< Terug naar vorige pagina

Project

Voorspellende orkestratie en gedistribueerde netwerken voor toepassingen met lage vertraging in toekomstige 6G-netwerken

Door de recente technologische vooruitgang is het ontplooien van dienstketens op computationele hulpmiddelen van in de cloud tot aan de rand van het netwerk een realiteit geworden, wat een continuüm aan virtuele voorzieningen creëert. De volgende generatie applicaties hebben echter strenge, additionele vereisten die de huidige netwerken niet kunnen ondersteunen. De toepassingen in de uitgebreide realiteit hebben bandbreedtes nodig boven 1 Tbps, terwijl de bijhorende interactieve beleving vertragingen onder de milliseconde vereist. Ook zelfrijdende wagens hebben communicatie over netwerken met zeer lage vertraging nodig, met een betrouwbaarheid tot 99.99999%. Deze toekomstige applicaties vragen om aanzienlijke innovaties rond cloud- en dienstgebaseerde architecturen. Verder onderzoek naar efficiënte orchestratiestrategieën en geautomatiseerd leren om aan de vereisten van de applicaties dynamisch te voldoen zal steeds belangrijker worden. Daarnaast hebben nieuwe netwerkparadigma’s verschillende paden geëffend voor verdere verbetering van de netwerkperformantie, -flexibiliteit en -schaalbaarheid. Dit onderzoeksproject pakt deze uitdaging aan door cloud-gebaseerde infrastructuren voor te stellen die ondersteuning bieden voor dienstaflevering met lage vertraging, door nieuwe orchestratiemechanismen te integreren (b.v. reinforcement learning) met recente netwerktrends (b.v. segmentroutering, intentgebaseerde netwerken).

Datum:1 okt 2022 →  Heden
Trefwoorden:Orkestratie
Disciplines:Andere informatie- en computerwetenschappen niet elders geclassificeerd, Analyse van algoritmen en complexiteit, Andere computer ingenieurswetenschappen, informatietechnologie en mathematische ingenieurswetenschappen niet elders geclassificeerd, Communicatienetwerken