Tem_357 Harnessing the Power of Digital Transformation, Artificial Intelligence and Big Data Analytics with Parallel Computing

Traditionally, 2D and especially 3D forward modeling and inversion of large geophysical datasets are performed on supercomputing clusters. This was due to the fact computing time taken by using PC was too time consuming. With the introduction of parallel computing, attempts have been made to perform computationally intensive tasks on PC or clusters of personal computers where the computing power was based on Central Processing Unit (CPU). It is further enhanced with Graphical Processing Unit (GPU) as the GPU has become affordable with the launch of GPU based computing devices. Therefore this paper presents a didactic concept in learning and applying parallel computing with the use of General Purpose Graphical Processing Unit (GPGPU) was carried out and perform preliminary testing in migrating existing sequential codes for solving initially 2D forward modeling of geophysical dataset. There are many challenges in performing these tasks mainly due to lack of some necessary development software tools, but the preliminary findings are promising. Traditionally, 2D and especially 3D forward modeling and inversion of large geophysical datasets are performed on supercomputing clusters. This was due to the fact computing time taken by using PC was too time consuming. With the introduction of parallel computing, attempts have been made to perform computationally intensive tasks on PC or clusters of personal computers where the computing power was based on Central Processing Unit (CPU). It is further enhanced with Graphical Processing Unit (GPU) as the GPU has become affordable with the launch of GPU based computing devices. Therefore this paper presents a didactic concept in learning and applying parallel computing with the use of General Purpose Graphical Processing Unit (GPGPU) was carried out and perform preliminary testing in migrating existing sequential codes for solving initially 2D forward modeling of geophysical dataset. There are many challenges in performing these tasks mainly due to lack of some necessary development software tools, but the preliminary findings are promising.Traditionally, 2D and especially 3D forward modeling and inversion of large geophysical datasets are performed on supercomputing clusters. This was due to the fact computing time taken by using PC was too time consuming. With the introduction of parallel computing, attempts have been made to perform computationally intensive tasks on PC or clusters of personal computers where the computing power was based on Central Processing Unit (CPU). It is further enhanced with Graphical Processing Unit (GPU) as the GPU has become affordable with the launch of GPU based computing devices. Therefore this paper presents a didactic concept in learning and applying parallel computing with the use of General Purpose Graphical Processing Unit (GPGPU) was carried out and perform preliminary testing in migrating existing sequential codes for solving initially 2D forward modeling of geophysical dataset. There are many challenges in performing these tasks mainly due to lack of some necessary development software tools, but the preliminary findings are promising

Satellite integration in 5G : contribution on network architectures and traffic engineering solutions for hybrid satellite-terrestrial mobile backhauling

The recent technological advances in the satellite domain such as the use of High Throughput Satellites (HTS) with throughput rates that are magnitudes higher than with previous ones, or the use of large non- Geostationary Earth Orbit (GEO) satellites constellations, etc, are reducing the price per bit and enhancing the Quality of Service (QoS) metrics such as latency, etc., changing the way that the capacity is being brought to the market and making it more attractive for other services such as satellite broadband communications. These new capabilities coupled with the advantages offered by satellite communications such as the unique wide-scale geographical coverage, inherent broadcast/multicast capabilities and highly reliable connectivity, anticipate new opportunities for the integration of the satellite component into the 5G ecosystem. One of the most compelling scenarios is mobile backhauling, where satellite capacity can be used to complement the terrestrial backhauling infrastructure, not only in hard to reach areas, but also for more efficient traffic delivery to Radio Access Network (RAN) nodes, increased resiliency and better support for fast, temporary cell deployments and moving cells. In this context, this thesis work focuses on achieving better satellite-terrestrial backhaul network integration through the development of Traffic Engineering (TE) strategies to manage in a better way the dynamically steerable satellite provisioned capacity. To do this, this thesis work first takes the steps