機械学習を用いた仮想5Gコア網における障害原因解析手法

河崎　純一; 毛利　元一; 鈴木　悠祐; 大谷　朋広

あらまし

河崎　純一毛利　元一鈴木　悠祐大谷　朋広

Vol.105 No.10pp.1194-1200

発行日:2022/10/01

Online ISSN:2188-2355

Print ISSN:0913-5693

種別:小特集　機械学習を活用したネットワーク監視・予測・制御技術の最新動向

専門分野:

キーワード:
機械学習, ネットワーク監視, 障害原因解析, 5G,

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あらまし:
昨今普及が進む第5世代移動通信システム（5G）のネットワークでは，仮想化技術を用いたNFV（Network Function Virtualization）の導入が拡大している．通信事業者は，仮想化によって迅速かつ柔軟に通信サービスを提供することができるようになる一方で，ネットワーク構成の複雑化により運用負荷が増大し，従来の人手中心のオペレーションでは通信品質を維持するのが難しくなる．本稿では，その解決策として期待される機械学習を用いたネットワーク運用の中から特に障害原因解析に関する取組みとして，仮想5Gコア網を対象とした機械学習による障害原因解析モデルの構築手法と性能評価の結果について述べる．

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