Data analytics가 어떻게 5G performance를 향상시키고 architecture에 어떤 영향을 주는지에 대한 논문
5G communication에는 크게 3가지의 주요 service가 있습니다.
(1) eMBB (초광대역 서비스)
(2) URLLC (고신뢰/초저지연 통신)
(3)mMTC (대량연결)
1. Data analytics 특징
A. Monitered 변수
- UE session-related parameter : 네트워크가 자원들을 더 공급을 잘 하도록 하게 하는 UE context/behavior의 prediction을 포함하는 변수들 (ex) mobility of the user or group, prediction of Qos
- Network-related parameter : 이 변수들은 apply domain에 따라 RAN, Transport/Backhaul, CN으로 다시 나뉘어 진다.
- Service-related parameter : application domain에서 행해지는 분석을 포함한다.
- Management-related parameter : 현재 slice/subnet의 performance와 statistics를 고려하는 변수들
- Cloud-related parameter : cloud processing변수들을 포함
B. Analytics 세분화는 Real-time, Near-Real time/Non-Real time, On-demand로 분류된다.
C. Analytics type에는 descriptive, diagnostic, predictive, prescriptive가 있다.
2. End-to-end analytics을 위한 5G 요구사항
A. 서비스 향상을 위한 분석
Application and network driven analytics에서 application과 network 사이의 interaction을 가능하게 하는 한 가지 가능성은 control과 application requirements를 동적으로 변환하기 위해, 이들 domains 사이에 새로운 계층이 될 수 있는 “middleware” functionality이다. 이 functionality는 3GPP SA6에서 연구되고 있는 network or application 영역에 있다. 이는 group communication과 non-roaming multi operator interaction에 변환이 필수적인 V2X 시나리오에 도움이 될 것이다.
B. 3GPP 네트워크 향상을 위한 분석
Network automation을 가능하게 한 주요 기능이다
Network operation을 증가시키기 위해 3GPP 영역에서 data 분석이 필요하다.
C. RAN domain
RAN은 5G 시대에 데이터 분석을 통해 큰 이점을 얻을 수 있다.
D. Core network domain
3GPP release15의 system architecture의 일부분인 5G core를 위한 SBA를 표준화한다. SBA는 다른 NF들을 정의하고, 연관된 서비스들은 SBI를 통해 service의 originator와 consumer로 communicate가능하다.
E. Analytics for network management enhancements
더 넓은 영역에 서비스를 제공하기 위해 Network slice가 필요하다. Network slice를 통해 unified된 서비스 제공은 어려운 문제이다.
이를 위한 해결책은 1. Resource overpromising 2. perceived user experience를 이용하여 E2E SLA quantify하기
- MDAS는 network로부터 수집된 network management data를 활용해야 한다.
- Network slice 배열, 최적화는 공유된 자원들의 관리의 complexity를 처리해야 한다. 그리고 다른 demands에 적합해야 한다.
3. 5G architecture and use cases
<현재 3GPP architecture와 cases에 대해서>
A. 5G RAN architecture
RAN을 디자인 할 때 주요 고려사항은 RAN flexibility이다. 5G RAN은 CU+DU 혹은 CP+DP 로 나눌 수 있다.
E2E slice requirement을 충족하기 위해, 제한된 RCM을 수많은 slice에 mapping할 수 있다고 가정할 때, RAN에서 slice-tailored optimisation을 허용하는 데 필요한 CP 기능 framework는 다음과 같다.
Intra-RCM RRM, Inter-RCM RRM/RRC, Topology RRM, Unified Scheduler
B. 5G CN architecture
주요 기술 구성 요소 : architecture modularization, CP and UP separation, SBI
-SBA 내의 key function은 NWDAF이다. NWDAF(network data analytics function)은 다른 5G NF들과 같은 비슷한 service exposure mechanism을 재사용한다. NWDAF는 application 기능에서 정보를 retrieving 할 때도 사용된다.
-NWDAF나 다른 NF들의 향상을 위한 UE-driven analytics sharing이 제안되었다. UE는 network내에 localized analytics을 모으기 위한 natural data collection points이다.
UE가 제공하는 data들은 positioning information같은 information들로 NWDAF가 slice selection을 하는데 더 현명한 결정을 하도록 도와준다.
