Towards 5G: scenario-based assessment of the future supply and demand for mobile telecommunications infrastructure

Moving from 4G LTE to 5G is an archetypal example of technological change. Mobile Network Operators (MNOs) who fail to adapt will likely lose market share. Hitherto, qualitative frameworks have been put forward to aid with business model adaptation for MNOs facing on the one hand increasing traffic growth, while on the other declining revenues. In this analysis, we provide a complementary scenario-based assessment of 5G infrastructure strategies in relation to mobile traffic growth. Developing and applying an open-source modelling framework, we quantify the uncertainty associated with future demand and supply for a hypothetical MNO, using Britain as a case study example. We find that over 90% of baseline data growth between 2016 and 2030 is driven by technological change, rather than demographics. To meet this demand, spectrum strategies require the least amount of capital expenditure and can meet baseline growth until approximately 2025, after which new spectrum bands will be required. Alternatively, small cell deployments provide significant capacity but at considerable cost, and hence are likely only in the densest locations, unless MNOs can boost revenues by capturing value from the Internet of Things (IoT), Smart Cities or other technological developments dependent on digital connectivity.Edward Oughton, Zoraida Frias, Tom Russell and David Cleevely would like to express their gratitude to the UK Engineering and Physical Science Research Council for funding via grant EP/N017064/1: Multi-scale InfraSTRucture systems AnaLytics (Mistral). Zoraida Frias would like to thank the Universidad Politécnica de Madrid for their support through the mobility program scholarship

Dimensioning V2N services in 5G networks through forecast-based scaling

With the increasing adoption of intelligent transportation systems and the upcoming era of autonomous vehicles, vehicular services (such as remote driving, cooperative awareness, and hazard warning) will have to operate in an ever-changing and dynamic environment. Anticipating the dynamics of traffic flows on the roads is critical for these services and, therefore, it is of paramount importance to forecast how they will evolve over time. By predicting future events (such as traffic jams) and demands, vehicular services can take proactive actions to minimize Service Level Agreement (SLA) violations and reduce the risk of accidents. In this paper, we compare several techniques, including both traditional time-series and recent Machine Learning (ML)-based approaches, to forecast the traffic flow at different road segments in the city of Torino (Italy). Using the the most accurate forecasting technique, we propose n-max algorithm as a forecast-based scaling algorithm for vertical scaling of edge resources, comparing its benefits against state-of-the-art solutions for three distinct Vehicle-to-Network (V2N) services. Results show that the proposed scaling algorithm outperforms the state-of-the-art, reducing Service Level Objective (SLO) violations for remote driving and hazard warning services.Work partially funded by the EU H2020 5GROWTH Project (grant no. 856709) and H2020 collaborative Europe/Taiwan research project 5G-DIVE (grant no. 859881)

Forecasting for Network Management with Joint Statistical Modelling and Machine Learning

Forecasting is a task of ever increasing importance for the operation of mobile networks, where it supports anticipa tory decisions by network intelligence and enables emerging zero touch service and network management models. While current trends in forecasting for anticipatory networking lean towards the systematic adoption of models that are purely based on deep learning approaches, we pave the way for a different strategy to the design of predictors for mobile network environments. Specifically, following recent advances in time series prediction, we consider a hybrid approach that blends statistical modelling and machine learning by means of a joint training process of the two methods. By tailoring this mixed forecasting engine to the specific requirements of network traffic demands, we develop a Thresholded Exponential Smoothing and Recurrent Neural Network (TES-RNN) model. We experiment with TES RNN in two practical network management use cases, i.e., (i) anticipatory allocation of network resources, and (ii) mobile traffic anomaly prediction. Results obtained with extensive traffic workloads collected in an operational mobile network show that TES-RNN can yield substantial performance gains over current state-of-the-art predictors in both applications consideredThis work is partially supported by the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement no.101017109 DAEMON. This work is partially supported by the Spanish Ministry of Economic Affairs and Digital Transformation and the European Union-NextGenerationEU through the UNICO 5G I+D 6GCLARION-OR and AEON-ZERO. The authors would like to thank Dario Bega for his contribution to developing the forecasting use case I, and Slawek Smyl for his feedback on the baseline ES-RNN model

