5GAuRA. D3.3: RAN Analytics Mechanisms and Performance Benchmarking of Video, Time Critical, and Social Applications

5GAuRA deliverable D3.3.This is the final deliverable of Work Package 3 (WP3) of the 5GAuRA project, providing a report on the project’s developments on the topics of Radio Access Network (RAN) analytics and application performance benchmarking. The focus of this deliverable is to extend and deepen the methods and results provided in the 5GAuRA deliverable D3.2 in the context of specific use scenarios of video, time critical, and social applications. In this respect, four major topics of WP3 of 5GAuRA – namely edge-cloud enhanced RAN architecture, machine learning assisted Random Access Channel (RACH) approach, Multi-access Edge Computing (MEC) content caching, and active queue management – are put forward. Specifically, this document provides a detailed discussion on the service level agreement between tenant and service provider in the context of network slicing in Fifth Generation (5G) communication networks. Network slicing is considered as a key enabler to 5G communication system. Legacy telecommunication networks have been providing various services to all kinds of customers through a single network infrastructure. In contrast, by deploying network slicing, operators are now able to partition one network into individual slices, each with its own configuration and Quality of Service (QoS) requirements. There are many applications across industry that open new business opportunities with new business models. Every application instance requires an independent slice with its own network functions and features, whereby every single slice needs an individual Service Level Agreement (SLA). In D3.3, we propose a comprehensive end-to-end structure of SLA between the tenant and the service provider of sliced 5G network, which balances the interests of both sides. The proposed SLA defines reliability, availability, and performance of delivered telecommunication services in order to ensure that right information is delivered to the right destination at right time, safely and securely. We also discuss the metrics of slicebased network SLA such as throughput, penalty, cost, revenue, profit, and QoS related metrics, which are, in the view of 5GAuRA, critical features of the agreement.Peer ReviewedPostprint (published version

Active queue management as quality of service enabler for 5G networks

© 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes,creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.5G is envisioned as the key technology for guaranteeing low-latency wireless services. Packets will be marked with QoS Flow Indicators (QFI) for different forwarding treatment. 3GPP defines the end-to-end delay limits, but leaves the QoS provisioning methods as implementation dependent. Different services with different constraints will inevitably share queues at some network entity. On the one hand, maintaining the shared queues uncongested will guarantee a rapid packet delivery to the subsequent entity. A brief sojourn time is indispensable for an on time low-latency priority traffic delivery. On the other hand, if shared queues are maintained undersized, throughput will be squandered. In this paper, we propose the use of AQM techniques in 5G networks to guarantee delay limits of QoS flows. Through the evaluation of realistic delay-sensitive and background traffic, we compare different possible solutions. We show that AQM mechanisms together with limited queues, maintain the system uncongested, which reduces drastically the delay, while effectively achieving the maximum possible throughput.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Reconeixement d’objectes mitjançant FPGA

