[論文レビュー] PlaceRAN: Optimal Placement of Virtualized Network Functions in the Next-generation Radio Access Networks

Fernando Zanferrari Morais, Gabriel Matheus de Almeida+5 more|arXiv (Cornell University)|Feb 25, 2021

Software-Defined Networks and 5G参考文献 26被引用数 14

ひとこと要約

PlaceRANは、次世代RAN（vNG-RAN）における仮想化ネットワーク関数（VNF）の配置を、関数分割、ルーティング経路、計算リソース使用量を統合的に最適化する正確な最適化モデルを提案する。実際のネットワークトポロジーにおいて、最小限のリソース使用量と高い機能集約を達成する。

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.

研究の動機と目的

• 実世界の制約下でのvNG-RAN関数配置に向けた包括的な意思決定モデルの不足に対処する。
• すべてのCU、DU、RUノード、すべての標準準拠の関数分割、およびクロスハールネットワーク制約を考慮した一般化された最適化問題を定式化する。
• 計算リソース使用量を最小限に抑えつつ、仮想化された無線関数の集約度を最大化する。
• 最適性を保証する正確な解法を提供し、計算が中断された場合の解のギャップを定量的に評価する。
• 動的トラフィックと多様な処理タイプをサポートする将来の拡張性を備えたO-RAN準拠の展開を支援する。

提案手法

• 関数配置とルーティング意思決定のためのバイナリ変数を用いた非線形混合整数プログラミング（MIP）モデルとして、vNG-RAN配置問題を定式化する。
• 最小値（Min）および最大値（Max）関数を用いて非線形目的関数を等価な線形形式に変換し、IBM CPLEXなどの標準ソルバを用いて正確に解けるようにする。
• CU-DUおよびDU-RU間の8つの標準的RAN関数分割オプションをすべて組み込み、関連する帯域幅、遅延、処理コスト制約を含む。
• 実際のトポロジー、非対称なリンク容量、経路依存の遅延および帯域幅制約を持つクロスハールネットワーク（フロントハール、ミッドハール、バックハール）をモデル化する。
• 分散型RANコンビネーション（DRCs）を定義し、RANノードおよび関数分割のすべての妥当な構成を表現することで、実世界の展開を正確にモデル化可能にする。
• ノードごとの計算リソース制約（CPU、メモリ、ストレージ）を統合し、ネットワーク全体における負荷分散とリソース利用率を考慮する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 すべての標準的関数分割とクロスハール制約を考慮した場合、仮想化RAN関数の最適配置を正確な最適化問題としてどのように定式化できるか。
• RQ2 vNG-RAN展開において、計算リソース使用量の最小化と機能集約度の最大化の間には、どのようなトレードオフが生じるか。
• RQ3 正確な最適化モデルは、現実的なネットワークトポロジーにおいて、ヒューリスティック手法に比べて解の品質とスケーラビリティの点で優れているか。
• RQ4 提案モデルは、多様なネットワークトポロジー、非対称なリンク能力、ノード間での可変リソースをどのように処理するか。
• RQ5 動的トラフィック、処理タイプ選択（GPP対SPP）およびO-RAN準拠の展開をサポートするため、モデルをどの程度拡張可能か。

主な発見

• PlaceRANは、2つの現実的なネットワークトポロジーにおいて、最小限の計算リソース使用量と高い機能集約度を達成する最適配置を実現した。
• モデルは、最小値（Min）および最大値（Max）関数を用いて非線形目的関数を線形形式に変換し、標準MIPソルバを用いて正確に解けるようにした。
• 特に現代的でスケーラブルなトポロジーにおいて、解法時間は現実的なネットワークサイズにおいても許容範囲内に保たれた。
• 計算が中断された場合でも、最適性ギャップを保証するため、解の品質と時間の間の意思決定が可能になった。
• 従来の研究がDUの配置を固定するかDUノードを無視していたのに対し、本モデルはvCU、vDU、RUを統合的に最適化するため、より包括的である。
• フレームワークは拡張可能であり、将来的にフロー単位のトラフィックモデリングや処理タイプ選択（GPP/SPP）のサポートにも対応可能である。