in the definition of an architectural framework that enables a better satellite-terrestrial mobile backhaul network integration, managing the satellite capacity as a constituent part of a Software Defined Networking (SDN) -based TE for mobile backhaul network. Under this basis, this thesis work first proposes and assesses a model for the analysis of capacity and traffic management strategies for hybrid satellite-terrestrial mobile backhauling networks that rely on SDN for fine-grained traffic steering. The performance analysis is carried out in terms of capacity gains that can be achieved when the satellite backhaul capacity is used for traffic overflow, taking into account the placement of the satellite capacity at different traffic aggregation levels and considering a spatial correlation of the traffic demand. Later, the thesis work presents the development of SDN-based TE strategies and algorithms that exploits the dynamically steerable satellite capacity provisioned for resilience purposes to better utilize the satellite capacity by maximizing the network utility under both failure and non-failure conditions in some terrestrial links, under the consideration of elastic, inelastic and unicast and multicast traffic. The performance analysis is carried out in terms of global network utility, fairness and connexion rejection rates compared to non SDN-based TE applications. Finally, sustained in the defined architectural framework designs, the thesis work presents an experimental Proof of Concept (PoC) and validation of a satellite-terrestrial backhaul links integration solution that builts upon SDN technologies for the realization of End-to-End (E2E) TE applications in mobile backhauling networks with a satellite component, assessing the feasibility of the proposed SDN-based integration solution under a practical laboratory setting that combines the use of commercial, experimentation-oriented and emulation equipment and software.Los recientes avances tecnológicos en el dominio de los satélites, como el uso de satélites de alto rendimiento (HTS) con tasas de rendimiento que son magnitudes más altas que los anteriores, o el uso de grandes constelaciones de satélites de órbita no geoestacionaria (GEO), etc. están reduciendo el precio por bit y mejorando las métricas de Calidad de Servicio (QoS) como la latencia, etc., cambiando la forma en que la capacidad se está llevando al mercado, y haciéndola más atractiva para otros servicios como las comunicaciones de banda ancha por satélite. Estas nuevas capacidades, junto con las ventajas ofrecidas por las comunicaciones por satélite, como la cobertura geográfica a gran escala, las inherentes capacidades de difusión / multidifusión y la conectividad altamente confiable, anticipan nuevas oportunidades para la integración de la componente satelital al ecosistema 5G. Uno de los escenarios más atractivos es el backhauling móvil, donde la capacidad del satélite se puede usar para complementar la infraestructura de backhauling terrestre, no solo en áreas de difícil acceso, sino también para la entrega de tráfico de manera más eficiente a los nodos de la Red de Acceso (RAN), una mayor resiliencia y mejor soporte para implementaciones rápidas y temporales de células, así como células en movimiento. En este contexto, este trabajo de tesis se centra en lograr una mejor integración de la red híbrida de backhaul satélital-terrestre, a través del desarrollo de estrategias de ingeniería de tráfico (TE) para gestionar de una mejor manera la capacidad dinámicamente orientable del satélite. Para hacer esto, este trabajo de tesis primero toma los pasos en la definición de un marco de arquitectura que permite una mejor integración de una red híbrida satelital-terrestre de backhaul móvil, gestionando la capacidad del satélite como parte constitutiva de un TE basado en Software Defined Networking (SDN). Bajo esta base, este trabajo de tesis primero propone y evalúa un modelo para el análisis de la capacidad y las estrategias de gestión del tráfico para redes híbridas satelital-terrestre de backhaul móvil basadas en SDN para la dirección de tráfico. El análisis de rendimiento se lleva a cabo en términos de aumento de capacidad que se puede lograr cuando la capacidad de la red de backhaul por satélite se utiliza para el desborde de tráfico, teniendo en cuenta la ubicación de la capacidad del satélite en diferentes niveles de agregación de tráfico y considerando una correlación espacial de la demanda de tráfico. Posteriormente, el trabajo de tesis presenta el desarrollo de estrategias y algoritmos de TE basados en SDN que explotan la capacidad dinámicamente orientable del satelite, provista con fines de resiliencia para utilizar de mejor manera la capacidad satelital al maximizar la utilidad de red en condiciones de falla y no falla en algunos enlaces terrestres, y bajo la consideración de tráfico elástico, inelástico y de unidifusión y multidifusión. El análisis de