Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models meet Network Slicing Management and Orchestration

論文の概要: Large Language Models meet Network Slicing Management and Orchestration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13721v1
Date: Wed, 20 Mar 2024 16:29:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-21 16:18:41.902071
Title: Large Language Models meet Network Slicing Management and Orchestration
Title（参考訳）: 大規模言語モデルとネットワークスライシング管理とオーケストレーション
Authors: Abdulhalim Dandoush, Viswanath Kumarskandpriya, Mueen Uddin, Usman Khalil,
Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) とマルチエージェントシステムを利用したネットワークスライシングの今後の展望を提案する。このフレームワークの実装に伴う課題と、それを緩和する潜在的なソリューションについて議論する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3644165342767221
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Network slicing, a cornerstone technology for future networks, enables the creation of customized virtual networks on a shared physical infrastructure. This fosters innovation and agility by providing dedicated resources tailored to specific applications. However, current orchestration and management approaches face limitations in handling the complexity of new service demands within multi-administrative domain environments. This paper proposes a future vision for network slicing powered by Large Language Models (LLMs) and multi-agent systems, offering a framework that can be integrated with existing Management and Orchestration (MANO) frameworks. This framework leverages LLMs to translate user intent into technical requirements, map network functions to infrastructure, and manage the entire slice lifecycle, while multi-agent systems facilitate collaboration across different administrative domains. We also discuss the challenges associated with implementing this framework and potential solutions to mitigate them.
Abstract（参考訳）: 将来のネットワークのための基盤技術であるネットワークスライシングは、共有物理インフラ上でカスタマイズされた仮想ネットワークを作成することができる。これにより、特定のアプリケーションに適した専用のリソースを提供することで、イノベーションとアジリティを促進する。しかし、現在のオーケストレーションと管理のアプローチは、複数の管理ドメイン環境における新しいサービス要求の複雑さに対処する際の制限に直面しています。本稿では,LLM(Large Language Models)とマルチエージェントシステムを活用したネットワークスライシングの今後の展望を提案し,既存のManagement and Orchestration(MANO)フレームワークと統合可能なフレームワークを提供する。このフレームワークはLLMを活用して、ユーザの意図を技術的要件に翻訳し、ネットワーク機能をインフラストラクチャにマップし、スライスライフサイクル全体を管理する。また、このフレームワークの実装に伴う課題と、それらを緩和する潜在的なソリューションについても論じる。

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