賀曉赫 侯繢玲 梁旭文
【摘 ?要】
低軌衛(wèi)星通信與地面5G的融合是大勢所趨,網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)針對星地融合網(wǎng)絡(luò)中多種多樣的應(yīng)用服務(wù)可以端到端地分配不同的計(jì)算資源和帶寬,提高網(wǎng)絡(luò)靈活性和擴(kuò)展性,應(yīng)用前景廣闊。針對融合網(wǎng)絡(luò)切片面臨的的主要問題進(jìn)行探討,包括衛(wèi)星地面段虛擬化、虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入、業(yè)務(wù)功能鏈和融合網(wǎng)絡(luò)切片等,提出了一些解決方案,并對基于SDN/NFV的星地融合網(wǎng)絡(luò)切片發(fā)展趨勢和前景做出展望。
【關(guān)鍵詞】SDN;NFV;星地融合;網(wǎng)絡(luò)切片
0 ? 引言
隨著全球互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的延伸,以及第五代移動通信系統(tǒng)(5G)的逐步商業(yè)化應(yīng)用,低軌衛(wèi)星通信與地面5G的融合具有極為廣闊的應(yīng)用前景,也引發(fā)了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界廣泛的研究興趣[1-7]。融合網(wǎng)絡(luò)存在各種各樣的應(yīng)用場景,包括增強(qiáng)型移動寬帶(eMBB, enhanced Mobile Broadband)、海量機(jī)器類通信(mMTC, massive Machine Type Communications)、超可靠超低延遲通信(URLLC, Ultra-Reliable Low-Latency Communication)等,不同的應(yīng)用場景對應(yīng)著不同的服務(wù)質(zhì)量(QoS, Quality of Service)需求,如何有效為各種不同的業(yè)務(wù)提供不同的服務(wù)是一個具有挑戰(zhàn)性課題。
5G網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)允許共享同一基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)營者為切片配置網(wǎng)絡(luò)以及定義具體功能,每一個網(wǎng)絡(luò)切片都是一個端到端的網(wǎng)絡(luò)服務(wù),包含網(wǎng)絡(luò)通信所需要的所有元素,只是對于不同的應(yīng)用場景,有著不同的網(wǎng)絡(luò)帶寬和節(jié)點(diǎn)運(yùn)算處理能力,并且可以根據(jù)運(yùn)營者的策略靈活地動態(tài)創(chuàng)造以及撤銷切片。
將網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)應(yīng)用到星地融合網(wǎng)絡(luò)切片可以在通用設(shè)備上構(gòu)建出相互獨(dú)立的虛擬邏輯網(wǎng)絡(luò),為多種不同的業(yè)務(wù)提供定制網(wǎng)絡(luò)功能,滿足用戶的服務(wù)質(zhì)量需求,提高網(wǎng)絡(luò)的資源擴(kuò)展性和組網(wǎng)的靈活性。對于時延要求比較高的應(yīng)用采用地面5G網(wǎng)絡(luò),廣播的應(yīng)用信號可以通過衛(wèi)星來傳播,極大地提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。近年來,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界也對此進(jìn)行了廣泛的研究[8-13]。星地融合網(wǎng)絡(luò)切片由物理網(wǎng)絡(luò)和為不同應(yīng)用提供不同服務(wù)的虛擬網(wǎng)絡(luò)組成,如圖1所示[8]。
本文首先介紹星地融合和網(wǎng)絡(luò)切片的發(fā)展現(xiàn)狀,然后從實(shí)現(xiàn)的角度,分析融合網(wǎng)絡(luò)切片關(guān)鍵技術(shù)和面臨的挑戰(zhàn),并探索可能的解決方案。最后,對星地融合網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢作出展望。
1 ? 發(fā)展現(xiàn)狀
星地融合切片的廣闊應(yīng)用前景近年來吸引了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,大量科研工作者對相關(guān)問題進(jìn)行了廣泛的研究,取得了不少進(jìn)展。
1.1 ?星地融合發(fā)展現(xiàn)狀
長久以來,衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和地面網(wǎng)絡(luò)都是獨(dú)立發(fā)展的,技術(shù)上也是各不相同。衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)具有廣闊的覆蓋面,可為大規(guī)模的廣播通信提供巨大的支持,但是由于相對地面距離比較高,傳播時延相對較長,以及有限的帶寬和星上處理能力極大地限制了其使用價值。隨著星上處理能力的不斷提高,衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)處理能力得到大步提升,可與地面網(wǎng)絡(luò)相輔相承,為各種應(yīng)用提供服務(wù)。