Cost based optimization for strategic mobile radio access network planning using metaheuristics

La evolución experimentada por las comunicaciones móviles a lo largo de las últimas décadas ha sido motivada por dos factores principales: el surgimiento de nuevas aplicaciones y necesidades por parte del usuario, así como los avances tecnológicos. Los servicios ofrecidos para términales móviles han evolucionado desde el clásico servicio de voz y mensajes cortos (SMS), a servicios más atractivos y por lo tanto con una rápida aceptación por parte de usuario final como, video telephony, video streaming, online gaming, and the internet broadband access (MBAS). Todos estos nuevos servicios se han convertido en una realidad gracias a los avances técnologicos, avances tales como nuevas técnicas de acceso al medio compartido, nuevos esquemas de codificiación y modulación de la información intercambiada, sistemas de transmisión y recepción basados en múltiples antenas (MIMO), etc. Un aspecto importante en esta evolución fue la liberación del sector a principios de los años 90, donde la función reguladora llevado a cabo por las autoridades regulatorias nacionales (NRA) se ha antojado fundamental. Uno de los principales problemas tratados por la NRA espcífica de cada nación es la determinación de los costes por servicios mayoristas, esto es los servicios entre operadores de servicios móvilles, entre los que cabe destacar el coste por terminación de llamada o de inteconexión. El servicio de interconexión hace posible la comunicación de usuarios de diferente operadores, así como el acceso a la totalidad de servicios, incluso a aquellos no prestados por un operador en concreto gracias al uso de una red perteneciente a otro operador, por parte de todos los usuarios. El objetivo principal de esta tesis es la minimización de los costes de inversión en equipamiento de red, lo cual repercute en el establecimiento de las tarifas de interconexión como se verá a lo largo de este trabajo. La consecución de dicho objetivo se divide en dos partes: en primer lugar, el desarrollo de un conjunto de algoritmos para el dimesionado óptimo de una red de acceso radio (RAN) para un sistema de comunicaciones móvilles. En segundo lugar, el diseño y aplicación de algoritmos de optimización para la distribución óptima de los servicios sobre el conjunto de tecnologías móviles existentes (OSDP). El modulo de diseño de red proporciona cuatro algoritmos diferenciados encargados del dimensionado y planificación de la red de acceso móvil. Estos algoritmos se aplican en un entorno multi-tecnología, considerando sistemas de segunda (2G), tercera (3G) y cuarta (4G) generación, multi-usuario, teniendo en cuenta diferentes perfiles de usuarios con su respectiva carga de tráfico, y multo-servicio, incluyendo voz, servicios de datos de baja velocidad (64-144 Kbps), y acceso a internet de banda ancha móvil. La segunda parte de la tesis se encarga de distribuir de una manera óptima el conjunto de servicios sobre las tecnologías a desplegar. El objetivo de esta parte es hacer un uso eficiente de las tecnologías existentes reduciendo los costes de inversión en equipamiento de red. Esto es posible gracias a las diferencias tecnológicas existente entre los diferentes sistemas móviles, que hacen que los sistemas de segunda generación sean adecuados para proporcionar el servicio de voz y mensajería corta, mientras que redes de tercera generación muestran un mejor rendimiento en la transmisión de servicios de datos. Por último, el servicio de banda ancha móvil es nativo de redes de última generadón, como High Speed Data Acces (HSPA) y 4G. Ambos módulos han sido aplicados a un extenso conjunto de experimentos para el desarrollo de análisis tecno-económicos tales como el estudio del rendimiento de las tecnologías de HSPA y 4G para la prestación del servicio de banda ancha móvil, así como el análisis de escenarios reales de despliegue para redes 4G que tendrán lugar a partir del próximo año coinicidiendo con la licitación de las frecuencias en la banda de 800 MHz. Así mismo, se ha llevado a cabo un estudio sobre el despliegue de redes de 4G en las bandas de 800 MHz, 1800 MHz y 2600 MHz, comparando los costes de inversión obtenidos tras la optimización. En todos los casos se ha demostrado la mejora, en términos de costes de inversión, obtenida tras la aplicación de ambos módulos, posibilitando una reducción en la determinación de los costes de provisión de servicios. Los estudios realizados en esta tesis se centran en la nación de España, sin embargo todos los algoritmos implementados son aplicables a cualquier otro país europeo, prueba de ello es que los algoritmos de diseño de red han sido utilizados en diversos proyectos de regulación

