The Need for Advanced Intelligence in NFV Management and Orchestration
Notice bibliographique
Résumé
With the constant demand for connectivity at an all-time high, Network Service Providers (NSPs) are required to optimize their networks to cope with rising capital and operational expenditures required to meet the growing connectivity demand. A solution to this challenge was presented through Network Function Virtualization (NFV). As network complexity increases and futuristic networks take shape, NSPs are required to incorporate an increasing amount of operational efficiency into their NFV-enabled networks. One such technique is Machine Learning (ML), which has been applied to various entities in NFV-enabled networks, most notably in the NFV Orchestrator. While traditional ML provides tremendous operational efficiencies, including realtime and high-volume data processing, challenges such as privacy, security, scalability, transferability, and concept drift hinder its widespread implementation. Through the adoption of Advanced Intelligence techniques such as Reinforcement Learning and Federated Learning, NSPs can leverage the benefits of traditional ML while simultaneously addressing the major challenges traditionally associated with it. This work presents the benefits of adopting these advanced techniques, provides a list of potential use cases and research topics, and proposes a bottom-up micro-functionality approach to applying these methods of Advanced Intelligence to NFV Management and Orchestration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».