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J-GLOBAL ID：202202268232039313   整理番号：22A0480279

ネットワークトラフィック予測に基づく仮想ネットワーク機能のスケーリング移動と複製【JST・京大機械翻訳】

Scaling migrations and replications of Virtual Network Functions based on network traffic forecasting

著者 (3件)： Carpio Francisco (Institute of Computer and Network Engineering, Technische Universitaet Braunschweig, 38106 Braunschweig, Germany) ,  Bziuk Wolfgang (Institute of Computer and Network Engineering, Technische Universitaet Braunschweig, 38106 Braunschweig, Germany) ,  Jukan Admela (Institute of Computer and Network Engineering, Technische Universitaet Braunschweig, 38106 Braunschweig, Germany)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 203  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 仮想ネットワーク機能(VNF)の移動と複製は,インターネットサービスプロバイダ(ISP)エッジネットワークにおける動的資源要求に直面するよく知られた機構である。それらは,キャリアネットワークで資源を再配置するだけでなく,過剰なトラフィックチャーンの場合も,VNFを第三者クラウドプロバイダにオフロードする。トラフィック予測が,ネットワークで動的に変化するとき,必要な移動と複製の数を減らすのを助けることができるかを研究する。VNFの移動と複製のための3つのシナリオを解析し,比較した。(i)現在の観測された交通需要のみ,(ii)過去で観測された特定の最大交通需要値,または(iii)予測交通値。交通需要値の予測のために,時系列予測問題における最も正確な方法の1つであることが証明されているLSTMモデルを使用した。交通予測モデルに基づいて,次に,VNFの移動と複製を考慮するこの最適化問題を解くために,混合整数線形計画法(MILP)モデルと欲張りアルゴリズムを使用した。結果は,LSTMベースのトラフィック予測が,複製を割り当てるために十分な利用可能な資源があるとき,45%までのマイグレーションの数を減らすことができ,一方,より少ないクラウドベースのオフロードは,過剰予測と比較して必要とされる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化問題 ,  *ネットワーク ,  *複製 ,  交通需要 ,  *交通予測
準シソーラス用語： 混合整数線形計画法 ,  ISP【インターネット】 ,  欲張りアルゴリズム ,  ネットワークトラフィック ,  *仮想ネットワーク ,  再配列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： VNF配置 ,  移住 ,  複製 ,  交通予測 ,  LSTM

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： トラフィック予測 ,  仮想ネットワーク ,  スケーリング ,  複製