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J-GLOBAL ID：202202224577024090   整理番号：22A0488687

5G RANにおける潜伏異常の発見-組合せ学習者アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Uncovering latency anomalies in 5G RAN - A combination learner approach

著者 (3件)： Sundqvist Tobias (Umea& University,Department of Computing Science,Umea&,Sweden) ,  Bhuyan Monowar (Umea& University,Department of Computing Science,Umea&,Sweden) ,  Elmroth Erik (Umea& University,Department of Computing Science,Umea&,Sweden)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： COMSNETS  ページ： 621-629  発行年： 2022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： 第5世代(5G)RANは,多くの同時スレッド相互作用を有する仮想化と分散部分から成る複雑なシステムである。いくつかのサービスは時間臨界であり,RANベンダーがなぜ異常遅延が発生するかを理解することが重要である。待ち時間異常検出領域内の研究は,エンドツーエンド待ち時間を解析するか,ある界面での遅延を検出するために,主に性能メトリックの利用に焦点を合わせる。1つの課題は,応用過負荷,スケジューリング,ソフトウェアバグ,またはアプリケーション内のコンフリクトにより多くの遅延が発生する可能性があり,これらの場合,全体システムの詳細な見解を得ることが重要である。RANのような大きな複雑なシステムを解析する能力を改善するために,著者らは,スマート計装システムログを利用する新しい組合せ学習者アプローチであるLogLatcyを示した。ログラテンシーは,RANの機能的挙動を自動的に学習するために統計的,確率的,およびクラスタリング法を採用し,潜伏異常が発生することを同定した。先進5Gテストベッドを用いた評価では,LogLatincyが既存の手法よりも優れ,将来5G RANを改善するために必要な微細粒状ビューを提供すると結論した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 界面 ,  相互作用 ,  スケジューリング ,  臨界 ,  エンドツーエンド方式 ,  応用プログラム ,  *待ち時間 ,  過負荷 ,  スレッド
準シソーラス用語： *学習者 ,  テストベッド ,  異常検出 ,  仮想化 ,  ホップ数 ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 5G ,  Ran ,  潜伏 ,  発見 ,  組合せ ,  学習者