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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-17 15:00 ［奨励講演］強化学習による仮想ネットワーク変更手順の自動生成 ○中野谷 学（NEC）  ICM2017-32 |
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| 抄録 | （和） | Network Function Virtualization(NFV)やSoftware-defined Networking(SDN)によるネットワークの仮想化・ソフトウェア化技術の普及によりVirtualized Network Function(VNF)やSDNコントローラの制御機能を有した自動構築ソフトウェアの整備が進んでいる．こうしたソフトウェアはネットワークの稼働データの一括収集や機器の設定変更が容易に行えるため，単純な運用作業の自動化だけでなく最適な制御を機械学習し実行する技術へも活用できる．とりわけ大量の試行結果から学習を行う強化学習は，ソフトウェア制御で大量の試行が実行可能となった現在，幅広いケースへの応用が研究されている．しかしながら従来の強化学習による自動制御技術では，仮想マシンのメモリ割当など探索空間の削減や探索自体の効率化が容易な量的パラメータの制御を学習対象としており，探索空間が広大になり得るIPアドレスなどの質的パラメータ制御の学習は困難であった．本稿では1)自動構築ソフトウェアを活用し容易に学習を実行できる強化学習フレームワークと2)効率的な探索方法が自明でない広大な選択肢を持つパラメータを含む学習を高速に実行できる学習アルゴリズムを提案し，1)のフレームワーク上で実際のネットワーク機器の変更タスクの学習を行いその有効性を評価する． |
| （英） | Spreading the network virtualization and softwarization technology using network function virtualization(NFV) and software-defined networking(SDN), provisioning automation software which has control functions for virtualized network functions(VNFs) and SDN controllers is being developed. These software can easily collect various log data at once and change configurations. Therefore, users can utilize it to automate not only simple routine operation, but also for machine learning technology that can learn optimized operation and execute it. Especially, reinforcement learning, which can learn from large number of trials, has been studied to apply various cases because it became easy to execute many trials with software. However, existing automated IT resource control technologies using reinforcement learning are only for the cases where reduction of search space such as allocation of virtual machine, and search efficiency are easy. Hence, it is difficult to learn control tasks which may contain extensive search space such as IP address range. In this paper, I propose (1) a framework which can easily define and execute reinforcement learning with provisioning automation software and (2) a fast learning algorithm that can execute learning including parameters with vast choices where the efficient searching method is not trivial. In Addition, I evaluate its effectiveness through actual update task of virtual network devices executed on the framework (1). | |
| キーワード | （和） | 強化学習 / 仮想ネットワーク / 設定更新 / / / / / |
| （英） | Reinforcement Learning / Virtual Network / Configuration Update / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 305, ICM2017-32, pp. 63-68, 2017年11月. | |
| 資料番号 | ICM2017-32 | |
| 発行日 | 2017-11-09 (ICM) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICM2017-32 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM CQ NS NV |
| 開催期間 | 2017-11-16 - 2017-11-17 |
| 開催地（和） | 高松センタービル |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ネットワーク品質，ネットワーク計測・管理，ネットワーク仮想化，ネットワークサービス，および一般． 注：この開催では発表申込み締切日が異なります． - ICM/CQ/NS研究会：9/19 - NV研究会：10/19 NV研究会への発表申込は「詳細はこちら」からお願いします。 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICM |
| 会議コード | 2017-11-ICM-CQ-NS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 強化学習による仮想ネットワーク変更手順の自動生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reinforcement Learning based Automated Process Generation for Virtual Network Update |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 仮想ネットワーク / Virtual Network |
| キーワード(3)（和/英） | 設定更新 / Configuration Update |
| キーワード(4)（和/英） | / |
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| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中野谷 学 / Manabu Nakanoya / ナカノヤ マナブ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-17 15:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2017-32 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.305 |
| ページ範囲 | pp.63-68 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-11-09 (ICM) |
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