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Towards learning-based energy-efficient online coordinated virtual network embedding framework

计算机科学 网络虚拟化 虚拟网络 嵌入 节点(物理) 能源消耗 虚拟化 分布式计算 收入 人工智能 云计算 生物 操作系统 会计 工程类 业务 结构工程 生态学
作者
Zhenhai Duan,Ting Wang
出处
期刊:Computer Networks [Elsevier]
卷期号:239: 110139-110139
标识
DOI:10.1016/j.comnet.2023.110139
摘要

Network virtualization is a highly effective technology for resource sharing within data centers, enabling the coexistence of multiple heterogeneous virtual networks in a shared substrate network, thus achieving resource multiplexing. The efficient embedding of a virtual network onto a substrate network, known as the virtual network embedding (VNE) problem, has been proven to be NP-hard. In response to this challenge, this paper introduces a novel method, named PPO-VNE, which leverages deep reinforcement learning for virtual network embedding. PPO-VNE employs the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm to generate policies and efficiently coordinate node and link mapping. Furthermore, it adopts a hybrid feature extraction approach that combines handcrafted features with features extracted using graph convolutional networks. The proposed reward function takes multiple objectives into account, guiding the learning process. We implemented a prototype of PPO-VNE and conducted experiments based on the simulation environment, in which the substrate network has 100 nodes, with a probability of 0.1 generating edges between any two node, and eventually there will be about 500 physical links. We evaluate the performance of our PPO-VNE approach from the perspective of overall acceptance rate, overall revenue, revenue-to-cost ratio, maximum energy consumption per unit time and revenue-energy consumption coefficient. Comprehensive simulation results in different scenarios show that our PPO-VNE approach achieves the superior performance on most metrics compared with the existing state-of-the-art approaches, where the overall acceptance rate, overall revenue, revenue-energy consumption coefficient are increased by up to 6.4%, 21.3% and 41.4%, respectively, and the maximum energy consumption per unit time are reduced by up to 22.1%.
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