| 講演名 | 2021-10-08 ネットワークスライスに対する機械学習による接続予測と待ち行列理論による性能解析を用いた動的資源割当 亀山 裕司(福井大), 川合 佑樹(福井大), 橘 拓至(福井大), |
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| 抄録(和) | 第5世代移動通信システム（5G）では，サービス要件である高速大容量（eMBB），多数同時接続（mMTC），高信頼・低遅延（URLLC）を満たすために，5Gコアネットワーク上において，ネットワーク資源を分割して仮想的なネットワーク（ネットワークスライス）を構築するネットワークスライシングが利用される．このネットワークスライシングによって，サービス要件ごとに異なる機能・性能をもつネットワークスライスを構築でき，各端末をサービス要件に応じて適切なスライスに接続してサービスを提供する．本稿では，情報の一部が不足・欠落している接続リクエストに対して，機械学習による接続予測技術を確立する．本予測技術では，アンサンブル学習であるスタッキングを使用して，接続リクエストの接続先ネットワークスライスに加えて，サービス要件であるパケット損失率と伝送遅延を予測する．さらに，予測した接続リクエストに応じてネットワークスライスの資源を変更する動的資源割当を提案する．この動的資源割当では，待ち行列理論による性能解析を利用して予測した情報リクエストに従って割当資源量を変更する．提案法の性能をシミュレーションによって評価し，提案法の有効性を評価する．評価結果から，提案法の有効性を調査する． |
| 抄録(英) | In order to meet the service requirements of high speed and large capacity (eMBB), multiple simultaneous connections (mMTC), and high reliability and low latency (URLLC), the fifth generation mobile communication system (5G) uses network slicing, which divides network resources and constructs virtual networks (network slices) in the 5G core network. This network slicing enables the construction of network slices with different functions and performance for each service requirement, and each mobile terminal is connected to the appropriate slice according to the service requirement to provide the service. In this paper, we propose a connection prediction technique based on machine learning for connection requests in which some information is missing. This prediction technique uses stacking, which is an ensemble learning technique, to predict not only the network slice to which the connection request will be connected, but also the packet loss rate and transmission delay. We also propose a dynamic resource allocation method that changes the resources of network slices according to the predicted connection requests. We evaluate the performance of the proposed method by simulation and evaluate the effectiveness of the proposed method. From the evaluation results, we investigate the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード(和) | ネットワークスライシング / 機械学習 / 接続予測 / 待ち行列理論 / 資源割当 |
| キーワード(英) | Network Slicing / Machine Learning / Connection Prediction / Queueing Theory / Resource Allocation |
| 資料番号 | NS2021-81 |
| 発行日 | 2021-09-29 (NS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
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| 開催期間 | 2021/10/6(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ネットワークアーキテクチャ(オーバレイ、P2P、ユビキタスNW、スケールフリーNW、アクティブNW、NGN・新世代NW、IoT、エッジコンピューティング)、次世代パケットトランスポート(高速Ethernet、IP over WDM、マルチサービスパケット技術、MPLS)、グリッド、一般 |
| テーマ（英） | Network architecture (Overlay, P2P, Ubiquitous network, Scale-free network, Active network, NGN/NwGN, IoT, Edge computing, Next generation packet transport (High speed Ethernet, IP over WDM, Multi-service package technology, MPLS), Grid, etc. |
| 委員長氏名（和） | 中尾 彰宏(東大) |
| 委員長氏名（英） | Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 大石 哲矢(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Tetsuya Oishi(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 池邉 隆(NTT) / 吉田 雅裕(中大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Ikebe(NTT) / Masahiro Yoshida(Chuo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 三原 孝太郎(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kotaro Mihara(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Network Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ネットワークスライスに対する機械学習による接続予測と待ち行列理論による性能解析を用いた動的資源割当 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Dynamic Resource Allocation for Network Slices Based on Connection Prediction with Machine Learning and Performance Analysis with Queueing Theory |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワークスライシング / Network Slicing |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 接続予測 / Connection Prediction |
| キーワード(4)（和/英） | 待ち行列理論 / Queueing Theory |
| キーワード(5)（和/英） | 資源割当 / Resource Allocation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 亀山 裕司 / Yuji Kameyama |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Univ. Fukui) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 川合 佑樹 / Yuki Kawai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Univ. Fukui) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 橘 拓至 / Takuji Tachibana |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Univ. Fukui) |
| 発表年月日 | 2021-10-08 |
| 資料番号 | NS2021-81 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | NS-185 |
| ページ範囲 | pp.70-75(NS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-09-29 (NS) |