Intelligent Orchestration of End-to-End Network Slices for the Allocation of Mission Critical Services over NFV Architectures

Part 1: 5th Workshop on “5G – Putting Intelligence to the Network Edge” (5G-PINE 2019)International audienceThe challenge of deploying mission critical services upon virtualised shared network models is the allocation of both radio and cloud resources to the critical actors who require prioritized and high-quality services. This paper describes the design and deployment of an intelligent orchestration cycle to manage end-to-end slices on a NFV architecture. This novel tool includes the monitoring of the network elements at different levels and the processing of the gathered data to produce the corresponding alert mitigation actions

Análisis del despliegue de comunicaciones de misión crítica sobre redes 4G y 5G

250 p.El gran interés por la convivencia y la futura convergencia de las redes de seguridad pública en redesde misión crítica de banda ancha se refleja en el importante esfuerzo en publicaciones y normalización de los últimos años. Sin embargo, no se ha analizado la QoS (Calidad de servicio) de los nuevos servicios de misión crítica cuando se implementan en arquitecturas 4G / 5G.La principal motivación de este investigador es COMUNICARSE y hacerlo de la manera más rigurosaposible y que su MENSAJE contribuya al aumento de la confianza en los servicios de misión crítica(MC) desplegados en redes 4G, 5G de banda ancha, etc. El 3GPP se ha esforzado en horas, recursos ydinero en la estandarización de los servicios de emergencia de acuerdo con los requerimientos delas agencias PPDR (Public Protection Disaster Recovery).Para llevar a cabo esta investigación, que se presenta en esta publicación, se ha logrado reunir al equipo del proyecto FP7 GERYON, con quien, en julio de 2014, se pudo definir e implementar una arquitectura ALL-IP que permitió interoperar recursos conectados a redes de radio privadas.(TETRA) con usuarios registrados en redes de banda ancha LTE. En 2014, el 3GPP estaba construyendo los cimientos del estándar MCPTT (Push to Talk de misión crítica), pero cuando comenzó este proyecto en diciembre de 2011, era la OMA la que había desarrollado un estándar llamado POC (Push to Talk Over Cellular), precursor del MCPTT y que se implementó en GERYON.Después de GERYON, la vida profesional del equipo siguió caminos paralelos. El equipo del departamento de investigación de la UPV / EHU continuó trabajando en la estandarización de los servicios de misión crítica de 3GPP. Al igual que este proyecto, partió del PoC que tan bien conocían,colocando al departamento en un referente internacional en el estudio, desarrollo e implementación del estándar MCPTT de 3GPP. En enero de 2018 este investigador se incorporó aNQaS en la UPV / EHU. Se ha dispuesto de la gran oportunidad de utilizar para mi investigación una de las pocas redes operativas de banda ancha de misión crítica disponibles en todo el mundo. Como investigador se ha tenido el privilegio de poder analizar y medir el desempeño del servicio MCPTT.No es fácil para un investigador tener dicha infraestructura a menos que trabaje en el equipo que ha desarrollado e implementado una de ellas.La motivación para hacer esta investigación ha sido doble. Por un lado, tener el privilegio de podertestear todas las funcionalidades del servicio MCPTT que, a pesar de los nuevos requerimientos de datos exigidos por las organizaciones de seguridad, defensa y emergencia, sin duda seguirá siendo lapiedra angular de las comunicaciones de cualquier organización. Por otro lado, como diseñador y desarrollador de soluciones en la tecnología precursora, ha permitido al investigador adquirir más rápidamente los conocimientos necesarios del servicio MCPTT para poder hacer propuestas de despliegues de este servicio con el objetivo de reducir las latencias del servicio. Un recurso debepoder establecer una nueva llamada en menos de 1000 ms, estar incluido en una llamada de grupo en menos de 300 ms y el tiempo entre un recurso que habla y su mensaje que llega a todos los miembros registrados de ese grupo no debe exceder los 300 ms.El trabajo reflejado en esta publicación es el resultado de estudiar el funcionamiento del servicio no solo a nivel funcional, sino sobre todo a nivel de protocolo de red (TCP / UDP), señalización (SIP) ydatos (RTP, RTCP o sRTP).). Estos servicios se despliegan sobre redes de banda ancha que incluyen latencia de servicio, por lo que una parte importante del tiempo de investigación se ha centrado en el conocimiento detallado del canal de transporte y cómo éste puede afectar el cumplimiento de los indicadores de calidad. del servicio definido por el 3GPP para el servicio MCPTT.Esta tesis analiza el despliegue de las comunicaciones de misión crítica sobre redes de banda ancha.4G y 5G. Partiendo de un escenario base de cálculo LTE se plantean diferentes estrategias de despliegue empleando tecnologías habilitadoras como NFV y SDN que harán posible que se puedandesplegar estos servicios en los extremos de la red del operador (MEC). El despliegue de los servicios cerca del usuario final reducirá los tiempos de latencia de comunicaciones y la separación del canal de control del de datos propuestos por CUPS permitirá al canal de control poder gestionar el incremento de ancho de banda disponible en 5G. Todas las estrategias de despliegue indicadas para 5G, se completará con la propuesta de despliegue sobre la arquitectura 5G NSA (Non Standalone)que permitirá reducir los tiempos de latencia de las comunicaciones en la parte radio de la arquitectura, además de beneficiarse de las tecnologías habilitadoras mencionadas que ahora forman parte de forma nativa de la arquitectura 5G. A diferencia de una arquitectura 5G SA(Standalone), en esta tesis hemos considerado como núcleo de red el EPC de la arquitectura 4G y no el nuevo núcleo 5G. (5GC).Por lo indicado en las líneas anteriores, en esta tesis comenzará abordando el funcionamiento de las redes de banda ancha sobre las que se pueden despliegan los servicios de misión crítica MCPTT:redes 4G y 5G NSA (Non Standalone), 5G SA (Standalone). Pero también se presentarán tecnologías habilitadoras que permiten la de virtualización de servicios (NFV), el despliegue de estos en elextremo de la red del operador (MEC), así cómo, la separación del canal de control del de los datos propuestos en CUPS ya se puede implementada en redes 4G gracias a SDN

