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J-GLOBAL ID：201702272109777585   整理番号：17A0545087

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

A method of coordinating multiple control algorithms for NFV

著者 (5件)： 鈴木晃人 (NTT ネットワーク基盤技研) ,  小林正裕 (NTT ネットワーク基盤技研) ,  高橋洋介 (NTTコミュニケーションズ) ,  原田薫明 (NTT ネットワーク基盤技研) ,  川原亮一 (NTT ネットワーク基盤技研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 485(IN2016 97-172)  ページ： 37-42  発行年： 2017年02月23日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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。(著者抄録)

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *協力 ,  *集中制御 ,  ネットワーク ,  スケーラビリティ【計算機】 ,  改変 ,  情報共有 ,  強化学習 ,  精度 ,  資源
準シソーラス用語： *NFV ,  *制御アルゴリズム ,  仮想ネットワーク ,  モジュール化 ,  高精度 ,  ネットワークリソース

分類 (1件)： 通信網  (ND07030A)

引用文献 (13件)：

• B. Han et al., ′′Network function virtualization: Challenges and opportunities for innovations,′′ Communications Magazine, 53.2, pp.90-97, 2015.
• R. Mijumbi et al., ′′Network function virtualization: State-of-the-art and research challenges,′′ IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2015.
• F. Lopez-Pires and B. Baran, ′′Virtual machine placement literature review,′′ arXiv preprint arXiv:1506.01509, 2015.
• J. W. Jiang et al., ′′Joint VM placement and routing for data center traffic engineering,′′ INFOCOM, 2012.
• M. Bouet, J. Leguay, and V. Conan, ′′Cost-based placement of virtualized deep packet inspection functions in sdn,′′ Military Communications Conference (MILCOM), 2013.

タイトルに関連する用語 (4件)： 制御アルゴリズム ,  連携 ,  統合 ,  制御手法