Enhancing Network Slicing Architectures with Machine Learning, Security, Sustainability and Experimental Networks Integration

要約

ネットワーク スライシング (NS) は、5G ネットワーク コンピューティング戦略、モバ​​イル エッジ コンピューティング、モバイル クラウド コンピューティング、および車両のインターネットや産業用 IoT などの分野で広く使用されている重要な技術です。
NS は、非常に明確なアプリケーション要件を持つ動的で要求の厳しいクライアントの間で、希少で議論の対象となっているリソースの最適化とカスタマイズを可能にするため、6G の未来的で要求の高いアプリケーションを実現する主要な手段の 1 つとして期待されています。
新世代ネットワークに対する 3GPP の提案や最先端の​​ 5G/6G 研究プロジェクトなど、さまざまな標準化団体が新しい NS アーキテクチャを提案しています。
ただし、新しい NS アーキテクチャは広範な要件に対処する必要があるため、本質的に NS アーキテクチャの提案は共通点を持つ特定のドメインのセットのニーズを満たすことになります。
Slicing Future Internet Infrastructures (SFI2) アーキテクチャ提案は、実験用ネットワークの統合と機械学習 (ML) ネイティブ最適化による NS アーキテクチャの強化に重点を置いた新しい NS リファレンス アーキテクチャを提案することで、NS アーキテクチャのターゲット ドメインの多様性から生じるギャップを調査します。
、エネルギー効率の高いスライシング、およびスライシングに合わせたセキュリティ機能。
SFI2 アーキテクチャの主な貢献には、マルチドメインおよびマルチテクノロジーの実験ネットワークにわたるリソースのエンドツーエンドのオーケストレーションのためのサービスとしてのスライス パラダイムの利用が含まれます。
さらに、SFI2 リファレンス アーキテクチャのインスタンス化により、ネイティブ ML 最適化、エネルギー効率の高いアウェア スライシング、実用的なドメイン向けのスライシングに合わせたセキュリティ機能により、マルチドメインおよびマルチテクノロジーの統合実験ネットワーク展開が強化されます。

要約(オリジナル)

Network Slicing (NS) is an essential technique extensively used in 5G networks computing strategies, mobile edge computing, mobile cloud computing, and verticals like the Internet of Vehicles and industrial IoT, among others. NS is foreseen as one of the leading enablers for 6G futuristic and highly demanding applications since it allows the optimization and customization of scarce and disputed resources among dynamic, demanding clients with highly distinct application requirements. Various standardization organizations, like 3GPP’s proposal for new generation networks and state-of-the-art 5G/6G research projects, are proposing new NS architectures. However, new NS architectures have to deal with an extensive range of requirements that inherently result in having NS architecture proposals typically fulfilling the needs of specific sets of domains with commonalities. The Slicing Future Internet Infrastructures (SFI2) architecture proposal explores the gap resulting from the diversity of NS architectures target domains by proposing a new NS reference architecture with a defined focus on integrating experimental networks and enhancing the NS architecture with Machine Learning (ML) native optimizations, energy-efficient slicing, and slicing-tailored security functionalities. The SFI2 architectural main contribution includes the utilization of the slice-as-a-service paradigm for end-to-end orchestration of resources across multi-domains and multi-technology experimental networks. In addition, the SFI2 reference architecture instantiations will enhance the multi-domain and multi-technology integrated experimental network deployment with native ML optimization, energy-efficient aware slicing, and slicing-tailored security functionalities for the practical domain.

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