論文の概要: Zero-Touch Networks: Towards Next-Generation Network Automation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04159v1
- Date: Thu, 7 Dec 2023 09:21:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-08 15:28:32.469013
- Title: Zero-Touch Networks: Towards Next-Generation Network Automation
- Title（参考訳）: ゼロタッチネットワーク:次世代ネットワーク自動化に向けて
- Authors: Mirna El Rajab, Li Yang, Abdallah Shami
- Abstract要約: Zero-touch Network and Service Management (ZSM)フレームワークは、第5世代(5G)とBeyond(5G+)ネットワークの管理において、新たなパラダイムである。
ZSMフレームワークは、機械学習(ML)のような高度な技術を活用して、インテリジェントな意思決定を可能にし、人間の介入を減らす。
本稿では,ZSMフレームワーク内のゼロタッチネットワーク(ZTN)について,ネットワーク最適化,トラフィック監視,エネルギー効率,次世代ネットワークのセキュリティ面について調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.003217781832923
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Zero-touch network and Service Management (ZSM) framework represents an
emerging paradigm in the management of the fifth-generation (5G) and Beyond
(5G+) networks, offering automated self-management and self-healing
capabilities to address the escalating complexity and the growing data volume
of modern networks. ZSM frameworks leverage advanced technologies such as
Machine Learning (ML) to enable intelligent decision-making and reduce human
intervention. This paper presents a comprehensive survey of Zero-Touch Networks
(ZTNs) within the ZSM framework, covering network optimization, traffic
monitoring, energy efficiency, and security aspects of next-generational
networks. The paper explores the challenges associated with ZSM, particularly
those related to ML, which necessitate the need to explore diverse network
automation solutions. In this context, the study investigates the application
of Automated ML (AutoML) in ZTNs, to reduce network management costs and
enhance performance. AutoML automates the selection and tuning process of a ML
model for a given task. Specifically, the focus is on AutoML's ability to
predict application throughput and autonomously adapt to data drift.
Experimental results demonstrate the superiority of the proposed AutoML
pipeline over traditional ML in terms of prediction accuracy. Integrating
AutoML and ZSM concepts significantly reduces network configuration and
management efforts, allowing operators to allocate more time and resources to
other important tasks. The paper also provides a high-level 5G system
architecture incorporating AutoML and ZSM concepts. This research highlights
the potential of ZTNs and AutoML to revolutionize the management of 5G+
networks, enabling automated decision-making and empowering network operators
to achieve higher efficiency, improved performance, and enhanced user
experience.
- Abstract（参考訳）: zero-touch network and service management(zsm)フレームワークは、第5世代(5g)およびそれ以上(5g+)ネットワークの管理における新たなパラダイムであり、増大する複雑性と増大する現代的なネットワークのデータ量に対処するための自動セルフマネジメントと自己修復機能を提供する。
ZSMフレームワークは機械学習(ML)のような高度な技術を活用して、インテリジェントな意思決定を可能にし、人間の介入を減らす。
本稿では,ZSMフレームワークにおけるゼロタッチネットワーク(ZTN)の総合的な調査を行い,ネットワーク最適化,トラフィック監視,エネルギー効率,次世代ネットワークのセキュリティ面について述べる。
論文は、zsmに関連する課題、特にmlに関連する課題を調査しており、多様なネットワーク自動化ソリューションを探求する必要がある。
本研究では,ZTNにおける自動ML(Automated ML)の適用について検討し,ネットワーク管理コストの低減と性能の向上を図る。
AutoMLは、タスクに対するMLモデルの選択とチューニングプロセスを自動化する。
具体的には、AutoMLがアプリケーションのスループットを予測し、データドリフトに自律的に適応する能力に重点を置いている。
実験の結果,従来のmlよりも予測精度の面でautomlパイプラインが優れていることが示された。
automlとzsmの概念の統合はネットワークの構成と管理の労力を大幅に削減し、オペレータは他の重要なタスクにより多くの時間とリソースを割り当てることができる。
論文はautomlとzsmの概念を組み込んだハイレベルな5gシステムアーキテクチャも提供する。
この研究は、ZTNとAutoMLが5G+ネットワークの管理に革命をもたらす可能性を強調し、自動意思決定を可能にし、ネットワークオペレーターにより高い効率の実現、パフォーマンスの向上、ユーザーエクスペリエンスの向上を可能にする。
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