需求不确定下网络切片中的在线准入控制与资源分配
网络与互联网体系结构
2022-04-15 v3
摘要
迈向 5G/6G 等下一代网络最重要的方面之一，是以高效方式实现网络切片。最具挑战性的问题来自计算与通信需求的不确定性。由于切片在不同时间到达网络且生命周期各异，解决方案应动态响应在线切片请求。考虑能耗的在线准入控制与资源分配联合问题被以数学形式表述。其基于二元线性规划（BLP），并利用 -鲁棒性概念克服虚拟链路（VL）带宽与虚拟网络功能（VNF）工作负载的不确定性。随后提出一种最优算法。该最优算法在真实大规模网络上无法在合理时间内求解。为高效求得近优解，开发了一种新启发式算法。评估结果表明，启发式的效率对于增加接受请求数、降低功耗以及分别提供针对 VNF 工作负载与 VL 流量不确定性的可调容忍度至关重要。考虑到构成目标函数两个重要组成部分的接受率与功耗，启发式的 optimality gap 分别约为 7% 与 10%，同时比最优算法快约 30 倍。
引用
@article{arxiv.2108.03710,
title = {Online Admission Control and Resource Allocation in Network Slicing under Demand Uncertainties},
author = {Sajjad Gholamipour and Behzad Akbari and Nader Mokari and Mohammad Mahdi Tajiki and Eduard Axel Jorswieck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.03710},
year = {2022}
}