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Améliorer les réseaux mobiles avec l'orchestration basée sur le HRL

Cet article parle d'utiliser le HRL pour améliorer les performances et l'efficacité de l'O-RAN.

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Le Réseau d'Accès Radio Ouvert (O-RAN) est une nouvelle manière de concevoir des réseaux mobiles. Ça vise à rendre ces réseaux plus ouverts et adaptables, permettant à différentes entreprises de collaborer pour offrir un meilleur service. L'O-RAN utilise des applis logicielles appelées XApps et rApps pour gérer les ressources du réseau de manière efficace. Ces applis aident à assurer que le réseau fonctionne bien sur divers appareils et services.

À mesure que les réseaux mobiles se développent, surtout avec l'arrivée de la 5G, la demande de performance optimale augmente. L'O-RAN a besoin d'un contrôle et d'une organisation efficaces des xApps pour atteindre des objectifs de performance comme la vitesse, les économies d'énergie, et réduire les délais. C'est particulièrement important puisque l'O-RAN implique souvent plusieurs fournisseurs et technologies qui doivent coopérer.

Le Rôle de l'Intention dans la Gestion du Réseau

Une partie importante de la gestion du réseau consiste à comprendre les objectifs des opérateurs, appelés "intentions". Ces intentions sont des commandes de haut niveau qui expriment ce que l'opérateur veut atteindre, comme "augmenter la vitesse" ou "réduire la consommation d'énergie". En se concentrant sur ces intentions, le système de gestion peut être plus agile et réactif, apportant les ajustements nécessaires avec un minimum d'intervention humaine.

Cependant, aligner différentes applis pour atteindre ces intentions peut être compliqué, surtout quand plusieurs fournisseurs sont impliqués. Des conflits peuvent survenir lorsque différentes applis visent différents objectifs de performance, rendant une orchestration intelligente essentielle.

Apprentissage par Renforcement Hiérarchique (HRL) pour l'Orchestration

Pour relever ces défis, une approche d'apprentissage par renforcement hiérarchique (HRL) est proposée. Dans le HRL, il y a deux niveaux de contrôle : un méta-contrôleur en haut et un contrôleur en dessous. Le méta-contrôleur reçoit les intentions de l'opérateur et définit les objectifs de performance. Le contrôleur prend ensuite ces objectifs pour coordonner les xApps en dessous.

En utilisant le HRL, il est possible de guider les actions des xApps plus efficacement, s'assurant qu'elles travaillent ensemble pour atteindre les résultats souhaités par l'opérateur. Cette approche permet une meilleure gestion des applications et aide à éviter les conflits en les organisant selon des objectifs de performance similaires.

Comprendre les Composantes du Système

Modèle Système

Le modèle de système implique un réseau cellulaire qui comprend une station de base principale (macro cell) et plusieurs plus petites (small cells). Ces cellules servent divers utilisateurs qui nécessitent différents types de services simultanément. Le réseau doit gérer plusieurs types de trafic, chacun ayant son propre ensemble d'exigences.

Dans la configuration, il y a des xApps dédiées, chacune conçue pour des fonctions spécifiques. Cela inclut :

  1. xApp de Direction de Trafic : Cette appli aide à diriger le trafic des utilisateurs efficacement à travers différentes stations de base pour maintenir la qualité de service.

  2. xApp de Mise en Veille de Cellule : Cette appli économise de l'énergie en éteignant les stations de base qui ne sont pas utilisées ou qui sont sous-utilisées.

  3. xApp de Formation de Faisceau : Elle améliore la qualité de connexion en optimisant la manière dont les signaux sont envoyés des stations de base aux utilisateurs.

Actions et Récompenses

Dans le HRL, les actions sont des décisions prises par le contrôleur sur quelles xApps activer en fonction de la situation actuelle du réseau et des objectifs de l'opérateur. Les récompenses sont attribuées en fonction de combien les xApps choisies performent par rapport à ces objectifs.

Si les xApps réussissent à améliorer des métriques de performance comme la vitesse et l'Efficacité énergétique, le système apprend et ajuste pour optimiser les choix futurs.