對于星地融合方法,當(dāng)前有兩種不同的融合思路:第一種是將衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)吸收到5G框架之中,將其作為地面5G網(wǎng)絡(luò)的補(bǔ)充;第二種衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立發(fā)展,只在一些特殊衛(wèi)星問題借鑒吸收地面移動技術(shù)。相對于第二種實(shí)現(xiàn)方式,第一種思路有更高的靈活性和易擴(kuò)展性。
基于SDN(Software Defined Network)和NFV(Network Functions Virtualization)技術(shù)的融合方法可以滿足網(wǎng)絡(luò)融合的高靈活性和易擴(kuò)展性,是當(dāng)前的研究主流方向。
3GPP(The 3rd Generation Partnership Project)、ETSI(European Telecommunications Standards Institute)和ITU(The International Telecommunication Union Telecommunication Standardization Sector)對基于SDN/NFV的星地融合進(jìn)行了大量前期的理論驗(yàn)證研究[14-18]。提出了多種不同的星地融合應(yīng)用場景、融合框架和接入方式等,為5G與衛(wèi)星的融合發(fā)展鋪平了道路。
5G-PPP(The 5G Public Private Partnership,5G公私聯(lián)盟協(xié)會)[19],SaT5G[20](Satellite and Terrestrial Network for 5G)聯(lián)盟,以及SATis5[21] 項(xiàng)目等主要從基礎(chǔ)設(shè)施的解決方案、架構(gòu)、技術(shù)及標(biāo)準(zhǔn)等進(jìn)行研究。建立了端到端的星地融合網(wǎng)絡(luò)概念驗(yàn)證平臺,加快了星地融合網(wǎng)絡(luò)的落地。
1.2 ?星地融合網(wǎng)絡(luò)切片發(fā)展現(xiàn)狀
網(wǎng)絡(luò)切片最早提出是5G移動通信網(wǎng)絡(luò)中的一個關(guān)鍵技術(shù),是5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的重要特征之一。與衛(wèi)星通信相結(jié)合的融合網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)將切片技術(shù)運(yùn)用到星地融合網(wǎng)絡(luò)中,可以擴(kuò)展5G網(wǎng)絡(luò)切片的應(yīng)用范圍,提高整體網(wǎng)絡(luò)性能。
文獻(xiàn)[22]中提出了一種可擴(kuò)展的星地融合網(wǎng)絡(luò)切片框架“SATELLITE SLICE AS A SERVICE”,利用衛(wèi)星設(shè)施與地面5G構(gòu)建無縫隙的融合網(wǎng)絡(luò)??蚣苤?,衛(wèi)星子網(wǎng)既可以作為獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)切片對應(yīng)用進(jìn)行服務(wù),也可以與地面5G向結(jié)合共同提供更為全面的支持。
文獻(xiàn)[23]則針對融合網(wǎng)絡(luò)切片中的資源配置問題進(jìn)行研究。通過將資源消耗和服務(wù)需求等建模成優(yōu)化問題,在滿足特定網(wǎng)絡(luò)需求(如端到端時延)的情況下最小化網(wǎng)絡(luò)的資源消耗,可以提供靈活的服務(wù)鏈,滿足各種各樣的服務(wù)需求。
此外,也有很多項(xiàng)目研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的高效可擴(kuò)展的自動星地融合網(wǎng)絡(luò)切片算法,加速高維度網(wǎng)絡(luò)圖的流管理,自動管理動態(tài)的在線網(wǎng)絡(luò)流等。
星地融合網(wǎng)絡(luò)切片示意圖如圖1所示:
2 ? 星地融合網(wǎng)絡(luò)切片面臨的挑戰(zhàn)
星地融合網(wǎng)絡(luò)切片在帶來很多機(jī)遇的同時,也面臨著許多新的挑戰(zhàn)。融合網(wǎng)絡(luò)切片的實(shí)現(xiàn)主要基于衛(wèi)星地面段虛擬化、VNE(Virtual Network Embedding,虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入)、SFC(Service Function Chaining,業(yè)務(wù)功能鏈)等。
