Towards 6G zero touch networks: The case of automated Cloud-RAN deployments

abstract

배경
- 6G 기술들로 인해 on-demance, ephemeral network 수요가 생김
해결책
- customized network의 신속한 생성과 제거를 위해선 fully automation이 필요
- Cloud-RAN을 이용힌 deployment automation of an end-to-end mobile network
해결책의 문제점
- strong latency constraints
- management of physical antennas
발전된 해결책
- Zero Touch Commissioning(ZTC) 모델 : antenna와 coverage 영역에 최대한 가까운 computing 용량을 찾는 resource 검색 모델
- 이를 통해 Cloud-RAN chain을 자동으로 instance화할 수 있음
simulation 구성
- kubernetes infra
- RAN, core -> open source 이용

6G에서 hosting infra는 service 요구사항을 충족 시키기 위해 6G network를 최적의 위치에 자율적으로 결정하여 배포되어져야함.
cloud native infra이 지원해야하는 것
- zerotouch paradigms
- 6G 성능을 충족하기 위해 자동화된 deployment pipeline
- 즉, cloud native infra가
  - workload를 지원하기 위해 resource를 추가할 수 있어야함
  - latency, computing을 만족시키기 위해 service 위치 변경 할 수 있어야함
cloud native infra 구성
- cloud에서 실행되는 microservice chain으로 설계
- Cloud-RAN
Cloud RAN
- RU는 안테나 근처, CU-DU는 중앙집중식
- challenge : latency가 주요
- RU-DU간 거리 : latency 요구 만족하려만 짧아야함 vs 중앙집중화의 장점 살리려면 멀어야함
Cloud-RAN 해결책
- Bootstrapper of Cloud-RAN (BCR) mechanism
  - Cloud-RAN system 자동으로 배포 (NMS를 통해)
  - 자원 검색, RU-DU-CU의 동기화 및 자동구성
구현 내용
- graphic interface
- OAI open source의 C-RAN 유닛 사용해 검증
- 지표 : agility, resource consumption

자원 검색(Resource Discovery)
- computing 자원 : 대상 커버리지 영역 근처에서 computing 자원을 자동으로 검색
- 안테나 위치 : 물리적 안테나가 위치한 장소와 근접한 네트워크 자원을 검색
최적 배치 결정(Optimal Placement Decision)
- latency 고려 : 검색된 자원을 바탕으로, 초저지연을 위해 RU, DU, CU 유닛의 최적 배치를 결정
- 전송 거리 최적화: RU와 DU 간의 프론트홀 전송 거리(지연 시간)를 최소화하여 중앙 집중화의 이점을 최대화
자동 구성(Automated Configuration)
- 동기화 : 발견된 자원을 사용하여 RU, DU, CU 유닛 간의 동기화를 설정
- 자동화된 설정 : 각 유닛을 자동으로 설정
서비스 시작(Service Initialization)
- 네트워크 서비스 시작 : 구성된 Cloud-RAN 체인을 기반으로 네트워크 서비스를 자동 시작
- 상위 오케스트레이션 통합 : 상위 오케스트레이션 계층에서 API를 통해 이 모든 과정을 시작하고 관리할 수 있습니다.
모니터링 및 관리(Monitoring and Management)
- NMS 통합: 전용 네트워크 관리 시스템(NMS)을 통해 생성된 인스턴스들을 모니터링하고 관리합니다.
- 그래픽 인터페이스: 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 네트워크의 상태를 확인하고 필요한 조치를 취할 수 있습니다.