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ネットワークスライスに対する高効率INTと機械学習を用いた資源調整・障害復旧技術

研究課題

研究課題/領域番号 20H04173
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 小区分60060:情報ネットワーク関連
研究機関福井大学

研究代表者

橘 拓至  福井大学, 学術研究院工学系部門, 教授 (20415847)

研究分担者 平田 孝志  関西大学, システム理工学部, 教授 (10510472)
望月 バドル  京都情報大学院大学, その他の研究科, 准教授 (10838460)
浦山 康洋  高知工業高等専門学校, ソーシャルデザイン工学科, 准教授 (80805143)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2022年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2021年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2020年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
キーワードネットワークスライシング / INT技術 / 機械学習 / SDN / P4
研究開始時の研究の概要

本研究課題では,5G・IoT サービスでの利用が期待されているネットワークスライシングに対して,変動の激しい大容量トラヒックを収容しながら障害から適切に復旧できるように,INT技術および機械学習を用いた資源調整・障害復旧技術を確立する.本技術では,各ネットワークスライスの内部情報を,トラヒック量増加を抑制可能な高効率INT 技術によって専用スライス上で収集する.そして,高効率INT 技術によって収集した情報から機械学習によって各スライスの利用状況を分析し,分析結果に基づいて各スライスの適切な資源調整および障害復旧を実現する.確立した技術の有効性および利用可能性を実証実験によって調査する.

研究成果の概要

本研究課題では,複数のネットワークスライスを同時かつ容易に監視するために,ネットワーク内部を監視可能なIn-band Network Telemetry にランダムサンプリングの概念を導入したランダムサンプリング型In-band Network Telemetryを確立した.また,ネットワークスライシング技術とサービスチェイニング技術を連携・併用した新たな技術を確立した.さらに,Deep Q-learningを利用した受付制御と予測情報からスライス資源量を増減する方式を連携させ,予測結果から障害復旧のために適切な資源量を決定するアルゴリズムを確立した.

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究課題では,5G・IoT サービスでの利用が期待されているネットワークスライシングに対して,変動の激しい大容量トラヒックを収容しながら障害から適切に復旧できるような技術を確立した.通信ネットワークはインフラの一つとして国民生活に欠かせないため,利用状況に応じてネットワークを適切に構成し,かつ障害復旧が可能になる本技術は社会的意義が高い.また,本研究開発ではデータプレーンをプログラミング可能なP4を利用し,さらに機械学習を活用した研究を行っている.最適化問題を活用した数理的アプローチも導入しており,今後の発展が期待できる研究であり学術的意義が高い.

報告書

(4件)
  • 2023 研究成果報告書 ( PDF )
  • 2022 実績報告書
  • 2021 実績報告書
  • 2020 実績報告書
  • 研究成果

    (8件)

すべて 2022 2021 2020

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 2件)

  • [雑誌論文] Security Level Management of Physical Servers Based on Optimization Problem for Cost-Effective Service Chain Construction2022

    • 著者名/発表者名
      Daisuke Amaya and Takuji Tachibana
    • 雑誌名

      IEICE Proceeding Series

      巻: 72 ページ: S3-4

    • DOI

      10.34385/proc.72.S3-4

    • ISSN
      2188-5079
    • 年月日
      2022-11-29
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Security Level Management of Physical Servers Based on Optimization Problem for Cost-Effective Service Chain Construction2022

    • 著者名/発表者名
      Daisuke Amaya and Takuji Tachibana
    • 学会等名
      2022 International Conference on Emerging Technologies for Communications
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] ネットワークスライシングにおけるDeep Q Nerworkを用いた動的資源調節法の提案2021

    • 著者名/発表者名
      亀山 裕司,橘 拓至
    • 学会等名
      電子情報通信学会RISING研究会
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [学会発表] ネットワークスライスの帯域制御を実現するtrTCMに基づくトラヒック制御機能のP4による実装2021

    • 著者名/発表者名
      大島 文也,橘 拓至
    • 学会等名
      電子情報通信学会RISING研究会
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [学会発表] 待ち行列理論に基づくVNF共有モデルを利用した最適サービスチェイン構成法2021

    • 著者名/発表者名
      天谷 大輔,橘 拓至
    • 学会等名
      電子情報通信学会RISING研究会
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [学会発表] Resource Adjustment Based on Deep Reinforcement Learning for Network Slices with Priority Classes2020

    • 著者名/発表者名
      Yuji Kameyama, Takuji Tachibana
    • 学会等名
      2020 International Conference on Emerging Technologies for Communications
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 多様なネットワークスライスに対する深層強化学習を用いた動的資源調整法2020

    • 著者名/発表者名
      亀山 裕司,橘 拓至
    • 学会等名
      2020年度電気・情報関係学会北陸支部連合大会
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] ネットワークスライシングにおける機械学習を利用した接続スライス・パケット損失率予測2020

    • 著者名/発表者名
      川合 佑樹,橘 拓至
    • 学会等名
      2020年度電気・情報関係学会北陸支部連合大会
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書

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公開日: 2020-04-28   更新日: 2025-01-30  

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