Mécanisme de surveillance dynamique du trafic et de ressources dans des systèmes IMS virtualisés et distribués

Lacroix, Carine (2016). Mécanisme de surveillance dynamique du trafic et de ressources dans des systèmes IMS virtualisés et distribués. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Le Cloud Computing est une infrastructure permettant l’exploitation de la puissance de calcul et de stockage de serveurs informatiques distants reliés par un réseau. Grâce à cette technologie, les gestionnaires d’infrastructure ont l’opportunité de créer des systèmes élastiques qui s’adaptent rapidement aux besoins en ressources de leurs clients, quelle que soit leur localisation. Le problème est alors de savoir quand et combien de ressources vont être nécessaires aux utilisateurs. Le gestionnaire de l’infrastructure a donc besoin de pouvoir prédire la quantité de ressources utiles à chaque instant. Cette prédiction servira à rendre disponible la quantité de ressources suffisantes aux clients afin de ne pas violer le contrat de service signé entre ces derniers et le gestionnaire. En même temps, cette prédiction permettra d’optimiser l’utilisation des ressources afin de réaliser des économies d’énergie et d’argent.

Au cours de ce travail, nous nous sommes intéressés à la gestion dynamique des ressources d’un système IP Multimedia Subsystem (IMS) virtualisé. Pour cela, nous avons développé un outil permettant d’adapter le nombre de coeurs utiles aux processeurs des noeuds S-CSCF du système. Le système virtualisé dans notre étude s’inspire de ceux utilisés par les opérateurs de réseaux fixes et mobiles pour fournir des services multimédias à leurs abonnés. Nous avons cherché à savoir s’il était possible de prédire le trafic des utilisateurs sur le réseau afin de pouvoir gérer de manière dynamique et proactive les ressources de ses noeuds CSCF (call/session control functions).

Avant de pouvoir développer l’outil de gestion des ressources mentionné précédemment, nous avons étudié le système IMS que nous avons virtualisé. Pour cela, nous avons détecté et analysé plusieurs métriques haut et bas niveau pour les noeuds pris en compte. Les différentes simulations réalisées, la collecte des données liées aux métriques suivies et l’analyse de ces données nous ont permis une meilleure compréhension du système. Nous avons alors pu constater que les noeuds de type P-CSCF du système ne semblent pas totalement fiables, car ils s’arrêtent parfois sans raison apparente. Nous avons aussi pu mettre en exergue que la principale cause d’arrêt du système était un manque de ressources CPU des noeuds de type SCSCF. En étudiant de plus près ces noeuds, nous avons remarqué, grâce à la simulation de différents scénarios, que la charge de leur CPU en fonction du nombre d’appels par seconde suit un modèle exponentiel. Bien que nous ne puissions pas prédire le comportement des utilisateurs, le fait de surveiller cette ressource nous permet alors d’allouer plus de coeurs aux processeurs de ces noeuds avant qu’ils ne s’arrêtent pour manque de ressources. Cette allocation dynamique et proactive du CPU permet à notre système d’en optimiser l’utilisation.

Titre traduit

Dynamic monitoring mechanism of traffic and resources in distributed and virtualized IMS systems

Résumé traduit

Cloud computing exploits computing power and storage in mainframe through a network. With this technology, infrastructure managers have the opportunity to create flexible systems that adapt quickly to their customers’ needs regardless of their location. The problem is to successfully predict the moment when more resources will be required by the client. This is why infrastructure managers need to constantly predict adequate amount of resources required by theirs clients. This prediction aims to deploy enough resources for the client to respect the level agreement signed between the two parties, while the utilization of these resources remain optimized in order to save energy and money.

During this project, we have focused on the dynamic management of a virtualized IP Multimedia Subsystem (IMS) system’s resources. With this goal, we have developed a tool adapting the number of useful cores for processors of S-CSCF nodes in the system. The system virtualized during the project looks like systems used by operators of landline and mobile services to provide multimedia services for their subscribers. We have tried to find out whether we could predict users’ traffic on the network to be able to dynamically and proactively manage resources of its CSCF (call/session control functions) nodes.

Before developing the previously mentioned tool, we have studied the virtualized IMS system. To make this possible, we have detected and analyzed several high and low level metrics for studied nodes. Through simulation of different scenarios, collection of the studied metrics data and analysis of this data, we can better understand the system. We can also note that P-CSCF nodes in the system seem not totally reliable because they stop without explicit reasons. We have also found that the main cause of system shutdown was a lack of CPU for S-CSCF containers. By studying them more closely we have noticed, through simulation of different scenarios, that the workload of their CPU as a function of number of calls per second follows an exponential model. Although we cannot predict the behavior of users, monitoring this resource allows us to allocate more cores at S-CSCF containers before they stop due to overload. This dynamic and proactive CPU allocation lets our system to optimize resources usage.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise en génie concentration génie logiciel". Bibliographie : pages 183-189.
Mots-clés libres:	Sous-système multimédia IP. Réseaux d U+2019 ordinateurs Trafic Prévision. Affectation des ressources. Points d'interconnexion Internet. Performance des réseaux (Télécommunications) Infonuagique. virtualisation, nloud computing, système IMS, conteneur S-CSCF, gestion dynamique, proactive, prédiction CPU
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Kara, Nadjia
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	02 août 2016 14:36
Dernière modification:	02 août 2016 14:36
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1697

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