Optimization algorithms for network slicing for 5G
Algorithmes d'optimisation pour le network slicing pour la 5G
Résumé
Our decade is marked by an increase in the use of mobile networks for industrial and administration actors as well as for the general public thanks to their evolution. The introduction of the 5th generation of mobile networks, 5G, brings a diversity of use cases for mobile networks and a growing number of demands with very heterogeneous needs and with strong quality of service (QoS) constraints. The development of 5G relies on new techniques such as Software Defined Networking (SDN) and Network Function Virtualisation (NFV) technologies. SDN allows the separation of control and data planes by providing centralised network management. NFV decouples network functions from the hardware that performs them through virtualisation. The use of these two technologies automates the management of the network and makes it much more flexible and adaptable to changing traffic flows and requirements. The introduction of the network slicing paradigm leads to a division of the network into multiple independent virtual networks cohabiting on the same infrastructure. This paradigm allows to meet the very heterogeneous needs of future applications. In this thesis, we focus on optimising the resource utilisation of next generation networks in order to decrease operational costs and to accept more demands. We first study the allocation of service function chains, to quickly accept requests and to meet the diverse and high-volume demands of mobile networks. We then study the feasibility of Make-Before-Break reconfiguration of requests, which allows to reconfigure without degrading the QoS. We then scale up our reconfiguration and adapt it to network slicing to be used on future 5G networks. Finally, we optimise the reconfiguration periods by implementing a reinforcement learning algorithm, minimising the management costs.
Notre décennie voit l’accroissement de l'utilisation des réseaux mobiles pour les acteurs industriels et administratifs ainsi que pour le grand public grâce à l'introduction de la 5ème génération de réseaux mobiles : la 5G. La 5G apporte une diversité de cas d'utilisation des réseaux mobiles et un nombre croissant de demandes avec des besoins très hétérogènes mais toujours avec de fortes contraintes de qualité de service (QoS).La 5G a été développée pour utiliser les technologies de réseaux définis par logiciel (SDN) et de virtualisation de fonctions réseaux (NFV). SDN sépare les plans de contrôle et de données et offre une gestion centralisée du réseau. NFV dissocie les fonctions réseaux du matériel qui les exécute grâce à la virtualisation. Ces technologies automatisent la gestion du réseau et le rendent plus flexible et adaptable à l'évolution du débit du trafic ainsi que de ses besoins. L'introduction du paradigme de découpage du réseau entraîne une division du réseau en des réseaux virtuels indépendants cohabitant sur la même infrastructure. Ce paradigme permettra de répondre aux besoins très hétérogènes des futures demandes. Dans cette thèse nous nous intéressons à l'optimisation de l'utilisation des ressources des réseaux de nouvelle génération afin de diminuer les coûts opérationnels et d'accepter plus de demandes. Nous étudions d’abord l'allocation de chaînes de fonctions de services, pour accepter rapidement les requêtes et répondre aux demandes diverses et abondantes des réseaux mobiles. Nous étudions ensuite la faisabilité de la reconfiguration Make-Before-Break des requêtes, qui permet de reconfigurer sans dégrader la QoS. Nous adaptons ensuite notre reconfiguration au network slicing pour l'utiliser sur les futures réseaux 5G. Enfin nous optimisons les périodes de reconfiguration grâce à un algorithme d'apprentissage par renforcement, réduisant ainsi les coûts de gestion.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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