[論文レビュー] Toward a UTM-based Service Orchestration for UAVs in MEC-NFV Environment

Oussama Bekkouche, Miloud Bagaa+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2022

UAV Applications and Optimization参考文献 7被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、整数線形計画法（ILP）を用いたQoEに配慮した配置を用いて、低空域空域におけるUAVサービスのオ케ストレーションを実現する統合UTM-MEC-NFVフレームワークを提案する。UTMが提供する飛行計画とMEC-NFV MANOを活用することで、多様なQoS要件を満たすようにサービス配置を最適化し、低遅延かつリソース効率の高い運用を実現する。

ABSTRACT

The increased use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in numerous domains will result in high traffic densities in the low-altitude airspace. Consequently, UAVs Traffic Management (UTM) systems that allow the integration of UAVs in the low-altitude airspace are gaining a lot of momentum. Furthermore, the 5th generation of mobile networks (5G) will most likely provide the underlying support for UTM systems by providing connectivity to UAVs, enabling the control, tracking and communication with remote applications and services. However, UAVs may need to communicate with services with different communication Quality of Service (QoS) requirements, ranging form best-effort services to Ultra-Reliable Low-Latency Communications (URLLC) services. Indeed, 5G can ensure efficient Quality of Service (QoS) enhancements using new technologies, such as network slicing and Multi-access Edge Computing (MEC). In this context, Network Functions Virtualization (NFV) is considered as one of the pillars of 5G systems, by providing a QoS-aware Management and Orchestration (MANO) of softwarized services across cloud and MEC platforms. The MANO process of UAV's services can be enhanced further using the information provided by the UTM system, such as the UAVs'flight plans. In this paper,we propose an extended framework for the management and orchestration of UAVs'services in MECNFV environment by combining the functionalities provided by the MEC-NFV management and orchestration framework with the functionalities of a UTM system. Moreover, we propose an Integer Linear Programming (ILP) model of the placement scheme of our framework and we evaluate its performances.

研究の動機と目的

• 増加するUAVの導入に伴い、低空域空域における効率的なUAV交通管理のニーズに対応すること。
• UTMシステムとMEC-NFVアーキテクチャを統合し、サービスオーケストレーションとQoS制御を強化すること。
• 飛行計画データを活用して、MECおよびクラウドプラットフォーム間で動的かつQoSに配慮したUAVサービスの配置を可能にすること。
• 効率的なサービス機能チェーンの配置を実現するILPベースの最適化モデルの開発および評価すること。

提案手法

• 標準的なMEC-NFV MANOフレームワークにUTMシステム統合を拡張し、UAVの飛行計画および運用データを入力可能にする。
• MECおよびクラウドノード間で、サービス機能チェーンの配置とリソース割り当てを同時に最適化するILPモデルを設計する。
• サービスタイプ（例：URLLC、ベストエフォート）に応じて、遅延、信頼性、帯域幅などのQoS制約をILP定式化に組み込む。
• UTMから得られるUAVの軌道およびミッションデータを活用して、配置意思決定を支援し、予測可能性を向上させる。
• ノード（MEC/クラウド）とエッジ（リンク）を持つグラフとしてネットワークをモデル化し、QoS指標を反映するコスト関数を定義する。
• シミュレーションを用いてILPモデルの性能を評価し、遅延、リソース利用率、スケーラビリティの観点から分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UTMが提供する飛行データは、MEC-NFV環境におけるUAV向けサービスオーケストレーションを効果的に向上させることができるか？
• RQ2 MECおよびクラウドプラットフォーム間で、多様なQoS要件を満たすUAVサービスの最適な配置戦略は何か？
• RQ3 UTMとMEC-NFV MANOを統合することで、サービス管理の効率性とQoS保証はどのように向上するか？
• RQ4 提案されたILPベースの配置モデルの性能トレードオフ（遅延とリソース使用量の観点から）は何か？

主な発見

• 提案されたILPベースの配置モデルにより、時間的に制限のあるUAVサービスのエンドツーエンド遅延が顕著に低減された。これは、UAV飛行経路に近接する配置を優先することで実現された。
• オーケストレーションプロセスにUTMの飛行計画を統合することで、リソース割り当ての正確性が向上し、不要なサービス移行が削減された。
• URRLCサービスにおけるQoS準拠度が、最適化されていない配置戦略に比べて顕著に向上した。
• シミュレーション結果から、UAV密度の増加に伴っても、計算オーバーヘッドは低く抑えられ、効果的なスケーリングが実現された。