ディープMDNを用いたサービス機能連鎖のエンドツーエンド遅延に関する確率的限界【JST・京大機械翻訳】

Raeis Majid; Tizghadam Ali; Leon-Garcia Alberto

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218844924321 整理番号：22P0165242

ディープMDNを用いたサービス機能連鎖のエンドツーエンド遅延に関する確率的限界【JST・京大機械翻訳】

Probabilistic Bounds on the End-to-End Delay of Service Function Chains using Deep MDN

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発行年： 2020年06月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月29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)

サービスシステムのエンドツーエンド遅延のサービスレベル一致(SLA)制約への適合性を確保することは,平均遅延を超える統計的測度を必要とする挑戦的なタスクである。本論文では,サービス機能チェーンのような複合サービスを持つシステムにおけるエンドツーエンド遅延分布の実時間予測を研究した。一般的フレームワークを持つために,著者らは,サービスシステムをモデル化するために待ち行列理論を使用し,一方,統計的学習手法を採用して,定常性仮定または他の近似のような待ち行列理論的方法の限界を避け,しばしば解析数学的に扱いやすい。特に,深層混合密度ネットワーク(MDN)を用いて,ネットワーク状態を与える遅延のエンドツーエンド分布を予測した。その結果,提案手法は,異なるコンテキストとアプリケーションに適用するのに十分一般的である。著者らの評価は,学習された分布とシミュレーションの間の良好な整合を示し,提案方法が,シミュレーションまたは理論的方法が適用できないより複雑なシステムのエンドツーエンド遅延に関する確率的限界を提供するための良い候補であることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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