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Routing optimization algorithms in integrated fronthaul/backhaul networks supporting multitenancy
Menci贸n Internacional en el t铆tulo de doctorEsta tesis pretende ayudar en la definici贸n y el dise帽o de la quinta generaci贸n de
redes de telecomunicaciones (5G) a trav茅s del modelado matem谩tico de las diferentes
cualidades que las caracterizan. En general, la ambici贸n de estos modelos es realizar
una optimizaci贸n de las redes, ensalzando sus capacidades recientemente adquiridas para
mejorar la eficiencia de los futuros despliegues tanto para los usuarios como para los
operadores. El periodo de realizaci贸n de esta tesis se corresponde con el periodo de
investigaci贸n y definici贸n de las redes 5G, y, por lo tanto, en paralelo y en el contexto
de varios proyectos europeos del programa H2020. Por lo tanto, las diferentes partes
del trabajo presentado en este documento cuadran y ofrecen una soluci贸n a diferentes
retos que han ido apareciendo durante la definici贸n del 5G y dentro del 谩mbito de estos
proyectos, considerando los comentarios y problemas desde el punto de vista de todos los
usuarios finales, operadores y proveedores.
As铆, el primer reto a considerar se centra en el n煤cleo de la red, en particular en
c贸mo integrar tr谩fico fronthaul y backhaul en el mismo estrato de transporte. La soluci贸n
propuesta es un marco de optimizaci贸n para el enrutado y la colocaci贸n de recursos que
ha sido desarrollado teniendo en cuenta restricciones de retardo, capacidad y caminos,
maximizando el grado de despliegue de Unidades Distribuidas (DU) mientras se minimizan
los agregados de las Unidades Centrales (CU) que las soportan. El marco y los algoritmos
heur铆sticos desarrollados (para reducir la complexidad computacional) son validados y
aplicados a redes tanto a peque帽a como a gran (nivel de producci贸n) escala. Esto los
hace 煤tiles para los operadores de redes tanto para la planificaci贸n de la red como para
el ajuste din谩mico de las operaciones de red en su infraestructura (virtualizada).
Movi茅ndonos m谩s cerca de los usuarios, el segundo reto considerado se centra en
la colocaci贸n de servicios en entornos de nube y borde (cloud/edge). En particular, el
problema considerado consiste en seleccionar la mejor localizaci贸n para cada funci贸n
de red virtual (VNF) que compone un servicio en entornos de robots en la nube, que
implica restricciones estrictas en las cotas de retardo y fiabilidad. Los robots, veh铆culos y
otros dispositivos finales proveen competencias significativas como impulsores, sensores y
computaci贸n local que son esenciales para algunos servicios. Por contra, estos dispositivos
est谩n en continuo movimiento y pueden perder la conexi贸n con la red o quedarse sin bater铆a, cosa que reta a煤n m谩s la entrega de servicios en este entorno din谩mico. As铆, el
an谩lisis realizado y la soluci贸n propuesta abordan las restricciones de movilidad y bater铆a.
Adem谩s, tambi茅n se necesita tener en cuenta los aspectos temporales y los objetivos
conflictivos de fiabilidad y baja latencia en el despliegue de servicios en una red vol谩til,
donde los nodos de c贸mputo m贸viles act煤an como una extensi贸n de la infraestructura
de c贸mputo de la nube y el borde. El problema se formula como un problema de
optimizaci贸n para colocaci贸n de VNFs minimizando el coste y tambi茅n se propone un
heur铆stico eficiente. Los algoritmos son evaluados de forma extensiva desde varios aspectos
por simulaci贸n en escenarios que reflejan la realidad de forma detallada.
Finalmente, el 煤ltimo reto analizado se centra en dar soporte a servicios basados en
el borde, en particular, aprendizaje autom谩tico (ML) en escenarios del Internet de las
Cosas (IoT) distribuidos. El enfoque tradicional al ML distribuido se centra en adaptar
los algoritmos de aprendizaje a la red, por ejemplo, reduciendo las actualizaciones para
frenar la sobrecarga. Las redes basadas en el borde inteligente, en cambio, hacen posible
seguir un enfoque opuesto, es decir, definir la topolog铆a de red l贸gica alrededor de la
tarea de aprendizaje a realizar, para as铆 alcanzar el resultado de aprendizaje deseado.
