Abstract-Network slicing är ett nytt paradigm för framtida 5G-nät där nätverksinfrastrukturen är uppdelad i skivor som ägnas åt olika tjänster och anpassas efter deras behov. Med detta paradigm är det viktigt att fördela de nödvändiga resurserna till varje del, vilket kräver förmåga att förutse sina respektive krav. I detta syfte presenterar vi DeepCog, ett nytt dataanalysverktyg för kognitiv hantering av resurser i 5G-system. DeepCog förutspår den kapacitet som krävs för att tillgodose framtida trafikbehov inom enskilda nätstycken samtidigt som man tar hänsyn till operatörens önskade balans mellan övertilldelning av resurser (dvs. tilldelning av resurser som överstiger efterfrågan) och överträdelser av kraven på service (dvs. tilldelning av mindre resurser än vad som krävs). För att uppnå sitt mål är DeepCog beroende av en djupgående inlärningsarkitektur som är uttryckligen utformad för kapacitetsprognoser. Jämförande utvärderingar med verkliga mätdata visar att DeepCogs snäva integration av maskininlärning i resursorkestrering möjliggör en betydande (50 % eller högre) minskning av driftskostnaderna med avseende på resursfördelningslösningar baserade på toppmoderna mobila trafikprognoser. Dessutom utnyttjar vi DeepCog för att genomföra en omfattande första analys av avvägningen mellan kapacitetsöverdimensionering och o serviced efterfrågan i adaptiva, skivade nätverk och i närvaro av verklig trafik.
Bega m.fl. I REF föreslogs DeepCog med djupinlärningsteknik för att prognostisera nätkapaciteten inom en enskild del och uppnå balansen mellan övertilldelning av resurser och överträdelser av krav på tjänster.
DeepCog: Cognitive Network Management in Sliced 5G Networks with Deep Learning
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2019 - IEEE Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2019 - IEEE Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}