• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제17권4호
• /
• pp.801-817
• /
• 2021

Network virtualization technologies have played efficient roles in deploying cloud, Internet of Things (IoT), big data, and 5G network. We have conducted a survey on network virtualization technologies, such as software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and network virtualization overlay (NVO). For each of technologies, we have explained the comprehensive architectures, applied technologies, and the advantages and disadvantages. Furthermore, this paper has provided a summarized view of the latest research works on challenges and solutions of security issues mainly focused on DDoS attack and encryption.

• 융합보안논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.3-9
• /
• 2017

NFV는 다양한 네트워크 기능(NF: Network Function)들을 전용 네트워크 장비내의 하드웨어 장비로부터 분리하여 고성능 범용 서버에 구현함으로써 소프트웨어적으로 네트워크 서비스가 제어 및 관리 되도록 하는 기술을 말한다. 따라서 NFV에서는 네트워크 기능들의 표준화된 가상화 지원 여부가 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 그러나 NFV를 도입하여 상용 서비스를 제공하기까지는 성능, 안정성 보장, 멀티 벤더 환경 지원, 완벽한 상호호환성 보장, 기존의 가상 및 비가상 자원간 연동 등 해결해야 할 많은 기술 이슈를 남겨놓고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 OSM R2를 기반으로 첨단연구망 종단간 네트워크 가상화 서비스를 제공하기 위한 방안을 제안하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권8호
• /
• pp.309-319
• /
• 2014

국제적으로 논의되고 있는 미래 인터넷의 핵심 특징 중의 하나는 네트워크 가상화 서비스 이다. 최근 논의되고 있는 네트워크 가상화 기술에는 네트워크 기능요소의 가상화와 가상 네트워크 서비스의 두 가지 접근 방법이 있다. 미국의 GENI를 비롯한 여러 국가의 연구망을 중심으로 미래 인터넷 기술을 실험하고 있으며 그 중 가상화 서비스가 주요 이슈에 포함되어 있다. 국내 대표적인 연구망인 KREOENT에서도 미래 인터넷 서비스 도입을 위한 단계로서 미래 인터넷을 위한 핵심 네트워크 모델인 SDN/OpenFlow의 가상화 모델을 사용하여 가상 네트워크 프레임워크 구축을 추진하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 KREONET에서 가상 네트워크 서비스를 도입하기 위한 단계적 모델을 제시한다. 먼저 KREONET 사용자의 가상 네트워크 서비스 요구사항을 분석하고, 요구사항을 만족시킬 수 있는 자원 관리 방안 및 가상 네트워크 구축 방안을 제시한다. 마지막으로 KREONET 가상 네트워크 모델의 타당성을 검증한다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.48-59
• /
• 2024

하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.

• ETRI Journal
• /
• 제43권5호
• /
• pp.932-940
• /
• 2021

Currently, research on network functions virtualization focuses on using microservices in cloud environments. Previous studies primarily focused on communication between nodes in physical infrastructure. Until now, there is no sufficient research on group key management in virtual environments. The service is composed of microservices that change dynamically according to the virtual service. There are dependencies for microservices on changing the group membership of the service. There is also a high possibility that various security threats, such as data leakage, communication surveillance, and privacy exposure, may occur in interactive communication with microservices. In this study, we propose an ID-based group key exchange (idGKE) mechanism between microservices as one group. idGKE defines the microservices' schemes: group key gen, join group, leave group, and multiple group join. We experiment in a real environment to evaluate the performance of the proposed mechanism. The proposed mechanism ensures an essential requirement for group key management such as secrecy, sustainability, and performance, improving virtual environment security.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.17-23
• /
• 2022

Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권2호
• /
• pp.67-78
• /
• 2024

Software-Defined Networking (SDN) is a new emerging networking paradigm that has adopted a logically centralized architecture to increase overall network performance agility and programmability. Combining network virtualization with SDN will guarantees for combined advantages of improved flexibility and network performance. Combining SDN with hypervisors divides the network physical resources into several logical transparent and isolated virtual SDN network (vSDN), where each has its virtual controller. However, SDN hypervisors bring several advantages as well as several challenges to its network operators as for the virtual appliances, their efficient placement, assurance of network performance is mandatory, and their dynamic instantiation with their migration. In this article, we provide a brief and concise review of network virtualization along with its implementation in the SDN network. SDN hypervisors types are discussed, and taxonomy is provided to demonstrate the importance of hypervisors in SDN. A comparison of SDN hypervisors is performed to elaborate on the vital hypervisor software along with their features, and different challenges are discussed faced by the SDN network. A framework is proposed to add combined functionalities of hypervisors to create a more effective and efficient virtual system. The purpose of the framework is to increase network performance through proper configuration of resources, software, control plane isolation functions with defined rules and policies.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권7호
• /
• pp.719-725
• /
• 2017

약 네트워크의 관리 비용을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)는 클라우드 데이터 센터에서 네트워크 기능(Network Function)을 소프트웨어 형태로 구현할 수 있는 네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization) 개념을 도입했다. 네트워크 기능 가상화 구조 내에서 네트워크 기능을 물리적 노드(예: 범용 서버)에 네트워크 기능을 호스팅하여 실제 리소스를 공유할 수 있다. 네트워크 기능 가상화를 지원하는 네트워크 서비스 제공 업체의 경우, 효율적인 자원 할당 방법을 통해 운영비용(OPEX) 및 자본 비용(CAPEX)를 줄일 수 있다. 이에 본 논문에서는 최적화 방법을 통해 Network Service Chain Embedding 문제를 분석하고 Markov Approximation 프레임워크 기반 최적의 솔루션을 제안한다. 제안사항에 대한 시뮬레이션 결과는 평균 CPU 사용률이 73%, 링크 사용률이 최대 53% 증가함을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권3호
• /
• pp.896-915
• /
• 2023

The network function virtualization (NFV) uses virtualization technology to separate software from hardware. One of the most important challenges of NFV is the resource management of virtual network functions (VNFs). According to the dynamic nature of NFV, the resource allocation of VNFs must be changed to adapt to the variations of incoming network traffic. However, the significant delay may be happened because of the reallocation of resources. In order to balance the performance between delay and quality of service, this paper firstly made a compromise between VNF migration and energy consumption. Then, the long short-term memory (LSTM) was utilized to forecast network traffic. Also, the asymmetric loss function for LSTM (LO-LSTM) was proposed to increase the predicted value to a certain extent. Finally, an experiment was conducted to evaluate the performance of LO-LSTM. The results demonstrated that the proposed LO-LSTM can not only reduce migration times, but also make the energy consumption increment within an acceptable range.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.27-33
• /
• 2021

With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.