衛(wèi)星通信系統(tǒng)由空間段、地面段和用戶段組成。地面段包括衛(wèi)星地面關(guān)口站、地面衛(wèi)星控制中心、跟蹤、遙測和指令站。關(guān)口站是衛(wèi)星系統(tǒng)與地面公眾網(wǎng)的接口,地面用戶可通過關(guān)口站出入衛(wèi)星系統(tǒng)形成鏈路。地面段是衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的管理段,完成衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò)的連通,分配資源并計(jì)費(fèi)。
衛(wèi)星地面段的虛擬化主要是將衛(wèi)星地面段的設(shè)備如網(wǎng)關(guān)、衛(wèi)星控制中心和跟蹤、測控及指令站等的功能進(jìn)行虛擬化,將他們的功能在一般設(shè)備而非特定設(shè)備上實(shí)現(xiàn),類似于虛擬機(jī)的概念。不同的設(shè)備上運(yùn)行相同的虛擬機(jī),實(shí)現(xiàn)相同的功能。衛(wèi)星地面段虛擬化過程如圖2所示,衛(wèi)星信號首先通過接收機(jī)模數(shù)轉(zhuǎn)換,然后通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議傳到云服務(wù)器,將功能進(jìn)行虛擬化。
虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入要解決的是虛擬網(wǎng)絡(luò)函數(shù)到物理網(wǎng)絡(luò)之間的映射問題,如圖3所示。虛擬網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)需要的運(yùn)算能力和虛擬網(wǎng)絡(luò)鏈接需要的帶寬需求通過一定的函數(shù)映射到物理網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,如何建立滿足虛擬網(wǎng)絡(luò)需求并且適合的映射是一個重要的研究問題。
業(yè)務(wù)功能鏈根據(jù)應(yīng)用需求,將不同的虛擬網(wǎng)絡(luò)函數(shù)塊進(jìn)行鏈接,構(gòu)建成一個完整的功能鏈路,如圖4所示。虛擬網(wǎng)絡(luò)中的流量和請求隨時間不斷波動,需要根據(jù)動態(tài)的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境用算法去不斷優(yōu)化,平衡虛擬函數(shù)鏈接的穩(wěn)定性和有效性。并且,對于一些對于時延要求比較高的應(yīng)用,需要根據(jù)虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的預(yù)測提前進(jìn)行資源的預(yù)分配。
衛(wèi)星地面段虛擬化、虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入業(yè)務(wù)功能鏈等共同為融合網(wǎng)絡(luò)切片奠定了基礎(chǔ)。
3 ? 發(fā)展趨勢及改進(jìn)方案
本節(jié)分別從虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入、業(yè)務(wù)功能鏈、融合網(wǎng)絡(luò)切片等幾個方面介紹當(dāng)前的發(fā)展趨勢和一些參考的改進(jìn)方法。
3.1 ?虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入
虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入主要研究如何有效地將物理資源分配給虛擬網(wǎng)絡(luò),即將虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入到物理網(wǎng)絡(luò)中。主要分為兩個部分:一是虛擬節(jié)點(diǎn)嵌入,二是虛擬鏈路嵌入。嵌入性能的評價標(biāo)準(zhǔn)主要有虛擬網(wǎng)絡(luò)請求接受率,設(shè)備服務(wù)商收益和運(yùn)動時間等。傳統(tǒng)的嵌入算法主要是根據(jù)節(jié)點(diǎn)CPU資源來進(jìn)行嵌入虛擬節(jié)點(diǎn),然而這卻忽視了節(jié)點(diǎn)周圍鏈路資源,從而影響了虛擬鏈路嵌入的成功率。當(dāng)執(zhí)行虛擬鏈路嵌入時,一般將物理鏈路權(quán)值設(shè)為定值,這會造成部分鏈路資源快速被耗盡,從而將開始拒絕虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入。
