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La próxima generación de redes celulares se caracterizará por arquitecturas desagregadas, abiertas y con software que exponen análisis y controles para habilitar inteligencia en la red a través de algoritmos innovadores impulsados por datos. Sin embargo, cómo realizar prácticamente esta visión es en gran medida un problema abierto. Para un objetivo dado de optimización/automatización de la red, actualmente se desconoce cómo seleccionar qué modelos impulsados por datos deben ser desplegados y dónde, qué parámetros controlar y cómo proporcionarles entradas apropiadas. En este documento, damos un paso decisivo hacia adelante al presentar y prototipar OrchestRAN, un novedoso marco de orquestación para sistemas de próxima generación que abraza y se basa en el paradigma de la Open Radio Access Network (RAN) para proporcionar una solución práctica a estos desafíos. OrchestRAN ha sido diseñado para ejecutarse en el Controlador Inteligente de RAN (RIC) no en tiempo Real (RT) y permite a los Operadores de Red (NOs) especificar objetivos de control/inferencia de alto nivel (es decir, adaptar la programación y pronosticar capacidad en casi tiempo real, por ejemplo, para un conjunto de estaciones base en el centro de Nueva York). OrchestRAN calcula automáticamente el conjunto óptimo de algoritmos impulsados por datos y su ubicación de ejecución (por ejemplo, en la nube o en el borde) para lograr las intenciones especificadas por los NOs, mientras cumple con los requisitos de tiempo deseados y evita conflictos entre diferentes algoritmos impulsados por datos que controlan el mismo conjunto de parámetros. Mostramos que el problema de orquestación de inteligencia en Open RAN es NP-duro y diseñamos soluciones de baja complejidad para apoyar aplicaciones del mundo real. Prototipamos OrchestRAN y lo probamos a gran escala en Colosseum, el emulador de red inalámbrica más grande del mundo con hardware en el bucle. Nuestros resultados experimentales en una red con 7 estaciones base y 42 usuarios demuestran que OrchestRAN es capaz de instanciar servicios impulsados por datos bajo demanda con un mínimo de sobrecarga de control y latencia.
D’Oro et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.
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