rendimiento se lleva a cabo en términos de tasas de rechazo, de utilidad, y equidad en comparación con las aplicaciones de TE no basadas en SDN. Finalmente, basado en la definición del diseño de marco de arquitectura, el trabajo de tesis presenta una Prueba de concepto (PoC) experimental y la validación de una solución de integración de enlaces de backhaul satelital-terrestre que se basa en las tecnologías SDN para la realización de aplicaciones de TE de extremo a extremo (E2E) en redes de backhaul móviles, evaluando la viabilidad de la solución propuesta de integración basada en SDN en un entorno práctico de laboratorio que combina el uso de equipos y software comerciales, orientados a la experimentación y emulación.Postprint (published version

Enhanced connectivity in wireless mobile programmable networks

Mención Interancional en el título de doctorThe architecture of current operator infrastructures is being challenged by the non-stop growing demand of data hungry services appearing every day. While currently deployed operator networks have been able to cope with traffic demands so far, the architectures for the 5th generation of mobile networks (5G) are expected to support unprecedented traffic loads while decreasing costs associated with the network deployment and operations. Indeed, the forthcoming set of 5G standards will bring programmability and flexibility to levels never seen before. This has required introducing changes in the architecture of mobile networks, enabling different features such as the split of control and data planes, as required to support rapid programming of heterogeneous data planes. Network softwarisation is hence seen as a key enabler to cope with such network evolution, as it permits controlling all networking functions through (re)programming, thus providing higher flexibility to meet heterogeneous requirements while keeping deployment and operational costs low. A great diversity in terms of traffic patterns, multi-tenancy, heterogeneous and stringent traffic requirements is therefore expected in 5G networks. Software Defined Networking (SDN) and Network Function Virtualisation (NFV) have emerged as a basic tool-set for operators to manage their infrastructure with increased flexibility and reduced costs. As a result, new 5G services can now be envisioned and quickly programmed and provisioned in response to user and market necessities, imposing a paradigm shift in the services design. However, such flexibility requires the 5G transport network to undergo a profound transformation, evolving from a static connectivity substrate into a service-oriented infrastructure capable of accommodating the various 5G services, including Ultra-Reliable and Low Latency Communications (URLLC). Moreover, to achieve the desired flexibility and cost reduction, one promising approach is to leverage virtualisation technologies to dynamically host contents, services, and applications closer to the users so as to offload the core network and reduce the communication delay. This thesis tackles the above challengeswhicharedetailedinthefollowing. A common characteristic of the 5G servicesistheubiquityandthealmostpermanent connection that is required from the mobile network. This really imposes a challenge in thesignallingproceduresprovidedtogettrack of the users and to guarantee session continuity. The mobility management mechanisms will hence play a central role in the 5G networks because of the always-on connectivity demand. Distributed Mobility Management (DMM) helps going towards this direction, by flattening the network, hence improving its scalability,andenablinglocalaccesstotheInternet and other communication services, like mobile-edge clouds. Simultaneously, SDN opens up the possibility of running a multitude of intelligent and advanced applications for network optimisation purposes in a centralised network controller. The combination of DMM architectural principles with SDN management appears as a powerful tool for operators to cope with the management and data burden expected in 5G networks. To meet the future mobile user demand at a reduced cost, operators are also looking at solutions such as C-RAN and different functional splits to decrease the cost of deploying and maintaining cell sites. The increasing stress on mobile radio access performance in a context of declining revenues for operators is hence requiring the evolution of backhaul and fronthaul transport networks, which currently work decoupled. The heterogeneity of the nodes and transmisión technologies inter-connecting the fronthaul and backhaul segments makes the network quite complex, costly and inefficient to manage flexibly and dynamically. Indeed, the use of heterogeneous technologies forces operators to manage two physically separated networks, one for backhaul and one forfronthaul. In order to meet 5G requirements in a costeffective manner, a unified 5G transport network that unifies the data, control, and