Projecte Final de Màster oficial fet en col.laboració amb Mikroelektronic Anwendungszentrum BrandenburgEnglish: Computer vision is the field concerned with the automated processing of images from the real world to extract and interpret information on a real time basis. There are a wide range of tasks such as controlling the production processes in a factory or implementing artificial intelligence into a robot which can interpret the world around it. One of the branches included in the computer vision is the object recognition which is a technique that has been widely developed during the last years. Object recognition is the task of finding an object in a picture. Humans are able to recognize objects, even if when they are not totally visible or if some characteristics are missing. This is still a challenge for the computer vision in general and for the object recognition in particular. In this project a pattern recognition technique has been developed in order to detect a pattern that is firstly inserted in the system. Some different languages and systems have been tried, for instance, computer vision software such as RoboRealm, general software such as MatlabTM as well as programming languages such as C in the CMUCam3 before the final version in VHDL has been developed. The procedure follows the next steps: Firstly the pattern is inserted into the system. Secondly this pattern is filtered with a Sobel filter. Thirdly, the screen is divided into 64, whereby each rectangle is filtered with a Sobel filter. Fourthly, the pattern is cross-correlated with one of the rectangles. Finally the rectangle that is most cross-correlated with the pattern is displayed in the LCD. In order to visualize the result, the raw image captured by the camera is broadcasted to a computer screen.Castellano: La visión artificial es el campo encargado de procesar imágenes automáticamente con el fin de extraer información e interpretarla en tiempo real. Las aplicaciones son tan variadas que pueden ir desde el control de la producción en una fábrica mediante cámaras hasta la implementación de inteligencia artificial en un robot, el cual debe ser capaz de interpretar el espacio en el que se encuentra. Una de las ramas de la visión artificial es el reconocimiento de imágenes, que es una técnica que ha sido fuertemente desarrollada en los últimos años. El reconocimiento de imágenes es la técnica mediante la cual se puede reconocer un objeto dentro de una imagen. El ser humano es capaz de reconocer objetos a pesar de encontrarse parcialmente tapados o incluso si alguna característica principal del mismo está ausente. Actualmente este es uno de los grandes desafíos para la visión artificial en general y para el reconocimiento de imágenes en particular. En este proyecto se ha desarrollado un software de reconocimiento de patrones con el objetivo de detectar un patrón que ha sido previamente introducido. Se han utilizado diferentes plataformas de desarrollo tales como RoboRealm (software dedicado a la visión artificial), MatlabTM, (software general) y diferentes tipos de lenguaje tales como C en la cámara CMUCam3 antes de desarrollar la última versión en VHDL. El procedimiento que sigue el programa es el siguiente: En primer lugar se introduce el patrón que queremos que sea detectado. A continuación se le aplica un filtro Sobel. Seguidamente la pantalla es dividida en 64 rectángulos y a cada rectángulo se le aplica un filtro Sobel. Finalmente se realiza una correlación entre los 64 nuevos rectángulos y el patrón anteriormente introducido en el sistema. El rectángulo con un mayor valor de correlación aparece escrito en el display LCD. Para poder observar la imagen que está viendo la cámara se utiliza una pantalla a la cual se le envían los datos provenientes de la cámara sin analizar.Català: La visió artificial és el camp encarregat de processar imatges automàticament amb la finalitat d'extreure informació i interpretar-la en temps real. Les aplicacions són tan variades que poden anar des del control de la producció en una fàbrica mitjançant càmeres fins la implementació d'intel·ligència artificial en un robot, per a que sigui capaç de poder interpretar l'espai en el que es troba. Una de les branques que estudia la visió artificial és el reconeixement d'imatges, que és una tècnica que ha estat fortament desenvolupada als darrers anys. El reconeixement d'imatges és la tècnica mitjançant la qual es pot reconèixer un objecte dins d'una imatge. El ser humà és capaç de reconèixer objectes encara que se'ls trobi parcialment tapats o fins i tot si alguna característica principal del mateix està absent. Actualment aquest fet és un dels grans reptes per la visió artificial en general i per al reconeixement d'imatges en particular. En aquest projecte hem desenvolupat un programari de reconeixement de patrons amb l'objectiu de detectar patrons que ha estat prèviament introduïts. S'han estudiat diferents plataformes de desenvolupament com ara RoboRealm (programari dedicat a la visió artificial) i MatlabTM, (programari general) i diferents tipus de llenguatge com C en la càmera CMUCam3 abans de desenvolupar la última versió en VHDL. El procediment que segueix el programa és el següent: En primer lloc s'introdueix el patró que volem que sigui detectat i se li aplica un filtre Sobel. Seguidament la pantalla es divideix en 64 rectangles i a cada rectangle se li aplica un filtre Sobel. Finalment es realitza una correlació entre els 64 nous rectangles i el patró anteriorment introduït en el sistema i el rectangle amb major valor de correlació apareix escrit en el display LCD. Per poder observar la imatge que està veient la càmera s'utilitza una pantalla a la qual s'envien les dades provinents de la càmera sense analitzar

