Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/62378
Título
Efficient Protected VNF Placement and MEC Location Selection for Dynamic Service Provisioning in 5G Networks
Autor
Año del Documento
2023
Editorial
Springer
Descripción
Producción Científica
Documento Fuente
In: Mehmood, R., et al. Distributed Computing and Artificial Intelligence, Special Sessions I, 20th International Conference. DCAI 2023. Lecture Notes in Networks and Systems
Resumo
Multi-Access Edge Computing (MEC) and Network Function Virtualization (NFV) have emerged as promising technologies for providing low-latency and high-bandwidth services to mobile users through Service Function Chains (SFCs) consisting of Virtual Network Functions (VNFs). However, the efficient utilization of network resources and optimal placement of MECs to host VNFs remain challenging issues in NFV-based dynamic networks. Since the proximity of MEC nodes to end-users and the availability of resources at the location impact the blocking ratio in VNF placement, in this paper we analyze the impact of the location of the set of MEC resources in the network. Thus, starting from the work previously done related to the VNF placement scheme with different protection methods to accommodate services in MEC nodes, we conduct a simulation to evaluate the impact of different MEC locations on the blocking ratio. Our results demonstrate that strategic placement of MEC locations can significantly reduce the blocking ratio.
Palabras Clave
VNF Placement
MEC Location
Blocking Ratio
Patrocinador
EU H2020 MSCA ITN-ETN IoTalentum (grant no. 953442)
Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León y FEDER (VA231P20)
Ministerio de Ciencia e Innovación y Agencia Estatal de Investigación (Proyecto PID2020-112675RB-C42 financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033)
EU H2020 MSCA ITN-ETN IoTalentum (grant no. 953442)
Ministerio de Ciencia e Innovación y Agencia Estatal de Investigación (Proyecto PID2020-112675RB-C42 financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033)
Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León y FEDER (VA231P20)
Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León y FEDER (VA231P20)
Ministerio de Ciencia e Innovación y Agencia Estatal de Investigación (Proyecto PID2020-112675RB-C42 financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033)
EU H2020 MSCA ITN-ETN IoTalentum (grant no. 953442)
Ministerio de Ciencia e Innovación y Agencia Estatal de Investigación (Proyecto PID2020-112675RB-C42 financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033)
Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León y FEDER (VA231P20)
Version del Editor
Idioma
eng
Tipo de versión
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Derechos
openAccess
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