Invited Paper: Intelligent Agent Support for Achieving Low Latency in Cloud-Native NextG Mobile Core Networks
Invited Paper: Intelligent Agent Support for Achieving Low Latency in Cloud-Native NextG Mobile Core Networks
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特邀论文：智能代理支持在云原生 NextG 移动核心网络中实现低延迟
DOI：
10.1145/3571306.3571386
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Raychaudhuri, Dipankar
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Choudhury, Shalini;Das, Sushovan;Paul, Sanjoy;Seskar, Ivan;Raychaudhuri, Dipankar
下一代移动核心网络旨在支持基于新兴虚拟、增强或混合现实技术的各种延迟敏感应用。 5G核心网的云原生方法被提出，以满足NextG多样化的服务需求，同时降低CAPEX和OPEX。在此背景下，网络功能虚拟化的微服务架构被普遍认为适合满足NextG的业务需求。尽管有许多优点，但云原生核心为延迟关键型应用程序的 NextG 系统设计提出了新的挑战。本文提出了一种实现不同 QoS 要求的方法。具体来说，该设计基于名为 MEC 智能代理 (MEC-IA) 的编排器，可在核心中实现动态计算资源分配和网络切片分配，以提高 QoS。 MEC-IA 框架通过智能地将 UE 分配给接入和移动性管理功能 (AMF)，同时执行切片配置来实现资源管理。针对所提出的 MEC-IA 框架提供了仿真结果，显示中值控制平面延迟减少了 1.67 倍。此外，系统的稳健性显着提高，反映出更好的整体用户体验，因为即使流量到达存在偏差，3 倍流量时的连接丢失百分比也减少了 1.5 倍，所有切片的切片分配增加了 1.4 倍。
Next-generation mobile core networks are being designed to support a variety of latency sensitive applications based on emerging virtual, augmented or mixed reality technologies. A cloud-native approach for 5G core has been proposed to meet the diverse service requirements of NextG while reducing both CAPEX and OPEX. In this context, microservice architecture for network function virtualization is generally considered to be suitable for meeting NextG service requirements. Despite many advantages, the cloud-native core raises new challenges in the design of NextG systems for latency critical applications. An approach to achieving diverse QoS requirements is proposed in this paper. Specifically, the design is based on an orchestrator called the MEC-Intelligent Agent (MEC-IA) which enables dynamic compute resource distribution and network slice assignment in the core for improved QoS. The MEC-IA framework realizes resource management by intelligently assigning UEs to the access and mobility management function (AMF) while also performing slice provisioning. Simulation results are presented for the proposed MEC-IA framework showing the median control plane delay reduced by a factor of 1.67 ×. Further, robustness of the system improves significantly, reflecting a better overall user experience since the percentage connection dropped at 3 × traffic volume reduces by 1.5 × and slices assignment increases by 1.4 × across all slices, even when the traffic arrival is skewed.
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