講演情報
[BI-3-01]リアルタイムネットワーク制御に向けたトラヒック分類技術
〇高崎 智香子1、郡川 智洋1、森谷 高明1、服部 恭太1、池上 大介1 (1. NTT)
キーワード：
トラヒック分類、リアルタイムルーティング制御、AI-drivenネットワーク制御
5G/6Gネットワークやクラウドサービス，AIの普及に伴い，ネットワークトラヒックは多様化している．アプリケーション毎に異なるQoS要求が混在する環境では，従来の静的・人手中心のネットワーク運用では十分な性能保証が困難となっている．
これらの問題に対応するため，ネットワーク状態をリアルタイムに観測し，動的制御を行うAI-drivenネットワーク制御への期待が高まっている．特に，ルーティング制御では，秒〜サブ秒オーダのリアルタイム適応，異なる複数のQoS要求を満たすNW提供，大規模ネットワーク全体を考慮したグローバル最適化を同時に実現する必要があり，AI活用が活発に議論されている．しかし，リアルタイム制御を実現するためには，単なるトラヒック量予測ではなく，どのような要求を持つ通信かをリアルタイムに把握することが重要となる．本稿では，AI-drivenリアルタイムルーティング制御に向けた要求把握への応用を目指し，これまで提案してきたトラヒック分類技術とその課題について整理する．さらに，未知クラス分類やリアルタイム推論などの将来展望について議論する．
これらの問題に対応するため，ネットワーク状態をリアルタイムに観測し，動的制御を行うAI-drivenネットワーク制御への期待が高まっている．特に，ルーティング制御では，秒〜サブ秒オーダのリアルタイム適応，異なる複数のQoS要求を満たすNW提供，大規模ネットワーク全体を考慮したグローバル最適化を同時に実現する必要があり，AI活用が活発に議論されている．しかし，リアルタイム制御を実現するためには，単なるトラヒック量予測ではなく，どのような要求を持つ通信かをリアルタイムに把握することが重要となる．本稿では，AI-drivenリアルタイムルーティング制御に向けた要求把握への応用を目指し，これまで提案してきたトラヒック分類技術とその課題について整理する．さらに，未知クラス分類やリアルタイム推論などの将来展望について議論する．