Med framväxten av små cellnätverk och femte generationens (5G) trådlösa nätverk blir backhaul allt mer komplex. Denna studie tar upp problemet med hur en central SDN-orkestrator flexibelt kan dela den totala backhaul kapaciteten hos de olika trådlösa operatörerna bland sina gateways och radionoder (t.ex., LTE-förstärkta Node Bs eller Wi-Fi-åtkomstpunkter). För att ta itu med detta resursallokeringsproblem inför vi en ny backhauloptimeringsmetod inom ramen för den nyligen föreslagna LayBack SDN backhaul-arkitekturen. I synnerhet utforskar vi nedbrytningen av det centrala optimeringsproblemet i en skiktad dubbel nedbrytningsmodell som matchar de arkitektoniska skikten i LayBack backhaul arkitektur. För att främja skalbarhet och lyhördhet använder vi olika tidsskala, dvs. snabba tidsskalaer vid radionoder och långsammare tidsskala i de högre LayBack-lagren som ligger närmare den centrala SDN-orkestratorn. Vi utvärderar numeriskt den skalbara lageroptimeringen för ett specifikt fall av LayBack backhaul arkitektur med fyra lager, nämligen ett radionodskikt (eNB), ett gatewaylager, ett operatörsskikt och central samordning i ett SDN-orkestratorlager. Den samordnade fördelningen av den totala backhaulkapaciteten mellan flera operatörer minskar kölängderna jämfört med den konventionella backhaul utan att dela mellan operatörerna. framträdde som en kritisk flaskhals av nya trådlösa högkapacitetsnät, såsom små cellnät och 5G-nät [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7]. Nyligen har Software-Definited Networking (SDN)-baserade backhaul arkitekturer föreslagits för att flexibelt koppla samman de olika operatörernas backhaul-nätverk på ett centralt kontrollerat sätt, vilket granskas i detalj i avsnitt 2. Den centrala SDN-kontrollen möjliggör en dynamisk fördelning på begäran av backhaulresurserna mellan de olika operatörerna. Därför kan plötsliga efterfrågeökningar för backhaul kapacitet från radionoder (t.ex. LTE eNBs och Wi-Fi APs) för en operatör tjänas genom att dela backhaul kapacitet av de olika operatörerna. Förutom den tekniska kapaciteten måste det naturligtvis finnas lämpliga rättsliga avtal och affärsavtal mellan operatörerna för att göra fördelningen praktiskt genomförbar och ekonomiskt fördelaktig. Den SDN-baserade kontrollen av resursdelningen i backhaul innebär två stora utmaningar. För det första kan aggregatet av flera operatörsnät med alla sina radionoder och att prenumerera på trådlösa enheter som anses av den centrala SDN-orkestratorn vara mycket stort, vilket innebär skalbarhetsutmaningar. För det andra kan den centrala SDN-orkestern som samordnar flera operatörer vara långt borta från de distribuerade radionoder som resulterar i långa signalförseningar och därmed långsamma reaktioner på dynamiska efterfrågevariationer vid radionoder. Således är rent centraliserad optimering inte praktiskt för backhaul nätverk. I stället behövs distribuerade optimeringsstrategier för att driva stora backhaul-nätverk. Nätverksoptimering som fungerar på distribuerade system har hittills haft två smaker: (i) peer-to-peer-optimering för ett platt (dvs. inte skiktat) system och (ii) Network Utility Maximization (NUM) [8] [9] [10] [11] som använder dubbel nedbrytning för att distribuera beräkningar över olika terminaler som delar nätverksresurserna. Den dubbla nedbrytningen leder till en master-slave-modell, där varje användare (slav) måste interagera direkt med SDN-styrenheten (master). Den främsta fördelen med att driva NUM är att SDN-regulatorn helt enkelt passerar de dubbla variabla iteraterna, och slavarna bara uppfyller sina krav (med lokal övervakning av deras begränsningar). SDN-regulatorn behöver alltså inte känna till alla detaljer om användarna och kan ändå lösa det globala optimeringsproblemet. För stora backhaul-nätverk är det dock inte praktiskt att de många eNB:erna interagerar direkt med den centrala SDN-styrenheten, vilket NUM:s dubbla nedbrytning skulle kräva. I grund och botten är de väl underbyggda NUM-modellerna för dubbel nedbrytning inkompatibla med de flera skikten i stora praktiska backhaul-nätverksarkitekturer. Denna artikel presenterar en generalisering av NUM-ramverket med hjälp av hjälpvariabler för att göra NUM-modellering kompatibel med flera lager i skiktade backhaul nätverksarkitekturer. Mer specifikt bryter vi ned den globala optimering som den centrala SDN-orkestern försöker lösa, genom formulering av ett flerlagers NUM. Dessutom inkluderar vi en virtuell köram i vår formulering för att SDN-orkestern ska kunna följa långsiktiga avtal. Vår formulering strävar efter att optimera delning av backhaul-resurser i en SDN-baserad backhaul-nätverksarkitektur. Denna fallstudie genomförs särskilt inom ramen för den nyligen föreslagna nätverksarkitekturen LayBack Backhaul [12]. LayBack, som granskas mer i detalj i avsnitt 3, introducerar lager för de olika trådlösa nätverkskomponenterna, inklusive lager för trådlösa enheter, radionoder (t.ex. eNBs, Wi-Fi APs) och gateways (t.ex. små cellportar, LTE-gateways). LayBack kopplar samman gateways genom ett SDN-skiftskikt i full maska med respektive stomnätsenhet (t.ex. LTE Enhanced Packet Core (EPC)) för de olika operatörerna. De olika operatörernas