[論文レビュー] OpenRAN Gym: AI/ML Development, Data Collection, and Testing for O-RAN on PAWR Platforms

Leonardo Bonati, Michele Polese+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2022

Energy Harvesting in Wireless Networks被引用数 4

ひとこと要約

OpenRAN Gym は、PAWR プラットフォーム上で次世代のセルラーネットワークのためのエンドツーエンドの AI/ML 開発、データ収集、テストを可能にする、O-RAN準拠のオープンソース実験用ツールボックスです。RAN 統計の収集、軽量な near-RT RIC、および Colosseum、Arena、POWDER、COSMOS などのテストベッドにおける xApp デプロイを統合しており、スケーラブルで再現可能な実験と、シミュレーションから実環境への AI/ML 解決策のシームレスな移行を可能にします。

ABSTRACT

Open Radio Access Network (RAN) architectures will enable interoperability, openness and programmable data-driven control in next generation cellular networks. However, developing and testing efficient solutions that generalize across heterogeneous cellular deployments and scales, and that optimize network performance in such diverse environments is a complex task that is still largely unexplored. In this paper we present OpenRAN Gym, a unified, open, and O-RAN-compliant experimental toolbox for data collection, design, prototyping and testing of end-to-end data-driven control solutions for next generation Open RAN systems. OpenRAN Gym extends and combines into a unique solution several software frameworks for data collection of RAN statistics and RAN control, and a lightweight O-RAN near-real-time RAN Intelligent Controller (RIC) tailored to run on experimental wireless platforms. We first provide an overview of the various architectural components of OpenRAN Gym and describe how it is used to collect data and design, train and test artificial intelligence and machine learning O-RAN-compliant applications (xApps) at scale. We then describe in detail how to test the developed xApps on softwarized RANs and provide an example of two xApps developed with OpenRAN Gym that are used to control a network with 7 base stations and 42 users deployed on the Colosseum testbed. Finally, we show how solutions developed with OpenRAN Gym on Colosseum can be exported to real-world, heterogeneous wireless platforms, such as the Arena testbed and the POWDER and COSMOS platforms of the PAWR program. OpenRAN Gym and its software components are open-source and publicly-available to the research community. By guiding the readers through running experiments with OpenRAN Gym, we aim at providing a key reference for researchers and practitioners working on experimental Open RAN systems.

研究の動機と目的

• 異種のオープン RAN 環境における AI/ML ベースの制御ソリューション開発・テストのための統一的でオープンかつスケーラブルなプラットフォームの不足に対処すること。
• 複数の無線テストベッドを横断して、データ収集、モデル学習、デプロイ、ランタイムテストを含むエンドツーエンドの実験を可能にする O-RAN準拠 xApp の開発を可能にすること。
• エミュレーテッドプラットフォーム（例：Colosseum）で開発された AI/ML ソリューションを、実環境の異種テストベッド（例：Arena、POWDER、COSMOS）に移行することを容易にすること。
• 次世代のセルラーネットワークにおける相互運用性、プログラマビリティ、データ駆動型制御を支援する標準化されたオープンソースフレームワークを提供すること。
• O-RAN 実験のための包括的で文書化済みかつ拡張可能なツールボックスを提供することで、研究者の参入障壁を低減すること。

提案手法

• 本フレームワークは、RAN 統計収集および RAN 制御のための既存ソフトウェアスタックを統合し、統一的で O-RAN 準拠のツールボックスとして構築しています。
• 実験プラットフォーム上で xApp のデプロイと実行をサポートする、軽量でコンテナ化された near-RT RAN 智能コントローラー（RIC）を内蔵しています。
• 標準化された E2 インターフェースを介して、ソフトウェア化された RAN からのデータ収集を可能にし、リアルタイムのネットワーク監視およびテレメトリを支援します。
• モジュラーで拡張可能なアーキテクチャを採用し、AI/ML ベースの xApp の開発、学習、テストを可能にし、複数のプラットフォーム間でエクスポート可能となっています。
• 標準化された LXC イメージとコンテナ化を活用して、Colosseum テストベッドから実環境の PAWR プラットフォーム（Arena、POWDER、COSMOS）への実験移行を可能にしています。
• RIC および E2 終端用のプリビルド済みおよびビルドから作成可能な LXC イメージを提供することで、テストベッド間でのポータビリティと再現性を確保しています。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、多様な無線テストベッドを横断して O-RAN 準拠システムのエンドツーエンドの AI/ML 開発とテストを支援する統一的でオープンソースのプラットフォームを設計できるか？
• RQ2 Colosseum から実環境の PAWR プラットフォーム（例：Arena、POWDER、COSMOS）への LXC イメージおよびコンテナ化 RIC の移行における性能特性とオーバーヘッドは何か？
• RQ3 異なる計算能力を持つ複数のテストベッドインfraストラクチャにおいて、コンテナインスタンス化および RIC ビルドプロセスの性能はどのように変動するか？
• RQ4 エミュレーテッドプラットフォームで開発された AI/ML xApp が、実環境の異種無線テストベッドで実際にデプロイおよびテスト可能である程度はどの程度か？
• RQ5 標準化されたオープンソース実験フレームワークを用いる場合、O-RAN 環境における AI/ML ワークフローのスケーラビリティと再現性はどの程度か？

主な発見

• Colosseum から他のテストベッドへの LXC イメージの転送時間は、イメージサイズやプラットフォームの能力に応じて約 1.5 分からほぼ 6 分の範囲で変動しました。
• Arena におけるコンテナインスタンス化は、COSMOS や POWDER よりも顕著に高速であり、SCOPE イメージでは 1 秒未塔、プリビルドされた RIC イメージでは 1 分未塔で完了しました。これは、直接のベアメタルアクセスによるものです。
• Arena では ColO-RAN RIC の Docker コンテナをスクラッチからビルドするのに 46 分を要したのに対し、POWDER では 21 分、COSMOS では 26 分を要しました。これは、Arena が 6 コア CPU を搭載しているのに対し、他のプラットフォームは 24 コアおよび 16 コアのサーバーを搭載しているためです。
• プリビルドされた ColO-RAN LXC イメージを用いることで、POWDER および COSMOS では RIC のインスタンス化が 3 分未塔、Arena では 2 分未塔で完了し、初期ビルド後の効率的なデプロイが実証されました。
• 本フレームワークは、7 基の基地局と 42 人のユーザーを含むネットワークで、Colosseum 上で 2 つの xApp のデプロイとテストに成功し、大規模な実験の可能性を検証しました。
• Colosseum で開発されたソリューションが、Arena、POWDER、COSMOS テストベッドに正常にエクスポートされ実行されたことから、クロスプラットフォーム互換性およびポータビリティが確認されました。