management planes is hence required. Such an integrated fronthaul/backhaul transport network, denoted as crosshaul, will hence carry both fronthaul and backhaul traffic operating over heterogeneous data plane technologies, which are software-controlled so as to adapt to the fluctuating capacity demand of the 5G air interfaces. Moreover, 5G transport networks will need to accommodate a wide spectrum of services on top of the same physical infrastructure. To that end, network slicing is seen as a suitable candidate for providing the necessary Quality of Service (QoS). Traffic differentiation is usually enforced at the border of the network in order to ensure a proper forwarding of the traffic according to its class through the backbone. With network slicing, the traffic may now traverse many slice edges where the traffic policy needs to be enforced, discriminated and ensured, according to the service and tenants needs. However, the very basic nature that makes this efficient management and operation possible in a flexible way – the logical centralisation – poses important challenges due to the lack of proper monitoring tools, suited for SDN-based architectures. In order to take timely and right decisions while operating a network, centralised intelligence applications need to be fed with a continuous stream of up-to-date network statistics. However, this is not feasible with current SDN solutions due to scalability and accuracy issues. Therefore, an adaptive telemetry system is required so as to support the diversity of 5G services and their stringent traffic requirements. The path towards 5G wireless networks alsopresentsacleartrendofcarryingoutcomputations close to end users. Indeed, pushing contents, applications, and network functios closer to end users is necessary to cope with thehugedatavolumeandlowlatencyrequired in future 5G networks. Edge and fog frameworks have emerged recently to address this challenge. Whilst the edge framework was more infrastructure-focused and more mobile operator-oriented, the fog was more pervasive and included any node (stationary or mobile), including terminal devices. By further utilising pervasive computational resources in proximity to users, edge and fog can be merged to construct a computing platform, which can also be used as a common stage for multiple radio access technologies (RATs) to share their information, hence opening a new dimension of multi-RAT integration.La arquitectura de las infraestructuras actuales de los operadores está siendo desafiada por la demanda creciente e incesante de servicios con un elevado consumo de datos que aparecen todos los días. Mientras que las redes de operadores implementadas actualmente han sido capaces de lidiar con las demandas de tráfico hasta ahora, se espera que las arquitecturas de la quinta generación de redes móviles (5G) soporten cargas de tráfico sin precedentes a la vez que disminuyen los costes asociados a la implementación y operaciones de la red. De hecho, el próximo conjunto de estándares 5G traerá la programabilidad y flexibilidad a niveles nunca antes vistos. Esto ha requerido la introducción de cambios en la arquitectura de las redes móviles, lo que permite diferentes funciones, como la división de los planos de control y de datos, según sea necesario para soportar una programación rápida de planos de datos heterogéneos. La softwarisación de red se considera una herramienta clave para hacer frente a dicha evolución de red, ya que proporciona la capacidad de controlar todas las funciones de red mediante (re)programación, proporcionando así una mayor flexibilidad para cumplir requisitos heterogéneos mientras se mantienen bajos los costes operativos y de implementación. Por lo tanto, se espera una gran diversidad en términos de patrones de tráfico, multi-tenancy, requisitos de tráfico heterogéneos y estrictos en las redes 5G. Software Defined Networking (SDN) y Network Function Virtualisation (NFV) se han convertido en un conjunto de herramientas básicas para que los operadores administren su infraestructura con mayor flexibilidad y menores costes. Como resultado, los nuevos servicios 5G ahora pueden planificarse, programarse y aprovisionarse rápidamente en respuesta a las necesidades de los usuarios y del mercado, imponiendo un cambio de paradigma en el diseño de los servicios. Sin embargo, dicha flexibilidad requiere que la red de transporte 5G experimente una transformación profunda, que evoluciona de un sustrato de conectividad estática a una infraestructura orientada a servicios capaz de acomodar los diversos servicios 5G, incluso Ultra-Reliable and Low Latency Communications (URLLC). Además, para lograr la flexibilidad y la reducción de costes deseadas, un enfoque prometedores aprovechar las tecnologías de virtualización para alojar dinámicamente los contenidos, servicios y aplicaciones más cerca de los usuarios para descargar la red central y reducir la latencia. Esta tesis aborda los