Optimizing Network Slice Dimensioning via Resource Pricing
Optimizing Network Slice Dimensioning via Resource Pricing
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通过资源定价优化网络切片维度
DOI：
10.1109/access.2019.2902432
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
Sanshan Sun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gang Wang;Gang Feng;Shuang Qin;Ruihan Wen;Sanshan Sun
网络切片已被视为下一代软件定义和基于云的网络(例如，5G及更高版本)以灵活且经济高效的方式提供多样化服务的关键推动因素。网络切片允许网络切片提供商(NSP)在公共网络基础设施上操作，以为网络切片客户(NSC)(即，服务提供商)创建定制的隔离逻辑网络(即，网络切片)。NSP和NSC是追求利润最大化的独立运营商，而在文献中，只有网络成本优化是从服务功能链嵌入的角度进行深入研究的，即虚拟网络功能(VNF)放置和流路由。因此，应该根据网络中的资源可获得性和经济机制来确定切片的大小(即分配给切片的资源)，以优化资源利用，提高NSP/NSC的利润。本文将资源定价下的弹性切片尺寸问题作为Stackelberg定价博弈来研究，在此博弈中，NSP通过资源定价来出售切片，而NSC调整切片对VNF容量和带宽的资源需求，同时双方都试图最大化自己的利润。然后，我们建立了定价博弈的优化问题，发现对于非平凡网络，不能得到最优价格的闭合形式解。因此，我们提出了一种资源定价算法，其目标是最大化NSP的利润和网络的社会福利。与现有的基于使用量的定价方法和两种启发式方法相比，本文提出的切片尺寸定价算法在最大化NSP的利润和包括资源利用率在内的其他指标之间进行了权衡。因此，它将有益地利用网络切片的好处。
Network slicing has been viewed as a key enabler for the next-generation software-defined and cloud-based network (e.g., 5G and beyond) to accommodate diverse services in a flexible and cost-efficient fashion. Network slicing allows a network slice provider (NSP) to operate on a common network infrastructure to create customized isolated logical networks (i.e., network slices) for network slice customers (NSCs), (i.e., service providers). NSP and NSCs are independent operators who pursue profit maximization, while in the literature, only network cost optimization is intensively investigated in terms of service function chain embedding, i.e., virtual network function (VNF) placement and flow routing. Therefore, slices should be dimensioned (i.e., resources allocated to slices) according to the resource availability and the economic mechanism in the network, so as to optimize the resource utilization and improve the profit of NSP/NSCs. In this paper, we study elastic slice dimensioning with resource pricing as a Stackelberg pricing game, in which the NSP sells slices by pricing resources and NSCs adjust their slice’s resource demand on VNF capacity and bandwidth, while both are trying to maximize their profit. Then, we formulate optimization problems for the pricing game and find that a closed form solution of the optimal price cannot be obtained for a non-trivial network. Hence, we propose a resource pricing algorithm that aims to maximize the NSP’s profit and the network’s social welfare. Compared with existing usage-based pricing method and two heuristic methods, our proposed pricing algorithm for slice dimensioning strikes a trade-off between maximizing NSP’s profit and other metrics, including the resource utilization. Hence, it will helpfully exploiting the benefits of network slicing.
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影响因子：
11.2
作者：
J. Garay;J. Matías;J. Unzilla;E. Jacob
通讯作者：
J. Garay;J. Matías;J. Unzilla;E. Jacob
DOI：
10.1109/glocom.2017.8254074
发表时间：
2017-12
期刊：
GLOBECOM 2017 - 2017 IEEE Global Communications Conference
影响因子：
--
作者：
G. Wang;G. Feng;W. Tan;Shuang Qin;Ruihan Wen;Sanshan Sun
通讯作者：
G. Wang;G. Feng;W. Tan;Shuang Qin;Ruihan Wen;Sanshan Sun
DOI：
10.1109/tnsm.2019.2920012
发表时间：
2019-05
影响因子：
5.3
作者：
Mengjie Liu;G. Feng;Jianhong Zhou;Shuang Qin
通讯作者：
Mengjie Liu;G. Feng;Jianhong Zhou;Shuang Qin
DOI：
10.1016/j.comnet.2015.10.013
发表时间：
2015-12
期刊：
Comput. Networks
影响因子：
--
作者：
I. Akyildiz;Shih-Chun Lin;Pu Wang
通讯作者：
I. Akyildiz;Shih-Chun Lin;Pu Wang
DOI：
10.1109/icc.2015.7248852
发表时间：
2015-06
期刊：
2015 IEEE International Conference on Communications (ICC)
影响因子：
--
作者：
H. Farmanbar;Han Zhang
通讯作者：
H. Farmanbar;Han Zhang