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,智能化的虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入方法方興未艾[24-28]。最新基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入算法取得了不錯的進(jìn)展[24]。但是,圖卷積網(wǎng)絡(luò)是一種全圖的學(xué)習(xí)方法,學(xué)習(xí)參數(shù)與圖的結(jié)構(gòu)有很大關(guān)系,只能適用于相似結(jié)構(gòu)的網(wǎng)路中,泛化性能比較差。并且,圖卷積網(wǎng)絡(luò)特征表示采用拉普拉斯矩陣進(jìn)行表示,不容易實(shí)現(xiàn)給不同的相鄰節(jié)點(diǎn)分配不同的學(xué)習(xí)權(quán)重??梢赃\(yùn)用圖注意力網(wǎng)絡(luò)逐頂點(diǎn)對圖進(jìn)行運(yùn)算(node-wise),學(xué)習(xí)參數(shù)僅與頂點(diǎn)特征相關(guān),與圖結(jié)構(gòu)沒有關(guān)系,可以提高學(xué)習(xí)參數(shù)對于結(jié)構(gòu)差異比較大的網(wǎng)絡(luò)的泛化性能,推理能力也得到提升,為動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)處理提供強(qiáng)有力的支持。并且,圖注意力網(wǎng)絡(luò)引入圖注意力機(jī)制,通過注意力系數(shù)對相鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理,可以對載有重要信息的節(jié)點(diǎn)分配更大的系數(shù),提高信噪比。
3.2 ?業(yè)務(wù)功能鏈
業(yè)務(wù)功能鏈?zhǔn)且粋€有序的業(yè)務(wù)功能的集合,其基于分類和策略對網(wǎng)絡(luò)上的IP數(shù)據(jù)包、鏈路幀或者數(shù)據(jù)流進(jìn)行一系列的業(yè)務(wù)處理。虛擬網(wǎng)絡(luò)中,一個應(yīng)用需要多個虛擬節(jié)點(diǎn)的運(yùn)算和多個鏈路的帶寬,需要將他們進(jìn)行用合適的算法進(jìn)行鏈接,提供端到端的服務(wù)。并且,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的動態(tài)流量以及以往的模型,對未來一段時間內(nèi)的資源進(jìn)行預(yù)分配,提高網(wǎng)絡(luò)性能和處理效率?,F(xiàn)有智能化方法[29-32]中還是基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)對圖進(jìn)行建模,擁有跟虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入問題相同的問題。可以考慮運(yùn)用注意力機(jī)制,提高其對網(wǎng)絡(luò)動態(tài)的感知,優(yōu)化相鄰節(jié)點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)。
3.3 ?融合網(wǎng)絡(luò)切片
融合網(wǎng)絡(luò)存在各種各樣的應(yīng)用場景,用戶接入網(wǎng)絡(luò)之前需要對切片類型進(jìn)行區(qū)分。處理融合網(wǎng)絡(luò)切片問題的現(xiàn)行方法中基本用一些基本的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行少量分類,性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。而且協(xié)議中,切片分類0~127為標(biāo)準(zhǔn)切片類別的取值范圍(當(dāng)前協(xié)議只是用了三個值),128~255屬于運(yùn)營商自定義范圍,總體類別遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于現(xiàn)在的類別,需要更加細(xì)的分辨率。
此外,切片的管理更是一個復(fù)雜的工程問題,需要根據(jù)當(dāng)前的需求,進(jìn)行切片創(chuàng)建、銷毀和隔離。可以參考運(yùn)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)[33-34]的方法進(jìn)行動態(tài)管理。
4 ? 結(jié)束語
綜上所述,星地融合的廣泛應(yīng)用是不可阻擋的發(fā)展潮流。在融合網(wǎng)絡(luò)中,切片技術(shù)可以為不同的應(yīng)用場景提供不同的網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算資源,具有極大的靈活性和可擴(kuò)展性。但是,星地融合網(wǎng)絡(luò)切片的實(shí)現(xiàn)面臨著很多新的挑戰(zhàn),衛(wèi)星地面段虛擬化、虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入、業(yè)務(wù)功能鏈以及融合網(wǎng)絡(luò)切片的管理等都還有很多問題需要學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同努力進(jìn)行深入的研究。
參考文獻(xiàn):
[1] Ordonez-Lucena J, Ameigeiras P, Lopez D, et al. Network slicing for 5G with SDN/NFV: Concepts, architectures, and challenges[J]. IEEECommunications Magazine, 2017,55(5): 80-87.