Évaluation de la Performance du Système Proposé

La méthode d'orchestration basée sur le HRL proposée a été évaluée par des simulations pour voir comment elle pouvait gérer les xApps et atteindre les intentions de l'opérateur. Les tests ont comparé le HRL avec deux approches de référence : une sans aucune optimisation intelligente et l'autre utilisant seulement des xApps uniques.

Résultats sur le Débit

Les simulations ont montré que l'orchestration basée sur le HRL a significativement amélioré le débit moyen du système. Spécifiquement, lorsque l'opérateur a demandé une augmentation de la vitesse, les xApps choisies ont réagi efficacement, menant à des améliorations notables de performance. En activant l'xApp de direction de trafic et l'xApp de formation de faisceau, le système a réussi à atteindre les objectifs de l'opérateur tout en assurant un fonctionnement fluide.

Résultats sur l'Efficacité Énergétique

De même, lorsque l'intention de l'opérateur était de réduire la consommation d'énergie, le système d'orchestration a réussi à éteindre les stations de base inutiles via l'xApp de mise en veille de cellule, menant à une meilleure efficacité énergétique. La combinaison de l'xApp de mise en veille de cellule et d'autres xApps actives a aidé à maintenir la performance du réseau tout en conservant de l'énergie.

Implications Pratiques des Résultats

Les résultats des simulations ont souligné l'efficacité de l'approche basée sur le HRL dans les applications réelles. La capacité de s'adapter aux intentions des opérateurs en temps réel non seulement optimise la performance mais donne aussi davantage de contrôle aux opérateurs sur leurs réseaux.

En utilisant le HRL, les opérateurs de réseau peuvent répondre rapidement aux demandes des utilisateurs et aux changements dans les conditions du réseau, permettant une amélioration continue du service. Cette flexibilité est cruciale, surtout à mesure que les demandes des utilisateurs évoluent et que le paysage du réseau devient plus complexe.

Conclusion

En résumé, le cadre d'orchestration basé sur le HRL proposé représente une avancée significative dans la gestion des réseaux d'accès radio ouverts. En se concentrant sur les intentions des opérateurs, le système peut ajuster dynamiquement le fonctionnement de plusieurs xApps pour améliorer la performance et l'efficacité du réseau.

Alors que la technologie mobile continue d'évoluer, des systèmes comme l'O-RAN qui intègrent une orchestration intelligente seront essentiels pour répondre aux besoins des utilisateurs et maintenir des opérations réseau robustes. Les développements futurs pourraient impliquer l'extension de cette approche à d'autres applications ou l'intégration de métriques de performance plus complexes pour améliorer encore les capacités de gestion du réseau.

Dans une époque où la dépendance à la connectivité mobile augmente, la capacité de tirer parti de techniques d'orchestration avancées assure que les réseaux peuvent répondre aux demandes croissantes tout en restant efficaces et performants.

Source originale

Titre: Intent-driven Intelligent Control and Orchestration in O-RAN Via Hierarchical Reinforcement Learning

Résumé: rApps and xApps need to be controlled and orchestrated well in the open radio access network (O-RAN) so that they can deliver a guaranteed network performance in a complex multi-vendor environment. This paper proposes a novel intent-driven intelligent control and orchestration scheme based on hierarchical reinforcement learning (HRL). The proposed scheme can orchestrate multiple rApps or xApps according to the operator's intent of optimizing certain key performance indicators (KPIs), such as throughput, energy efficiency, and latency. Specifically, we propose a bi-level architecture with a meta-controller and a controller. The meta-controller provides the target performance in terms of KPIs, while the controller performs xApp orchestration at the lower level. Our simulation results show that the proposed HRL-based intent-driven xApp orchestration mechanism achieves 7.5% and 21.4% increase in average system throughput with respect to two baselines, i.e., a single xApp baseline and a non-machine learning-based algorithm, respectively. Similarly, 17.3% and 37.9% increase in energy efficiency are observed in comparison to the same baselines.

Auteurs: Md Arafat Habib, Hao Zhou, Pedro Enrique Iturria-Rivera, Medhat Elsayed, Majid Bavand, Raimundas Gaigalas, Yigit Ozcan, Melike Erol-Kantarci

Dernière mise à jour: 2023-07-05 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2307.02754

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.02754

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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