論文の概要: OnSlicing: Online End-to-End Network Slicing with Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01616v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 14:25:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-03 14:34:18.927972
- Title: OnSlicing: Online End-to-End Network Slicing with Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: OnSlicing: 強化学習によるオンラインエンドツーエンドネットワークスライシング
- Authors: Qiang Liu and Nakjung Choi and Tao Han
- Abstract要約: オンラインのエンド・ツー・エンドのネットワークスライシングシステムであるOnSlicingを提案する。
OnSlicingは、スライス毎に個別に学習し、新しい制約対応ポリシー更新方法を使用してSLAを維持する。
4G LTEと5G NR、OpenDayLight SDNプラットフォーム、OpenAir-CNコアネットワークでOpenAirInterfaceをベースとしたエンドツーエンドスライシングテストベッド上でOnSlicingを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.420934703203878
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Network slicing allows mobile network operators to virtualize infrastructures
and provide customized slices for supporting various use cases with
heterogeneous requirements. Online deep reinforcement learning (DRL) has shown
promising potential in solving network problems and eliminating the
simulation-to-reality discrepancy. Optimizing cross-domain resources with
online DRL is, however, challenging, as the random exploration of DRL violates
the service level agreement (SLA) of slices and resource constraints of
infrastructures. In this paper, we propose OnSlicing, an online end-to-end
network slicing system, to achieve minimal resource usage while satisfying
slices' SLA. OnSlicing allows individualized learning for each slice and
maintains its SLA by using a novel constraint-aware policy update method and
proactive baseline switching mechanism. OnSlicing complies with resource
constraints of infrastructures by using a unique design of action modification
in slices and parameter coordination in infrastructures. OnSlicing further
mitigates the poor performance of online learning during the early learning
stage by offline imitating a rule-based solution. Besides, we design four new
domain managers to enable dynamic resource configuration in radio access,
transport, core, and edge networks, respectively, at a timescale of subseconds.
We implement OnSlicing on an end-to-end slicing testbed designed based on
OpenAirInterface with both 4G LTE and 5G NR, OpenDayLight SDN platform, and
OpenAir-CN core network. The experimental results show that OnSlicing achieves
61.3% usage reduction as compared to the rule-based solution and maintains
nearly zero violation (0.06%) throughout the online learning phase. As online
learning is converged, OnSlicing reduces 12.5% usage without any violations as
compared to the state-of-the-art online DRL solution.
- Abstract（参考訳）: ネットワークスライシングにより、モバイルネットワークオペレータはインフラストラクチャを仮想化し、異質な要件を持つさまざまなユースケースをサポートするためにカスタマイズされたスライスを提供することができる。
オンライン深層学習(DRL)は,ネットワーク問題を解く上で有望な可能性を秘めている。
しかし、オンラインDRLによるドメイン横断リソースの最適化は、DRLのランダムな探索がスライスとインフラストラクチャのリソース制約のサービスレベル合意(SLA)に違反しているため、難しい。
本稿では,オンラインのエンド・ツー・エンドのネットワークスライシングシステムであるOnSlicingを提案する。
OnSlicingはスライス毎に個別に学習し、新しい制約対応ポリシー更新方法とアクティブベースライン切替機構を用いてSLAを維持する。
オンスライスは、スライスにおけるアクション修正のユニークな設計と、インフラストラクチャにおけるパラメータコーディネーションを使用することで、インフラストラクチャのリソース制約に対応する。
OnSlicingは、ルールベースのソリューションをオフラインで模倣することで、早期学習のオンライン学習のパフォーマンスの低下をさらに軽減します。
さらに, 無線アクセス, 転送, コア, エッジネットワークにおける動的リソース構成を可能にする4つの新しいドメインマネージャを, 秒単位の時間スケールで設計する。
4G LTEと5G NR、OpenDayLight SDNプラットフォーム、OpenAir-CNコアネットワークでOpenAirInterfaceをベースとしたエンドツーエンドスライシングテストベッド上でOnSlicingを実装した。
実験の結果、OnSlicingはルールベースのソリューションと比較して61.3%の使用削減を実現し、オンライン学習フェーズを通してほぼゼロ違反(0.06%)を維持していることがわかった。
オンライン学習が収束するにつれ、onslicingは最先端のオンラインdrlソリューションに比べて、12.5%の使用率を損なうことなく削減する。
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