ALOCAÇÃO E ROTEAMENTO DE FUNÇÕES DE REDE VIRUTAL ENERGETICAMENTE
EFICIENTES EM REDES NFV
Virtualização de Funções de Rede, Funções de Rede Virtual, Encadeamento de Funções de Serviço,
Alocação e Roteamento, Eficiência Energética.
A eficiência no uso de energia se tornou um debate mundial quando ficou claro que o uso das reservas de
recursos fósseis teria custo crescente, seja do ponto de vista econômico, seja do ponto de vista ambiental.
Logo, se adotou que um mesmo serviço poderia ser obtido com menor gasto de energia e
consequentemente, menores impactos econômicos e ambientais. Com a introdução da Virtualização de
Funções de Rede (NFV - Network Function Virtualization), um novo paradigma de rede que desacopla a
implementação de software das funções de rede dos dispositivos físicos em que são executadas, as
operadoras de redes podem fornecer Cadeias de Função de Serviço (SFC - Service Function Chain) sob
demanda, minimizando o consumo de energia, para atender às várias necessidades dos usuários,
oferecendo serviços de forma dinâmica, flexível e escalável. No entanto, um dos principais desafios desse
novo paradigma é o mapeamento de vários SFCs para rede de substrato alcançando a eficiência energética,
devido ao alto consumo de energia que se deve ao grande número de servidores de computação geral que
consomem quantidade significativa de energia, principalmente em cenários onde as solicitações dos
assinantes têm diferentes prioridades e demandas de recursos; este problema é conhecido como alocação
e roteamento de Funções Virtuais de Rede (VNF-PR - Virtual Network Function - Placement and Rourtin).
Assim, esta proposta de tese busca investigar o problema VNF-PR com reconhecimento de energia,
analisando meios de otimizar o processo de alocação de recursos de NFV, que pode ser abordado em dois
estágios: composição da SFC e incorporação da SFC. O escopo da proposta ainda prevê a análise e
comparação dos modelos de formulação encontrados na literatura, e finalmente, o desenvolvimento de um
método eficiente capaz de otimizar a solução do problema. Sendo assim, a rede poderá lidar de forma
eficiente com o tráfego dado suas capacidades de expansão/redução de computação e gerenciamento de
conexões.