desafíos anteriores que se detallan a continuación. Una característica común de los servicios 5G es la ubicuidad y la conexión casi permanente que se requiere para la red móvil. Esto impone un desafío en los procedimientos de señalización proporcionados para hacer un seguimiento de los usuarios y garantizar la continuidad de la sesión. Por lo tanto, los mecanismos de gestión de la movilidad desempeñarán un papel central en las redes 5G debido a la demanda de conectividad siempre activa. Distributed Mobility Management (DMM) ayuda a ir en esta dirección, al aplanar la red, lo que mejora su escalabilidad y permite el acceso local a Internet y a otros servicios de comunicaciones, como recursos en “nubes” situadas en el borde de la red móvil. Al mismo tiempo, SDN abre la posibilidad de ejecutar una multitud de aplicaciones inteligentes y avanzadas para optimizar la red en un controlador de red centralizado. La combinación de los principios arquitectónicos DMM con SDN aparece como una poderosa herramienta para que los operadores puedan hacer frente a la carga de administración y datos que se espera en las redes 5G. Para satisfacer la demanda futura de usuarios móviles a un coste reducido, los operadores también están buscando soluciones tales como C-RAN y diferentes divisiones funcionales para disminuir el coste de implementación y mantenimiento de emplazamientos celulares. El creciente estrés en el rendimiento del acceso a la radio móvil en un contexto de menores ingresos para los operadores requiere, por lo tanto, la evolución de las redes de transporte de backhaul y fronthaul, que actualmente funcionan disociadas. La heterogeneidad de los nodos y las tecnologías de transmisión que interconectan los segmentos de fronthaul y backhaul hacen que la red sea bastante compleja, costosa e ineficiente para gestionar de manera flexible y dinámica. De hecho, el uso de tecnologías heterogéneas obliga a los operadores a gestionar dos redes separadas físicamente, una para la red de backhaul y otra para el fronthaul. Para cumplir con los requisitos de 5G de manera rentable, se requiere una red de transporte única 5G que unifique los planos de control, datos y de gestión. Dicha red de transporte fronthaul/backhaul integrada, denominada “crosshaul”, transportará tráfico de fronthaul y backhaul operando sobre tecnologías heterogéneas de plano de datos, que están controladas por software para adaptarse a la demanda de capacidad fluctuante de las interfaces radio 5G. Además, las redes de transporte 5G necesitarán acomodar un amplio espectro de servicios sobre la misma infraestructura física y el network slicing se considera un candidato adecuado para proporcionar la calidad de servicio necesario. La diferenciación del tráfico generalmente se aplica en el borde de la red para garantizar un reenvío adecuado del tráfico según su clase a través de la red troncal. Con el networkslicing, el tráfico ahora puede atravesar muchos fronteras entre “network slices” donde la política de tráfico debe aplicarse, discriminarse y garantizarse, de acuerdo con las necesidades del servicio y de los usuarios. Sin embargo, el principio básico que hace posible esta gestión y operación eficientes de forma flexible – la centralización lógica – plantea importantes desafíos debido a la falta de herramientas de supervisión necesarias para las arquitecturas basadas en SDN. Para tomar decisiones oportunas y correctas mientras se opera una red, las aplicaciones de inteligencia centralizada necesitan alimentarse con un flujo continuo de estadísticas de red actualizadas. Sin embargo, esto no es factible con las soluciones SDN actuales debido a problemas de escalabilidad y falta de precisión. Por lo tanto, se requiere un sistema de telemetría adaptable para respaldar la diversidad de los servicios 5G y sus estrictos requisitos de tráfico. El camino hacia las redes inalámbricas 5G también presenta una tendencia clara de realizar acciones cerca de los usuarios finales. De hecho, acercar los contenidos, las aplicaciones y las funciones de red a los usuarios finales es necesario para hacer frente al enorme volumen de datos y la baja latencia requerida en las futuras redes 5G. Los paradigmas de “edge” y “fog” han surgido recientemente para abordar este desafío. Mientras que el edge está más centrado en la infraestructura y más orientado al operador móvil, el fog es más ubicuo e incluye cualquier nodo (fijo o móvil), incluidos los dispositivos finales. Al utilizar recursos de computación de propósito general en las proximidades de los usuarios, el edge y el fog pueden combinarse para construir una plataforma de computación, que también se puede utilizar para compartir información entre múltiples tecnologías de acceso radio (RAT) y, por lo tanto, abre una nueva dimensión de la integración multi-RAT.Programa Oficial de Doctorado en Ingeniería TelemáticaPresidente: Carla Fabiana Chiasserini.- Secretario: Vincenzo Mancuso.- Vocal: Diego Rafael López Garcí