Reconeixement d’objectes mitjançant FPGA

Projecte Final de Màster oficial fet en col.laboració amb Mikroelektronic Anwendungszentrum BrandenburgEnglish: Computer vision is the field concerned with the automated processing of images from the real world to extract and interpret information on a real time basis. There are a wide range of tasks such as controlling the production processes in a factory or implementing artificial intelligence into a robot which can interpret the world around it. One of the branches included in the computer vision is the object recognition which is a technique that has been widely developed during the last years. Object recognition is the task of finding an object in a picture. Humans are able to recognize objects, even if when they are not totally visible or if some characteristics are missing. This is still a challenge for the computer vision in general and for the object recognition in particular. In this project a pattern recognition technique has been developed in order to detect a pattern that is firstly inserted in the system. Some different languages and systems have been tried, for instance, computer vision software such as RoboRealm, general software such as MatlabTM as well as programming languages such as C in the CMUCam3 before the final version in VHDL has been developed. The procedure follows the next steps: Firstly the pattern is inserted into the system. Secondly this pattern is filtered with a Sobel filter. Thirdly, the screen is divided into 64, whereby each rectangle is filtered with a Sobel filter. Fourthly, the pattern is cross-correlated with one of the rectangles. Finally the rectangle that is most cross-correlated with the pattern is displayed in the LCD. In order to visualize the result, the raw image captured by the camera is broadcasted to a computer screen.Castellano: La visión artificial es el campo encargado de procesar imágenes automáticamente con el fin de extraer información e interpretarla en tiempo real. Las aplicaciones son tan variadas que pueden ir desde el control de la producción en una fábrica mediante cámaras hasta la implementación de inteligencia artificial en un robot, el cual debe ser capaz de interpretar el espacio en el que se encuentra. Una de las ramas de la visión artificial es el reconocimiento de imágenes, que es una técnica que ha sido fuertemente desarrollada en los últimos años. El reconocimiento de imágenes es la técnica mediante la cual se puede reconocer un objeto dentro de una imagen. El ser humano es capaz de reconocer objetos a pesar de encontrarse parcialmente tapados o incluso si alguna característica principal del mismo está ausente. Actualmente este es uno de los grandes desafíos para la visión artificial en general y para el reconocimiento de imágenes en particular. En este proyecto se ha desarrollado un software de reconocimiento de patrones con el objetivo de detectar un patrón que ha sido previamente introducido. Se han utilizado diferentes plataformas de desarrollo tales como RoboRealm (software dedicado a la visión artificial), MatlabTM, (software general) y diferentes tipos de lenguaje tales como C en la cámara CMUCam3 antes de desarrollar la última versión en VHDL. El procedimiento que sigue el programa es el siguiente: En primer lugar se introduce el patrón que queremos que sea detectado. A continuación se le aplica un filtro Sobel. Seguidamente la pantalla es dividida en 64 rectángulos y a cada rectángulo se le aplica un filtro Sobel. Finalmente se realiza una correlación entre los 64 nuevos rectángulos y el patrón anteriormente introducido en el sistema. El rectángulo con un mayor valor de correlación aparece escrito en el display LCD. Para poder observar la imagen que está viendo la cámara se utiliza una pantalla a la cual se le envían los datos provenientes de la cámara sin analizar.Català: La visió artificial és el camp encarregat de processar imatges automàticament amb la finalitat d'extreure informació i interpretar-la en temps real. Les aplicacions són tan variades que poden anar des del control de la producció en una fàbrica mitjançant càmeres fins la implementació d'intel·ligència artificial en un robot, per a que sigui capaç de poder interpretar l'espai en el que es troba. Una de les branques que estudia la visió artificial és el reconeixement d'imatges, que és una tècnica que ha estat fortament desenvolupada als darrers anys. El reconeixement d'imatges és la tècnica mitjançant la qual es pot reconèixer un objecte dins d'una imatge. El ser humà és capaç de reconèixer objectes encara que se'ls trobi parcialment tapats o fins i tot si alguna característica principal del mateix està absent. Actualment aquest fet és un dels grans reptes per la visió artificial en general i per al reconeixement d'imatges en particular. En aquest projecte hem desenvolupat un programari de reconeixement de patrons amb l'objectiu de detectar patrons que ha estat prèviament introduïts. S'han estudiat diferents plataformes de desenvolupament com ara RoboRealm (programari dedicat a la visió artificial) i MatlabTM, (programari general) i diferents tipus de llenguatge com C en la càmera CMUCam3 abans de desenvolupar la última versió en VHDL. El procediment que segueix el programa és el següent: En primer lloc s'introdueix el patró que volem que sigui detectat i se li aplica un filtre Sobel. Seguidament la pantalla es divideix en 64 rectangles i a cada rectangle se li aplica un filtre Sobel. Finalment es realitza una correlació entre els 64 nous rectangles i el patró anteriorment introduït en el sistema i el rectangle amb major valor de correlació apareix escrit en el display LCD. Per poder observar la imatge que està veient la càmera s'utilitza una pantalla a la qual s'envien les dades provinents de la càmera sense analitzar

