Machine-Driven Design and Dimensioning of NFV-Enabled MEC Infrastructure to Support Heterogeneous Latency-Critical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mobile edge computing (MEC) has recently been introduced as a key technology, emerging in response to the increased focus on new heterogeneous computing applications, resource-constrained mobile devices, and the long delay of traditional cloud data centers. Despite considerable research attention to understanding how the heterogeneous latency-critical application requirements can interact with a MEC system, there remains a dearth of literature on deploying a flexible MEC infrastructure at the mobile operator to meet the demands of an anticipated heterogeneous mobile traffic. From a dual perspective, this paper addresses the design and dimensioning of a machine-driven Network Function Virtualization-enabled MEC infrastructure problem. The proposed approach leverages a neural network model, a subset of machine learning, to predict the number of service function chains (SFCs) required for the time-varying mobile traffic load and to proactively auto-scale the different types of virtual service instances. A Mixed-Integer Linear Program (MILP) is then employed to create a physical MEC system design by mapping the predicted virtual SFC networks to the MEC nodes while minimizing deployment costs. The numerical results demonstrate that the machine learning model achieves a high prediction accuracy of 95.6%, highlighting the added value of using the ML technique at the edge network. This approach reduces deployment costs while ensuring delay requirements for different latency-critical applications and high acceptance rates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».