論文の概要: A Graph Neural Networks based Framework for Topology-Aware Proactive SLA Management in a Latency Critical NFV Application Use-case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00714v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 23:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 14:56:39.811958
• Title: A Graph Neural Networks based Framework for Topology-Aware Proactive SLA Management in a Latency Critical NFV Application Use-case
• Title（参考訳）: レイテンシクリティカルNFVアプリケーションユースケースにおけるトポロジ対応SLA管理のためのグラフニューラルネットワークに基づくフレームワーク
• Authors: Nikita Jalodia, Mohit Taneja, Alan Davy
• Abstract要約: 5Gと6Gの最近の進歩は、ネットワークシリーズ(NFV)によって実現される遅延クリティカルなアプリケーションの出現につながっている。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と深層強化学習(DRL)を活用して,効率性と信頼性のトレードオフをバランスさせる,積極的なSLA管理フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34376560669160383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advancements in the rollout of 5G and 6G have led to the emergence of a new range of latency-critical applications delivered via a Network Function Virtualization (NFV) enabled paradigm of flexible and softwarized communication networks. Evolving verticals like telecommunications, smart grid, virtual reality (VR), industry 4.0, automated vehicles, etc. are driven by the vision of low latency and high reliability, and there is a wide gap to efficiently bridge the Quality of Service (QoS) constraints for both the service providers and the end-user. In this work, we look to tackle the over-provisioning of latency-critical services by proposing a proactive SLA management framework leveraging Graph Neural Networks (GNN) and Deep Reinforcement Learning (DRL) to balance the trade-off between efficiency and reliability. To summarize our key contributions: 1) we compose a graph-based spatio-temporal multivariate time-series forecasting model with multiple time-step predictions in a multi-output scenario, delivering 74.62% improved performance over the established baseline state-of-art model on the use-case; and 2) we leverage realistic SLA definitions for the use-case to achieve a dynamic SLA-aware oversight for scaling policy management with DRL.
• Abstract（参考訳）: 5Gと6Gのロールアウトの最近の進歩は、ネットワーク機能仮想化(NFV)によって実現されたフレキシブルでソフトウォーズドな通信ネットワークのパラダイムを通じて、新しいレイテンシクリティカルなアプリケーションが出現した。 電気通信、スマートグリッド、バーチャルリアリティ(VR)、業界 4.0、自動走行車などは、低レイテンシと高信頼性のビジョンによって駆動され、サービスプロバイダとエンドユーザの両方にとって、Quality of Service(QoS)の制約を効果的に橋渡しする大きなギャップがある。 本稿では,gnn(graph neural network)とdrl(deep reinforcement learning)を活用した積極的なsla管理フレームワークを提案し,効率と信頼性のトレードオフのバランスをとることで,遅延クリティカルなサービスの過剰なプロビジョニングに取り組む。 重要な貢献をまとめます 1)複数出力シナリオにおける複数の時間ステップ予測を伴うグラフベース時空間時系列予測モデルを構築し,74.62%の精度向上を実現する。 2)DRLでポリシー管理をスケールするための動的なSLA対応監視を実現するために,ユースケースに対する現実的なSLA定義を活用する。

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