Yazılım Tanımlı Radyo Erişim Ağı için Mobil Kullanıcı Türüne Duyarlı Yük Dengeleme Algoritması

Abstract

Geliştirilmiş mobil geniş bant uygulamalarında video içeriklerindeki aşırı artış karşısında 5. nesil (5G) gereksinimleri geleneksel altyapıdaki kendi kendini organize eden sistemler tarafından karşılanamamaktadır. 5G radio erişim ağında yük dengeleme yapılırken bu uygulamalar için mobil kullanıcı tipi dikkate alınmalıdır. Günümüzde, belirtilen trafik Android ve iOS mobil işletim sistemi kullanıcıları için sırasıyla QUIC ve HTTP2.0 protokolleri tarafından taşınmaktadır. Mobil kullanıcı türüne duyarlı yük dengeleme yaparken paket yönlendirme için uygulama katmanında Derin Paket Denetimi gerekmektedir. Bu gereksinim, fiziksel altyapıda herhangi bir donanım harcaması olmadan yalnızca Yazılım Tanımlı Ağ ile gerçekleştirilebilir. Bu nedenle bu makalede iki yeni fonksiyona sahip Yazılım Tanımlı Radyo Erişim Ağı önerilmektedir. Bunlar, Bekleme Süresi Fonksiyonu ve Yük Dengeleme Fonksiyonu olarak adlandırılmaktadır. Bu fonksiyonların ilkinde 5G radio erişim ağlarında mobil kullanıcı türüne duyarlı yük dengeleme algoritmasının düşük karmaşıklıkta gerçeklenebilmesi için kuyruk teorisine dayalı yaklaşım önerilmektedir. Android ve iOS kullanıcıları için bekleme süresi parametreleri M/G/1 ve G/G/1 markov modelleriyle tanımlanmıştır. Ayrıca, bu trafikler M/M/c/K ile modellenen yazılım tanımlı ağ tarafından yönetilmektedir. Önerilen fonksiyonların ikincisinde ise, bekleme süresi optimizasyonu için yeni bir karmaşık tamsayılı doğrusal problem tanımlanmıştır. Polinomial zamanda çözülememe problemini ortadan kaldırmak için, bu trafik türü için yük eşiği analizi yapılmıştır ve bu eşik değerleri makro hücre ve mikro hücre için sırasıyla 0.79 ve 0.94 olarak belirlenmiştir. Bu değerler kullanılarak düşük karmaşıkta yeni bir yük dengeleme algoritması sunulmuştur. Performans sonuçlarına göre; önerilen algoritma alınan paket sayısına göre geleneksel yaklaşımdan yaklaşık oalrak %40 daha iyi performans göstermiştir. Fiziki altyapıya dokunmadan, geleneksel sisteme göre %40 daha fazla kullanıcıya hizmet verilebilmektedir. Sonuç olarak, 2 milisaniyenin altında kabul edilebilir bekleme süresi ile bu tür trafik akışları önerilen algoritma sayesinde yönlendirilebilmektedir.

