Intent Negotiation Framework for Intent-driven Service Management
Notice bibliographique
Résumé
To automate network operations and compute ser- vices, intent-driven service management (IDSM) is essential. It enables network users to express their service requirements in a declarative manner as i ntents. To fulfill the intents, closed control-loop operations perform required configurations and deployments without human intervention. Despite the fact that the intents are fulfilled automatically, conflicts may arise between users and service providers due to limited capabilities of service providers and user requirements specified as intents. This triggers IDSM system to initialize an intent negotiation process among conflicting actors. Intent negotiation involves generating one or more alternate intents based on the current state of the underlying physical/virtual resources, which are then presented to the intent creator for acceptance or rejection. In this way, the quality of services (QoS) can be improved significantly by maximizing the acceptance rate of service requests in the scenario of limited resources. However, intent negotiation sub-systems are still in their infancy. The available solutions are platform dependent which pose various challenges in their adoption to diverse platforms. The main focus of this work has been to draft a comprehensive and generic intent negotiation framework which can be used across diverse IDSM platforms. In this work, we have identified and defined various processes that are necessary for a comprehensive intent negotiation framework. A generic intent negotiation framework is then presented incorporating all the interactions among all the identified processes while conflicting actors engage in the intent negotiation, towards the fulfilment of the given service.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».