論文の概要: Virne: A Comprehensive Benchmark for Deep RL-based Network Resource Allocation in NFV

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19234v1
• Date: Fri, 25 Jul 2025 12:58:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.963161
• Title: Virne: A Comprehensive Benchmark for Deep RL-based Network Resource Allocation in NFV
• Title（参考訳）: Virne: NFVにおけるディープRLベースのネットワークリソース割り当てのための総合ベンチマーク
• Authors: Tianfu Wang, Liwei Deng, Xi Chen, Junyang Wang, Huiguo He, Leilei Ding, Wei Wu, Qilin Fan, Hui Xiong,
• Abstract要約: リソース割り当て(RA)は、ネットワーク機能(NFV)における効率的なサービスデプロイメントに不可欠である 深層強化学習(RL)ベースの手法は、この複雑さに対処する有望な可能性を示してきた。 我々は、-RA問題に対する包括的なベンチマークフレームワークであるVirneを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.55436380607909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Resource allocation (RA) is critical to efficient service deployment in Network Function Virtualization (NFV), a transformative networking paradigm. Recently, deep Reinforcement Learning (RL)-based methods have been showing promising potential to address this complexity. However, the lack of a systematic benchmarking framework and thorough analysis hinders the exploration of emerging networks and the development of more robust algorithms while causing inconsistent evaluation. In this paper, we introduce Virne, a comprehensive benchmarking framework for the NFV-RA problem, with a focus on supporting deep RL-based methods. Virne provides customizable simulations for diverse network scenarios, including cloud, edge, and 5G environments. It also features a modular and extensible implementation pipeline that supports over 30 methods of various types, and includes practical evaluation perspectives beyond effectiveness, such as scalability, generalization, and scalability. Furthermore, we conduct in-depth analysis through extensive experiments to provide valuable insights into performance trade-offs for efficient implementation and offer actionable guidance for future research directions. Overall, with its diverse simulations, rich implementations, and extensive evaluation capabilities, Virne could serve as a comprehensive benchmark for advancing NFV-RA methods and deep RL applications. The code is publicly available at https://github.com/GeminiLight/virne.
• Abstract（参考訳）: リソース割り当て(RA)は、ネットワーク機能仮想化(NFV)における効率的なサービスデプロイメントに不可欠である。 近年、深層強化学習(RL)に基づく手法は、この複雑さに対処する有望な可能性を示している。 しかし、体系的なベンチマークフレームワークや徹底的な分析が欠如しているため、新興ネットワークの探索やより堅牢なアルゴリズムの開発が妨げられ、不整合性評価を引き起こしている。 本稿では,NFV-RA問題に対する総合的なベンチマークフレームワークであるVirneについて紹介する。 Virneはクラウドやエッジ,5G環境など,さまざまなネットワークシナリオに対して,カスタマイズ可能なシミュレーションを提供する。 また、モジュラーで拡張可能な実装パイプラインも備えており、様々なタイプの30以上のメソッドをサポートし、スケーラビリティ、一般化、スケーラビリティなど、有効性を超えた実用的な評価の視点を含んでいる。 さらに、我々は広範囲な実験を通して詳細な分析を行い、効率的な実装のためのパフォーマンストレードオフに関する貴重な洞察を提供し、将来の研究方向性について実行可能なガイダンスを提供する。 全体としては、多様なシミュレーション、リッチな実装、広範囲な評価機能により、VirneはNFV-RA法と深層RLアプリケーションの総合的なベンチマークとして機能する可能性がある。 コードはhttps://github.com/GeminiLight/virne.comで公開されている。

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