Robust and Reliable SFC Placement in Resource-Constrained Multi-Tenant MEC-Enabled Networks
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development and incoming implementation of 5G networks, many use cases, such as Intelligent Transportation Systems (ITS), are being realized. Utilizing networking technologies, including Network Function Virtualization and Mobile Edge Computing, along with 5G network slicing, the Next-Generation Service Placement Problem (NGSPP) is gaining significant attention due to the criticality of its services and its resource-constrained network nodes. The placement of services on Next-Generation (NG) networks has inherent challenges, mainly ultra-low latency requirements and the complexity of NG network management and orchestration. A candidate solution to the NGSPP should provide a placement that adheres to the strict Quality of Service (QoS) requirements. This work presents the formulation of a robust optimization problem that optimizes the high-availability placement of applications in resource-constrained and multi-tenant NG networks, which complies with QoS requirements and is capable of protecting the performance of the solution under adverse conditions. Finally, a set of hierarchical clustering-based heuristic algorithms, which reduce the time-complexity of the solution are proposed. Results demonstrate that formulating the robust solution is a proactive method of injecting resilience into the system and can preserve performance across various levels of system uncertainty.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».