Descrizione del progetto
Spianare la strada al Network slicing
La digitalizzazione delle industrie e la crescente necessità di reti internet e mobili migliori hanno dato vita a diverse innovazioni. Una di queste è il network slicing, che si è imposto all’attenzione come tecnologia abilitante per le reti 5G, consentendo la creazione di più istanze logiche di rete sulla stessa rete fisica, che possono essere formate o combinate a seconda delle esigenze degli utenti. Tuttavia, non vi sono sufficienti ricerche sulle tecnologie necessarie per la caratterizzazione e la previsione dei modelli di traffico in tempo reale, motivo per cui il network slicing non è al momento attuabile. Per farlo, sono infatti necessarie informazioni sul traffico mobile a livello di servizio, sulle caratteristiche del traffico nei servizi 5G, sulla correlazione del traffico e sulle correlazioni tra servizi. Il progetto CORRELATION, finanziato dall’UE, colmerà questa lacuna di conoscenza e consentirà l’uso ottimale del network slicing proattivo.
Obiettivo
Network slicing is a key enabling technology for the 5th generation (5G) and beyond mobile networks. Network slicing allows the creation of multiple logical network instances on the same underlying physical network. Slices can then be formed or combined on-demand, with parameters optimized according to various service requirements so as to meet the users’ instant requests for specific mobile services. Hence, the performance of network slicing heavily depends on characterizing and predicting the spatial- temporal traffic patterns for individual services in near real-time.
Research on characterization and prediction for service-level mobile traffic is still in nascence. Firstly, the traffic characteristics and predicting methods of individual services, especially the 5G services, have not been studied adequately. Secondly, traffic correlation among different services and the reasons behind it have not been well studied. Thirdly, inter-service correlations have not been well exploited in service-level mobile traffic prediction.
In this project, we will address these gaps. Firstly, we will study the spatial-temporal characteristics of service-level traffic patterns at multi-scales, based on which, we will investigate the traffic predicting frameworks for individual services. Secondly, for the first time, we will investigate the traffic correlation among different services and try to discover the underlying reasons by analyzing the service usage profiles of different user groups. Finally, based on inter-service correlations, we will investigate whether we can improve service-level traffic prediction accuracy and whether we could execute prediction for diverse services according to the historical records of only a few key services.
The success of the CORRELATION project will make proactive network slicing possible, which will then drive proactive network optimisation for 5G and beyond mobile networks.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
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MSCA-IF-EF-SE - Society and Enterprise panelCoordinatore
CB23 3UY Cambridge
Regno Unito
L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.