Green Mobile Networks: from self-sustainability to enhanced interaction with the Smart Grid

Nowadays, the staggering increase of the mobile traffic is leading to the deployment of denser and denser cellular access networks, hence Mobile Operators are facing huge operational cost due to power supply. Therefore, several research efforts are devoted to make mobile networks more energy efficient, with the twofold objective of reducing costs and improving sustainability. To this aim, Resource on Demand (RoD) strategies are often implemented in Mobile Networks to reduce the energy consumption, by dynamically adapting the available radio resources to the varying user demand. In addition, renewable energy sources are widely adopted to power base stations (BSs), making the mobile network more independent from the electric grid. At the same time, the Smart Grid (SG) paradigm is deeply changing the energy market, envisioning an active interaction between the grid and its customers. Demand Response (DR) policies are extensively deployed by the utility operator, with the purpose of coping with the mismatches between electricity demand and supply. The SG operator may enforce its users to shift their demand from high peak to low peak periods, by providing monetary incentives, in order to leverage the energy demand profiles. In this scenario, Mobile Operators can play a central role, since they can significantly contribute to DR objectives by dynamically modulating their demand in accordance with the SG requests, thus obtaining important electricity cost reductions. The contribution of this thesis consists in investigating various critical issues raised by the introduction of photovoltaic (PV) panels to power the BSs and to enhance the interaction with the Smart Grid, with the main objectives of making the mobile access network more independent from the grid and reducing the energy bill. When PV panels are employed to power mobile networks, simple and reliable Renewable Energy (RE) production models are needed to facilitate the system design and dimensioning, also in view of the intermittent nature of solar energy production. A simple stochastic model is hence proposed, where RE production is represented by a shape function multiplied by a random variable, characterized by a location dependent mean value and a variance. Our model results representative of RE production in locations with low intra-day weather variability. Simulations reveal also the relevance of RE production variability: for fixed mean production, higher values of the variance imply a reduced BS self-sufficiency, and larger PV panels are hence required. Moreover, properly designed models are required to accurately represent the complex operation of a mobile access network powered by renewable energy sources and equipped with some storage to harvest energy for future usage, where electric loads vary with the traffic demand, and some interaction with the Smart Grid can be envisioned. In this work various stochastic models based on discrete time Markov chains are designed, each featuring different characteristics, which depend on the various aspects of the system operation they aim to examine. We also analyze the effects of quantization of the parameters defined in these models, i.e. time, weather, and energy storage, when they are applied for power system dimensioning. Proper settings allowing to build an accurate model are derived for time granularity, discretization of the weather conditions, and energy storage quantization. Clearly, the introduction of RE to power mobile networks entails a proper system dimensioning, in order to balance the solar energy intermittent production, the traffic demand variability and the need for service continuity. This study investigates via simulation the RE system dimensioning in a mobile access network, trading off energy self-sufficiency targets and cost and feasibility constraints. In addition, to overcome the computational complexity and long computational time of simulation or optimization methods typically used to dimension the system, a simple analytical formula is derived, based on a Markovian model, for properly sizing a renewable system in a green mobile network, based on the local RE production average profile and variability, in order to guarantee the satisfaction of a target maximum value of the storage depletion probability. Furthermore, in a green mobile network