論文の概要: AI-Empowered VNF Migration as a Cost-Loss-Effective Solution for Network Resilience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09343v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 21:47:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:19:35.704649
• Title: AI-Empowered VNF Migration as a Cost-Loss-Effective Solution for Network Resilience
• Title（参考訳）: ネットワークレジリエンスのためのコスト損失効率ソリューションとしてのaiによるvnfマイグレーション
• Authors: Amina Lejla Ibrahimpasic, Bin Han, and Hans D. Schotten
• Abstract要約: 本稿では、ステートフルVNFの合理的な移行のための新しいコストモデルとAI駆動アプローチを提案する。 複雑な現実的なユーザモビリティパターンを扱うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1602473788942325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With a wide deployment of Multi-Access Edge Computing (MEC) in the Fifth Generation (5G) mobile networks, virtual network functions (VNF) can be flexibly migrated between difference locations, and therewith significantly enhances the network resilience to counter the degradation in quality of service (QoS) due to network function outages. A balance has to be taken carefully, between the loss reduced by VNF migration and the operations cost generated thereby. To achieve this in practical scenarios with realistic user behavior, it calls for models of both cost and user mobility. This paper proposes a novel cost model and a AI-empowered approach for a rational migration of stateful VNFs, which minimizes the sum of operations cost and potential loss caused by outages, and is capable to deal with the complex realistic user mobility patterns.
• Abstract（参考訳）: 第5世代(5G)モバイルネットワークにおけるMulti-Access Edge Computing(MEC)の広範な展開により、仮想ネットワーク機能(VNF)は、異なるロケーション間で柔軟に移行することが可能となり、ネットワーク機能停止によるサービス品質(QoS)の低下に対処するネットワークレジリエンスが大幅に向上する。 VNFマイグレーションによる損失と、それによって発生する運用コストとの間には、バランスを慎重に取らなければならない。 これを現実的なユーザ動作で現実的なシナリオで実現するために、コストとユーザモビリティの両方のモデルが必要です。 本稿では,機能停止に伴う運用コストと潜在的な損失の総和を最小化し,複雑な現実的なユーザモビリティパターンを扱うことのできる,ステートフルなVNFの合理的マイグレーションのための,新しいコストモデルとAIを活用したアプローチを提案する。

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