Enhanced quality of service mechanisms for 5G networks

The heterogeneous services with stringent requirements that are envisioned to co-exist under the fifth generation of cellular networks (5G), inexorably challenge the current Long-Term Evolution (LTE) cellular network’s features. Consequently, an important amount of effort has been invested to reduce current latency while increasing the throughput and the reliability. As an example, 5G’s uplink granted free transmission procedure permits reserving Resource Blocks(RBs) in advance for a set of User Equipments (UEs), and thus, reduce the latency by eliminating the UEs resource request procedure. Likewise, the cellular network stack has experience major changes in different layers. Examples of it is the new Radio Link Controller (RLC) Packet Data Unit (PDU) that enables a faster packet forming at the expense of reducing the compression ratio. These solutions address latency causes that lie in 5G’s protocol stack, and will unquestionably enhance 5G’s capability to meet the rigorous services’ latency requirements. In addition, 5G has introduced a new sublayer (i.e., Service Data Adaptation Protocol (SDAP)), and has defined a new Quality of Service (QoS) Flow Indicator(QFI) as its finest quality granularity indicator. However, delays generated by the pace at which data packets are forwarded or its sizes, can significantly impact the latency in contemporary cellular networks, and ruin the stringent timing guarantees required by delay-sensitive services if they are not carefully considered. One of the problems associated with the pace at which the data packets are forwarded is the bufferbloat, and will specifically occur in 5G’s Radio Access Network RAN since contemporary wired links are orders of magnitude faster than wireless links, and are provided with large buffers to always fulfill the fluctuating radio link capacity. Being the RAN the bottleneck and having large buffers together with the fact that most of contemporary data is transported through the loss-based congestion control algorithm, Transmission Control Protocol (TCP) Cubic, suffice to bloat the buffers and increase the latency. In this thesis we provide quantitative results of the bufferbloat problem in contemporary cellular networks. We first thoroughly explain 5G’s QoS hierarchical multi-queuing and show how the bufferbloat increases the latency. Following, we propose the (enhanced)5G Bandwidth Delay Product ((e)5G-BDP), the Dynamic RLC Queue Limit (DRQL) and the UPF-SDAP Pacer (USP) solutions, enhancing the current 5G QoS multi-queuing architecture, and approaching through two different paradigms. We evaluate our proposed solutions in an emulator, as well as in a testbed, against state-of-the-art solutions and conclude that a new QoS hierarchical multi-queuing architecture is needed in 5G to fulfill the latency requirements for which it is envisioned. Moreover, since information in the wired link is transported in packets, while in the RAN is transmitted through RBs, packets that do not fit in the assigned RBs, are segmented and transmitted during different Transmission Time Intervals (TTIs). Such mechanism prevents wasting the scarce wireless transmission opportunities. However, the segmented information at the receiver cannot be forwarded until all the remaining information from the packet is reassembled, which in the best case occurs during the next transmission opportunity. We exhaustively study the problem and propose a RB scheduling algorithm named Elastic Quantum Partition (EQP) to address this challenge and compare it quantitatively against a Fixed Partition (FP) RB distribution in different scenarios in a testbed with dynamic Modulation and Coding Scheme (MCS), off-the-shelf equipment and slices. The outcome shows a latency reduction when scheduling the RBs elastically rather than using a fixed scheduler. In summary, in this thesis we shed some light in the bufferbloat phenomenon and the segmentation/reassembly