scenario, Mobile Operators are encouraged to deploy strategies allowing to further increase the energy efficiency and reduce costs. This study aims at analyzing the impact of RoD strategies on energy saving and cost reduction in green mobile networks. Up to almost 40% of energy can be saved when RoD is applied under proper configuration settings, with a higher impact observed in traffic scenarios in which there is a better match between communication service demand and RE production. While a feasible PV panel and storage dimensioning can be achieved only with high costs and large powering systems, by slightly relaxing the constraint on self-sustainability it is possible to significantly reduce the size of the required PV panels, up to more than 40%, along with a reduction in the corresponding capital and operational expenditures. Finally, the introduction of RE in mobile networks contributes to give mobile operators the opportunity of becoming prominent stakeholders in the Smart Grid environment. In relation to the integration of the green network in a DR framework, this study proposes different energy management policies aiming at enhancing the interaction of the mobile network with the SG, both in terms of energy bill reduction and increased capability of providing ancillary services. Besides combining the possible presence of a local RE system with the application of RoD strategies, the proposed energy management strategies envision the implementation of WiFi offloading (WO) techniques in order to better react to the SG requests. Indeed, some of the mobile traffic can be migrated to neighbor Access Points (APs), in order to accomplish the requests of decreasing the consumption from the grid. The scenario is investigated either through a Markovian model or via simulation. Our results show that these energy management policies are highly effective in reducing the operational cost by up to more than 100% under proper setting of operational parameters, even providing positive revenues. In addition, WO alone results more effective than RoD in enhancing the capability to provide ancillary services even in absence of RE, raising the probability of accomplishing requests of increasing the grid consumption up to almost 75% in our scenario, twice the value obtained under RoD. Our results confirm that a good (in terms of energy bill reduction) energy management strategy does not operate by reducing the total grid consumption, but by timely increasing or decreasing the grid consumption when required by the SG. This work shows that the introduction of RE sources is an effective and feasible solution to power mobile networks, and it opens the way to new interesting scenarios, where Mobile Network Operators can profitably interact with the Smart Grid to obtain mutual benefits, although this definitely requires the integration of suitable energy management strategies into the communication infrastructure management

Cost based optimization for strategic mobile radio access network planning using metaheuristics

La evolución experimentada por las comunicaciones móviles a lo largo de las últimas décadas ha sido motivada por dos factores principales: el surgimiento de nuevas aplicaciones y necesidades por parte del usuario, así como los avances tecnológicos. Los servicios ofrecidos para términales móviles han evolucionado desde el clásico servicio de voz y mensajes cortos (SMS), a servicios más atractivos y por lo tanto con una rápida aceptación por parte de usuario final como, video telephony, video streaming, online gaming, and the internet broadband access (MBAS). Todos estos nuevos servicios se han convertido en una realidad gracias a los avances técnologicos, avances tales como nuevas técnicas de acceso al medio compartido, nuevos esquemas de codificiación y modulación de la información intercambiada, sistemas de transmisión y recepción basados en múltiples antenas (MIMO), etc. Un aspecto importante en esta evolución fue la liberación del sector a principios de los años 90, donde la función reguladora llevado a cabo por las autoridades regulatorias nacionales (NRA) se ha antojado fundamental. Uno de los principales problemas tratados por la NRA espcífica de cada nación es la determinación de los costes por servicios mayoristas, esto es los servicios entre operadores de servicios móvilles, entre los que cabe destacar el coste por terminación de llamada o de inteconexión. El servicio de interconexión hace posible la comunicación de usuarios de diferente operadores, así como el acceso a la totalidad de servicios, incluso a aquellos no prestados por un operador en concreto gracias al uso de una red perteneciente a otro operador, por parte de todos los usuarios. El objetivo principal de esta tesis es la minimización de los costes