Dynamic DU/CU placement in optical metro-access networks

Over the last few years, the advent of new mission-critical services (e.g. augmented reality, vehicle-to-vehicle communication, online gaming, industrial control) together with the exponential rise of mobile data traffic, made network operators face severe challenges. In particular, a solution to offer high data transmission rate, combined with low latency communications is needed. Moreover, to provide more capacity to the users, the number of Base Stations is expected to grow dramatically, leading to higher Capital Expenditure(CapEx) and higher Operational Expenditure (OpEx), especially in the access/aggregation networks. A proposed network architecture is the Centralized Radio Access Network (C-RAN), based on the separation of the Remote Radio Head (RRH) and the Baseband Unit (BBU), connected through a traffic with high bandwidth and latency requirements, the fronthaul(FH) traffic. The severe requirements of the Fronthaul make the C-RAN not scalable with the increase in traffic. Later on, several functional splits have been proposed to divide the protocol stack and place the functions in different units, namely Central Units (CU), Distributed Units (DU) and Radio Unit (RU). This is an efficient way of supporting heterogeneous services and reducing costs for operators simultaneously. However, the problem that turned up is how to find a trade-off in terms of performance and energy consumption according to the traffic demand and optimally place the CU and DU functions in the network nodes. In this work, we target the dynamic DU/CU placement in optical metro access network. We provide approaches to perform dynamic energy-efficient placement of DUs and CUsii functions under a static functional split. To do so, we first introduce a power model to estimate the power consumption and then we propose novel algorithms that, take into account the power consumption of the network based on the power model introduced and tries to minimize at the same time, the blocking probability and power consumption in the network considering the links and nodes capacity constraints.An event-driven network simulator has been developed to evaluate four different algorithms we proposed and the results in terms of power consumption, average number of active hotels and blocking probability have been compared and illustrated. Numerical results show that our approach achieves a reduction of power consumption up to 33%compared to baseline approaches without degrading the blocking probability

Negli ultimi anni, la nascita di nuovi servizi mission-critical (ad es. realtá aumentata,comunicazione tra veicoli, online gaming, controllo industriale) insieme all’esponenzialeaumento del traffico dati mobile, ha messo gli operatori di rete di fronte a nuove sfide.In particolare é necessario trovare una soluzione per offrire servizi ad alta velocitá ditrasmissione dei dati e bassa latenza. Inoltre, per fornire maggiore banda agli utenti, ilnumero di stazioni base é previsto cresca notevolmente, causando un aumento dei costidegli operatori in particolare negli aggregation networks.Una delle architetture della rete che é stata proposta per risolvere questi problemi é laCentralized Radio Access Network (C-RAN). Questa architettura si basa sulla divisionedi Remote Radio Head (RRH) e Baseband Unit (BBU) che comunicano tramite un tipodi traffico chiamato Fronthaul (FH) con requisiti di banda e di latenza molto stringenti.A causa di questi requisiti, la C-RAN non é un’architettura scalabile con l’aumento deltraffico dati previsto nel 5G.Infine, sono stati proposti diversi functional splits per suddividere le varie funzioni dellostack in diverse unitá, vale a dire Central Unit (CU), Distributed Unit (DU) e Radio Unit(RU). Questo é un modo efficace per supportare servizi eterogenei e ridurre i costi per glioperatori. Il problema che si é presentato é come posizionare in modo ottimale CU e DUnei vari nodi della rete. In questa tesi, ci focalizziamo sul posizionamento dinamico di DUe CU in reti di accesso metropolitane. Il nostro obiettivo é quello di ottenere un’efficienzaenergetica significativa senza degradare le prestazioni, per farlo forniamo un modello diconsumo energetico e proponiamo nuovi algoritmi che tengono conto della probabilitá diblocco e della capacitá residua dei nodi. Un simulatore di rete é stato utilizzato per testare quattro diversi algoritmi e i risultati in termini di consumo energetico, numero medio dihotels attivi e probabilitá di blocco sono confrontati e illustrati. I risultati mostrano comeil nostro approccio ottenga una riduzione di consumo energetico fino al 33% rispetto aglialgoritmi comparati, senza degradare le prestazioni