Alocação de recursos em uma arquitetura óptica Cloud-Fog RAN para o suporte da internet 5G - Tinini, Rodrigo Izidoro (2019)
A futura Internet 5G vem demandando novos esforços dos operadores de telecomunicações por conta do grande tráfego esperado em tal rede. Arquiteturas de redes de acesso a rádio (Radio Access Networks (RAN)) baseadas em computação em nuvem (Cloud Radio Access Networks (CRAN)) já vêm sendo utilizadas para lidar com a grande cobertura demandada por essas redes ao mesmo tempo em que busca-se uma operação energeticamente eficiente, centralizando o processamento de sinais de banda-base em uma nuvem. Entretanto, a centralização do processamento de banda-base na arquitetura CRAN pode levar a sobrecargas em seus recursos de processamento, chamados de Unidades de Banda-Base (BaseBand Units (BBUs)), e na rede de transporte óptica, chamada de fronthaul, responsável por interconectar as antenas remotas da rede (Remote Radio Heads (RRHs)) à nuvem, degradando dessa forma as rígidas restrições de latência esperadas em redes 5G e levando até mesmo ao bloqueio de requisições por falta de recursos computacionais ou de rede. Esta Tese introduz uma nova arquitetura de rede chamada de Cloud-Fog RAN (CF-RAN) que busca estender as capacidades da CRAN por meio dos paradigmas de computação em névoa, para prover processamento local de banda-base, e de Virtualização de Funções de Rede (Network Functions Virtualization (NFV)), para realizar a ativação e desativação dinâmica das funções de processamento locais. Formulações baseadas em Programação Linear Inteira (Integer Linear Programming (ILP)) e heurísticas baseadas em teoria dos grafos e relaxações lineares são propostas para realizar a alocação dos recursos de rede e processamento da CF-RAN. A eficácia dos algoritmos propostos foram verificados por meio de execuções das formulações ILP e de simulações. Os resultados mostraram que a arquitetura CF-RAN é capaz de aumentar a cobertura de atendimento de uma rede 5G em comparação à CRAN, além de prover eficiência energética, baixa latência e otimizar a utilização tanto dos recursos de rede como de processamento.