Online SLA Decomposition: Enabling Real-Time Adaptation to Evolving Network Systems

要約

ネットワークスライスが複数のテクノロジードメインにまたがる場合、各ドメインがスライスに関連付けられたエンドツーエンド（E2E）サービスレベル契約（SLA）を維持することが重要です。
その結果、E2E SLAは、関係する各ドメインに割り当てられた部分的なSLAに適切に分解する必要があります。
E2Eサービスオーケストレーターとローカルドメインコントローラーを含む2レベルのアーキテクチャを備えたネットワークスライス管理システムでは、オーケストレーターは以前のリクエストに対するローカルコントローラーの応答に関する履歴データのみにアクセスできることを考慮し、この情報は各ドメインのリスクモデルを構築するために使用されます。
この研究では、実際のシステムの動的な性質を調査し、ダイナミティに取り組むためにオンライン学習と廃止のフレームワークを導入することにより、以前の研究を拡張します。
最新のフィードバックに基づいて、リスクモデルを継続的に更新するフレームワークを提案します。
このアプローチは、オンライン勾配降下やFIFOメモリバッファーなどの主要なコンポーネントを活用して、プロセス全体の安定性と堅牢性を高めます。
分析モデルベースのシミュレーターに関する実証研究は、提案されたフレームワークが最先端の静的アプローチを上回り、さまざまな条件とデータの制限の下でより正確で回復力のあるSLA分解を提供することを示しています。
さらに、提案されたソリューションの包括的な複雑さ分析を提供します。

要約(オリジナル)

When a network slice spans multiple technology domains, it is crucial for each domain to uphold the End-to-End (E2E) Service Level Agreement (SLA) associated with the slice. Consequently, the E2E SLA must be properly decomposed into partial SLAs that are assigned to each domain involved. In a network slice management system with a two-level architecture, comprising an E2E service orchestrator and local domain controllers, we consider that the orchestrator has access only to historical data regarding the responses of local controllers to previous requests, and this information is used to construct a risk model for each domain. In this study, we extend our previous work by investigating the dynamic nature of real-world systems and introducing an online learning-decomposition framework to tackle the dynamicity. We propose a framework that continuously updates the risk models based on the most recent feedback. This approach leverages key components such as online gradient descent and FIFO memory buffers, which enhance the stability and robustness of the overall process. Our empirical study on an analytic model-based simulator demonstrates that the proposed framework outperforms the state-of-the-art static approach, delivering more accurate and resilient SLA decomposition under varying conditions and data limitations. Furthermore, we provide a comprehensive complexity analysis of the proposed solution.

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