論文の概要: Online SLA Decomposition: Enabling Real-Time Adaptation to Evolving Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08968v3
• Date: Thu, 05 Dec 2024 11:01:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:37:52.655766
• Title: Online SLA Decomposition: Enabling Real-Time Adaptation to Evolving Systems
• Title（参考訳）: オンラインSLA分解 - 進化するシステムへのリアルタイム適応の実現
• Authors: Cyril Shih-Huan Hsu, Danny De Vleeschauwer, Chrysa Papagianni,
• Abstract要約: 本研究では,実世界のシステムの動的性質を考察し,その動的性に対処するオンライン学習分解フレームワークを提案する。 最新のフィードバックに基づいてリスクモデルを定期的に更新するフレームワークを提案する。 解析モデルに基づくシミュレータに関する実証研究により,提案手法が最先端の静的アプローチより優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: When a network slice spans multiple technology domains, it is crucial for each domain to uphold the End-to-End (E2E) Service Level Agreement (SLA) associated with the slice. Consequently, the E2E SLA must be properly decomposed into partial SLAs that are assigned to each domain involved. In a network slice management system with a two-level architecture, comprising an E2E service orchestrator and local domain controllers, we consider that the orchestrator has access solely to historical data regarding the responses of local controllers to previous requests, and this information is used to construct a risk model for each domain. In this study, we extend our previous work by investigating the dynamic nature of real-world systems and introducing an online learning-decomposition framework to tackle the dynamicity. We propose a framework that periodically updates the risk models based on the most recent feedback. This approach leverages key components such as online gradient descent and FIFO memory buffers, which enhance the stability and robustness of the overall process. Our empirical study on an analytic model-based simulator demonstrates that the proposed framework outperforms the state-of-the-art static approach, providing more accurate and resilient SLA decomposition even under varying conditions and limited data scenarios.
• Abstract（参考訳）: ネットワークスライスが複数の技術ドメインにまたがる場合、各ドメインがそのスライスに関連するエンド・ツー・エンド(E2E)サービス・レベル・アグリーメント(SLA)を維持することが不可欠である。 その結果、E2E SLAは、関係する各ドメインに割り当てられる部分的なSLAに適切に分解されなければならない。 E2Eサービスオーケストレータとローカルドメインコントローラからなるネットワークスライス管理システムにおいて、オーケストレータは、以前の要求に対するローカルコントローラの応答に関する履歴データのみにアクセスでき、この情報を用いて各ドメインのリスクモデルを構築する。 本研究では,実世界のシステムの動的性質を調査し,その動的性に取り組むためのオンライン学習分解フレームワークを導入することにより,これまでの研究を拡張した。 最新のフィードバックに基づいてリスクモデルを定期的に更新するフレームワークを提案する。 このアプローチでは、オンライン勾配降下やFIFOメモリバッファといった重要なコンポーネントを活用し、全体的なプロセスの安定性と堅牢性を高める。 解析モデルに基づくシミュレータに関する実証研究により,提案手法は現状の静的アプローチよりも優れており,様々な条件や限られたデータシナリオの下でも,より正確でレジリエントなSLA分解を実現することが実証された。

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