Исследование технологий управления перспективными сетевыми архитектурами (в том числе 5G)

В  пятом поколении мобильной связи 5G  используются технологии виртуализации:

NFV (виртуализация сетевых функций), SDN (Software Defined Network, программно-определяемые сети), Cloud RAN (облачная инфраструктура) и Virtualized Backhaul (виртуализация транспортной сети).

Переходу технологий виртуализации на уровень широкомасштабного практического применения способствовали в том числе и исследования, выполненные на кафедре АСВК.

В 2016 г. в ходе выполнения научно-исследовательской работы «Модели, методы и алгоритмы верификации и управления качеством сервиса в телекоммуникационных сетях нового поколения»  была построена модель системы управления ресурсами сети, основанная на принципе многопоточной передачи данных, с автоматической балансировкой нагрузки, разработаны алгоритмы управления количеством потоков многопоточного соединения, основанные на идее кэширования информации о соединениях и использование сохранённых данных при открытии новых соединений.

Выбранные модельные абстракции допускают её использование для широкого класса коммутационного оборудования. Модель совместима с реализованными в физических сетевых устройствах механизмами управления качеством.

В лаборатории СУОВ в этом направлении:

  • Разработана и реализована система управления сетевыми туннелями для транспортной программно-конфигурируемой сети на базе разработанного Центром прикладных исследований компьютерных сетей ПКС-контроллера RunOS. Работоспособность системы управления подтверждена экспериментально с помощью эмулятора компьютерной сети Mininet.
  • Создан прототип сервис ориентированной сети, использующий платформу управления кластером контейнерных приложений Kubernetes, сервисную сетку Istio,  L4-L7 балансировщик Envoy  и ПКС контроллер RunOS  для организации взаимодействия между приложениями.  
  • Разработан модуль, реализующий систему  распределения ресурсов в сетях 5G с использованием различных технологий машинного обучения. Экспериментально подтверждено, что применение моделей машинного обучения увеличивает производительность системы.

В настоящее время на кафедре АСВК и лаборатории СУОВ ведется разработка модели сети для планирования сетевых ресурсов в зависимости от желаемого качества сервиса и прототипа, с помощью которого  можно будет распределять спланированные ресурсы. Прототип найдет применение  при реализации концепции «network slicing» в 5G сетях.