Provisionnement des ressources et optimisation dynamique des slices réseaux dans un environnement SDN/NFV

Resource provisioning and dynamic optimization of Network Slices in an SDN/NFV environment

• Auteur / Autrice : Nazih Salhab
• Direction : Rami Langar, Rana Rahim-Amoud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 26/10/2020
• Etablissement(s) : Paris Est en cotutelle avec Université Libanaise. Faculté de génie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'Institut Gaspard Monge (1997-2009)
• Jury : Président / Présidente : Tijani Chahed
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Rami Langar, Rana Rahim-Amoud, André-Luc Beylot, Moussa Ayyash, Abed Ellatif Samhat
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : André-Luc Beylot, Moussa Ayyash

Mots clés

Mots clés contrôlés

Systèmes de communication sans fil

Ressources Internet

iCloud (informatique)

Systèmes virtuels (informatique)

Mots clés libres

Virtualisation des Fonctions Réseau (NFV)

Provisionnement des ressources

Tranches (Slices) réseaux

Réseau d'accès radio nuagique C-RAN

Optimisation des ressources

Réseaux définis par Logiciel

Network Function Virtualization (NFV)

Resources Provisioning

Network Slices

Cloud radio Access Network C-RAN

Resources Optimization

Software Defined Networking (SDN)

Résumé

Pour offrir le haut débit mobile amélioré, les communications massives et critiques pour l'Internet des objets, la cinquième génération (5G) des réseaux mobiles est déployée à nos jours, en se basant sur plusieurs catalyseurs: le réseau d'accès radio nuagique (C-RAN), les réseaux programmables (SDN), et la virtualisation des fonctions réseaux (NFV). Le C-RAN décompose la nouvelle génération Node-B (gNB) en: i) tête radio distante (RRH), ii) unité digitale (DU), et iii) unité centrale (CU), appelée aussi unité cloud ou collaborative. Les DU et CU implémentent la base bande (BBU) tout en utilisant les huit options du split du front-haul pour une performance affinée. La RRH implémente la circuiterie extérieure pour la radio. Le SDN permet la programmation du comportement du réseau en découplant le plan de contrôle du plan utilisateur tout en centralisant la gestion des flux en un nœud de contrôle dédié. La NFV, d'autre part, utilise les technologies de virtualisation pour lancer les fonctions réseaux virtualisées (FRV) sur des serveurs conventionnels du marché. SDN et NFV permettent la partition du C-RAN, réseaux de transport et cœur en tant que tranches définies comme des réseaux virtuels et isolés de bout en bout conçus pour couvrir des exigences spécifiques aux différentes cas d’utilisations. L'objectif principal de cette thèse est de développer des algorithmes de provisionnement des ressources (unité de traitement centrale (CPU), mémoire, énergie, et spectre) pour la 5G, tout en garantissant un emplacement optimal des FRV dans une infrastructure nuagique. Pour achever ce but ultime, on adresse l'optimisation des ressources et d'infrastructure dans les trois domaines des réseaux mobiles: le cœur de réseau 5G (5GC), le C-RAN et les contrôleurs SDN. En tant qu’une première contribution, nous formulons la décharge du 5GC en tant qu'une optimisation sous contraintes ciblant plusieurs objectifs (coût de virtualisation, puissance de traitement, et charge du réseau) pour faire les décisions optimales et avec la plus faible latence. On optimise l'utilisation de l'infrastructure réseau en termes de capacité de traitement, consommation d'énergie et de débit, tout en respectant les exigences par tranche (latence, fiabilité, et capacité, etc.). Sachant que l'infrastructure est assujettie à des évènements fréquents tels que l'arrivée et le départ des utilisateurs/dispositifs, les changements continuels du réseau (reconfigurations, et défauts inévitables), nous proposons l'optimisation dynamique moyennant la technique de Branch, Cut and Price (BCP), en discutant les effets de ces objectifs sur plusieurs métriques. Notre 2ème contribution consiste à optimiser le C-RAN par un regroupement dynamique des RRH aux BBU (DU, CU). D’une part, nous proposons ce regroupement pour optimiser le débit en down-link. D’autre part, nous proposons la prédiction du power Head-room (PHR), sur le lien hertzien pour optimiser le débit en up-link. Dans notre troisième contribution, nous adressons l'orchestration des tranches réseaux 5G à travers le contrôleur C-RAN défini par logiciel en utilisant des approches de ML pour: la classification des exigences de performance, la prédiction des ratios de tranchage, le contrôle d'admission, le séquencement, et la gestion adaptative des ressources. En se basant sur des évaluations exhaustives moyennant notre prototype 5G basé sur OpenAirInterface, et en utilisant une pile de performance intégrée, nous montrons que nos propositions dépassent les stratégies connexes en termes de rapidité d'optimisation, des coûts de virtualisation et de débit