procedure in current cellular networks.Los servicios heterogéneos que se prevé que coexistan bajo el paraguas de la quinta generación de redes celulares 5G, inexorablemente empujaran a mejorar la actual LTE. Por ello, la red celular ha experimentado grandes cambios en diversas capas. Ejemplos de ello son los nuevos espaciamientos de subportadoras que permiten reducir la duración del slot y, por tanto, el tiempo de transmisión o el nuevo Radio Link Controler (RLC) PDU que permite una formación de paquetes más rápida a expensas de reducir la tasa de compresión. Estas soluciones abordan causas que pueden considerarse como endógenas al 5G. Además, el 5G ha introducido una nueva subcapa (es decir, Protocolo de adaptación de datos de servicio (SDAP)) y ha definido un nuevo indicador de flujo de calidad de servicio (QFI). Sin embargo, los retrasos generados por el ritmo al que se envían los paquetes de datos o sus tamaños, que pueden clasificarse como causas exógenas, ya que no dependen de las especificaciones de 5G, pueden afectar significativamente la latencia en las redes celulares contemporáneas. Uno de los problemas asociados con el ritmo al que se envían los paquetes de datos es conocido bajo el termino de "bufferbloat", y ocurrirá específicamente en el accesso a la red de radio (RAN) 5G, ya que los enlaces por cable contemporáneos son órdenes de magnitud más rápidos que los enlaces inalámbricos, que están provistos de grandes búferes para satisfacer siempre la fluctuante capacidad del enlace de radio y, por lo tanto, evitar el despilfarro de recursos. Siendo la RAN el cuello de botella y teniendo grandes búferes, junto con el hecho de que la mayoría de los datos se transportan a través de un protocolo de control de congestión basado en pérdidas como TCP Cubic, basta para saturar los búferes y aumentar considerablemente la latencia. En esta tesis proporcionamos resultados cuantitativos del problema del bufferbloat en las redes celulares contemporáneas. Primero explicamos detalladamente las múltiples colas jerárquicas del 5G y mostramos cómo mejoran los mecanismos de calidad de servicio para susodichas redes. A continuación, proponemos las soluciones ((e) 5G-BDP), Dynamic RLC Queue Limit (DRQL) y UPF SDAP Pacer (USP), mejorando la actual arquitectura 5G QoS de múltiples colas y considerando dos enfoques diferentes para el problema del bufferbloat. Evaluamos las propuestas soluciones en un emulador, así como en un testbed, para concluir que se necesita una nueva arquitectura de colas múltiples jerárquica de QoS en 5G para cumplir con los requisitos de latencia. Además, dado que la información en el enlace cableado se transporta en paquetes, mientras que en la RAN es transmitido a través de bloques de recursos (RB), los paquetes que no encajan en los RB asignados, se segmentan y son transmitidos durante diferentes intervalos de tiempo de transmisión (TTI). Tal mecanismo evita desaprovechar las escasas oportunidades de transmisión inalámbricas. Sin embargo, la información segmentada en el receptor no se puede enviar hasta que se vuelva a ensamblar toda la información restante del paquete, que en el mejor de los casos ocurre durante el próximo TTI. Estudiamos exhaustivamente el problema y proponemos un algoritmo llamado Elastic Quantum Partition (EQP) para abordar este desafío y lo comparamos cuantitativamente con una distribución de RB de partición fija (FP) en diferentes escenarios en un testbed con cambiante Modulación dinámica y Esquema de codificación (MCS). El resultado muestra una reducción de la latencia al programar los RB elásticamente en lugar de utilizar una particion fija. En resumen, en esta tesis arrojamos algo de luz sobre el fenómeno del bufferbloat y el procedimiento de segmentación / reensamblaje en las redes celulares actuales para finalmente proponer y evaluar novedosas soluciones que mitigan ambos efectos, reduciendo finalmente la latencia en la red cellular actual.Postprint (published version