[2] WANG P, ZHANG J, ZHANG X, et al. Convergence of Satellite and Terrestrial Networks: A Comprehensive Survey[J]. IEEE Access, 2019(8): 5550-5588.
[3] YOU X H, WANG C X, HUANG J, et al. Towards 6G wireless communication networks: Vision, enabling technologies, and new paradigm shifts[J]. Sci China Inf Sci, for review, 2020.
[4] Guidotti A, Vanelli-Coralli A, Conti M, et al. Architectures and key technical challenges for 5G systems incorporating satellites[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2019,68(3): 2624-2639.
[5] Kodheli O, Guidotti A, Vanelli-Coralli A. Integration of Satellites in 5G through LEO Constellations[C]//GLOBECOM 2017-2017 IEEE Global Communications Conference. IEEE, 2017: 1-6.
[6] Khalili H, Khodashenas P S, Fernandez C, et al. Benefits and challenges of software defined satellite-5G communication[C]//2019 15th Annual Conference on Wireless On-demand Network Systems and Services (WONS). IEEE, 2019: 1-4.
[7] Boero L, Bruschi R, Davoli F, et al. Satellite networking integration in the 5G ecosystem: Research trends and open challenges[J]. Ieee Network, 2018,32(5): 9-15.
[8] Ordonez-Lucena J, Ameigeiras P, Lopez D, et al. Network slicing for 5G with SDN/NFV: Concepts, architectures, and challenges[J]. IEEE Communications Magazine, 2017,55(5): 80-87.
[9] Ahmed T, Alleg A, Ferrus R, et al. On-demand network slicing using sdn/nfv-enabled satellite ground segment systems[C]//2018 4th IEEE Conference on Network Softwarization and Workshops (NetSoft). IEEE, 2018: 242-246.
[10] C S Z, W J Y, H H, et al. Space Edge Cloud Enabling Network Slicing for 5G Satellite Network[C]//2019 15th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC). IEEE, 2019: 787-792.
[11] Bisio I, Lavagetto F, Verardo G, et al. Network Slicing Optimization for Integrated 5G-Satellite Networks[C]//2019 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). IEEE, 2019: 1-6.
[12] Drif Y, Chaput E, Lavinal E, et al. An Extensible Network Slicing Framework for Satellite Integration into 5G[J]. arXiv preprint arXiv: 2002.05037, 2020.
[13] ? SHEN X X, GAO J, WU W, et al. AI-assisted network-slicing based next-generation wireless networks[J]. IEEE Open Journal of Vehicular Technology, 2020(1): 45-66.
[14] ?3GPP. 3GPP TR38.821: Solutions for NR to support Non-Terrestrial Networks (NTN)[S]. 2020.
[15] ? 3GPP. 3GPP TR22.822: Study on using Satellite Access in 5G[S]. 2018.
