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Suhyun Park (Pohang University of Science and Technology) Hee-Gon Kim (Pohang University of Science and Technology) Jibum Hong (Pohang University of Science and Technology) Stanislav Lange (Norwegian University of Science and Technology) Jae-Hyoung Yoo (Pohang University of Science and Technology) James Won-Ki Hong (Pohang University of Science and Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 APNOMS 한국통신학회 APNOMS 2020
발행연도
2020.9
수록면
67 - 72 (6page)

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Network Function Virtualization (NFV) environment can deal with dynamic changes in traffic status with appropriate deployment and scaling of Virtualized Network Function (VNF). However, determining and applying the optimal VNF deployment in consideration of the cost and Quality of Service (QoS) is a complicated and difficult task. In particular, it is necessary to predict the situation at a future point when the deployment decision is applied because it takes processing time to apply the deployment decision to the actual NFV environment. In this paper, we randomly generate service requests in Multiaccess Edge Computing (MEC) topology, then obtain optimal VNF deployment and Service Function Chaining (SFC) result from an Integer Linear Programming (ILP) solution. We use the simulation data to train a machine learning model which predicts the optimal VNF deployment at a predefined future point. The prediction model shows the accuracy over 90% compared to the ILP solution for the 5-minute future time point.
#Network Function Virtualization #Virtualized Network Function #VNF Deployment #Machine Learning

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. DESIGN AND IMPLEMENTATION
IV. PERFORMANCE EVALUATION
V. CONCLUSION
REFERENCES

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