Reconeixement d’objectes mitjançant FPGA

Projecte Final de Màster oficial fet en col.laboració amb Mikroelektronic Anwendungszentrum BrandenburgEnglish: Computer vision is the field concerned with the automated processing of images from the real world to extract and interpret information on a real time basis. There are a wide range of tasks such as controlling the production processes in a factory or implementing artificial intelligence into a robot which can interpret the world around it. One of the branches included in the computer vision is the object recognition which is a technique that has been widely developed during the last years. Object recognition is the task of finding an object in a picture. Humans are able to recognize objects, even if when they are not totally visible or if some characteristics are missing. This is still a challenge for the computer vision in general and for the object recognition in particular. In this project a pattern recognition technique has been developed in order to detect a pattern that is firstly inserted in the system. Some different languages and systems have been tried, for instance, computer vision software such as RoboRealm, general software such as MatlabTM as well as programming languages such as C in the CMUCam3 before the final version in VHDL has been developed. The procedure follows the next steps: Firstly the pattern is inserted into the system. Secondly this pattern is filtered with a Sobel filter. Thirdly, the screen is divided into 64, whereby each rectangle is filtered with a Sobel filter. Fourthly, the pattern is cross-correlated with one of the rectangles. Finally the rectangle that is most cross-correlated with the pattern is displayed in the LCD. In order to visualize the result, the raw image captured by the camera is broadcasted to a computer screen.Castellano: La visión artificial es el campo encargado de procesar imágenes automáticamente con el fin de extraer información e interpretarla en tiempo real. Las aplicaciones son tan variadas que pueden ir desde el control de la producción en una fábrica mediante cámaras hasta la implementación de inteligencia artificial en un robot, el cual debe ser capaz de interpretar el espacio en el que se encuentra. Una de las ramas de la visión artificial es el reconocimiento de imágenes, que es una técnica que ha sido fuertemente desarrollada en los últimos años. El reconocimiento de imágenes es la técnica mediante la cual se puede reconocer un objeto dentro de una imagen. El ser humano es capaz de reconocer objetos a pesar de encontrarse parcialmente tapados o incluso si alguna característica principal del mismo está ausente. Actualmente este es uno de los grandes desafíos para la visión artificial en general y para el reconocimiento de imágenes en particular. En este proyecto se ha desarrollado un software de reconocimiento de patrones con el objetivo de detectar un patrón que ha sido previamente introducido. Se han utilizado diferentes plataformas de desarrollo tales como RoboRealm (software dedicado a la visión artificial), MatlabTM, (software general) y diferentes tipos de lenguaje tales como C en la cámara CMUCam3 antes de desarrollar la última versión en VHDL. El procedimiento que sigue el programa es el siguiente: En primer lugar se introduce el patrón que queremos que sea detectado. A continuación se le aplica un filtro Sobel. Seguidamente la pantalla es dividida en 64 rectángulos y a cada rectángulo se le aplica un filtro Sobel. Finalmente se realiza una correlación entre los 64 nuevos rectángulos y el patrón anteriormente introducido en el sistema. El rectángulo con un mayor valor de correlación aparece escrito en el display LCD. Para poder observar la imagen que está viendo la cámara se utiliza una pantalla a la cual se le envían los datos provenientes de la cámara sin analizar.Català: La visió artificial és el camp encarregat de processar imatges automàticament amb la finalitat d'extreure informació i interpretar-la en temps real. Les aplicacions són tan variades que poden anar des del control de la producció en una fàbrica mitjançant càmeres fins la implementació d'intel·ligència artificial en un robot, per a que sigui capaç de poder interpretar l'espai en el que es troba. Una de les branques que estudia la visió artificial és el reconeixement d'imatges, que és una tècnica que ha estat fortament desenvolupada als darrers anys. El reconeixement d'imatges és la tècnica mitjançant la qual es pot reconèixer un objecte dins d'una imatge. El ser humà és capaç de reconèixer objectes encara que se'ls trobi parcialment tapats o fins i tot si alguna característica principal del mateix està absent. Actualment aquest fet és un dels grans reptes per la visió artificial en general i per al reconeixement d'imatges en particular. En aquest projecte hem desenvolupat un programari de reconeixement de patrons amb l'objectiu de detectar patrons que ha estat prèviament introduïts. S'han estudiat diferents plataformes de desenvolupament com ara RoboRealm (programari dedicat a la visió artificial) i MatlabTM, (programari general) i diferents tipus de llenguatge com C en la càmera CMUCam3 abans de desenvolupar la última versió en VHDL. El procediment que segueix el programa és el següent: En primer lloc s'introdueix el patró que volem que sigui detectat i se li aplica un filtre Sobel. Seguidament la pantalla es divideix en 64 rectangles i a cada rectangle se li aplica un filtre Sobel. Finalment es realitza una correlació entre els 64 nous rectangles i el patró anteriorment introduït en el sistema i el rectangle amb major valor de correlació apareix escrit en el display LCD. Per poder observar la imatge que està veient la càmera s'utilitza una pantalla a la qual s'envien les dades provinents de la càmera sense analitzar