de inversión en equipamiento de red, lo cual repercute en el establecimiento de las tarifas de interconexión como se verá a lo largo de este trabajo. La consecución de dicho objetivo se divide en dos partes: en primer lugar, el desarrollo de un conjunto de algoritmos para el dimesionado óptimo de una red de acceso radio (RAN) para un sistema de comunicaciones móvilles. En segundo lugar, el diseño y aplicación de algoritmos de optimización para la distribución óptima de los servicios sobre el conjunto de tecnologías móviles existentes (OSDP). El modulo de diseño de red proporciona cuatro algoritmos diferenciados encargados del dimensionado y planificación de la red de acceso móvil. Estos algoritmos se aplican en un entorno multi-tecnología, considerando sistemas de segunda (2G), tercera (3G) y cuarta (4G) generación, multi-usuario, teniendo en cuenta diferentes perfiles de usuarios con su respectiva carga de tráfico, y multo-servicio, incluyendo voz, servicios de datos de baja velocidad (64-144 Kbps), y acceso a internet de banda ancha móvil. La segunda parte de la tesis se encarga de distribuir de una manera óptima el conjunto de servicios sobre las tecnologías a desplegar. El objetivo de esta parte es hacer un uso eficiente de las tecnologías existentes reduciendo los costes de inversión en equipamiento de red. Esto es posible gracias a las diferencias tecnológicas existente entre los diferentes sistemas móviles, que hacen que los sistemas de segunda generación sean adecuados para proporcionar el servicio de voz y mensajería corta, mientras que redes de tercera generación muestran un mejor rendimiento en la transmisión de servicios de datos. Por último, el servicio de banda ancha móvil es nativo de redes de última generadón, como High Speed Data Acces (HSPA) y 4G. Ambos módulos han sido aplicados a un extenso conjunto de experimentos para el desarrollo de análisis tecno-económicos tales como el estudio del rendimiento de las tecnologías de HSPA y 4G para la prestación del servicio de banda ancha móvil, así como el análisis de escenarios reales de despliegue para redes 4G que tendrán lugar a partir del próximo año coinicidiendo con la licitación de las frecuencias en la banda de 800 MHz. Así mismo, se ha llevado a cabo un estudio sobre el despliegue de redes de 4G en las bandas de 800 MHz, 1800 MHz y 2600 MHz, comparando los costes de inversión obtenidos tras la optimización. En todos los casos se ha demostrado la mejora, en términos de costes de inversión, obtenida tras la aplicación de ambos módulos, posibilitando una reducción en la determinación de los costes de provisión de servicios. Los estudios realizados en esta tesis se centran en la nación de España, sin embargo todos los algoritmos implementados son aplicables a cualquier otro país europeo, prueba de ello es que los algoritmos de diseño de red han sido utilizados en diversos proyectos de regulación

NFV orchestration in edge and fog scenarios

Mención Internacional en el título de doctorLas infraestructuras de red actuales soportan una variedad diversa de servicios como video bajo demanda, video conferencias, redes sociales, sistemas de educación, o servicios de almacenamiento de fotografías. Gran parte de la población mundial ha comenzado a utilizar estos servicios, y los utilizan diariamente. Proveedores de Cloud y operadores de infraestructuras de red albergan el tráfico de red generado por estos servicios, y sus tareas de gestión no solo implican realizar el enrutamiento del tráfico, sino también el procesado del tráfico de servicios de red. Tradicionalmente, el procesado del tráfico ha sido realizado mediante aplicaciones/ programas desplegados en servidores que estaban dedicados en exclusiva a tareas concretas como la inspección de paquetes. Sin embargo, en los últimos anos los servicios de red se han virtualizado y esto ha dado lugar al paradigma de virtualización de funciones de red (Network Function Virtualization (NFV) siguiendo las siglas en ingles), en el que las funciones de red de un servicio se ejecutan en contenedores o máquinas virtuales desacopladas de la infraestructura hardware. Como resultado, el procesado de tráfico se ha ido haciendo más flexible gracias al laxo acople del software y hardware, y a la posibilidad de compartir funciones de red típicas, como firewalls, entre los distintos servicios de red. NFV facilita la automatización de operaciones de red, ya que tareas como el escalado, o la migración son típicamente llevadas a cabo mediante un conjunto de comandos previamente definidos por la tecnología de virtualización pertinente, bien mediante contenedores o máquinas virtuales. De todos modos, sigue siendo necesario decidir el en rutamiento y procesado del tráfico de cada servicio de red. En otras palabras, que servidores tienen