Neural combinatorial optimization as an enabler technology to design real-time virtual network function placement decision systems

158 p.The Fifth Generation of the mobile network (5G) represents a breakthrough technology for thetelecommunications industry. 5G provides a unified infrastructure capable of integrating over thesame physical network heterogeneous services with different requirements. This is achieved thanksto the recent advances in network virtualization, specifically in Network Function Virtualization(NFV) and Software Defining Networks (SDN) technologies. This cloud-based architecture not onlybrings new possibilities to vertical sectors but also entails new challenges that have to be solvedaccordingly. In this sense, it enables to automate operations within the infrastructure, allowing toperform network optimization at operational time (e.g., spectrum optimization, service optimization,traffic optimization). Nevertheless, designing optimization algorithms for this purpose entails somedifficulties. Solving the underlying Combinatorial Optimization (CO) problems that these problemspresent is usually intractable due to their NP-Hard nature. In addition, solutions to these problems arerequired in close to real-time due to the tight time requirements on this dynamic environment. Forthis reason, handwritten heuristic algorithms have been widely used in the literature for achievingfast approximate solutions on this context.However, particularizing heuristics to address CO problems can be a daunting task that requiresexpertise. The ability to automate this resolution processes would be of utmost importance forachieving an intelligent network orchestration. In this sense, Artificial Intelligence (AI) is envisionedas the key technology for autonomously inferring intelligent solutions to these problems. Combining AI with network virtualization can truly transform this industry. Particularly, this Thesis aims at using Neural Combinatorial Optimization (NCO) for inferring endsolutions on CO problems. NCO has proven to be able to learn near optimal solutions on classicalcombinatorial problems (e.g., the Traveler Salesman Problem (TSP), Bin Packing Problem (BPP),Vehicle Routing Problem (VRP)). Specifically, NCO relies on Reinforcement Learning (RL) toestimate a Neural Network (NN) model that describes the relation between the space of instances ofthe problem and the solutions for each of them. In other words, this model for a new instance is ableto infer a solution generalizing from the problem space where it has been trained. To this end, duringthe learning process the model takes instances from the learning space, and uses the reward obtainedfrom evaluating the solution to improve its accuracy.The work here presented, contributes to the NCO theory in two main directions. First, this workargues that the performance obtained by sequence-to-sequence models used for NCO in the literatureis improved presenting combinatorial problems as Constrained Markov Decision Processes (CMDP).Such property can be exploited for building a Markovian model that constructs solutionsincrementally based on interactions with the problem. And second, this formulation enables toaddress general constrained combinatorial problems under this framework. In this context, the modelin addition to the reward signal, relies on penalty signals generated from constraint dissatisfactionthat direct the model toward a competitive policy even in highly constrained environments. Thisstrategy allows to extend the number of problems that can be addressed using this technology.The presented approach is validated in the scope of intelligent network management, specifically inthe Virtual Network Function (VNF) placement problem. This problem consists of efficientlymapping a set of network service requests on top of the physical network infrastructure. Particularly,we seek to obtain the optimal placement for a network service chain considering the state of thevirtual environment, so that a specific resource objective is accomplished, in this case theminimization of the overall power consumption. Conducted experiments prove the capability of theproposal for learning competitive solutions when compared to classical heuristic, metaheuristic, andConstraint Programming (CP) solvers