Dynamic buffer sizing and pacing as enablers of 5G low-latency services

© 2020 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes,creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.3GPP standards organization is performing an impressive effort trying to reach sub-millisecond latencies for 5G. However, such efforts may become fruitless if exogenously generated delays at transport layer are not considered. Nowadays, Radio Access Networks (RANs) are deployed with large buffers to achieve full utilization and avoid squandering wireless resources. Unfortunately, and since the data path’s bottleneck resides on the radio link, RAN’s buffers are bloated by TCP’s congestion control algorithm. Thus, a flow with low-latency requirements that encounters a bloated buffer, suffers from inevitable large sojourn times associated with the buffer depletion time, severely downgrading its Quality of Service (QoS). This paper presents different solutions for efficiently multiplexing distinct traffic patterns that share buffers on the 5G stack. Bufferbloat is extensively studied within the actual 5G QoS scenario, which presents multiple challenges inherited from the dynamic radio link nature and the presence of multiple queues at different entities. We propose and extensively emulate different algorithms in order to avoid the exogenous delay caused by the bufferbloat phenomena.We use real cellular network traces with realistic delay-sensitive and background traffic patterns in different scenarios. The outcome presents valuable insights in the algorithms that will enable low-latency services to be delivered through the 5G network stack satisfying restrictive envisioned constraints.This work has been supported in part by the EU Horizon 2020 research and innovation program under grant agreement No. 675806 (5GAuRA), and in part by the Secretaria d’Universitats i Recerca del Departament d’Empresa i Coneixement from the Generalitat de Catalunya under grant agreement No. 2017 SGR 376.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Preventing RLC buffer sojourn delays in 5G

© 2021 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes,creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works. Al document ha d’aparèixer l’enllaç a la publicació original a IEEE, o bé al Digital Object Identifier (DOI).The 3rd Generation Partnership Project (3GPP) is investing a notable effort to mitigate the endogenous stack and protocol delays (e.g., introducing new numerology, through preemptive scheduling or providing uplink granted free transmission) to attain to the heterogeneous Quality of Service (QoS) latency requirements for which the fifth generation technology standard for broadband cellular networks (5G) is envisioned. However, 3GPP’s goals may become futile if exogenous delays generated by the transport layer (e.g., bufferbloat) and the Radio Link Control (RLC) sublayer segmentation/reassembly procedure are not targeted. On the one hand, the bufferbloat specifically occurs at the Radio Access Network (RAN) since the data path bottleneck is located at the radio link, and contemporary RANs are deployed with large buffers to avoid squandering scarce wireless resources. On the other hand, a Resource Block (RB) scheduling that dismisses 5G’s packet-switched network nature, unnecessarily triggers the segmentation procedure at sender’s RLC sublayer, which adds extra delay as receiver’s RLC sublayer cannot forward the packets to higher sublayers until they are reassembled. Consequently, the exogenously generated queuing delays can surpass 5G’s stack and protocol endogenous delays, neutralizing 3GPP’s attempt to reduce the latency. We address RLC’s related buffer delays and present two solutions: (i) we enhance the 3GPP standard and propose a bufferbloat avoidance algorithm, and (ii) we propose a RB scheduler for circumventing the added sojourn time caused by the packet segmentation/reassembly procedure. Both solutions are implemented and extensively evaluated along with other state-of-the-art proposals in a testbed to verify their suitability and effectiveness under realistic conditions of use (i.e., by considering Modulation and Coding Scheme (MCS) variations, slices, different traffic patterns and off-the-shelf equipment). The results reveal current 3GPP deficits in its QoS model to address the bufferbloat and the contribution of the segmentation/reassembly procedure to the total delay.This work was supported in part by the EU Horizon 2020 Research and Innovation Program under Grant 675806 (5GAuRA) and Grant 857201 (5G-Victori), and in part by the Secretaria d’Universitats i Recerca del Departament d’Empresa i Coneixement from the Generalitat de Catalunya under Grant 2017 SGR 376.Peer ReviewedPostprint (author's final draft