論文の概要: Towards a Dynamic Future with Adaptable Computing and Network Convergence (ACNC)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07573v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 12:03:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:44:52.553104
• Title: Towards a Dynamic Future with Adaptable Computing and Network Convergence (ACNC)
• Title（参考訳）: 適応型コンピューティングとネットワーク収束(acnc)による動的未来に向けて
• Authors: Masoud Shokrnezhad, Hao Yu, Tarik Taleb, Richard Li, Kyunghan Lee, Jaeseung Song, and Cedric Westphal
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータとネットワークリソースの協調オーケストレーションを目的とした自律機械学習(ML)支援機構として,適応型CNC(ACNC)の概念を提案する。 ACNCは、状態認識とコンテキスト検出の2つの主要な機能を含んでいる。 継続的学習が採用され、システムの状態を専用のMLエージェントによって制御されたコンテキストに分類することで、効率的に運用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.1717328514007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of advancing 6G, a substantial paradigm shift is anticipated, highlighting comprehensive everything-to-everything interactions characterized by numerous connections and stringent adherence to Quality of Service/Experience (QoS/E) prerequisites. The imminent challenge stems from resource scarcity, prompting a deliberate transition to Computing-Network Convergence (CNC) as an auspicious approach for joint resource orchestration. While CNC-based mechanisms have garnered attention, their effectiveness in realizing future services, particularly in use cases like the Metaverse, may encounter limitations due to the continually changing nature of users, services, and resources. Hence, this paper presents the concept of Adaptable CNC (ACNC) as an autonomous Machine Learning (ML)-aided mechanism crafted for the joint orchestration of computing and network resources, catering to dynamic and voluminous user requests with stringent requirements. ACNC encompasses two primary functionalities: state recognition and context detection. Given the intricate nature of the user-service-computing-network space, the paper employs dimension reduction to generate live, holistic, abstract system states in a hierarchical structure. To address the challenges posed by dynamic changes, Continual Learning (CL) is employed, classifying the system state into contexts controlled by dedicated ML agents, enabling them to operate efficiently. These two functionalities are intricately linked within a closed loop overseen by the End-to-End (E2E) orchestrator to allocate resources. The paper introduces the components of ACNC, proposes a Metaverse scenario to exemplify ACNC's role in resource provisioning with Segment Routing v6 (SRv6), outlines ACNC's workflow, details a numerical analysis for efficiency assessment, and concludes with discussions on relevant challenges and potential avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: 多数の接続とqos/e(quality of service/experience, qos/e)前提条件への厳密な執着を特徴とする包括的全対全インタラクションを強調する。 差し迫った課題は、リソース不足に起因し、共同リソースオーケストレーションの目覚ましいアプローチとして、Computer-Network Convergence (CNC) への意図的に移行を促した。 CNCベースのメカニズムは注目されているが、特にMetaverseのようなユースケースにおける将来のサービスの実現における効果は、ユーザ、サービス、リソースの継続的な変化による制限に直面する可能性がある。 そこで本稿では,コンピュータとネットワークリソースの共同オーケストレーションを目的とした自律型機械学習(ML)支援機構として,適応型CNC(ACNC)の概念を提案する。 ACNCは、状態認識とコンテキスト検出の2つの主要な機能を含んでいる。 ユーザ・サービス・コンピューティング・ネットワーク空間の複雑な性質を考えると,本論文では,階層構造における生きた,包括的で抽象的なシステム状態を生成するために,次元還元を用いる。 動的変更によって引き起こされる課題に対処するために、継続的学習(CL)が採用され、システムの状態を専用のMLエージェントによって制御されたコンテキストに分類し、効率的に運用することができる。 これら2つの機能は、リソースを割り当てるためにEnd-to-End(E2E)オーケストレータが監督する閉ループ内で複雑にリンクされている。 本稿では,ACNCの構成要素を紹介するとともに,ACNCの資源供給における役割を実演するメタバースシナリオを提案し,ACNCのワークフローを概説し,効率評価のための数値解析を詳述し,今後の研究への課題と可能性について論じる。

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