| 講演名 | 2022-03-10 クラウドネイティブ環境を想定したVNF/CNF間機能移行スケジューリングにおけるエンコーダ-デコーダ型RNNの適用可能性についての一検討 平山 孝弘(NICT), 地引 昌弘(NICT), 宮澤 高也(NICT), ベド カフレ(NICT), |
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| 抄録(和) | 第５世代(5G)およびBeyond 5G(B5G)モバイル通信ネットワークでは、大容量、高信頼性、低遅延、低消費電力などといった、要件が異なるサービスを同一基盤上で同時に提供する必要がある。そのための要素技術として、ネットワーク機能仮想化(NFV)技術の研究が進んでいる。NFV技術により仮想マシン(VM)やコンテナなどといったネットワーク機能(VNF/CNF)を処理するユニットのサーバへの配置、および各機能に割り当てるリソース量(例：CPUや通信帯域幅など)を動的かつ柔軟に変更することが可能となる。一方で、これらの機能を用いてユーザの品質要求(QoS)およびトラヒック需要の変動に合わせて、処理ユニットをサーバ間で移行(マイグレーション)させる場合、既存の整数計画問題だけでは解探索に時間を要し移行処理が間に合わない可能性がある。この問題に対して、我々の研究グループでは機械学習(ML)を用いて機能移行する時期と移行先をスケジューリングするアプローチを検討している。まず機能移行スケジューリングを整数計画問題として定式化し、得られた解をエンコーダ-デコーダ型再帰型ニューラルネットワーク(Encoder-Decoder RNN)モデルで構成された人工知能(AI)に学習させることで、冗長な機能移行の発生を抑制しつつ、サービス品質を維持する機能移行スケジューリングを行えることを示す。 |
| 抄録(英) | The 5th generation (5G) or beyond 5G (B5G) mobile networks are required to offer various kinds of services, such as enhanced mobile broadband, ultra-reliable, ultra-low latency, and massive machine type communications, over the same infrastructure. Network function virtualization (NFV) technology enables operators to dynamically allocate computing resources to virtual or container network functions (VNFs and/or CNFs) in response to changes of users’ requests. To meet the quality of service (QoS) requirements even when the demands for resources such as CPU and bandwidth dynamically vary, the NFV system is required to find an optimal solution of migrating NFs from saturated servers to others. To quickly adapt to changes of network conditions, NF migration scheduling should be solved in a short time. However, if the system tries to find the optimal solution of the scheduling problem using the existing integer linear programming (ILP), it hard to obtain the solution in a short time because of the computation complexity. Application of machine learning (ML) technologies is an effective approach to deal with this issue. In this paper, we firstly formulate the NF migration scheduling problem as the ILP. And then, our approach is to make an artificial intelligence (AI) consisting of encoder-decoder recurrent neural network models train the solutions obtained by the above ILP. As a result of simulation, we prove that our approach can agiely provide solutions of NF migration scheduling problems with achieving both mitigation of redundant migration of NFs and reduction of computation time for training. |
| キーワード(和) | サービス機能チェイニング / 整数計画問題 / 機械学習 / 再帰型ニューラルネットワーク / クラウドネイティブ |
| キーワード(英) | Service Function Chaining (SFC) / Integer Linear Programming (ILP) / Machine Learning (ML) / Recurrent Neural Network (RNN) / Cloud Native Platform |
| 資料番号 | IN2021-35 |
| 発行日 | 2022-03-03 (IN) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS / IN |
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| 開催期間 | 2022/3/10(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 委員長氏名（和） | 中尾 彰宏(東大) / 石田 賢治(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) / Kenji Ishida(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 大石 哲矢(NTT) / 波戸 邦夫(インターネットマルチフィード) |
| 副委員長氏名（英） | Tetsuya Oishi(NTT) / Kunio Hato(Internet Multifeed) |
| 幹事氏名（和） | 池邉 隆(NTT) / 吉田 雅裕(中大) / 谷口 展郎(NTT) / 星野 文学(長崎県立大) / 渡部 康平(長岡技科大) / 城 哲(KDDI総合研究所) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Ikebe(NTT) / Masahiro Yoshida(Chuo Univ.) / Noburo Taniguchi(NTT) / Fumitaka Hoshino(Univ. of Nagasaki) / Kouhei Watabei(Nagaoka Univ. of Tech.) / Tetsu Jyo(KDDI Research) |
| 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 / Technical Committee on Information Networks |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | クラウドネイティブ環境を想定したVNF/CNF間機能移行スケジューリングにおけるエンコーダ-デコーダ型RNNの適用可能性についての一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | VNF/CNF migration scheduling based on Encoder-Decoder RNN for cloud native platform |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | サービス機能チェイニング / Service Function Chaining (SFC) |
| キーワード(2)（和/英） | 整数計画問題 / Integer Linear Programming (ILP) |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning (ML) |
| キーワード(4)（和/英） | 再帰型ニューラルネットワーク / Recurrent Neural Network (RNN) |
| キーワード(5)（和/英） | クラウドネイティブ / Cloud Native Platform |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平山 孝弘 / Takahiro Hirayama |
| 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） | 地引 昌弘 / Masahiro Jibiki |
| 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） | 宮澤 高也 / Takaya Miyazawa |
| 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） | ベド カフレ / Ved P. Kafle |
| 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) |
| 発表年月日 | 2022-03-10 |
| 資料番号 | IN2021-35 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | IN-434 |
| ページ範囲 | pp.25-30(IN), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-03 (IN) |