Controle de Admissão para Network Slicing Ciente de Recursos de Rede e de Processamento

Abstract

Resumo-Neste trabalho, propomos dois algoritmos de controle de admissão para Network Slicing cientes de recursos de rede e de processamento e que utilizam a técnica de overbooking para aumentar a utilização da infraestrutura das redes 5G. Avaliamos os algoritmos propostos e comparamos com uma solução ótima, bem como um algoritmo estado da arte ciente apenas dos recursos de rede. Resultados mostram que os algoritmos propostos alcançam recompensas próximas da solução ótima, respeitando a restrição de capacidade de rede e de processamento e incorrendo em violações de SLA em menos de 1% dos casos.Palavras-Chave-Controle de admissão, Slicing, MEC.

CAONS: Controle de Admissão On-line para RAN Slicing Baseado na Convergência de Comunicação e Computação

“…Os autores em [Cominardi et al 2020] evidenciam quem em 5G e pós-5G, os recursos de computac ¸ão são fundamentais para as diversas VNFs que compõem os servic ¸os. Desse modo, os autores em [Lima et al 2022] propõem uma extensão de ONETS, chamada de MONETS, que realiza controle de admissão on-line slices, considerando recursos de comunicac ¸ão e computac ¸ão.…”

“…Em um viés semelhante, [Sciancalepore et al 2021] propõe a utilizac ¸ão do algoritmo ONETS para controle de admissão baseado na utilizac ¸ão instantânea. De modo semelhante, [Lima et al 2022] propõem a utilizac ¸ão de MONETS para controle de admissão baseado em médias históricas. Contudo, todas as soluc ¸ões narradas anteriormente não inserem métricas de penalidade ou arrependimento diante de escolhas ruins de inquilinos no sistema.…”

“…A cada rodada t, a política de selec ¸ão implementada, CAONS, analisa o melhor conjunto de inquilinos. O algoritmo MONETS, proposto em [Lima et al 2022], que provisiona recursos pela quantidade instantânea utilizada no template, i.e., λ i,b,t e ξ i,b,t é implementado para efeitos de comparac ¸ão. Utiliza-se também a formulac ¸ão ótima do problema ( Ótimo), descrita na Sec ¸ão 2, resolvida com o uso da biblioteca docplex do Python.…”