To address the enhanced mobile broadband, massive and critical communications for the Internet of things, Fifth Generation (5G) of mobile communications is being deployed, nowadays, relying on multiple enablers, namely: Cloud Radio Access Network (C-RAN), Software-Defined Networking (SDN) and Network Function Virtualization (NFV).C-RAN decomposes the new generation Node-B into: i) Remote Radio Head (RRH), ii) Digital Unit (DU), and iii) Central Unit (CU), also known as Cloud or Collaborative Unit.DUs and CUs are the two blocks that implement the former 4G Baseband Unit (BBU) while leveraging eight options of functional splits of the front-haul for a fine-tuned performance. The RRH implements the radio frequency outdoor circuitry. SDN allows programming network's behavior by decoupling the control plane from the user plane and centralizing the flow management in a dedicated controller node. NFV, on the other hand, uses virtualization technology to run Virtualized Network Functions (VNFs) on commodity servers. SDN and NFV allow the partitioning of the C-RAN, transport and core networks as network slices defined as isolated and virtual end-to-end networks tailored to fulfill diverse requirements requested by a particular application. The main objective of this thesis is to develop resource-provisioning algorithms (Central Processing Unit (CPU), memory, energy, and spectrum) for 5G networks while guaranteeing optimal provisioning of VNFs for a cloud-based infrastructure. To achieve this ultimate goal, we address the optimization of both resources and infrastructure within three network domains: 5G Core Network (5GC), C-RAN and the SDN controllers. We, first formulate the 5GC offloading problem as a constrained-optimization to meet multiple objectives (virtualization cost, processing power and network load) by making optimal decisions with minimum latency. We optimize the usage of the network infrastructure in terms of computing capabilities, power consumption, and bitrate, while meeting the needs per slice (latency, reliability, efficiency, etc.). Knowing that the infrastructure is subject to frequent and massive events such as the arrival/departure of users/devices, continuous network evolution (reconfigurations, and inevitable failures), we propose a dynamic optimization using Branch, Cut and Price, while discussing objectives effects on multiple metrics.Our second contribution consists of optimizing the C-RAN by proposing a dynamic mapping of RRHs to BBUs (DUs and CUs). On first hand, we propose clustering the RRHs in an aim to optimize the downlink throughput. On second hand, we propose the prediction of the Power Headroom (PHR), to optimize the throughput on the uplink.We formulate our RRHs clustering problem as k-dimensional multiple Knapsacks and the prediction of PHR using different Machine Learning (ML) approaches to minimize the interference and maximize the throughput.Finally, we address the orchestration of 5G network slices through the software defined C-RAN controller using ML-based approaches, for all of: classification of performance requirements, forecasting of slicing ratios, admission controlling, scheduling and adaptive resource management.Based on extensive evaluations conducted in our 5G experimental prototype based on OpenAirInterface, and using an integrated performance management stack, we show that our proposals outperform the prominent related strategies in terms of optimization speed, computing cost, and achieved throughput