一种新颖的切片重构方法，用于在5G网络中实现服务质量保障和运营成本节约

网络切片在5G中用于定制服务，但静态配置无法应对动态负载，导致QoS下降和资源浪费。本文提出SR框架，建模为混合整数二次规划问题，解决非凸优化，并开发TS-SR方法分两步优化，仿真显示降低OPEX 38%，TS-SR速度提升270倍且成本仅增0.7%。

　　

摘要：

网络切片被认为是5G及后续技术中为各种垂直行业提供定制化服务的一种有效方法。然而，传统的静态切片配置模式难以应对服务负载随时间变化的问题，从而导致服务质量（QoS）下降和网络资源利用效率低下。切片重构通过根据服务负载的变化调整切片配置，为实现QoS保障和成本效益高的网络切片管理铺平了道路。在本文中，我们提出了一种切片重构（SR）框架，使网络服务提供商（NSPs）能够进行垂直/水平扩展操作，以应对服务负载变化带来的挑战。我们首先将切片重构建模为一个混合整数规划问题，以最小化NSPs的服务运营成本（OPEX）。但由于其内在的非凸性，直接优化变得困难。因此，我们将其重新表述为一个基于混合整数二次约束规划（MIQCP-SR）的切片重构问题，从而能够得到可证明的精确解。鉴于MIQCP-SR的计算复杂性较高，我们进一步开发了一种两步切片重构（TS-SR）方法：首先确定功能部署，然后执行资源分配。大量仿真表明，我们的MIQCP-SR和TS-SR能够有效适应变化的服务负载。与基于峰值负载的静态配置相比，MIQCP-SR和TS-SR将OPEX降低了38%，同时仍能保证QoS要求。此外，TS-SR的性能优于其他基线方法，解决速度比MIQCP-SR快270倍，且成本仅增加了0.7%。

引言

当前的5G网络支持三种主要应用场景：增强型移动宽带（eMBB）、超可靠低延迟通信（uRLLC）和大规模机器类型通信（mMTC）。每种场景都有独特的技术和服务质量（QoS）要求[1]。例如，uRLLC服务需要小数据包尺寸、低流量速率和严格的延迟要求，而eMBB服务则需要高数据速率和可靠的宽带，但对数据包延迟的敏感度较低。mMTC服务则专注于为大量间歇性活跃的物联网（IoT）设备提供连接[2]。这种多样性凸显了传统“一刀切”架构的局限性，这些局限性源于其受限的可扩展性和弹性。因此，基于软件化和虚拟化技术的网络切片（NS）[3]已成为5G网络的一个有前景的范式。此外，当前的网络架构正在向分层分布式计算环境发展[4]，通过促进灵活的服务部署来增强NS的功能。在无线接入网（RAN）中，这通过包含射频单元（RU）、分布式单元（DU）和中央单元（CU）的三层计算模型实现。在核心网（CN）中，从边缘到云的连续体（可能包括多接入边缘云（MEC）、网络运营商云（NOC）和多租户公共云（MTPC，例如亚马逊网络服务（AWS）））发挥着关键作用[5]。