Jocelyne Elias, Jianping Wang, Fabio Martignon, Stefano Paris, Laboratoire d'Informatique Paris Descartes ( LIPADE - EA 2517 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ), Dynamics of Geometric Networks ( DYOGENE ), Département d'informatique de l'École normale supérieure ( DI-ENS ), École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), Graphes, Algorithmes et Combinatoire (LRI) ( GALaC - LRI ), Laboratoire de Recherche en Informatique ( LRI ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut Universitaire de France ( IUF ), Ministère de l'Éducation nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche ( M.E.N.E.S.R. ), Huawei Technologies France [Boulogne-Billancour], Department of Computer Science [Hong Kong], City University of Hong Kong [Hong Kong] ( CUHK ), Dynamics of Geometric Networks (DYOGENE), Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire d'Informatique Paris Descartes (LIPADE - EA 2517), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Universitaire de France (IUF), Ministère de l'Education nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (M.E.N.E.S.R.), Huawei Technologies France [Boulogne-Billancourt], City University of Hong Kong [Hong Kong] (CUHK), École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria de Paris, Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Département d'informatique de l'École normale supérieure (DI-ENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria de Paris, École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Département d'informatique - ENS Paris (DI-ENS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Elias, Jocelyne, Martignon, Fabio, Paris, Stefano, and Wang, Jianping
International audience; Network Functions Virtualization (NFV) has recently gained momentum among network operators as a means to share their physical infrastructure among virtual operators, which can independently compose and configure their communication services. However, the spatio-temporal correlation of traffic demands and computational loads can result in high congestion and low network performance for virtual operators, thus leading to service level agreement breaches. In this paper, we analyze the congestion resulting from the sharing of the physical infrastructure and propose innovative orchestration mechanisms based on both centralized and distributed approaches, aimed at unleashing the potential of the NFV technology. In particular, we first formulate the network functions composition problem as a non-linear optimization model to accurately capture the congestion of physical resources. To further simplify the network management, we also propose a dynamic pricing strategy of network resources, proving that the resulting system achieves a stable equilibrium in a completely distributed fashion, even when all virtual operators independently select their best network configuration. Numerical results show that the proposed approaches consistently reduce resource congestion. Furthermore, the distributed solution well approaches the performance that can be achieved using a centralized network orchestration system.