論文の概要: Characterization and Identification of Cloudified Mobile Network Performance Bottlenecks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11472v2
• Date: Thu, 23 Jul 2020 08:27:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 23:22:05.817098
• Title: Characterization and Identification of Cloudified Mobile Network Performance Bottlenecks
• Title（参考訳）: クラウド化モバイルネットワーク性能コンテナの特性と同定
• Authors: G. Patounas, X. Foukas, A. Elmokashfi, M. K. Marina
• Abstract要約: この研究は、5Gモバイルネットワークが経験できるパフォーマンスボトルネックの範囲を実験的に調査する最初の試みである。 特に,分散分析はボトルネック識別精度と帰納的計算・通信オーバーヘッドの両方において合理的に機能することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study is a first attempt to experimentally explore the range of performance bottlenecks that 5G mobile networks can experience. To this end, we leverage a wide range of measurements obtained with a prototype testbed that captures the key aspects of a cloudified mobile network. We investigate the relevance of the metrics and a number of approaches to accurately and efficiently identify bottlenecks across the different locations of the network and layers of the system architecture. Our findings validate the complexity of this task in the multi-layered architecture and highlight the need for novel monitoring approaches that intelligently fuse metrics across network layers and functions. In particular, we find that distributed analytics performs reasonably well both in terms of bottleneck identification accuracy and incurred computational and communication overhead.
• Abstract（参考訳）: この研究は、5Gモバイルネットワークが経験できるパフォーマンスボトルネックの範囲を実験的に調査する最初の試みである。 この目的のために,我々は,クラウド化モバイルネットワークの重要な側面をキャプチャするプロトタイプテストベッドによって得られた幅広い測定値を活用する。 ネットワークの異なる場所とシステムアーキテクチャのレイヤにまたがるボトルネックを正確にかつ効率的に識別するために、メトリクスと多くのアプローチの関連性を検討する。 本研究は,マルチレイヤアーキテクチャにおけるこのタスクの複雑さを検証し,ネットワーク層や関数間のメトリクスをインテリジェントに融合する新しいモニタリング手法の必要性を強調した。 特に,分散分析はボトルネック識別精度と帰納的計算・通信オーバーヘッドの両方において合理的に機能することがわかった。

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