[논문 리뷰] PlaceRAN: Optimal Placement of Virtualized Network Functions in the Next-generation Radio Access Networks

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

Software-Defined Networks and 5G참고 문헌 26인용 수 14

한 줄 요약

PlaceRAN은 다음 세대 라디오 액세스 네트워크(vNG-RAN)에서 가상화된 네트워크 기능(VNFs)을 배치하기 위한 정확한 최적화 모델을 제안한다. 이 모델은 기능 분할, 라우팅 경로, 계산 자원 사용을 종합적으로 최적화하며, 현실적인 네트워크 토폴로지에서 최소 자원 사용과 높은 기능 집합 수준을 달성한다.

ABSTRACT

The fifth-generation mobile evolution enables several transformations on Next Generation Radio Access Networks (NG-RAN). The RAN protocol stack is splitting into eight possible disaggregated options combined into three network units, i.e., Central, Distributed, and Radio. Besides that, further advances allow the RAN software to be virtualized on top of general-purpose vendor-neutral hardware, dealing with the concept of virtualized RAN (vRAN). The disaggregated network units initiatives reach full interoperability based on the Open RAN (O-RAN). The combination of NG-RAN and vRAN results in vNG-RAN, enabling the management of disaggregated units and protocols as a set of radio functions. The placement of these functions is challenging since the best decision can be based on multiple constraints, such as 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. 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 realistic network topologies. Our results reveal that the PlaceRAN model achieves an optimized high-performance aggregation level, it is flexible for RAN deployment overcoming the network restrictions, and it is up to date with the most advanced vNG-RAN design and development.

연구 동기 및 목표

• 실제 환경 제약 조건 하에서 vNG-RAN 기능 배치를 위한 종합적인 의사결정 모델의 부족을 해결한다.
• 모든 CU, DU, RU 노드, 모든 표준 준수 기능 분할 옵션, 크로스홀 네트워크 제약 조건을 고려한 일반적인 최적화 문제를 수립한다.
• 계산 자원 사용을 최소화하면서도 가상화된 라디오 기능의 집합 수준을 극대화한다.
• 최적성 보장을 보장하고 계산이 중단될 경우 해의 갭을 정량화할 수 있는 정확한 해법을 제공한다.
• 동적 트래픽과 다양한 처리 유형을 고려한 향후 O-RAN 호환 배포를 위한 확장성을 지원한다.

제안 방법

• 기능 배치 및 라우팅 결정을 위한 이진 변수를 사용한 비선형 혼합정수계획법(MIP) 모델로 vNG-RAN 배치 문제를 수립한다.
• 최적화 목표 함수를 Min 및 Max 함수를 활용해 등가의 선형 형태로 변환하여, IBM CPLEX와 같은 표준 솔버를 통해 정확한 해를 도출할 수 있도록 한다.
• CU-DU 및 DU-RU 간의 표준 RAN 기능 분할 옵션 8종을 모두 포함하며, 관련 대역폭, 지연, 처리 비용 제약 조건을 통합한다.
• 프론트홀, 미드홀, 백홀을 포함한 크로스홀 네트워크를 현실적인 토폴로지, 비대칭 링크 용량, 경로에 따라 달라지는 지연 및 대역폭 제약 조건으로 모델링한다.
• 모든 실세계 배포에 가능한 RAN 노드 및 기능 분할 구성 조합을 나타내는 분리된 RAN 조합(DRCs)을 정의하여 정밀한 모델링을 가능하게 한다.
• 각 노드의 계산 자원 제약 조건(CPU, 메모리, 스토리지)을 반영하고 네트워크 전반의 부하 균형 및 자원 활용도를 고려한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 모든 표준 기능 분할 옵션과 크로스홀 제약 조건을 고려할 때, 최적의 가상화된 RAN 기능 배치를 정확한 최적화 문제로 어떻게 수립할 수 있는가?
• RQ2 vNG-RAN 배포에서 계산 자원 사용을 최소화하고 기능 집합 수준을 극대화하는 데서의 상호 상충 관계는 어떠한가?
• RQ3 정확한 최적화 모델이 현실적인 네트워크 토폴로지에서 히우리스틱 방법에 비해 해의 품질과 확장성 측면에서 뛰어나게 작용할 수 있는가?
• RQ4 제안된 모델은 다양한 네트워크 토폴로지, 비대칭 링크 능력, 노드 간 변동하는 계산 자원을 어떻게 처리하는가?
• RQ5 모델은 동적 트래픽, 처리 유형 선택(GPP 대비 SPP), O-RAN 호환 배포를 지원하기 위해 어느 정도 확장 가능할 수 있는가?

주요 결과

• PlaceRAN은 두 가지 현실적인 네트워크 토폴로지에서 최소한의 계산 자원 사용과 높은 기능 집합 수준을 달성하는 최적의 배치를 실현한다.
• 모델은 Min 및 Max 함수를 활용해 비선형 목표 함수를 선형 형태로 변환하여 표준 MIP 솔버를 통해 정확한 해를 도출할 수 있도록 한다.
• 특히 현대적이고 확장 가능한 토폴로지에서는 계산 시간이 실용적인 범위를 유지한다.
• 계산이 중단될 경우 최적성 갭을 보장하여 해의 품질과 시간 간의 균형을 고려한 의사결정을 가능하게 한다.
• 이전 연구가 DU 노드의 위치를 고정하거나 DU 노드를 무시한 것에 비해, 이 모델은 vCU, vDU, RU를 종합적으로 최적화하므로 더 일반적인 모델이다.
• 프레임워크는 확장 가능하며, 향후 흐름 수준의 트래픽 모델링 및 처리 유형 선택(GPP/SPP)과 같은 향상 기능을 지원할 수 있도록 준비되어 있다.