que encargarse del procesado del tráfico, y que enlaces de la red tienen que utilizarse para que las peticiones de los usuarios lleguen a los servidores finales, es decir, el conocido como embedding problem. Bajo el paraguas del paradigma NFV, a este problema se le conoce en inglés como Virtual Network Embedding (VNE), y esta tesis utiliza el termino “NFV orchestration algorithm” para referirse a los algoritmos que resuelven este problema. El problema del VNE es NP-hard, lo cual significa que que es imposible encontrar una solución optima en un tiempo polinómico, independientemente del tamaño de la red. Como consecuencia, la comunidad investigadora y de telecomunicaciones utilizan heurísticos que encuentran soluciones de manera más rápida que productos para la resolución de problemas de optimización. Tradicionalmente, los “NFV orchestration algorithms” han intentado minimizar los costes de despliegue derivados de las soluciones asociadas. Por ejemplo, estos algoritmos intentan no consumir el ancho de banda de la red, y usar rutas cortas para no utilizar tantos recursos. Además, una tendencia reciente ha llevado a la comunidad investigadora a utilizar algoritmos que minimizan el consumo energético de los servicios desplegados, bien mediante la elección de dispositivos con un consumo energético más eficiente, o mediante el apagado de dispositivos de red en desuso. Típicamente, las restricciones de los problemas de VNE se han resumido en un conjunto de restricciones asociadas al uso de recursos y consumo energético, y las soluciones se diferenciaban por la función objetivo utilizada. Pero eso era antes de la 5a generación de redes móviles (5G) se considerase en el problema de VNE. Con la aparición del 5G, nuevos servicios de red y casos de uso entraron en escena. Los estándares hablaban de comunicaciones ultra rápidas y fiables (Ultra-Reliable and Low Latency Communications (URLLC) usando las siglas en inglés) con latencias por debajo de unos pocos milisegundos y fiabilidades del 99.999%, una banda ancha mejorada (enhanced Mobile Broadband (eMBB) usando las siglas en inglés) con notorios incrementos en el flujo de datos, e incluso la consideración de comunicaciones masivas entre maquinas (Massive Machine-Type Communications (mMTC) usando las siglas en inglés) entre dispositivos IoT. Es más, paradigmas como edge y fog computing se incorporaron a la tecnología 5G, e introducían la idea de tener dispositivos de computo más cercanos al usuario final. Como resultado, el problema del VNE tenía que incorporar los nuevos requisitos como restricciones a tener en cuenta, y toda solución debía satisfacer bajas latencias, alta fiabilidad, y mayores tasas de transmisión. Esta tesis estudia el problema des VNE, y propone algunos heurísticos que lidian con las restricciones asociadas a servicios 5G en escenarios edge y fog, es decir, las soluciones propuestas se encargan de asignar funciones virtuales de red a servidores, y deciden el enrutamiento del trafico en las infraestructuras 5G con dispositivos edge y fog. Para evaluar el rendimiento de las soluciones propuestas, esta tesis estudia en primer lugar la generación de grafos que representan redes 5G. Los mecanismos propuestos para la generación de grafos sirven para representar distintos escenarios 5G. En particular, escenarios de federación en los que varios dominios comparten recursos entre ellos. Los grafos generados también representan servidores en el edge, así como dispositivos fog con una batería limitada. Además, estos grafos tienen en cuenta los requisitos de estándares, y la demanda que se espera en las redes 5G. La generación de grafos propuesta sirve para representar escenarios federación en los que varios dominios comparten recursos entre ellos, y redes 5G con servidores edge, así como dispositivos fog estáticos o móviles con una batería limitada. Los grafos generados para infraestructuras 5G tienen en cuenta los requisitos de estándares, y la demanda de red que se espera en las redes 5G. Además, los grafos son diferentes en función de la densidad de población, y el área de estudio, es decir, si es una zona industrial, una autopista, o una zona urbana. Tras detallar la generación de grafos que representan redes 5G, esta tesis propone algoritmos de orquestación NFV para resolver con el problema del VNE. Primero, se centra en escenarios federados en los que los servicios de red se tienen que asignar no solo a la infraestructura de un dominio, sino a los recursos compartidos en la federación de dominios. Dos problemas diferentes han sido estudiados, uno es el problema del VNE propiamente dicho sobre una infraestructura federada, y el otro es la delegación de servicios de red. Es decir, si un servicio de red se debe desplegar localmente en un dominio, o en los recursos