The customization of services in Fifth-generation (5G) and Beyond 5G (B5G) networks relies heavily on network slicing, which creates multiple virtual networks on a shared physical infrastructure, tailored to meet specific requirements of distinct applications, using Software Defined Networking (SDN) and Network Function Virtualization (NFV). It is imperative to ensure that network services meet the performance and reliability requirements of various applications and users, thus, service assurance is one of the critical components in network slicing. One of the key functionalities of network slicing is the ability to scale Virtualized Network Functions (VNFs) in response to changing resource demand and to meet Customer Service Level agreements (SLAs). In this paper, we introduce a proactive closed-loop algorithm for end-to-end network orchestration, designed to provide service assurance in 5G and B5G networks. We focus on dynamically scaling resources to meet key performance indicators (KPIs) specific to each network slice and operate in parallel across multiple slices, making it scalable and capable of managing completely automatically real-time service assurance. Through our experiments, we demonstrate that the proposed algorithm effectively fulfills service assurance requirements for different network slice types, thereby minimizing network resource utilization and reducing the over-provisioning of spare resources.


翻译:第五代(5G)及超5代(B5G)网络中的服务定制高度依赖于网络切片技术。该技术基于软件定义网络(SDN)与网络功能虚拟化(NFV),在共享物理基础设施上创建多个虚拟网络,以满足不同应用场景的特定需求。确保网络服务满足各类应用与用户的性能及可靠性要求至关重要,因此服务保障成为网络切片中的关键组成部分。网络切片的核心功能之一,是能够根据动态变化的资源需求对虚拟化网络功能(VNF)进行扩缩容,以实现客户服务等级协议(SLA)的承诺。本文提出一种面向端到端网络编排的主动式闭环算法,旨在为5G与B5G网络提供服务保障。该算法聚焦于动态调整资源以满足各网络切片特有的关键性能指标(KPI),并支持跨多切片并行运行,从而具备可扩展性及全自动实时服务保障能力。实验结果表明,所提算法能有效满足不同网络切片类型的服务保障需求,进而实现网络资源利用率的最大化与备用资源的过度配置最小化。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
4+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
7+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
17+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员