論文の概要: Enhancing Cloud-Native Resource Allocation with Probabilistic Forecasting Techniques in O-RAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14377v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 15:04:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 17:05:24.167816
• Title: Enhancing Cloud-Native Resource Allocation with Probabilistic Forecasting Techniques in O-RAN
• Title（参考訳）: O-RANにおける確率的予測手法によるクラウドネイティブリソース割り当ての強化
• Authors: Vaishnavi Kasuluru, Luis Blanco, Engin Zeydan, Albert Bel, Angelos Antonopoulos,
• Abstract要約: 本稿では,Open Radio Access Network (O-RAN) のクラウドネイティブな側面と,Radio App (rApp) デプロイメントオプションについて検討する。 本稿では,Deep Autoregressive Recurrent Network (DeepAR) の他の決定論的確率推定器に対する利点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.190069716363552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The need for intelligent and efficient resource provisioning for the productive management of resources in real-world scenarios is growing with the evolution of telecommunications towards the 6G era. Technologies such as Open Radio Access Network (O-RAN) can help to build interoperable solutions for the management of complex systems. Probabilistic forecasting, in contrast to deterministic single-point estimators, can offer a different approach to resource allocation by quantifying the uncertainty of the generated predictions. This paper examines the cloud-native aspects of O-RAN together with the radio App (rApp) deployment options. The integration of probabilistic forecasting techniques as a rApp in O-RAN is also emphasized, along with case studies of real-world applications. Through a comparative analysis of forecasting models using the error metric, we show the advantages of Deep Autoregressive Recurrent network (DeepAR) over other deterministic probabilistic estimators. Furthermore, the simplicity of Simple-Feed-Forward (SFF) leads to a fast runtime but does not capture the temporal dependencies of the input data. Finally, we present some aspects related to the practical applicability of cloud-native O-RAN with probabilistic forecasting.
• Abstract（参考訳）: 現実シナリオにおける資源生産管理のための知的かつ効率的な資源供給の必要性は,6G時代に向けての電気通信の進化とともに増大している。 Open Radio Access Network (O-RAN) のような技術は、複雑なシステムを管理するための相互運用可能なソリューションを構築するのに役立つ。 確率的予測は、決定論的単一点推定器とは対照的に、生成した予測の不確かさを定量化することによって、リソース割り当てに対して異なるアプローチを提供することができる。 本稿では,O-RANのクラウドネイティブな側面と,無線アプリ(rApp)デプロイメントオプションについて検討する。 O-RANにおけるrAppとしての確率予測技術の統合も、実世界の応用のケーススタディとともに強調されている。 誤差メトリックを用いた予測モデルの比較分析により,他の決定論的確率推定器と比較して,Deep Autoregressive Recurrent Network(DeepAR)の利点を示す。 さらに、Simple-Feed-Forward(SFF)の単純さは、高速なランタイムにつながるが、入力データの時間的依存関係をキャプチャしない。 最後に、確率的予測を伴うクラウドネイティブなO-RANの実用性に関するいくつかの側面を示す。

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