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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-05 14:30
エンコーダ・デコーダRNNを用いたサービスファンクション移行スケジューリング手法の検討
平山孝弘宮澤高也地引昌弘ベド カフレNICTIN2018-142
抄録 (和) サービス機能チェイニング(SFC)技術により、IoTやモバイルアプリケーションなどの多様なサービスを柔軟に提供することが可能となる。リソース要求およびトラヒック量が変化する環境において、サービス品質を保証し続けるためには、必要に応じてSFチェインを構成する仮想ネットワーク機能(VNF)の配置・リソース量およびSFCの経路を組み替えていく必要がある。しかしながら、多数のSFチェインが共存する環境下では、SFチェイン毎にネットワーク状況の観測・再構成のサイクルを繰り返すことは非常に難しい。そこで本研究では、機械学習を活用して、SFCの再構成を行うべきタイミング、およびサービスファンクション移行先を決定する手法を検討し、SFC再構成の自動化を試みる。シミュレーション評価により、エンコーダ・デコーダの二段階構成による再帰型ニューラルネットワーク(RNN)を適用することで、VNF移行回数をランダムに振り分ける場合の7分の1の移行回数に抑えつつ、資源不足量はランダムな振り分け時と同程度に維持できることを示す。 
(英) Service function chaining (SFC) enables network operators to flexibly provide diverse services such as Internet-of-Things (IoT) and mobile applications. SFC technologies are required to offer stable and guaranteed quality-of-service (QoS) even in the circumstances of dynamically-changing resource demands and traffic volumes. To meet QoS requirements against time-varying network environment, infrastructure providers need to dynamically adjust the amount of computational resources such as CPU assigned to virtual network functions (VNFs) in each service function chain. However, related works have limitations that they cannot provide an agile operation of VNF migration as they require a large number of iterations. In order to overcome these limitations, in this paper we propose to utilize an encoder-decoder recurrent neural network and train it to solve the VNF migration scheduling problem. Through the simulation, we verify that the proposed method can agilely determine VNF redeployment locations by keeping the frequency of server overload and VNF migration minimum.
キーワード (和) サービス機能チェイニング(SFC) / 混合整数計画問題(MIP) / 機械学習(ML) / リカレントニューラルネットワーク(RNN) / ファンクション移行 / / /  
(英) Service function chaining (SFC) / Mixed integer programing (MIP) / Machine learning (ML) / Recurrent neural network (RNN) / Function migration / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 466, IN2018-142, pp. 349-354, 2019年3月.
資料番号 IN2018-142 
発行日 2019-02-25 (IN) 
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 IN2018-142

研究会情報
研究会 IN NS  
開催期間 2019-03-04 - 2019-03-05 
開催地(和) 沖縄コンベンションセンター 
開催地(英) Okinawa Convention Center 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2019-03-IN-NS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) エンコーダ・デコーダRNNを用いたサービスファンクション移行スケジューリング手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Study on VNF Migration Scheduling by using Encoder-Decoder Recurrent Neural Network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) サービス機能チェイニング(SFC) / Service function chaining (SFC)  
キーワード(2)(和/英) 混合整数計画問題(MIP) / Mixed integer programing (MIP)  
キーワード(3)(和/英) 機械学習(ML) / Machine learning (ML)  
キーワード(4)(和/英) リカレントニューラルネットワーク(RNN) / Recurrent neural network (RNN)  
キーワード(5)(和/英) ファンクション移行 / Function migration  
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) 平山 孝弘 / Takahiro Hirayama / ヒラヤマ タカヒロ
第1著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 宮澤 高也 / Takaya Miyazawa / ミヤザワ タカヤ
第2著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 地引 昌弘 / Masahiro Jibiki / ジビキ マサヒロ
第3著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) ベド カフレ / Ved P. Kafle / ベド カフレ
第4著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
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講演者
発表日時 2019-03-05 14:30:00 
発表時間 20 
申込先研究会 IN 
資料番号 IEICE-IN2018-142 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.466 
ページ範囲 pp.349-354 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IN-2019-02-25 


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