最小待ち時間を持つサービス機能チェーンの故障を意識したエッジバックアップのためのオンライン学習【JST・京大機械翻訳】

Wang Chen; Hu Qin; Yu Dongxiao; Cheng Xiuzhen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200728387711 整理番号：22P0276044

最小待ち時間を持つサービス機能チェーンの故障を意識したエッジバックアップのためのオンライン学習【JST・京大機械翻訳】

Online Learning for Failure-aware Edge Backup of Service Function Chains with the Minimum Latency

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

仮想ネットワーク関数(VNF)は,モバイルエッジコンピューティング(MEC)で広く展開され,資源集約的アプリケーションを実行するエンドユーザを柔軟かつ効率的に提供し,さらに,サービス機能チェーン(SFCs)を形成し,カスタマイズネットワーキングサービスを提供する。SFCの有用性を確保するために,任意の故障から迅速に回復するために,エッジで冗長なSFCバックアップを配置するのに有効であることが分かった。既存の研究は,エッジサーバに及ぼすSFCバックアップの最適配置に及ぼすSFC人気,バックアップ完全性および故障率の影響を主に見落としている。本論文では,最も低い待ち時間を持つ一般的なサービスを提供するために,エンドユーザとエッジシステムの両方の展望をバックアップSFCに包括的に考察した。未知のSFC人気と故障率,ならびに既知のシステムパラメータ制約から生ずる課題を克服するために,著者らは,オンライン帯域学習技術を利用して,不確実性問題に対処した。 Prim欲戦略とプライムインスパイア法を組み合わせて,リアルタイム選択と展開(RTSD)アルゴリズムを提案した。広範なシミュレーション実験を行い,提案アルゴリズムの優位性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , 光通信方式・機器 , 電話・データ通信・交換一般

, , , , , , ,

前のページに戻る