Secure and Energy-Efficient Resource Allocation in Network Slicing
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: UMUT CAN GÜLMEZ
Danışman: Pelin Angin
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Önceki telekomünikasyon nesillerinin tek çeşit şebeke ile tüm kullanıcılara aynı hizmeti verme fikri artık günümüz uygulamaları için yeterli olmamaktadır. Mevcut şebeke sistemlerinin, aynı fiziksel altyapıda Gelişmiş Mobil Geniş Bant, Ultra Güvenilir ve Düşük Gecikmeli İletişim ve Büyük Makine Tipi İletişim gibi farklı kullanım şekillerinin şebeke iletişimi hizmet kalite (QoS) şartlarını karşılaması bir zorunluluk haline gelmiştir. 5G telekomünikasyon ağları bu soruna bir çözüm önerisinde bulunuyor: Ağ Dilimleme kavramı. Ağ fonksiyonlarının sanallaştırılması (VNF), ağ dilimleme konseptinde önemli bir rol oynamakta ve bu sanallaştırılan fonksiyonların şebeke üzerinde yerleştirilmesi önemli bir görev teşkil etmektedir. Literatürdeki araştırmalar, bu fonksiyonları ağ üzerinde yalnızca enerji verimliliğini dikkate alarak tahsis etmeye odaklandığından, bu tez çalışması güvenlik yönlerini de dikkate alan bir çözüm sunmaktadır. Bu çalışmada, güvenlik gereksinimleri olan 5G ağ dilimleme konsepti için çekirdek ağ fonksiyonlarının enerji tüketimini, tamsayılı doğrusal programlama (ILP) modeli kullanarak sanal ağ fonksiyonlarını verimli bir şekilde yerleştirme stratejisi ile optimize edilmektedir. Bu yaklaşım üzerine bir iyileştirme olarak, ağ dilimleme için dinamik, enerji açısından verimli, esnek ve güvenli bir kaynak tahsis çerçevesi sağlamak için Derin Güçlendirmeli Öğrenme (DRL) yöntemlerinin kullanılması eklenmiştir. Çalışmada, katı güvenlik kısıtlamaları altında enerji verimli kaynak tahsisi için uygun bir algoritma bulmak için çeşitli son teknoloji Derin Güçlendirmeli Öğrenme yöntemleri karşılaştırmıştır. Simülasyon sonuçları önerilen DRL modellerinin, aynı QoS ve güvenlik kısıtlamaları altında VNF yerleştirme gerçekleştiren ILP tabanlı yaklaşıma göre önemli ölçüde güç tasarrufu sağladığını göstermektedir. Aynı zamanda, DRL tabanlı yöntemlerin ILP tabanlı yöntemlerden daha hızlı kaynak tahsis sağladığını da göstermektedir.