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J-GLOBAL ID：201702282371770263   整理番号：17A1027106

良いこと,悪いこと,そしてKPI:モバイルネットワークにおけるより良い捕獲期待ほどでない部門への性能指標を結合するための方法【Powered by NICT】

The Good, the Bad, and the KPIs: How to Combine Performance Metrics to Better Capture Underperforming Sectors in Mobile Networks

著者 (5件)： Leontiadis Ilias ,  Serra Joan ,  Finamore Alessandro ,  Dimopoulos Giorgos ,  Papagiannaki Konstantina
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDE  ページ： 297-308  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルネットワーク運営者は,humongous量ネットワークの測定を集めた。それらの中で,鍵となる性能指標(KPIs)を用いて,無線アクセス,すなわち,モバイルネットワークの「ラストマイル」を監視した。KPIのしきい値機構と合成の組合せは,ネットワーク健全性の評価に用いられ,標準以下のものを同定するための部門をランク付けする。利用可能なモニタリング方法論はしきい値と重みの細粒調整に大きく依存していることを,現在両ベンダーと演算子の領域知識を介して確立した。本論文では,著者らは経験(QoE)グランドトルース測定の品質,すなわちスループット,待ち時間およびビデオストリーミング失速事象を反映する部門KPIをいかに橋かけするか調べた。は一千万以上の加入者線用の移動体通信事業者のネットワークで収集されたデータの1か月のレバレッジを行った。を広範囲にどの程度に採用した方法論は効率的にQoEを調べた。さらに,粒子群最適化(PSO)メタヒューリスティックスおよびランダムフォレスト回帰アルゴリズムに基づくデータ駆動アプローチを提示し,部門性能をより良く評価するために技術の現状に挑戦している。結果は,提案した方法論は,3の因子によるベースラインに関して相関を改善し,標準以下の部門に対する可視性を改善する技術溶液の状態よりも優れていることを示した。著者らの研究は,ネットワーク端で収集したネットワーク性能指標の品質と精度を濃縮するためのモニタリング溶液の研究のための新分野を開拓した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  アルゴリズム ,  品質 ,  ドメイン知識 ,  スループット ,  健全性 ,  ローカル回線 ,  待ち時間 ,  等級づけ ,  移動通信
準シソーラス用語： ビデオストリーミング ,  体感品質 ,  無線アクセス ,  *性能指標 ,  *モバイルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生産工学一般  (KB01000U) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (6件)： KPI ,  モバイル ,  捕獲 ,  期待 ,  部門 ,  性能指標