Large Language Models meet Network Slicing Management and Orchestration

要約

将来のネットワークの基礎となるテクノロジーであるネットワーク スライシングにより、共有の物理インフラストラクチャ上にカスタマイズされた仮想ネットワークを作成できます。
これにより、特定のアプリケーションに合わせた専用リソースが提供され、イノベーションと俊敏性が促進されます。
ただし、現在のオーケストレーションと管理のアプローチでは、複数管理ドメイン環境内での新しいサービス需要の複雑さを処理する際に限界に直面しています。
このペーパーでは、ラージ言語モデル (LLM) とマルチエージェント システムを活用したネットワーク スライシングの将来のビジョンを提案し、既存の管理およびオーケストレーション (MANO) フレームワークと統合できるフレームワークを提供します。
このフレームワークは LLM を活用して、ユーザーの意図を技術要件に変換し、ネットワーク機能をインフラストラクチャにマッピングし、スライスのライフサイクル全体を管理すると同時に、マルチエージェント システムがさまざまな管理ドメイン間でのコラボレーションを促進します。
また、このフレームワークの実装に関連する課題と、それらを軽減するための潜在的な解決策についても説明します。

要約(オリジナル)

Network slicing, a cornerstone technology for future networks, enables the creation of customized virtual networks on a shared physical infrastructure. This fosters innovation and agility by providing dedicated resources tailored to specific applications. However, current orchestration and management approaches face limitations in handling the complexity of new service demands within multi-administrative domain environments. This paper proposes a future vision for network slicing powered by Large Language Models (LLMs) and multi-agent systems, offering a framework that can be integrated with existing Management and Orchestration (MANO) frameworks. This framework leverages LLMs to translate user intent into technical requirements, map network functions to infrastructure, and manage the entire slice lifecycle, while multi-agent systems facilitate collaboration across different administrative domains. We also discuss the challenges associated with implementing this framework and potential solutions to mitigate them.

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