised examination per VNF type, and adaptable online profile learning, such as with the autonomous online learning approach of iOn-Profiler.