論文の概要: Integrating Language Models for Enhanced Network State Monitoring in DRL-Based SFC Provisioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11298v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 22:52:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:04.664285
• Title: Integrating Language Models for Enhanced Network State Monitoring in DRL-Based SFC Provisioning
• Title（参考訳）: DRLに基づくSFCプロビジョニングにおけるネットワーク状態監視強化のための言語モデルの統合
• Authors: Parisa Fard Moshiri, Murat Arda Onsu, Poonam Lohan, Burak Kantarci, Emil Janulewicz,
• Abstract要約: 本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)とLanguage Models(LM)を統合し,ネットワーク管理を強化する。 DRLからLMに最終的なVNF割り当てを供給することにより、システムはSFC、DC、VNFに関連するクエリを処理および応答し、リソース利用、ボトルネック検出、将来の需要計画に関するリアルタイムな洞察を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.37102888813454
• License:
• Abstract: Efficient Service Function Chain (SFC) provisioning and Virtual Network Function (VNF) placement are critical for enhancing network performance in modern architectures such as Software-Defined Networking (SDN) and Network Function Virtualization (NFV). While Deep Reinforcement Learning (DRL) aids decision-making in dynamic network environments, its reliance on structured inputs and predefined rules limits adaptability in unforeseen scenarios. Additionally, incorrect actions by a DRL agent may require numerous training iterations to correct, potentially reinforcing suboptimal policies and degrading performance. This paper integrates DRL with Language Models (LMs), specifically Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and DistilBERT, to enhance network management. By feeding final VNF allocations from DRL into the LM, the system can process and respond to queries related to SFCs, DCs, and VNFs, enabling real-time insights into resource utilization, bottleneck detection, and future demand planning. The LMs are fine-tuned to our domain-specific dataset using Low-Rank Adaptation (LoRA). Results show that BERT outperforms DistilBERT with a lower test loss (0.28 compared to 0.36) and higher confidence (0.83 compared to 0.74), though BERT requires approximately 46% more processing time.
• Abstract（参考訳）: Software-Defined Networking (SDN) や Network Function Virtualization (NFV) といったモダンなアーキテクチャにおいて、効率的なサービス機能チェーン(SFC) のプロビジョニングと仮想ネットワーク機能(VNF)の配置は、ネットワーク性能の向上に不可欠である。 Deep Reinforcement Learning (DRL)は動的ネットワーク環境における意思決定を支援するが、構造化された入力と事前定義されたルールに依存しているため、予期せぬシナリオでの適応性が制限される。 さらに、DRLエージェントによる誤ったアクションは、修正するために多くのトレーニングイテレーションを必要とし、潜在的に最適以下のポリシーを強化し、性能を低下させる可能性がある。 本稿では、DRLを言語モデル(LM)、具体的には、変換器(BERT)とDistilBERTからの双方向エンコーダ表現と統合し、ネットワーク管理を強化する。 DRLからLMに最終的なVNF割り当てを供給することにより、システムはSFC、DC、VNFに関連するクエリを処理および応答し、リソース利用、ボトルネック検出、将来の需要計画に関するリアルタイムな洞察を可能にする。 LMはLow-Rank Adaptation (LoRA)を使用して、ドメイン固有のデータセットに微調整されます。 その結果、BERT は DistilBERT よりも低いテスト損失 (0.28 対 0.36) と高い信頼性 (0.83 対 0.74 対 0.74) で優れていたが、BERT では処理時間が約 46% 必要であった。

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