Automatisierte Bereitstellung und Over-the-Air-Tests von End-to-End-Open-Radio-Access-Netzwerken

Core Concepts

5G-CT ist ein Automatisierungsrahmenwerk, das auf OpenShift und dem GitOps-Workflow basiert und in der Lage ist, ein softwarisiertes End-to-End-5G- und O-RAN-konformes System in wenigen Sekunden ohne menschliches Eingreifen bereitzustellen. 5G-CT ermöglicht die Cloud-native Continuous Integration und Continuous Delivery für den Funkzugangsbereich und adressiert so die Komplexität bei der Verwaltung von Spektrum, Funkgeräten, heterogenen Geräten und verteilten Komponenten.

Abstract

Der Artikel stellt 5G-CT, ein Automatisierungsrahmenwerk für Open-RAN-Systeme, vor. 5G-CT basiert auf OpenShift und dem GitOps-Workflow und kann ein softwarisiertes End-to-End-5G- und O-RAN-konformes System in wenigen Sekunden ohne menschliches Eingreifen bereitstellen.
Das Rahmenwerk umfasst Pipelines für Continuous Integration (CI), Continuous Delivery (CD) und Continuous Testing (CT). Die CI/CD-Pipelines automatisieren Aufgaben wie das Bauen von Containerimages, das Bereitstellen auf der physischen Infrastruktur und das Zuordnen von Workload-Ressourcen zu am besten geeigneten Knoten. Die CT-Pipelines führen automatische Tests der Open-RAN-Komponenten durch, indem sie Software-Defined-Radios (SDRs) und kommerzielle 5G-Endgeräte einbinden.
5G-CT wurde in der Northeastern University FCC Innovation Zone implementiert und testet seit Monaten die Integration und Leistung von Open-Source-Mobilfunkstapeln wie OpenAirInterface. Das Rahmenwerk adressiert die Komplexität bei der Verwaltung von Spektrum, Funkgeräten, heterogenen Geräten und verteilten Komponenten und stattet Mobilfunknetze mit dringend benötigten Automatisierungs- und Continuous-Testing-Fähigkeiten aus.

Stats

Der Aufbau eines neuen gNB-Containers, das Herunterladen des aktualisierten Bildes aus der Registry und die Bereitstellung auf unserem System dauern durchschnittlich 58 Sekunden, davon 34 Sekunden zum Beenden der vorherigen gNB-Instanz und zum Freigeben der von ihr verwendeten Ressourcen.
Das Bauen eines gNB-Images dauert im Durchschnitt 20 Minuten in unserem Setup.

Quotes

"Deploying and testing cellular networks is a complex task due to the multitude of components involved—from the core to the Radio Access Network (RAN) and User Equipment (UE)—all of which requires integration and constant monitoring."
"Consequently, existing solutions for both private and public cellular systems still rely heavily on human intervention for operations such as network reconfiguration, performance monitoring, and end-to-end testing."

Key Insights Distilled From

5G-CT

by Leonardo Bon... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.03206.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte 5G-CT in Zukunft um Funktionen zur Fehlererkennung und -behebung erweitert werden, um die Robustheit und Resilienz von Open-RAN-Software weiter zu verbessern?

Um die Robustheit und Resilienz von Open-RAN-Software mit 5G-CT weiter zu verbessern, könnten zukünftige Erweiterungen Funktionen zur Fehlererkennung und -behebung implementieren. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies erreicht werden könnte:

Automatisierte Fehlererkennung: Durch die Integration von Überwachungsdiensten und Algorithmen zur Anomalieerkennung kann 5G-CT kontinuierlich den Zustand des Open-RAN-Systems überwachen. Bei Abweichungen von den erwarteten Parametern können automatische Warnungen generiert werden.

Selbstheilende Mechanismen: 5G-CT könnte Mechanismen zur automatischen Fehlerbehebung implementieren, um auf erkannte Probleme zu reagieren. Dies könnte die Neukonfiguration von Komponenten, das automatische Rollback von Updates oder die Umleitung des Datenverkehrs auf alternative Pfade umfassen.