[16] ? 3GPP. 3GPP TR23.737: Study on architecture aspects for using satellite access in 5G[S]. 2019.
[17] ?3GPP. 3GPP TR28.808, Study on management and orchestration aspects of integrated satellite components in a 5G network[S]. 2020.
[18] ? ITU-R. ITU-R M.2460.0: Key elements for the integrated systems into Next Generation Access Technologies[R]. ?2020.
[19] 5G-PPP. The 5G Infrastructure Public Private Partnership[EB/OL]. [2020-08-07]. https://5g-ppp.eu/.
[20] ?Sat5G. Satellite and Terrestrial Network for 5G[EB/OL]. [2020-08-07]. https://www.sat5g-project.eu/public-deliverables/.
[21] ? SATis5. Demonstrator for Satellite-Terrestrial Integration in the 5G Context[EB/OL]. [2020-08-07]. https://satis5.eurescom.eu/.
[22] ? Drif Y, Chaput E, Lavinal E, et al. An Extensible Network Slicing Framework for Satellite Integration into 5G[J]. arXiv preprint arXiv: 2002.05037, 2020.
[23] ? Ahmed T, Alleg A, Ferrus R, et al. On-demand network slicing using sdn/nfv-enabled satellite ground segment systems[C]//2018 4th IEEE Conference on Network Softwarization and Workshops (NetSoft). IEEE, 2018: 242-246.
[24] ? Yan Z, Ge J, Wu Y, et al. Automatic Virtual Network Embedding: A Deep Reinforcement Learning Approach with Graph Convolutional Networks[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2020,38(6): 1040-1057.
[25] ? ?Dolati M, Hassanpour S B, Ghaderi M, et al. DeepViNE: Virtual network embedding with deep reinforcement learning[C]//IEEE INFOCOM 2019-IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS). IEEE, 2019: 879-885.
[26] ?Quang P T A, Hadjadj-Aoul Y, Outtagarts A. A deep reinforcement learning approach for VNF Forwarding Graph Embedding[J]. IEEE Transactions on Network and Service Management, 2019,16(4): 1318-1331.
[27] ?Yao H, Chen X, Li M, et al. A novel reinforcement learning algorithm for virtual network embedding[J]. Neurocomputing, 2018(284): 1-9.
[28] ? Blenk A, Kalmbach P, Zerwas J, et al. NeuroViNE: A neural preprocessor for your virtual network embedding algorithm[C]//IEEE INFOCOM 2018-IEEE Conference on Computer Communications. IEEE, 2018: 405-413.
[29] ? Mijumbi R, Hasija S, Davy S, et al. Topology-aware prediction of virtual network function resource requirements[J]. IEEE Transactions on Network and Service Management, 2017,14(1): 106-120.
[30] ?Jalodia N, Henna S, Davy A. Deep Reinforcement Learning for Topology-Aware VNF Resource Prediction in NFV Environments[C]//2019 IEEE Conference on Network Function Virtualization and Software Defined Networks (NFV-SDN). IEEE, 2019: 1-5.
[31] ? Kim H G, Jeong S Y, Lee D Y, et al. A Deep Learning Approach to VNF Resource Prediction using Correlation between VNFs[C]//2019 IEEE Conference on Network Softwarization (NetSoft). IEEE, 2019: 444-449.
[32] ?Wang H, Wu Y, Min G, et al. Data-driven dynamic resource scheduling for network slicing: A deep reinforcement learning approach[J]. Information Sciences, 2019(498): 106-116.
[33] ? Li R, Zhao Z, Sun Q, et al. Deep reinforcement learning for resource management in network slicing[J]. IEEE Access, 2018(6): 74429-74441.
[34] ? Thantharate A, Paropkari R, Walunj V, et al. Deepslice: A deep learning approach towards an efficient and reliable network slicing in 5G networks[C]//2019 IEEE 10th Annual Ubiquitous Computing, Electronics & Mobile Communication Conference (UEMCON). IEEE, 2019: 0762-0767.