В ближайшие годы сеть 5G позволит получить широкий спектр новых специально адаптированных услуг довольно большому кругу компаний, проектами которых являются умные города, автономное вождение, телемедицина, интернет вещей. Для эффективного использования ресурсов в сетях нового поколения, учёные разработали технологию сетевого слайсинга, при которой сетевая инфраструктура поделена на логические сегменты (сетевые слайсы), работающие в облачной инфраструктуре. Сетевой слайс представляет собой динамически созданную логическую сквозную сеть, разработанную под определённую задачу для конкретного класса обслуживания или конкретного клиента. В зависимости от потребностей пользователей в ресурсах поставщик услуг арендует у поставщика инфраструктуры ресурс, необходимый для предоставления услуг своим пользователям. В работе построена математическая модель в виде СМО с повторными вызовами для анализа сети с разделением радиоресурсов для трёх виртуальных операторов. Также предложен алгоритм, позволяющий получить распределение стационарных вероятностей для построенной модели.
Nowadays 5G technology has become well-known for most of the world's population. This Next Generation Network has a huge amount of features such as low latency and high reliability. Despite these networks' usability, their implementation is still a great challenge for the scientists. 5G network slicing technology, in turn, can create customized services to meet all the users' needs. In other words, network slicing technology allows 5G to fulfill a range of different requirements while sharing the same physical infrastructure. Furthermore, it provides mobile network operators with an opportunity to virtualize infrastructures and provide customized slices for supporting various use cases with heterogeneous requirements. In this work there has been described a mathematical model of access to radio resources based on the concept of network slicing. The model provides analytic expressions for such system characteristics as block probability. There is an algorithm for calculating the stationary probabilities of the system.