Root-Cause-Analyse: Durch die Integration von Tools zur Ursachenanalyse können potenzielle Probleme im Open-RAN-System identifiziert und behoben werden. Dies ermöglicht eine proaktive Fehlerbehebung, bevor sich Probleme auf die Leistung auswirken.

Automatisierte Wiederherstellung: 5G-CT könnte Funktionen zur automatischen Wiederherstellung von fehlerhaften Komponenten oder Diensten implementieren, um die Ausfallzeiten zu minimieren und die Kontinuität des Dienstes sicherzustellen.

Durch die Implementierung dieser Funktionen zur Fehlererkennung und -behebung könnte 5G-CT die Zuverlässigkeit und Widerstandsfähigkeit von Open-RAN-Software weiter verbessern und die Betriebskosten senken.

Welche Herausforderungen müssen noch angegangen werden, um 5G-CT für den Einsatz in großen öffentlichen Mobilfunknetzen zu skalieren?

Die Skalierung von 5G-CT für den Einsatz in großen öffentlichen Mobilfunknetzen bringt einige Herausforderungen mit sich, die noch angegangen werden müssen:

Netzwerkgröße: Bei großen öffentlichen Mobilfunknetzen müssen die Automatisierungs- und Testfunktionen von 5G-CT in der Lage sein, eine Vielzahl von Netzwerkkomponenten zu verwalten und zu überwachen, was eine Skalierung der Infrastruktur erfordert.

Echtzeit-Anforderungen: In öffentlichen Mobilfunknetzen sind Echtzeitfähigkeiten entscheidend. 5G-CT muss in der Lage sein, Tests und Automatisierungsprozesse in Echtzeit durchzuführen, um die Leistung und Zuverlässigkeit des Netzwerks sicherzustellen.

Sicherheit und Datenschutz: Mit der Skalierung von 5G-CT in öffentlichen Netzen steigt auch die Bedeutung von Sicherheits- und Datenschutzaspekten. Es müssen Mechanismen implementiert werden, um sensible Daten zu schützen und das Netzwerk vor Cyberbedrohungen zu sichern.

Interoperabilität: Bei der Skalierung von 5G-CT müssen Interoperabilitätsprobleme mit verschiedenen Netzwerkkomponenten und -anbietern berücksichtigt werden, um eine nahtlose Integration und Zusammenarbeit zu gewährleisten.

Durch die gezielte Bewältigung dieser Herausforderungen kann 5G-CT erfolgreich für den Einsatz in großen öffentlichen Mobilfunknetzen skaliert werden.

Wie könnte 5G-CT mit Technologien zur Hardware-Beschleunigung wie GPUs integriert werden, um die Leistung der Mobilfunkstapel weiter zu steigern?

Die Integration von Technologien zur Hardware-Beschleunigung wie GPUs in 5G-CT kann die Leistung der Mobilfunkstapel weiter steigern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies erreicht werden könnte:

Beschleunigung von Signalverarbeitungsaufgaben: GPUs können für rechenintensive Signalverarbeitungsaufgaben wie Kanalcodierung, Modulation und Demodulation eingesetzt werden, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen und die Latenzzeiten zu reduzieren.

Parallelverarbeitung: GPUs ermöglichen die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Datenströme, was die Effizienz und Leistungsfähigkeit von 5G-CT erhöhen kann. Dies ist besonders nützlich bei der Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit.

Machine Learning und KI: GPUs können für Machine-Learning- und KI-Algorithmen eingesetzt werden, um automatisierte Entscheidungen zu treffen, Anomalien zu erkennen und die Netzwerkleistung zu optimieren.

Beschleunigung von Verschlüsselungsaufgaben: GPUs können für die schnelle und effiziente Verschlüsselung und Entschlüsselung von Daten im Mobilfunknetz eingesetzt werden, um die Sicherheit zu verbessern und die Datenintegrität zu gewährleisten.

Durch die Integration von GPUs in 5G-CT können die Leistung und Effizienz des Mobilfunkstapels verbessert werden, was zu einer insgesamt optimierten Netzwerkleistung führt.