gateways och stomnätsenheter samt SDN:s kopplingsnät står under kontroll av en enande SDN-orkestrator. Den LayBack backhaul arkitektur ger centraliserade finkorniga inställningsrattar för att optimera backhaul drift, t.ex. att dela backhaul kapacitet bland de olika operatörerna på ett dynamiskt sätt. Vår skiktade iterativa optimeringsformulering distribuerar optimeringsberäkningarna över LayBack-lagren. Vi gör numeriska utvärderingar med den formulerade optimeringen för att kvantifiera de prestandavinster som den optimerade backhaul Electronics 2019, 8, 937 3 av 28 resursdelning i den SDN-baserade LayBack-arkitekturen uppnår jämfört med den konventionella icke-SDN backhaul. Bakgrund och Relaterat arbete SDN-paradigmet med ett styrplan som är skilt från dataplanet och med en centraliserad SDN-styrenhet har väckt ett betydande forskningsintresse för trådlösa nätverk [13] [14] [15]. En omfattande uppsättning studier har utvecklat SDN-baserade arkitekturer för backhaul för trådlös nätverkstrafik [16] [17] [18]. Med tanke på backhaulens komplexitet har det mesta av detta arbete betraktats som skiktade eller nivåindelade arkitekturer [12, [19] [20] [21] [23] [24], varigenom mellanliggande gatewaynoder utför olika protokollrelaterade funktioner [25] [26] [27] [28]. Till exempel kan det finnas gateway noder som gränssnitt mot Internet of Things noder [29, 30] eller specifik trådlös nätverksteknik, såsom trådlösa lokala nätverk [31]. Dessutom har den effektiva sammanlänkningen via huvudstadsregionens nät till Internet i stort fått allt större uppmärksamhet [32, 33]. I denna fallstudie behandlas LayBack-arkitekturen [12] som kan omfatta lagerstrukturerna för ett brett spektrum av andra föreslagna arkitekturer och trådlös teknik samtidigt som den möjliggör finkornig SDN-kontroll, såsom beskrivs i avsnitt 3. Den möjliggörande idén är generaliseringen av sönderdelningsmetoden som kallas nätverksverktyg maximization (NUM) till en multi-tier system. Kelly och Al. [8] införde NUM-konceptet för att lösa problemet med tilldelning av avgifter i ett nät med begränsningar av sammanlänkningskapaciteten. Omfattande uppföljningsstudier har analyserat NUM-konceptet i samband med distribuerad optimering och stokastisk nätverksteori [9] [10] [11]. Till exempel har Tassiulas och Efremides [34, 35] analyserat kölängd Maximal vikt (QMW) schemaläggning, vilket underlättade den efterföljande analysen av genomströmning optimala villkor och relaterade prestandagarantier [36, 37]. QMW schemaläggning garanterar dock inte minimal fördröjning [38], vilket har lett till undersökningar av QMW variationer som minskar förseningar i allmänna multi-hop nätverk [39] eller ger bättre fördröjning garantier [40, 41]. En vanlig brist hos dessa optimeringsmodeller är att en centraliserad optimal schemaläggare kan vara opraktisk, främst på grund av skalbarhetsproblem och signalerande förseningar. Nedbrytningar av NUM-modeller kan ge den önskade skalbarheten för genomförandet i viss utsträckning. De befintliga NUM-modellerna överensstämmer strikt med en master-slave-arkitektur, vilket innebär att dessa nedbrytningar inte riktigt återspeglar de många mellanliggande skikt som finns mellan kantenheterna och stomnätet i storskaliga trådlösa nätverk. Vidare bygger NUM-modellen ofta på det så kallade tidsskalan separation antagande [42, 43], som anger att sessionsintervallet är mycket längre än konvergenstiden för den giriga resursfördelningspolitiken [11]. Med tidsskalan separering antagande, försummar nedbrytningen konvergensen av den lokala kontrollen. Decentraliserade algoritmer för länkplanering baserade på kölängder har föreslagits i [44] [45] [46] som bygger på tidsskalans separations antagande. Vårt multi-lager multi-timescale NUM-ramverk innehåller två innovativa aspekter. För det första, snarare än att ha en enda central master (eller ett enda huvudlager), anser vi att fyra nedbrytningsskikt som inkluderar SDN-styrenheten på backhaul, operatörerna, nätverksgateways, och eNodeBs. För det andra anser vi att realistiska nätverk signalerar latenser för nedbrytningen av QMW-verktyget över LayBack-arkitekturlagren. De signalerande förseningarna gör antagandet om tidsmässig separation orealistiskt. Generellt har det funnits två kategorier av studier som har undersökt avlägsnandet av tidsskalan separation antagande: (1) studier som använder intermediära itererar som beslut och antar kontinuerliga underliggande flöden [47, 48], och (2) studier som använder en multi-timescale strategi över olika lager av protokollet stacken [49, 50]. Mer specifikt visade studien [47] att en β-fairness allmännyttig funktion kan maximeras, samtidigt som systemets stabilitet garanteras, under antagande att antalet användare per klass följer en återkommande Markov Chain. Vi följer
I REF presenterar författarna ett flexibelt sätt att optimera delning av nätverksresurser mellan trådlösa operatörer och noder över hela nätverket genom att använda gradientmetod.
A Multi-Layer Multi-Timescale Network Utility Maximization Framework for the SDN-Based LayBack Architecture Enabling Wireless Backhaul Resource Sharing
{'venue': None, 'journal': 'Electronics', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}