[论文解读] 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 14

一句话总结

PlaceRAN 提出了一种针对下一代无线接入网（vNG-RAN）中虚拟化网络功能（VNFs）放置的精确优化模型，联合优化功能切分、路由路径与计算资源使用。该模型在真实网络拓扑下实现了最小资源消耗与高功能聚合的最优放置。

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.

研究动机与目标

• 解决在现实约束条件下，vNG-RAN功能放置缺乏综合决策模型的问题。
• 构建一个通用优化问题，综合考虑所有计算单元（CU）、分布单元（DU）和射频单元（RU）节点、所有符合标准的功能切分方式，以及回传网络约束。
• 在最小化计算资源使用的同时，最大化虚拟化无线功能的聚合程度。
• 提供一种精确求解方法，保证解的最优性，并在计算中断时量化解的间隙。
• 为未来支持O-RAN兼容部署提供可扩展性，包括动态流量与多样化处理类型。

提出的方法

• 将vNG-RAN放置问题建模为带有二值变量的非线性混合整数规划（MIP）模型，用于表示功能放置与路由决策。
• 通过使用Min和Max函数将非线性目标函数转化为等价的线性形式，从而可利用标准求解器（如IBM CPLEX）实现精确求解。
• 整合CU-DU与DU-RU之间全部八种标准RAN功能切分选项，包含相应的带宽、时延与处理成本约束。
• 对回传网络（前传、中传、回传）进行建模，支持真实网络拓扑、非对称链路容量，以及路径相关的时延与带宽约束。
• 定义分离式RAN组合（DRCs）以表示RAN节点与功能切分的所有可行配置，实现对真实部署场景的精确建模。
• 集成每个节点的计算资源约束（CPU、内存、存储），并考虑网络中负载均衡与资源利用率。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将虚拟化RAN功能的最优放置建模为一个精确优化问题，同时考虑所有标准功能切分方式与回传约束？
• RQ2 在vNG-RAN部署中，最小化计算资源使用与最大化功能聚合之间的权衡关系是什么？
• RQ3 对于真实网络拓扑，精确优化模型是否能在解的质量与可扩展性方面优于启发式方法？
• RQ4 所提出的模型如何处理多样化的网络拓扑、非对称链路能力以及节点间可变的计算资源？
• RQ5 该模型在多大程度上可扩展以支持动态流量、处理类型选择（GPP与SPP）以及O-RAN兼容部署？

主要发现

• PlaceRAN在两种真实网络拓扑下均实现了最小计算资源消耗与高功能聚合水平的最优放置。
• 该模型成功通过Min和Max函数将非线性目标函数转化为线性形式，从而可借助标准MIP求解器实现精确求解。
• 对于现实规模的网络，解的耗时保持可接受水平，尤其在现代可扩展拓扑中表现更优。
• 当计算被中断时，PlaceRAN能提供保证的最优性间隙，从而支持在解质量与求解时间之间进行明智权衡。
• 与以往工作相比，该模型更具通用性，因为它联合优化了vCUs、vDUs与RUs，而以往研究通常固定DU位置或忽略DU节点。
• 该框架具备良好的可扩展性，可轻松支持未来增强功能，如基于流的流量建模与处理类型选择（GPP/SPP）。