Detta dokument ger en översikt över olika experimentella SDN/NFV-styr- och orkestreringsarkitekturer som syftar till att integrera flerskiktstransportnäten (packet/optiskt) och distribuerad DC-infrastruktur (kärnmoln, egg computing) i ADENALINE-testbädden. De föreslagna SDN/NFV-lösningarna möjliggör utveckling och testning av end-to-end 5G- och IoT-tjänster som stöder ett brett spektrum av användningsfall från olika vertikala branscher, såsom fordon, e-hälsa, energi, media eller smarta städer. I detta syfte antar ADENALINE testbädden följande teknik för att uppfylla de stränga kraven i 5G och IoT; i) högkapacitets-, flexibel och kostnads- och energieffektiv programvarudefinierad optisk överföringsteknik för tillträde, tunnelbana och stamnät; ii) högskalbar paketteknik för aggregering och byte av flöden med kvalitet av tjänster (QoS); iii) kärndatacenter och edge computing för utbyggnad av virtualiserade nätverksfunktioner (VNF) och molntjänster. Den femte generationen mobil teknik (5G) och sakernas Internet (IoT) kräver global orkestrering av flerskiktstransportnät (packet/optiskt) och distribuerad (gender/core) datacenterinfrastruktur (DC) för att kunna tillhandahålla de tjänster som krävs end-to-end (t.ex. Kedjning av servicefunktioner) för flerenighet [1]. På 5G-sidan kräver den breda användningen av nätverksfunktionsvirtualisering (NFV) virtuella dator- och lagringsresurser som används i hela nätverket. NFV syftar till att distribuera nätverksfunktioner som vanligtvis används i specialiserad och dedikerad hårdvara (t.ex. mobile Evolved Packet Core - EPC, Base Band Unit -BBU), som programvaruinstanser (namngivna virtuella nätverksfunktioner -VNF) som körs på råvaruservrar (t.ex. i likspänningssystem) baserat på hårdvaran Commercial Off The Shelf (COTS). Traditionellt har virtuella dator- och lagringsresurser använts i stora DC i stomnätet. Core DCs erbjuder hög beräkningskapacitet med måttlig svarstid, som uppfyller kraven för centraliserade tjänster med låga fördröjningskrav. Det är dock också nödvändigt att erbjuda avancerade datorsystem (dvs. mikro-DC och små-DC) på olika platser i det mobila nätverket (t.ex. basstationer, cellaggregation, radionätsstyrning, centralkontor) som utnyttjar ultra/låglatens och högbandsbredd. ETSI definierar till exempel den mobila kantdatorn (MEC) för att erbjuda tillämpningar som videoanalys, lokaliseringstjänster, verksamhetskritiska tillämpningar, förstärkt verklighet, optimerad lokal innehållsdistribution och datacachelagring. Dessutom, trenden mot den centraliserade Radio Access Networks (C-RAN) arkitektur, där signalbehandling av BBU är frikopplad från Radio Remote Head (RRH) ligger i basstationen (BS), och flyttas till centralkontoret, möjliggör virtualisering av BBU-funktioner i lokala DCs. På IoT-webbplatsen kan man föreställa sig att miljarder heterogena enheter kommer att anslutas till transportnätet med hjälp av allmänt distribuerade trådlösa åtkomsttekniker (t.ex. Bluetooth, ZigBee, Wi-Fi, LoRa), teknik för fast åtkomst (t.ex. PLC) eller mobilteknik (t.ex. GPRS/2G eller eMTC och NB-IoT som kommer att bana vägen till 5G). I stort sett som 5G, IoT kräver också grundläggande dator- och lagringsinfrastrukturer för att utföra IoT-analys från data som samlas in av sensorer och ställdon (t.ex., temperaturövervakning, energiförbrukningsmätning, etc.). Att samla in information och föra in den i en kärn-DC är dock inte en långsiktig skalbar lösning, särskilt som volymen av IoT-enheter och data förutspås explodera. En lösning som nyligen föreslagits som tar upp skala och effektivitet är att distribuera behandlingen av IoT-analys från kärnan DC till kanten av nätverket (dvs. kant computing), känd som edge IoT analytics. Preliminär analys kan utföras på kanten moln och endast nödvändiga data eller resultat skickas för ytterligare analys (t.ex. Stora data) /lagring i kärnan DC (t.ex. enkel analys på kanten dator och big data analytics på kärnan molnet). Dessutom kan vissa uppdragskritiska IoT-tillämpningar med mycket stränga fördröjningskrav också kräva att utföra IoT-analys i kanten för att utföra realtidsåtgärder (t.ex. kan en lokal ventil stängas av när en läcka upptäcks). För att ta itu med utmaningen att gemensamt hantera och driva heterogen transportnätsinfrastruktur och distribuerad molninfrastruktur för end-to-end 5G- och IoT-tjänster, är antagandet av referensarkitekturer som OpenStack, ONF/IETF Software Defined Networking (SDN) och ETSI NFV Management and Orkestrering (MANO) nyckeln till att tillhandahålla den globala tjänsteorkestreringen. Detta dokument ger först en översikt över transport- och molninfrastrukturerna i ADENALINE-testbädden [2] och presenterar sedan olika experimentella SDN/NFV-styr- och orkestreringsarkitekturer som identifierar begränsningarna i de tillgängliga programvaruimplementationerna med öppen källkod.
Mer information om orkestrering av nätverk och molnresurser, identifiera begränsningarna i de befintliga implementeringarna presenteras i REF.
Integrating optical transport network testbeds and cloud platforms to enable end-to-end 5G and IoT services
{'venue': '2017 19th International Conference on Transparent Optical Networks (ICTON)', 'journal': '2017 19th International Conference on Transparent Optical Networks (ICTON)', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}