초록
최근 데이터 트래픽은 다양한 산업 발전으로 인해 폭발적으로 증가하여 기존 네트워크의 효율성 감소, 과부화 등의 문제를 야기한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가상화 기법을 이용하며 다양한 서비스에 최적화된 네트워크를 제공하는 네트워크 슬라이싱이 주목받고 있다. 본 논문에서는 credit value를 이용하여 자원할당을 하는 방안에 대해 제안한다. 기존 클러스터링 기법을 이용한 방안에서는 다양한 서비스에 대한 할당 요청이 들어올 때마다 클러스터 선정하기 위한 연산이 수행된다. 반면에 제안 방안에서는 클러스터의 잔여 사용량과 balancing을 이용하여 credit value를 설정하여 클러스터 선정에 필요한 연산을 수행하지 않고 slice request를 처리할 수 있도록 하였다. 제안 방안을 검증하기 위해 processing time과 balancing simulation을 진행하였다. 그 결과, 제안된 방안의 processing time 및 오차율은 clustering 기법만 사용한 방안보다 각각 약 13.72%, 약 7.96% 감소하였다.
Recently, data traffic has exploded due to development of various industries, which causes problems about losing of efficiency and overloaded existing networks. To solve these problems, network slicing, which uses a virtualization technology and provides a network optimized for various services, has received a lot of attention. In this paper, we propose a resource allocation method using credit value. In the method using the clustering technology, an operation for selecting a cluster is performed whenever an allocation request for various services occurs. On the other hand, in the proposed method, the credit value is set by using the residual capacity and balancing so that the slice request can be processed without performing the operation required for cluster selection. To prove proposed method, we perform processing time and balancing simulation. As a result, the processing time and the error factor of the proposed method are reduced by about 13.72% and about 7.96% compared with the clustering method.
