研究目的
研究将故障预测集成到5G系统编排中的优势，重点关注如何将光链路故障预测?？檎系焦庠品竦幕指垂讨?，以提高资源效率和云服务可用性。
研究成果
PPR+SR策略通过在预测故障发生前主动迁移易受影响的云服务，显著提升了云服务的可用性，同时对资源效率的影响极小。未来的工作将探究故障定位误差的影响，并将该策略扩展至涵盖其他基础设施元素的预测。
研究不足
该研究假设单一链路故障场景及准确的故障位置预测，未探究故障定位误差及其他基础设施元素预测的影响。
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[IEEE 2018年第20届透明光网络国际会议(ICTON) - 布加勒斯特(2018年7月1日-2018年7月5日)] 2018年第20届透明光网络国际会议(ICTON) - 基于故障预测的光云网络主动恢复策略
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[IEEE 2018年第20届透明光网络国际会议(ICTON) - 布加勒斯特(2018年7月1日-2018年7月5日)] 2018年第20届透明光网络国际会议(ICTON) - 基于故障预测的光云网络主动恢复策略
DOI：10.1109/ICTON.2018.8473938
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
基于异常检测/预测的故障预判技术因机器学习方法的引入而成为现实。该编排层可利用这一新特性，对可能途经即将故障元件的云服务进行主动重构。此举能减少云服务中断次数，显著提升云服务可用性。基于此思路，本文提出一种光云网络编排策略，可在实际故障发生前对脆弱云服务（即预测故障发生时将受影响的业务）实施重构。仿真结果表明：在单链路故障场景下，主动恢复机制能使需迁移的云服务数量减少达97%。该成果尤其能在低负载条件下大幅提升云服务可用性，且几乎不会增加云服务阻塞概率——这意味着资源效率不受影响。
作者：
Carlos Natalino，Frederico Coelho，Gustavo Lacerda，Antonio Braga，Lena Wosinska，Paolo Monti
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