講演名 2016-11-25
ネットワーク仮想化における強化学習に基づく動的リソースマイグレーション機構の提案
宮澤 高也(NICT), ベド カフレ(NICT), 原井 洋明(NICT),
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抄録(和) エッジネットワーク・コアネットワーク・データセンタを跨ぐ大規模ネットワーク上に複数の仮想ネットワークサービスオペレータが仮想ネットワークを構築する環境において,突発的な緊急事例発生やトラヒック変動等のネットワーク利用環境変化が生じても各仮想ネットワークのサービス品質を満たすために,状況に応じて動的かつ迅速にリソースをマイグレーションする仕組みが求められる.本稿では,緊急用仮想ネットワークの資源を優先的に確保した上で,非緊急用仮想ネットワークのリソースを状況に応じて動的に選択・マイグレーションする方式を提案する.提案手法では,仮想リソースのマイグレーション先の選択に対して,強化学習を適用する.シミュレーションの結果,提案手法は,固定的なリソース割当手法および完全ランダムにリソースを選択する動的手法と比較して,仮想ネットワークのQoS要求をより満たすことが可能であることを示す.
抄録(英) In network environments where multiple virtual network operators (VNOs) create VNs over common edge, core, and datacenter networks, the physical resources should be dynamically and agilely reallocated and migrated among VNs in various situations, such as to construct a new urgent VN in case of occurrence of some urgent contingency, or to satisfy quality of service (QoS) requirements of non-urgent VNs in case of time-varying network traffic conditions as much as possible. In this paper, we propose methods to automatically and dynamically select and migrate resources of non-urgent VNs after preferentially allocating necessary resources to the urgent VN. In particular, our proposal applies reinforcement learning for selection of resources from alternate places to satisfy the QoS requirements. Simulation results show that the proposed dynamic resource migration method can make it easier to satisfy non-urgent VNs’ QoS requirements compared to static resource assignment methods. Moreover, we show that, applying reinforcement learning can increase the number of times QoS requirements are satisfied for VNs in comparison with the dynamic method with completely random resource selection.
キーワード(和) 仮想ネットワーク / リソースマイグレーション / 強化学習 / サービス品質
キーワード(英) Virtual Network / Resource Migration / Reinforcement Learning / Quality of Service
資料番号 NS2016-115
発行日 2016-11-17 (NS)

研究会情報
研究会 NS / CQ / ICM
開催期間 2016/11/24(から2日開催)
開催地(和) 下関商工会議所
開催地(英) Shimonoseki Chember of Commerce and Industry
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
テーマ(英) Network Quality, Network Measurement and Management, Network Virtualization, Network Service, General
委員長氏名(和) 戸出 英樹(阪府大) / 矢守 恭子(朝日大) / 登内 敏夫(NEC)
委員長氏名(英) Hideki Tode(Osaka Pref. Univ.) / Kyoko Yamori(Asahi Univ.) / Toshio Tonouchi(NEC)
副委員長氏名(和) 岡崎 義勝(NTT) / 林 孝典(NTT) / 下西 英之(NEC) / 中川 学(NTTコミュニケーションズ) / 野村 祐士(富士通研)
副委員長氏名(英) Yoshikatsu Okazaki(NTT) / Takanori Hayashi(NTT) / Hideyuki Shimonishi(NEC) / Manabu Nakagawa(NTT Communications) / Yuji Nomura(Fujitsu Labs.)
幹事氏名(和) 塚本 和也(九工大) / 前田 英樹(NTT) / 松田 崇弘(阪大) / 久保 亮吾(慶大) / 高橋 英士(NEC) / 村田 政雄(富士通)
幹事氏名(英) Kazuya Tsukamoto(Kyushu Inst. of Tech.) / Hideki Maeda(NTT) / Takahiro Matsuzaki(Osaka Univ.) / Ryogo Kubo(Keio Univ.) / Eiji Takahashi(NEC) / Masao Murata(Fujitsu)
幹事補佐氏名(和) 鎌村 星平(NTT) / アベセカラ ヒランタ(NTT) / 福元 徳広(KDDI研) / 服部 雅晴(KDDI研)
幹事補佐氏名(英) Shohei Kamamura(NTT) / Hirantha Abeysekera(NTT) / Norihiro Fukumoto(KDDI R&D Labs.) / Masaharu Hattori(KDDI R&D Labs.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Communication Quality / Technical Committee on Information and Communication Management
本文の言語 JPN
タイトル(和) ネットワーク仮想化における強化学習に基づく動的リソースマイグレーション機構の提案
サブタイトル(和)
タイトル(英) Dynamic Resource Migration in Virtualized Networks by Using Reinforcement Learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 仮想ネットワーク / Virtual Network
キーワード(2)(和/英) リソースマイグレーション / Resource Migration
キーワード(3)(和/英) 強化学習 / Reinforcement Learning
キーワード(4)(和/英) サービス品質 / Quality of Service
第 1 著者 氏名(和/英) 宮澤 高也 / Takaya Miyazawa
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) ベド カフレ / Ved P. Kafle
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) 原井 洋明 / Hiroaki Harai
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)
発表年月日 2016-11-25
資料番号 NS2016-115
巻番号(vol) vol.116
号番号(no) NS-322
ページ範囲 pp.79-84(NS),
ページ数 6
発行日 2016-11-17 (NS)