compartidos por la federación de dominios; a sabiendas de que el último caso supone el pago de cuotas por parte del dominio local a cambio del despliegue del servicio de red. En segundo lugar, esta tesis propone OKpi, un algoritmo de orquestación NFV para conseguir la calidad de servicio de las distintas slices de las redes 5G. Conceptualmente, el slicing consiste en partir la red de modo que cada servicio de red sea tratado de modo diferente dependiendo del trozo al que pertenezca. Por ejemplo, una slice de eHealth reservara los recursos de red necesarios para conseguir bajas latencias en servicios como operaciones quirúrgicas realizadas de manera remota. Cada trozo (slice) está destinado a unos servicios específicos con unos requisitos muy concretos, como alta fiabilidad, restricciones de localización, o latencias de un milisegundo. OKpi es un algoritmo de orquestación NFV que consigue satisfacer los requisitos de servicios de red en los distintos trozos, o slices de la red. Tras presentar OKpi, la tesis resuelve el problema del VNE en redes 5G con dispositivos fog estáticos y móviles. El algoritmo de orquestación NFV presentado tiene en cuenta las limitaciones de recursos de computo de los dispositivos fog, además de los problemas de falta de cobertura derivados de la movilidad de los dispositivos. Para concluir, esta tesis estudia el escalado de servicios vehiculares Vehicle-to-Network (V2N), que requieren de bajas latencias para servicios como la prevención de choques, avisos de posibles riesgos, y conducción remota. Para estos servicios, los atascos y congestiones en la carretera pueden causar el incumplimiento de los requisitos de latencia. Por tanto, es necesario anticiparse a esas circunstancias usando técnicas de series temporales que permiten saber el tráfico inminente en los siguientes minutos u horas, para así poder escalar el servicio V2N adecuadamente.Current network infrastructures handle a diverse range of network services such as video on demand services, video-conferences, social networks, educational systems, or photo storage services. These services have been embraced by a significant amount of the world population, and are used on a daily basis. Cloud providers and Network operators’ infrastructures accommodate the traffic rates that the aforementioned services generate, and their management tasks do not only involve the traffic steering, but also the processing of the network services’ traffic. Traditionally, the traffic processing has been assessed via applications/programs deployed on servers that were exclusively dedicated to a specific task as packet inspection. However, in recent years network services have stated to be virtualized and this has led to the Network Function Virtualization (Network Function Virtualization (NFV)) paradigm, in which the network functions of a service run on containers or virtual machines that are decoupled from the hardware infrastructure. As a result, the traffic processing has become more flexible because of the loose coupling between software and hardware, and the possibility of sharing common network functions, as firewalls, across multiple network services. NFV eases the automation of network operations, since scaling and migrations tasks are typically performed by a set of commands predefined by the virtualization technology, either containers or virtual machines. However, it is still necessary to decide the traffic steering and processing of every network service. In other words, which servers will hold the traffic processing, and which are the network links to be traversed so the users’ requests reach the final servers, i.e., the network embedding problem. Under the umbrella of NFV, this problem is known as Virtual Network Embedding (VNE), and this thesis refers as “NFV orchestration algorithms” to those algorithms solving such a problem. The VNE problem is a NP-hard, meaning that it is impossible to find optimal solutions in polynomial time, no matter the network size. As a consequence, the research and telecommunications community rely on heuristics that find solutions quicker than a commodity optimization solver. Traditionally, NFV orchestration algorithms have tried to minimize the deployment costs derived from their solutions. For example, they try to not exhaust the network bandwidth, and use short paths to use less network resources. Additionally, a recent tendency led the research community towards algorithms that minimize the energy consumption of the deployed services, either by selecting more energy efficient devices or by turning off those network devices that remained unused. VNE problem constraints were typically summarized in a set of resources/energy constraints, and the solutions differed on which objectives functions were aimed for. But that