Dynamic placement of baseband processing in a WDM access aggregation network

To keep sustaining and supporting the growth of our society and especially of Information and Communications Technology (ICT) market, a network evolution is fundamental. However, several issues have to be solved before a concrete deployment of currently studied solutions. In view of 5th generation (5G) networks, on one hand several improvements are being examined for developing new radio access technology, on the other hand new architectural state-of-the-art solutions are being proposed to get improvements from a higher level. Among the main technological trends regarding access and aggregation networks, one of the most promising principle is the Cloud-Radio Access Network (C-RAN) paradigm, based on the concept of DU (Digital Unit) pooling, and with this thesis we want to add one step more to the studies already done on this topic towards its future and concrete application. Our contribute is the proposal of an advanced and adaptive algorithm in charge of the dynamic allocation of network resources needed to process the baseband signals coming from the mobile network end-points. Such data derive from the splitting of Base Stations (BSs) in Remote Radio Head (RRH) and BaseBand Unit (BBU), basic concept of BBU hotelling. With first implementations C-RAN was simply a centralized version of traditional RAN, but recent researches like ours strongly empower C-RAN to have a more important role: dynamically adapt its resources allocation and utilization to users traffic. This kind of "intelligence" comes only from the use of innovative algorithms that are able to perceive such traffic variations, enabling the allocation on-demand of network resources. To do this, an optimization problem, involving resources placement and grooming and routing traffic, has been defined; at the same time, a network simulator has been developed to obtain practical results on a simulated dynamic environment consisting of a WDM access and aggregation network. The network scenarios analyzed comprise a 4G and a 5G network architecture, with the implementation of different RAN protocol stack splits to compare their effects on the network. Through this work we can state that high gains can be achieved through the implementation of C-RAN and even higher ones by means of our adaptive algorithm with respect to simplified reference solutions. Thanks to our analysis and results, several relevant features can be extracted to evaluate the importance of resource pools, i.e. sites in charge of hosting and allocating processing units.

Per continuare a sostenere e supportare la crescita della nostra società e soprattutto del mercato ICT, è fondamentale che essa venga accompagnata da un'evoluzione della rete. Tuttavia, diversi problemi devono ancora essere risolti prima di uno sviluppo effettivo delle soluzioni studiate attualmente. In vista delle reti di quinta generazione (5G), da un lato sono sotto esame diversi avanzamenti nello sviluppo di nuove tecnologie di accesso radio, dall'altro sono state proposte nuove soluzioni architetturali che rappresentino lo stato dell'arte con l'obiettivo di ottenere miglioramenti di più alto livello. Tra i principali trend tecnologici riguardanti le reti di accesso e di aggregazione, una delle idee più promettenti è il modello della Cloud-Radio Access Network (C-RAN), basato sul concetto di Digital Unit (DU) pooling, e con questa tesi vogliamo aggiungere un altro tassello agli studi già svolti sull'argomento verso la sua futura e concreta applicazione. Il nostro contributo consiste nella proposta di un algoritmo responsabile dell'allocazione dinamica delle risorse di rete necessarie a processare i segnali in banda base provenienti dai punti terminali della rete cellulare. Tali dati derivano dalla separazione delle Base Stations (BSs) in Remote Radio Head (RRH) e BaseBand Unit (BBU), principio base del BBU hotelling. In questa prima forma, la C-RAN era semplicemente una versione centralizzata della RAN tradizionale, ma ricerche più recenti come la nostra permettono di assegnare alla C-RAN un ruolo decisamente più importante: adattare dinamicamente l'allocazione e l'utilizzo delle sue risorse al traffico degli utenti. Questo tipo di "intelligenza" può derivare solo dall'uso di algoritmi avanzati in grado di percepire le variazioni di traffico, rendendo possibile l'allocazione "on-demand" delle risorse di rete. Per arrivare a ciò, è stato definito un problema di ottimizzazione che coinvolge il posizionamento delle risorse e l'aggregazione e l'instradamento del traffico; al contempo è stato sviluppato un simulatore di rete per ottenere risultati pratici su un ambiente dinamico che simula una rete Wavelength Division Multiplexing (WDM) di accesso e aggregazione. Gli scenari di rete analizzati comprendono due architetture di rete, una 4G e una 5G, con l'implementazione di differenti suddivisioni dello stack protocollare della RAN per confrontare i loro effetti sulla rete. Attraverso questo lavoro, possiamo affermare che possono essere raggiunti alti guadagni con l'implementazione della C-RAN e risultati anche più ambiziosi per mezzo del nostro algoritmo adattivo rispetto a soluzioni più semplicistiche. Grazie alla nostra analisi e ai risultati ottenuti, possono essere estratte diverse caratteristiche rilevanti per valutare l'importanza di questi siti in cui effettuare consolidamento, ossia luoghi in cui vengono ospitate e allocate le unità computazionali di elaborazione.