[논문 리뷰] PlaceRAN: Optimal Placement for the Virtualized Next-Generation RAN.

Fernando Zanferrari Morais, Gabriel Matheus de Almeida외 5명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 25.

Software-Defined Networks and 5G참고 문헌 20인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 다음 세대 RAN(vNG-RAN)에서 가상화된 라디오 기능을 배치하기 위한 정확한 최적화 모델인 PlaceRAN을 제안한다. 이는 계산 자원 사용을 최소화하고 기능 집합을 극대화하기 위한 것이다. 프로토콜 스택 분할, 전송망 제약 조건, 이질적인 토폴로지를 종합적으로 고려함으로써, PlaceRAN은 실제 5G 네트워크 토폴로지에서 최대 80%의 라디오 기능 집합을 달성한다.

ABSTRACT

The fifth-generation mobile evolution introduces Next-Generation Radio Access Networks (NG-RAN) based on the protocol stack disaggregation to enable flexibility to support users' demand for ultra-low latency and high-bandwidth applications. For example, Open RAN solutions focus on an NG-RAN with general-purpose vendor-neutral hardware, software-defined technologies, and interoperability, splitting the protocol stack into the eight options combined into three network units, i.e., central, Distributed, and Radio. These network units and the protocols disaggregated are managed as radio functions. These functions' placement is challenging since the best decision is based on the RAN protocol stack split, routing paths of transport networks with restricted bandwidth and latency requirements, different topologies and link capabilities, asymmetric computational resources, etc. Therefore, this article proposes the first exact model for the placement optimization of radio functions for vNG-RAN planning, named PlaceRAN. The main objective is to minimize the computing resources and maximize the aggregation of radio functions. The PlaceRAN evaluation considered two real network topologies based on 5G-crosshaul and Passion European projects. The PlaceRAN performance reaches up to 80\% aggregation of radio functions centralized.

연구 동기 및 목표

• 분리된 프로토콜 스택을 가진 다음 세대 RAN(vNG-RAN)에서 가상화된 라디오 기능의 최적 배치 문제를 해결하기 위해.
• vNG-RAN 구현에서 중앙, 분산, 라디오 단위의 전체 계산 자원 사용을 최소화하기 위해.
• 기능 분할을 줄이고 네트워크 효율성을 향상시키기 위해 라디오 기능의 집합을 극대화하기 위해.
• 비대칭 계산 자원, 변동 가능한 링크 능력, 전송망에서의 엄격한 지연 및 대역폭 요구 사항과 같은 실제 제약 조건을 고려하기 위해.
• Open RAN 및 벤더 중립 아키텍처에서 의사결정 지원을 위한 vNG-RAN 기획을 위한 정확한 수학적 모델을 제공하기 위해.

제안 방법

• 중앙, 분산, 라디오 단위의 세 네트워크 유닛에서의 문제를 나타내기 위해 정확한 혼합정수선형계획(MILP) 모델을 수립한다.
• 프로토콜 스택을 8가지 옵션으로 조합하여 3개의 기능 유닛으로 표현하고, 기능 분리 및 라우팅 제약 조건에 기반한 배치 결정을 모델링한다.
• 전송망 대역폭, 엔드 투 엔드 지연, 노드 간 비대칭 계산 능력에 대한 제약 조건을 통합한다.
• 두 가지 목표를 최적화한다: 전체 계산 자원 소비를 최소화하고 라디오 기능의 집합을 극대화한다.
• 실제 5G 네트워크 토폴로지를 5G-crosshaul 및 Passion 유럽 프로젝트에서 확보하여 현실적인 조건에서 모델을 평가한다.
• 자원 최소화와 기능 집합 간의 균형을 맞추기 위한 이목적 최적화 프레임워크를 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전송망 제약 조건을 고려하면서 vNG-RAN에서 가상화된 라디오 기능을 어떻게 최적의 위치에 설치할 수 있는가?
• RQ2 실제 네트워크 토폴로지와 제약 조건 하에서 vNG-RAN에서 라디오 기능의 최대 집합 수준은 얼마인가?
• RQ3 프로토콜 스택 분할과 전송망 특성은 라디오 기능의 최적 배치에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 정확한 최적화 모델은 vNG-RAN 구현에서 자원 소비와 기능 분할을 얼마나 줄일 수 있는가?

주요 결과

• PlaceRAN은 실제 5G 네트워크 토폴로지에서 최대 80%의 라디오 기능 집합을 달성하여 기능 분할을 크게 줄였다.
• 모델은 중앙, 분산, 라디오 단위에 걸쳐 기능을 지능적으로 할당하여 전체 계산 자원 사용을 성공적으로 최소화했다.
• 최적화 모델은 이질적인 계산 자원, 비대칭 링크 능력, 엄격한 지연 및 대역폭 제약 조건을 모두 고려했다.
• 5G-crosshaul 및 Passion 프로젝트의 실제 토폴로지에서의 평가를 통해 모델의 실용성과 확장성을 확인했다.
• 이목적 수식은 자원 최소화와 기능 집합 간의 트레이드오프를 가능하게 하여 네트워크 계획의 융통성 향상을 지원한다.
• 정확한 모델은 Open RAN 및 가상화된 RAN 환경에서의 향후 동적 및 실시간 배치 전략의 기초를 마련한다.