[논문 리뷰] Toward a UTM-based Service Orchestration for UAVs in MEC-NFV Environment

Oussama Bekkouche, Miloud Bagaa외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 01. 04.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 7인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 정수선형계획법(정수선형계획법, ILP)을 사용하여 QoS 인식 서비스 배치를 수행하는 통합 UTM-MEC-NFV 프레임워크를 제안한다. UTM에서 제공하는 비행 계획과 MEC-NFV MANO를 활용하여, 다양한 QoS 요구사항을 충족시키는 서비스 배치를 최적화함으로써 저공역에서 지연 시간과 자원 효율성을 햖थ한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 증가하는 UAV의 배치로 인해 저공역에서 효율적인 UAV 교통 관리가 점점 더 필요해지고 있음을 해결하기 위해.
• MEC-NFV 아키텍처와 UTM 시스템을 통합하여 향상된 서비스 오케스트레이션과 QoS 제어를 가능하게 하기 위해.
• 비행 계획 데이터를 기반으로 MEC 및 클라우드 플랫폼 간에 동적으로 QoS 인식 서비스 배치를 가능하게 하기 위해.
• 효율적인 서비스 기능 체인 배치를 위한 정수선형계획법(정수선형계획법, ILP) 기반 최적화 모델을 개발하고 평가하기 위해.

제안 방법

• UAV 비행 계획 및 운영 데이터를 수신하기 위해 표준 MEC-NFV MANO 프레임워크에 UTM 시스템 통합을 확장한다.
• MEC 및 클라우드 노드 간의 서비스 기능 체인 배치와 자원 할당을 동시에 최적화하는 ILP 모델을 설계한다.
• 서비스 유형(예: URLLC, 베스트 에프포트)에 따라 지연 시간, 신뢰성, 대역폭 등의 QoS 제약 조건을 ILP 수식에 통합한다.
• 비행 경로 및 미션 데이터를 활용하여 배치 결정을 안내하고 예측 가능성을 향상시킨다.
• 노드(메커니즘/클라우드)와 링크(경로)를 갖는 그래프로 네트워크를 모델링하며, 비용 함수는 QoS 지표를 반영한다.
• 시뮬레이션을 통해 ILP 모델을 평가하여 지연 시간, 자원 활용도 및 확장성 측면에서 성능을 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 UTM에서 제공하는 비행 데이터는 MEC-NFV 환경에서 UAV 서비스 오케스트레이션을 향상시키는 데 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는가?
• RQ2 MEC 및 클라우드 플랫폼 간에 다양한 QoS 요구사항을 충족시키는 UAV 서비스의 최적 배치 전략은 무엇인가?
• RQ3 UTM을 MEC-NFV MANO에 통합함으로써 서비스 관리 효율성과 QoS 보장은 어떻게 향상되는가?
• RQ4 제안된 정수선형계획법(정수선형계획법, ILP) 기반의 배치 모델은 지연 시간과 자원 사용 측면에서 어떤 성능 트레이드오프를 보이는가?

주요 결과

• 제안된 정수선형계획법(정수선형계획법, ILP) 기반의 배치 모델은 UAV 비행 경로에 가까이 위치함으로써 시간에 민감한 UAV 서비스의 종단 간 지연 시간을 크게 감소시킨다.
• 오케스트레이션 과정에 UTM 비행 계획을 통합함으로써 자원 할당 정확도가 향상되고 불필요한 서비스 이동이 감소한다.
• URRLC 서비스의 경우 최적화되지 않은 배치 전략에 비해 QoS 준수 수준이 향상됨을 입증하였다.
• 시뮬레이션 결과, 증가하는 UAV 밀도에 따라 효과적으로 확장되며 낮은 계산 오버헤드를 유지함을 확인하였다.