Keywords

• Yazılım Tanımlı Ağ
• Radyo Erişim Ağı
• Kuyruklama Teorisi
• iOS
• Android

Mobile User Type Aware Load Balancing Algorithm in SD-RAN

Abstract

Under extreme increase on video contents in eMBB applications; the 5G requirements cannot been handled by the conventional self-organizing in 4G infrastructure. While executing load balancing in 5G RAN, mobile user type for eMBB applications should be considered. Nowadays, eMBB has been carried by QUIC and HTTP2.0 protocol for Android and iOS users, respectively. In mobile user aware load balancing, Deep Packet Inspection (DPI) up to application layer for packet routing is required. This can be only handled by Software-Defined Network (SDN) without any hardware expenditure in physical infrastructure. Therefore, this paper proposed Software-Defined Radio Access Network (SD-RAN) with two novel functions: Waiting Time Function (WTF) and Load Balancing Function (LBF). In WTF; the queuing inspired approach is proposed for the low complex implementation of the mobile user aware load balancing in 5G-RAN. Waiting Time parameters for iOS and Android users are modeled by M/G/1 and G/G/1 markov queues. It is also executed by M/M/c/K markov model SD-RAN topology. In LBF; a novel Mixed Integer Linear Problem is defined for waiting time optimization. To overcome NP hardness, a local search for the eMBB load threshold analysis is performed and determined as 0.79 and 0.94 for UMas and UMis. A low complex load balancing algorithm is proposed in the light of these thresholds. According to performance results; SD-RAN outperforms nearly 40 % QoS then the conventional SON according to received packet count. It can serve 40\% more user than the conventional one without any extra expenditure on physical infrastructure. As a result, it can handle eMBB flows with acceptable waiting time under 2 milliseconds level.

Keywords

• Software Defined Network
• Radio Access Network
• Queuing Theory
• iOS
• Android

References

1. Ericsson. 2020. Update 2020 Ericsson Mobility Report. Technical Report. EAB-20:006745 Uen, Stockholm, Sweden.
2. Elayoubi S.E., Jemaa S.B., Altman Z., Galindo-Serrano A., 2019. 5G Ran Slicing for Verticals: Enabler and Challenges. IEEE Communications Magazine. 57 (1): 28-34.
3. Ericsson. 2018. Ericsson Mobility Report. Technical Report. EAB-18:012366 Uen, Revision B, Stockholm, Sweden.
4. Hossain E., Hasan M. 2015. 5G Cellular: Key Enabling Technologies and Research Challenges. IEEE Instrumentation Measurement Magazine. 18 (3):11-21.
5. Apple os deployement quide for the enterprise. https://support.apple.com/en-us/HT202944. (Access Date: 01.2022).
6. Web technology surveys. https://w3techs.com. (Access Date: 01.2022).
7. Xu C., Chen S., Su J., Yiu S. M., Hui L. C. K. 2016. A survey on regular expression mathcing for deep packet inspection: Applications, algorithms, and hardware platforms. IEEE Communications Surveys Tutorials. 18(4): 2991-3029.
8. Ashraf M.A., Jamal H., Khan S.A., Ahmed Z., Baig M. I. 2016. A heterogeneous service-oriented deep packet inspection and analysis framework for traffic-aware network management and security systems. IEEE Access. 4: 5918-5936.

9. Orosz P., Tothfalusi T., Varga P. 2019. FPGA-Asissted DPI systems: 100 Gbit/s and beyond. IEEE Communications Survey Tutorials. 21 (2): 2015-2040.
10. Cox J. H., Chung J., Donovan S., Ivey J., Clark R.J., Riley G., Owen H.L.. 2017. Advancing Software-Defined Networks: A survey. IEEE Access. 5: 25487-25526.
11. Sun S., Kadoch M., Gong L., Rong B. 2015. Integrating network function virtualization with SDR and SDN for 4G/5G networks. IEEE Network. 29 (3): 54-59.
12. Jarschel M., Wamser F., Hohn T., Zinner T., Tran-Gia P. 2013. SDN-based application-aware networking on the example of youtube video streaming. Second European Workshop on Software Defined Networks : 87-92.
13. Hue C., Chen Y.J., Wang L.C. 2015. Traffic-aware networking for video streaming service using sdn. IEEE 34th International Performance Computing and Communications Conference (IPCCC) : 1-5.
14. Udechukwu R., Dutta R., 2014. Extending oepnflow for service insertion and payload inspection. IEEE 22nd International Conference on Network Protocols. 589-595.
15. Gross D., Shortle J.F., Thompson J.M., Harris C.M. 2008. Fundamentals of Queuing Theory, 4th Edition. Wiley-Interscience, New York, NY, USA.
16. Hillier F., Lieberman G. 2001. Introduction to Operations Research. McGraw-Hill International Editions.