The next generation of cellular networks will be characterized by softwarized, open, and disaggregated architectures exposing analytics and control knobs to enable network intelligence. How to realize this vision, however, is largely an open problem. In this paper, we take a decisive step forward by presenting and prototyping OrchestRAN, a novel orchestration framework that embraces and builds upon the Open RAN paradigm to provide a practical solution to these challenges. OrchestRAN has been designed to execute in the non-real-time RAN Intelligent Controller (RIC) and allows Network Operators (NOs) to specify high-level control/inference objectives (i.e., adapt scheduling, and forecast capacity in near-real-time for a set of base stations in Downtown New York). OrchestRAN automatically computes the optimal set of data-driven algorithms and their execution location to achieve intents specified by the NOs while meeting the desired timing requirements. We show that the problem of orchestrating intelligence in Open RAN is NP-hard, and design low-complexity solutions to support real-world applications. We prototype OrchestRAN and test it at scale on Colosseum. Our experimental results on a network with 7 base stations and 42 users demonstrate that OrchestRAN is able to instantiate data-driven services on demand with minimal control overhead and latency.


翻译:下一代蜂窝网络的特点是软化的、开放的和分解的建筑结构,暴露了分析和控制把手,以便能够提供网络情报。然而,如何实现这一愿景基本上是一个尚未解决的问题。在本文件中,我们迈出了决定性的一步,提出和原型的管弦(OrchestRAN),这是一个新颖的管弦框架,它包含并借鉴了开放的RAN范式,以提供应对这些挑战的切实解决办法。管弦系统设计的目的是在非实时的 RAN Intelligent 主计长( RIC) 中执行,允许网络操作员(NOs) 指定高层次的控制/判断目标(即调整纽约市下市的一组基地站的时间安排和预测能力)。OrchestRAN 自动将最佳的数据驱动算法集及其执行地点编成最佳目的,同时满足理想的时间安排要求。我们显示, Open RAN 的情报操作问题非常严格,并且设计低兼容性解决方案用于42级的高层控制/判断目标目标(即调整) 支持实际和实验网络用户的测试模型。

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