C. 5G management architecture
Release15의 경우, 3GPP SA5는 SBA 접근 방식을 실현하는 telecom managements를 위한 architecture framework를 구체화했다. 이 framework에서 management service는 표준화된 service interface를 통해 소비자가 접근할 수 있는 management 기능을 제공한다.
이 management services에는 performance management services, configuration management services, and fault supervision services가 있다. Consuming services은 결국 이 services들을 다른 소비자들에게 생산한다. 서비스 생산자와 소비자는 synchronous, asynchronous한 방식으로 상호작용 할 수 있다.
4. Integrated data analytics architecture
Challenges : RAN, CN, OAM, application, DN 같은 domain의 data analytics는 5G architecture에서 아직 충분히 specified되지 못했다. 또, 다른 analytic function사이의 interaction들은 particular examples, parameters들과 함께 논의되어야 한다.
이를 해결하기 위해, 서로 다른 도메인에서 multi-level analytics을 수행하고 analytics 기능 E2E를 slice-tailored 방식으로 구성/parameterizing 하기 위해 향상된 5G architecture functional block이 제안되었다. Cloudy-ready telecommunications networks에서 5G mobile NF는 적은 노력으로 geo-distributed cloud infra를 통해 VNF로 구축할 수 있다. 이러한 기반은 모든 인증된 기능성이 슬라이스 맞춤형 방식으로 사용될 수 있다.
5GS의 새로운 analytics 기능의 필요성이 현실화될 수 있다. 특히 SBA를 사용하면 네트워크 운영자와 vertical운영자 모두 필요할 때 쉽게 analytics을 구현할 수 있기 때문이다. 예를 들어 analytics functions은 SBI를 사용하여 CN 기능과 밀접하게 상호작용할 수 있는 새로운 AF 또는 control-to-management interface를 사용하여 MDAF와 상호작용할 수 있는 CN/RAN 기능으로 구현될 수 있다.
3번에서 정의되었던 NWDAF, MDAF와 달리 E2E analytics design framework의 필수적인 parts는 다음과 같이 분류된다.
-AF-DAF and DN-DAF
3GPP 5GS 바깥에 additional data analytics functions을 배치할 수 있는 두 개의 관련 domain이 있다.
DN : DN에서, 네트워크 운영자 또는 vertical 운영자는 non-3GPP 네트워크의 서비스 또는 성능과 관련된 데이터를 5GS 또는 OAM 도메인 내의 다른 DAF에 제공하는 기능을 배치할 수 있다.
AF : AF-DAF를 통해 운영자는 AF domain requirements에 맞게 customized된 새로운 기능을 on demand 방식으로 구현하거나 E2E service operation을 지원할 수 있는 analytics을 수행할 수 있다.
RAN-DAF : RAN은 빠른 decision을 필요로 하므로, real-time measurements에 기반한 analytics는 성능을 최적화하기 위해 local 상태를 유지해야 한다. Section3에 소개 되었던, CU-DU split을 통한 보다 복잡한 RAN deployment와는 달리, RAN-DAF는 RAN의 제어 기능이 되거나 관리/SON 기능이 될 수 있다.
Intra-and inter-domain message buses : domain내의 또는 domain사이의 registration, discovery, consumption of service의 기능을 제공한다.
Case study for E2E analytics design for ran optimization
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제안된 RAN-DAF 및 AF-DAF 기능 요소에 초점을 맞춘 사례 연구를 제시한다. 그들 사이의 상호작용과 RAN-DAF가 RRM functionality를 어떻게 향상시키는지 소개된다.
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3rd party analytics는 UE routes의 prediction을 제공한다. 이 시나리오에서, UE routes/trajectories는 V2X application server 또는 client에서 예측될 수 있다. 따라서, 3rd party domain에서의 analytics는 session이 진행되는 동안 예상되는 UE location때문에 발생한 predicted load에 기초한 5G 네트워크 효율적인 자원 관리를 가능하게 한다.
결론적으로, 이 논문에서는 data analytics를 end-to-end support 할 수 있게 하는 발전된 5G architecture에 대해 제안했습니다. 특히, 서로 다른 domain에서 operation을 향상시키기위해 data analytics의 requirements제시
