Chat-Driven Optimal Management for Virtual Network Services
作者: Yuya Miyaoka, Masaki Inoue, Kengo Urata, Shigeaki Harada
分类: cs.NI, cs.AI
发布日期: 2025-12-31
💡 一句话要点
提出聊天驱动的虚拟网络服务优化管理框架，实现意图驱动的网络重配置。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 虚拟网络管理 意图驱动网络 自然语言处理 整数线性规划 虚拟机放置 网络优化 聊天机器人
📋 核心要点
- 传统IBN方法依赖统计语言模型，难以保证生成网络配置的可行性，限制了其应用。
- 提出两阶段框架，利用NLP提取用户意图，并通过优化器计算可行的VM放置和路由方案。
- 实验表明，该框架能动态更新VM放置和路由，同时保持可行性，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种聊天驱动的网络管理框架，该框架将自然语言处理（NLP）与基于优化的虚拟网络分配相结合，从而实现虚拟网络服务的直观和可靠的重配置。传统的意图驱动网络（IBN）方法依赖于统计语言模型来解释用户意图，但无法保证生成配置的可行性。为了克服这个问题，我们开发了一个两阶段框架，包括一个解释器（Interpreter），它使用NLP从自然语言提示中提取意图；以及一个优化器（Optimizer），它通过整数线性规划计算可行的虚拟机（VM）放置和路由。特别地，解释器将用户聊天转换为更新方向，即增加、减少或保持CPU需求和延迟界限等参数，从而实现网络配置的迭代优化。本文介绍了两种意图提取器，分别是带有支持向量机（SVM）分类器的Sentence-BERT模型和大型语言模型（LLM）。在单用户和多用户设置中的实验表明，该框架动态地更新VM放置和路由，同时保持可行性。基于LLM的提取器以更少的标记样本实现了更高的准确率，而带有SVM分类器的Sentence-BERT提供了显著更低的延迟，适合实时操作。这些结果强调了将NLP驱动的意图提取与基于优化的分配相结合，对于安全、可解释和用户友好的虚拟网络管理的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：现有意图驱动网络（IBN）方法依赖统计语言模型解释用户意图，但无法保证生成配置的可行性。这导致网络重配置过程可能产生无效或不稳定的状态，限制了用户交互的可靠性和效率。
核心思路：核心思路是将自然语言处理（NLP）与优化算法相结合，构建一个聊天驱动的虚拟网络管理框架。用户通过自然语言表达意图，NLP模块负责理解并将其转化为优化器的输入，优化器则负责生成可行的网络配置方案。这种设计保证了配置的可行性，并提供了一种更直观、用户友好的网络管理方式。
技术框架：该框架包含两个主要模块：解释器（Interpreter）和优化器（Optimizer）。解释器负责从用户聊天中提取意图，将其转化为更新方向（增加、减少或保持参数）。优化器则利用整数线性规划（ILP）计算可行的虚拟机（VM）放置和路由方案，以满足用户意图。整个流程是一个迭代过程，用户可以通过聊天不断调整意图，框架则相应地更新网络配置。
关键创新：关键创新在于将NLP与优化算法紧密结合，实现意图驱动的虚拟网络管理。与传统IBN方法不同，该框架不仅能理解用户意图，还能保证生成配置的可行性。此外，通过聊天界面，用户可以更直观地与网络管理系统交互，实现更灵活的网络配置。
关键设计：解释器使用了两种意图提取器：Sentence-BERT模型与SVM分类器，以及大型语言模型（LLM）。Sentence-BERT模型具有较低的延迟，适合实时操作，而LLM则在少量样本下能实现更高的准确率。优化器使用整数线性规划（ILP）来建模VM放置和路由问题，目标是最小化资源消耗，同时满足用户指定的约束条件（如延迟界限）。具体参数设置和损失函数细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够动态更新VM放置和路由，同时保持可行性。基于LLM的意图提取器在少量标记样本下实现了更高的准确率，而基于Sentence-BERT的意图提取器则提供了更低的延迟，适合实时操作。这些结果验证了该框架在虚拟网络管理中的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于云计算、边缘计算等场景，实现虚拟网络资源的智能管理和优化配置。通过自然语言交互，用户可以更方便地调整网络资源，满足不同应用的需求，提高资源利用率，降低运维成本。未来，该技术有望应用于更复杂的网络环境，例如5G网络、物联网等。
📄 摘要（原文）
This paper proposes a chat-driven network management framework that integrates natural language processing (NLP) with optimization-based virtual network allocation, enabling intuitive and reliable reconfiguration of virtual network services. Conventional intent-based networking (IBN) methods depend on statistical language models to interpret user intent but cannot guarantee the feasibility of generated configurations. To overcome this, we develop a two-stage framework consisting of an Interpreter, which extracts intent from natural language prompts using NLP, and an Optimizer, which computes feasible virtual machine (VM) placement and routing via an integer linear programming. In particular, the Interpreter translates user chats into update directions, i.e., whether to increase, decrease, or maintain parameters such as CPU demand and latency bounds, thereby enabling iterative refinement of the network configuration. In this paper, two intent extractors, which are a Sentence-BERT model with support vector machine (SVM) classifiers and a large language model (LLM), are introduced. Experiments in single-user and multi-user settings show that the framework dynamically updates VM placement and routing while preserving feasibility. The LLM-based extractor achieves higher accuracy with fewer labeled samples, whereas the Sentence-BERT with SVM classifiers provides significantly lower latency suitable for real-time operation. These results underscore the effectiveness of combining NLP-driven intent extraction with optimization-based allocation for safe, interpretable, and user-friendly virtual network management.