| 講演名 | 2017-03-02 NFVにおける制御アルゴリズム間の連携による統合制御手法 鈴木 晃人(NTT), 小林 正裕(NTT), 高橋 洋介(NTTコミュニケーションズ), 原田 薫明(NTT), 川原 亮一(NTT), |
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| 抄録(和) | NFVにより，仮想ネットワークリソース（VR）や仮想ネットワーク機能（VNF）を柔軟に組み合わせ，膨大な種別のサービス提供が可能になる．NFV環境では，サービス毎に必要な制御対象（経路・VR・VNF）の割当量を制御する必要があり，制御対象の容易な追加・変更が可能な拡張性の高い制御アルゴリズムが求められている．高い拡張性の実現に向け，各制御対象を独立に制御する先行研究では，全ての制約条件を満たす高精度な制御解を算出できないという課題がある．一方，高精度な制御解の算出のため，制御対象の組合せ毎に固有の制御アルゴリズムを構築する先行研究では，高い拡張性の実現が困難である．そこで本稿では，モジュール化された制御アルゴリズム間で相互に情報共有を行う拡張性の高い統合制御フレームワークと，強化学習による効率的な情報共有の手法を提案し，高い拡張性と高精度な制御解の算出を同時に実現した．最後に，本手法の有効性をシミュレーションにより評価した． |
| 抄録(英) | Network Functions Virtualization (NFV) has possibility to enable a variety of network services by flexibly combining multiple object types such as virtual resources (VRs) or virtual network functions (VNFs). In combining those objects, a NFV controller needs to allocate those objects to physical resources (e.g. servers, networks) and in allocation, the controller needs to solve optimization problems that are specified for each object type, such as balancing the server loads for VRs.In addition, the NFV controller should also be extendable in terms of addition of new object type. One approach, building an algorithm that solves an optimization problem for each object type (VRs, VNFs) and independently executing those algorithms might lead non-optimized resource allocation. The other approach, building an algorithm that simultaneously solves combined optimization problems is not extendable. In this paper, we propose an extendable framework, which realize efficient resource usage by coordinating multiple control algorithms through information sharing among them. This information sharing method is based on reinforcement learning. We also show the effectiveness of the proposed method through simulations. |
| キーワード(和) | NFV（Network Functions Virtualization） / 強化学習 / 統合制御 |
| キーワード(英) | NFV（Network Functions Virtualization） / Reinforcement Learning / Integrated Control |
| 資料番号 | IN2016-103 |
| 発行日 | 2017-02-23 (IN) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS / IN |
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| 開催期間 | 2017/3/2(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄残波岬ロイヤルホテル |
| 開催地（英） | OKINAWA ZANPAMISAKI ROYAL HOTEL |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 委員長氏名（和） | 戸出 英樹(阪府大) / 山岡 克式(東工大) |
| 委員長氏名（英） | Hideki Tode(Osaka Pref. Univ.) / Katsunori Yamaoka(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 岡崎 義勝(NTT) / 岸田 卓治(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshikatsu Okazaki(NTT) / Takuji Kishida(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 塚本 和也(九工大) / 前田 英樹(NTT) / 北原 武(KDDI研) / 木村 達郎(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Kazuya Tsukamoto(Kyushu Inst. of Tech.) / Hideki Maeda(NTT) / Takeshi Kitahara(KDDI R&D Labs.) / Tatsuro Kimura(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 鎌村 星平(NTT) / 金子 晋丈(慶大) / 夏目 貴史(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shohei Kamamura(NTT) / Kunitake Kaneko(Keio Univ.) / Takashi Natsume(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） | NFVにおける制御アルゴリズム間の連携による統合制御手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A method of coordinating multiple control algorithms for NFV |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | NFV（Network Functions Virtualization） / NFV（Network Functions Virtualization） |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 統合制御 / Integrated Control |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鈴木 晃人 / Akito Suzuki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小林 正裕 / Masahiro Kobayashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 高橋 洋介 / Yousuke Takahashi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーションズ株式会社(略称：NTTコミュニケーションズ) NTT Communications(略称：NTT COM) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 原田 薫明 / Shigeaki Harada |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 川原 亮一 / Ryoichi Kawahara |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 発表年月日 | 2017-03-02 |
| 資料番号 | IN2016-103 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | IN-485 |
| ページ範囲 | pp.37-42(IN), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-02-23 (IN) |