was before 5th generation of mobile networks (5G) were considered in the VNE problem. With the appearance of 5G, new network services and use cases started to emerge. The standards talked about Ultra Reliable Low Latency Communication (Ultra-Reliable and Low Latency Communications (URLLC)) with latencies below few milliseconds and 99.999% reliability, an enhanced mobile broadband (enhanced Mobile Broadband (eMBB)) with significant data rate increases, and even the consideration of massive machine-type communications (Massive Machine-Type Communications (mMTC)) among Internet of Things (IoT) devices. Moreover, paradigms such as edge and fog computing blended with the 5G technology to introduce the idea of having computing devices closer to the end users. As a result, the VNE problem had to incorporate the new requirements as constraints to be taken into account, and every solution should either satisfy low latencies, high reliability, or larger data rates. This thesis studies the VNE problem, and proposes some heuristics tackling the constraints related to 5G services in Edge and fog scenarios, that is, the proposed solutions assess the assignment of Virtual Network Functions to resources, and the traffic steering across 5G infrastructures that have Edge and Fog devices. To evaluate the performance of the proposed solutions, the thesis studies first the generation of graphs that represent 5G networks. The proposed mechanisms to generate graphs serve to represent diverse 5G scenarios. In particular federation scenarios in which several domains share resources among themselves. The generated graphs also represent edge servers, so as fog devices with limited battery capacity. Additionally, these graphs take into account the standard requirements, and the expected demand for 5G networks. Moreover, the graphs differ depending on the density of population, and the area of study, i.e., whether it is an industrial area, a highway, or an urban area. After detailing the generation of graphs representing the 5G networks, this thesis proposes several NFV orchestration algorithms to tackle the VNE problem. First, it focuses on federation scenarios in which network services should be assigned not only to a single domain infrastructure, but also to the shared resources of the federation of domains. Two different problems are studied, one being the VNE itself over a federated infrastructure, and the other the delegation of network services. That is, whether a network service should be deployed in a local domain, or in the pool of resources of the federation domain; knowing that the latter charges the local domain for hosting the network service. Second, the thesis proposes OKpi, a NFV orchestration algorithm to meet 5G network slices quality of service. Conceptually, network slicing consists in splitting the network so network services are treated differently based on the slice they belong to. For example, an eHealth network slice will allocate the network resources necessary to meet low latencies for network services such as remote surgery. Each network slice is devoted to specific services with very concrete requirements, as high reliability, location constraints, or 1ms latencies. OKpi is a NFV orchestration algorithm that meets the network service requirements among different slices. It is based on a multi-constrained shortest path heuristic, and its solutions satisfy latency, reliability, and location constraints. After presenting OKpi, the thesis tackles the VNE problem in 5G networks with static/moving fog devices. The presented NFV orchestration algorithm takes into account the limited computing resources of fog devices, as well as the out-of-coverage problems derived from the devices’ mobility. To conclude, this thesis studies the scaling of Vehicle-to-Network (V2N) services, which require low latencies for network services as collision avoidance, hazard warning, and remote driving. For these services, the presence of traffic jams, or high vehicular traffic congestion lead to the violation of latency requirements. Hence, it is necessary to anticipate to such circumstances by using time-series techniques that allow to derive the incoming vehicular traffic flow in the next minutes or hours, so as to scale the V2N service accordingly.The 5G Exchange (5GEx) project (2015-2018) was an EU-funded project (H2020-ICT-2014-2 grant agreement 671636). The 5G-TRANSFORMER project (2017-2019) is an EU-funded project (H2020-ICT-2016-2 grant agreement 761536). The 5G-CORAL project (2017-2019) is an EU-Taiwan project (H2020-ICT-2016-2 grant agreement 761586).Programa de Doctorado en Ingeniería Telemática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Ioannis Stavrakakis.- Secretario: Pablo Serrano Yáñez-Mingot.- Vocal: Paul Horatiu Patra