| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-11-26 10:30
［依頼講演］AIを用いたSFC基盤自動制御技術の研究開発
○平山孝弘（NICT） |
| 抄録 |
（和） |
サービス機能チェイニング(SFC)技術により、IoTやモバイルアプリケーションなどの多様なサービスを柔軟に提供することが可能となる。リソース要求およびトラヒック量が変化する環境において、サービス品質を保証し続けるためには、必要に応じてSFチェインを構成する仮想ネットワーク機能(VNF)の配置・リソース量およびSFCの経路を組み替えていく必要がある。しかしながら、多数のSFチェインが共存する環境下では、SFチェイン毎にネットワーク状況の観測・再構成のサイクルを繰り返すことは非常に難しい。そこで我々の研究グループでは、機械学習を活用して、SFチェインへの資源割当・およびチェインの再構成を自動で制御する基盤の検討を進めている。我々のSFC基盤自動制御技術は、A) 同一サーバ内のVNF間での資源量自動調停、B) 同一チェイン内で経路を維持した状態でのVNF自動移行、C) 経路変更を含むチェインの自動再構成の、３段階のアプローチからなり、VNFに割り当てた資源の不足による過負荷の発生を回避すること、および可能な限りチェインの再構成の頻度を軽減することを目指している。本報告では、上記に関するこれまでのNICTの取り組みと成果について紹介する。 |
| （英） |
Service function chaining (SFC) is a framework for the placement of virtual network functions (VNFs) required for processing the traffic of application services provided over network function virtualization infrastructure (NFVI). A service function (SF) chain contains a series of VNFs such as load balancer, firewall, and so on. Currently, an SFC construction procedure takes much time from the time of receiving a construction request to the time of starting to provide the service to customers. Moreover, to deal with time-varying network environment and diverse quality-of-service (QoS) requirements in future networks, automation of not only SFC construction but also adjustment is essential to shorten the network configuration/reconfiguration time. Therefore, in this lecture, we introduce our research activities for the automation of the deployment and periodical adjustments of computational resources assigned to each VNF in an SFC platform. Our autonomic resource management framework includes the following three steps: A) resource arbitration among various functions deployed in the same server node, B) VNF migration from one server node to another by keeping the communication path unchanged, and C) SFC reconfiguration by migrating functions from one server node to another by changing the communication path. It is designed to reduces the number of occurrences of CPU-saturation due to VNF overloading and to mitigate the occurrences of VNF migration. |
| キーワード |
（和） |
サービス機能チェイニング / サービス資源管理 / 機械学習 / リカレントニューラルネットワーク / ファンクション移行 / / / |
| （英） |
Service function chaining / Resource management / Machine learning / Recurrent neural network / Function migration / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
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| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
RISING |
| 開催期間 |
2019-11-26 - 2019-11-27 |
| 開催地（和） |
東京大学本郷キャンパス 福武ラーニングシアター |
| 開催地（英） |
Fukutake Learning Theater, Hongo Campus, Univ. Tokyo |
| テーマ（和） |
超知性通信ネットワークに関する研究，一般 |
| テーマ（英） |
Researches on Super-Intelligent Networking, etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
RISING |
| 会議コード |
2019-11-RISING |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
AIを用いたSFC基盤自動制御技術の研究開発 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Autonomic Resource Management in Service Function Chaining Platform |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
サービス機能チェイニング / Service function chaining |
| キーワード(2)（和/英） |
サービス資源管理 / Resource management |
| キーワード(3)（和/英） |
機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） |
リカレントニューラルネットワーク / Recurrent neural network |
| キーワード(5)（和/英） |
ファンクション移行 / Function migration |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
平山 孝弘 / Takahiro Hirayama / ヒラヤマ タカヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） |
情報通信研究機構 (略称： NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第2著者 所属（和/英） |
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| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2019-11-26 10:30:00 |
| 発表時間 |
50分 |
| 申込先研究会 |
RISING |
| 資料番号 |
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| 巻番号（vol） |
vol. |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| 発行日 |
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