La soluci贸n propuesta incluye un modelo de sistema que captura dichos aspectos en
el contexto de ML supervisado, teniendo en cuenta tanto nodos de aprendizaje (que
realizan las computaciones) como nodos de informaci贸n (que proveen datos). El problema
se formula para seleccionar (i) qu茅 nodos de aprendizaje e informaci贸n deben cooperar
para completar la tarea de aprendizaje, y (ii) el n煤mero de iteraciones a realizar, para
minimizar el coste de aprendizaje mientras se garantizan los objetivos de error predictivo y
tiempo de ejecuci贸n. La soluci贸n tambi茅n incluye un algoritmo heur铆stico que es evaluado
ensalzando una topolog铆a de red real y considerando tanto las tareas de clasificaci贸n
como de regresi贸n, y cuya soluci贸n se acerca mucho al 贸ptimo, superando las soluciones
alternativas encontradas en la literatura.This thesis aims to help in the definition and design of the 5th generation of
telecommunications networks (5G) by modelling the different features that characterize
them through several mathematical models. Overall, the aim of these models is to perform
a wide optimization of the network elements, leveraging their newly-acquired capabilities
in order to improve the efficiency of the future deployments both for the users and the
operators. The timeline of this thesis corresponds to the timeline of the research and
definition of 5G networks, and thus in parallel and in the context of several European
H2020 programs. Hence, the different parts of the work presented in this document
match and provide a solution to different challenges that have been appearing during
the definition of 5G and within the scope of those projects, considering the feedback and
problems from the point of view of all the end users, operators and providers.
Thus, the first challenge to be considered focuses on the core network, in particular
on how to integrate fronthaul and backhaul traffic over the same transport stratum.
The solution proposed is an optimization framework for routing and resource placement
that has been developed taking into account delay, capacity and path constraints,
maximizing the degree of Distributed Unit (DU) deployment while minimizing the
supporting Central Unit (CU) pools. The framework and the developed heuristics (to
reduce the computational complexity) are validated and applied to both small and largescale
(production-level) networks. They can be useful to network operators for both
network planning as well as network operation adjusting their (virtualized) infrastructure
dynamically.
Moving closer to the user side, the second challenge considered focuses on the
allocation of services in cloud/edge environments. In particular, the problem tackled
consists of selecting the best the location of each Virtual Network Function (VNF)
that compose a service in cloud robotics environments, that imply strict delay bounds
and reliability constraints. Robots, vehicles and other end-devices provide significant
capabilities such as actuators, sensors and local computation which are essential for some
services. On the negative side, these devices are continuously on the move and might
lose network connection or run out of battery, which further challenge service delivery in
this dynamic environment. Thus, the performed analysis and proposed solution tackle the mobility and battery restrictions. We further need to account for the temporal aspects and
conflicting goals of reliable, low latency service deployment over a volatile network, where
mobile compute nodes act as an extension of the cloud and edge computing infrastructure.
The problem is formulated as a cost-minimizing VNF placement optimization and an
efficient heuristic is proposed. The algorithms are extensively evaluated from various
aspects by simulation on detailed real-world scenarios.
Finally, the last challenge analyzed focuses on supporting edge-based services, in
particular, Machine Learning (ML) in distributed Internet of Things (IoT) scenarios. The
traditional approach to distributed ML is to adapt learning algorithms to the network, e.g.,
reducing updates to curb overhead. Networks based on intelligent edge, instead, make
it possible to follow the opposite approach, i.e., to define the logical network topology
around the learning task to perform, so as to meet the desired learning performance.
The proposed solution includes a system model that captures such aspects in the context
of supervised ML, accounting for both learning nodes (that perform computations) and
information nodes (that provide data). The problem is formulated to select (i) which
learning and information nodes should cooperate to complete the learning task, and (ii)
the number of iterations to perform, in order to minimize the learning cost while meeting
the target prediction error and execution time. The solution also includes an heuristic
algorithm that is evaluated leveraging a real-world network topology and considering
both classification and regression tasks, and closely matches the optimum, outperforming
state-of-the-art alternatives.This work has been supported by IMDEA Networks InstitutePrograma de Doctorado en Ingenier铆a Telem谩tica por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Pablo Serrano Y谩帽ez-Mingot.- Secretario: Andr茅s Garc铆a Saavedra.- Vocal: Luca Valcarengh