Dans le cadre des séminaires de l’équipe Cornet, Mandar Datar (LIA) présentera son travail de recherche sur Fisher market model-based resource allocation for 5G network slicing, le 3 juin 2022 à 11h35 en salle de réunion.
Résumé : Le découpage de réseau (network slicing) est l’une des technologies potentielles pour prendre en charge un degré plus élevé d’hétérogénéité et de flexibilité requis par les services de prochaine génération dans les réseaux 5G. Dans un réseau 5G, le découpage est une forme spécifique de virtualisation qui permet à plusieurs réseaux logiques (par exemple, les opérateurs de réseau mobile virtuel (MVNO)) de fonctionner sur une infrastructure physique partagée. Dans le schéma d’allocation multi-ressources, un ensemble de ressources hétérogènes (par exemple, les ressources radio, CPU, mémoire, bande passante) est partagé entre les locataires de tranche ou les MVNO, et une partie d’entre elles est allouée à chaque MVNO pour prendre en charge des services dédiés à leurs clients. Nous considérons un scénario où les fournisseurs de services ou les locataires de tranche ont besoin de ressources hétérogènes à des emplacements géographiquement distribués pour prendre en charge le service de leurs utilisateurs finaux. Nous proposons un schéma de partage des ressources basé sur le modèle de marché de Fisher et le mécanisme du Trading post. Dans le schéma proposé, chaque tranche possède un budget représentant sa part d’infrastructure ou son pouvoir d’achat sur le marché. Les tranches acquièrent différentes ressources en dépensant leur budget pour offrir le service à différentes classes d’utilisateurs, classés en fonction de leurs besoins de service et de leurs priorités. Nous supposons que les fournisseurs de services utilisent le critère de l’équité α bien connu lors de la fourniture du service à leurs abonnés. Le schéma d’allocation proposé vise à trouver un équilibre du marché qui offre une allocation et une tarification des ressources où chaque tranche est satisfaite de l’allocation et des ressources à utiliser pleinement. Nous montrons que le problème de solution d’équilibre du marché peut être formulé comme un problème d’optimisation convexe dont la solution optimale primaire et duale fournit une allocation et une tarification d’équilibre. Nous développons un algorithme décentralisé basé sur un problème d’optimisation convexe et une technique de fonction potentielle et une règle de partage proportionnel qui permet aux fournisseurs de services d’atteindre l’équilibre du marché de manière décentralisée. Nous évaluons théoriquement les performances du schéma d’allocation proposé en le comparant aux schémas d’allocation socialement optimale et proportionnelle statique. Enfin, nous effectuons des simulations numériques pour analyser les propriétés d’équité et d’efficacité du schéma proposé.