Динамическое управление ресурсами в сервис-ориентированных базовых сетях

Эта книга представляет собой своевременное и всестороннее исследование динамического управления ресурсами для разделения сети в сервис-ориентированных сетях пятого поколения (5G) и за его пределами. Это включает в себя перспективу разработки эффективных решений по предоставлению вычислительных ресурсов и планированию, гарантирующих стабильную производительность услуг с точки зрения задержки сквозной доставки данных (E2E). Разделение сети обеспечивается парадигмами программно-определяемой сети (SDN) и виртуализации сетевых функций (NFV). Для сегмента сети с целевой нагрузкой трафика доставка услуг E2E обеспечивается за счет размещения функции виртуальной сети (VNF) и маршрутизации трафика со статическим распределением ресурсов. Когда трафик данных поступает в сеть, нагрузка трафика является динамической и может отклоняться от целевого значения, что потенциально приводит к ухудшению производительности QoS и перегрузке сети. Трафик данных имеет динамику с разной временной детализацией. Например, статистика трафика (например, среднее значение и дисперсия) может быть нестационарной и претерпевать значительные изменения в грубой временной детализации, которые обычно предсказуемы. В течение длительного периода времени при стационарной статистике трафика наблюдается динамика трафика в небольших временных масштабах, которая обычно является очень прерывистой и непредсказуемой. Чтобы обеспечить непрерывную гарантию производительности QoS и гарантировать эффективную и справедливую работу участков сети с течением времени, важно разработать схемы динамического управления ресурсами для встроенных сервисов при наличии динамики трафика во время работы виртуальной сети. При моделировании системы используется теория массового обслуживания, а для решения задач динамического управления ресурсами применяются различные методы, включая оптимизацию и машинное обучение. На основе упрощенной модели массового обслуживания M/M/1 с прибытием пуассоновского трафика представлена модель оптимизации для миграции потока, которая учитывает крупномасштабные изменения средней скорости трафика со средней гарантией задержки E2E, одновременно обеспечивая компромисс [...]