| 研究課題/領域番号 |
21H03426
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
大木 英司 京都大学, 情報学研究科, 教授 (70524156)
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| 研究分担者 |
佐藤 丈博 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (40793279)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 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)
2023年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2022年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2021年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
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| キーワード | ネットワークサービス / サービスチェイン / マッピング / スケジューリング / 不確定な処理性能 / ロバスト最適化 / ネットワーク機能仮想化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ネットワーク機能仮想化において、高効率で低遅延なサービスチェインを提供するためには、サービスチェインをネットワーク上のノードにマッピングし、各ノードにおいてネットワーク機能処理のスケジューリングを行う必要がある。本研究では、ネットワーク機能の処理性能に不確定性がある条件下で、高効率かつ低遅延なサービスを実現するマッピング・スケジューリング方式の基盤技術の確立を目指す。静的および動的なシナリオを考慮し、マッピング・スケジューリングのモデルを理論的アプローチ・実験的アプローチの両面から検討する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、処理時間が不確実なネットワークサービスのマッピングとスケジューリング問題に対する最適化モデルを提案した。処理時間の不確実性をG-ロバストネスアプローチによってモデル化し、処理時間の不確実性に対して異なる程度のロバストネスを提供する。与えられた不確実性集合に対して、最悪の場合のメイクスパンを最小化する問題を定式化した。発見的手法を開発し、これは対応する混合整数線形計画問題よりもスケーラビリティに優れ、混合整数線形計画問題と同じ最悪の場合のメイクスパンを得た。数値計算の結果、提案モデルは決定論的パラメータを用いた従来モデルよりも最悪のメイクスパンに関して優れていることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したサービスチェインマッピング・スケジューリング方式は、仮想ネットワーク機能の処理性能が規定値から変動することを許容する。処理時間の変動許容範囲の不確定性集合を定義し、不確定性集合の範囲内における最大のメイクスパンを最小化するサービスチェインマッピング・スケジューリングを決定する問題の解法を示した。不確定性のある仮想ネットワーク機能の処理性能を考慮したサービスチェインマッピング・スケジューリング方式の研究は過去に存在せず、本研究は学術的独自性を有する。また、この最適化手法・制御手法の開発は、新たなネットワーク仮想化サービスの創出に資するものであり、本研究は創造性を有する。
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