Self-Organizing Networks

Management of Self-Organizing Networks

Projektstart: 01.01.2007

 

Projektträger: Forschungsaufträge

 

Projektverantwortung vor Ort: Simon Lohmüller

 

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universität Augsburg

Prof. Dr. Bernhard Bauer

Christoph Frenzel

 

Beteiligte WissenschaftlerInnen / Kooperationen:

Dr.-Ing. Henning Sanneck (Nokia)

Dipl.-Ing. Lars Christoph Schmelz (Nokia)

 

 

Zusammenfassung

Mobile Kommunikation basiert auf hochkomplexen Netzwerkarchitekturen, die häufigen Konfigurationsänderungen unterliegen. In diesem Projekt wird ein Konzept entwickelt, um die Komplexität im Management von Mobilfunknetzen zu reduzieren und den Grad an Automatisierung zu erhöhen. Hierfür werden u.a. Policy-basierte Techniken eingesetzt, um das Managementsystem mit Entscheidungsfähigkeiten auszustatten, indem entsprechende Events, Bedingungen und Aktionen in Beziehung gesetzt werden. Auf diese Weise wird Expertenwissen maschinell ausführbar gemacht und dadurch die kostenintensive Arbeit und Zeit reduziert, die für Betrieb und Wartung eines Mobilfunknetwerks anfällt.

 

 

Donwload Projektposter

 

Nokia Website

Objective-Driven Operations of Self-Organizing Networks

Projektstart: 01.01.2014

 

Projektträger: Universität Augsburg

 

Projektverantwortung vor Ort: Christoph Frenzel

 

 

Zusammenfassung

Mobilkommunikation ist ein integraler Bestandteil unserer modernen Gesellschaft. Menschen möchten unterwegs mit ihren Freunden reden, Onlinespiele spielen oder YouTube Videos anschauen. Dies zwingt Mobilfunkanbieter (Mobile Network Operators, MNO) kontinuierlich ihr Mobilfunknetz zu modernisieren und zu erweitern, um mit den stetig wachsenden Anforderungen bzgl. der Datenraten mitzuhalten und eine zufriedenstellende Servicequalität (Quality of Service, QoS) zu liefern. Die Nutzer sind aber nicht gewillt, mehr für Mobilkommunikation zu zahlen, was zu sinkenden Preisen pro Dateneinheit führt. Auf Grund dieser Entwicklung sind MNOs dem Druck ausgesetzt ihre operationalen Kosten (Operational Expenditure, OPEX) zu reduzieren. Dabei liegt der Fokus auf der Reduktion von manuellen Aufwänden beim Netzmanagement, d. h. die Konfiguration und Steuerung der Basisstationen (Base Stations, BS), so dass die operationalen Ziele des MNO, die als Zielwerte für Netzwerk-Key Performance Indikatoren (Key Performance Indicators, KPI) definiert sind, erfüllt werden.

 

Self-Organizing Network (SON) ist ein Konzept für die Automatisierung des Managements von Mobilfunknetzen durch die Übernahme von wiederholenden, einfachen Netzmanagementaufgaben von menschlichen Operatoren. Im Prinzip besteht ein SON aus einer Menge von geschlossenen Kontrollfunktionen, die man SON Funktionen nennt, welche spezifische Managementaufgeben durchführen. Bespiele sind die Funktion Coverage and Capacity Optimization (CCO), die die Netzkapazität verbessert, und Mobility Robustness Optimization (MRO), das die Handover Leistung erhöht. Die Einführung von SON verändert die Arbeit der Netzoperatoren da sie nun das SON managen müssen anstatt das Mobilfunknetz: Anstelle der Analyse und Konfiguration aller BS im Netz müssen die Mitarbeiter die SON Funktionen konfigurieren und steuern um diese an das Umwelt und die spezifischen operationalen Ziele anzupassen. Dies ist notwendig, da es eine Lücke zwischen den Zielen und der technischen Konfigurationsschnittstelle der SON Funktionen gibt. Als Folge daraus wünschen sich die MNO den Grad der Automatisierung weiter zu erhöhen.

 

Dieses Projekt verfolgt das Ziel das Objective-Driven SON Operations (ODSO) Konzept zu entwickeln welches autonomes Mobilfunknetzmanagement ermöglicht, d. h. die Steuerung des Netzes durch operationale Ziele auf Netz-KPI. ODSO baut auf SON auf und automatisiert die drei manuellen Managementaufgaben für SON: SON Management konfiguriert die SON Funktionen, SON Coordination entdeckt und behebt Laufzeitkonflikte zwischen nebenläufig ausgeführten SON Funktionen und SON Self-Healing entdeckt und behebt Fehler im Mobilfunknetz und dem SON System.

CHEMICO/REINS

Infochemical-based Coordination / Runtime Efficiency Improvement of Self-organizing Emergent Systems

 

Projektstart: 01.04.2008

 

Projektträger: Universität Augsburg

 

Projektverantwortung vor Ort: Dipl.-Inf. Holger Kasinger

 

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universität Augsburg: Prof. Dr. Bernhard Bauer

 

Beteiligte WissenschaftlerInnen / Kooperationen: Prof. Dr. Jörg Denzinger (University of Calgary)

 

 

Zusammenfassung

 

CHEMICO:

Heutige Computersysteme bestehen aus heterogenen Hardware- und Softwareelementen mit teilweise nebulösen Kommunikationsstrukturen, oft eingebunden in obskure Systemarchitekturen. Die menschliche Administration dieser komplexen Systeme ist bereits heute sehr zeitaufwändig sowie fehleranfällig und verursacht für Firmen hohe Betriebskosten. Die prognostizierten Charakterisitka zukünftiger Computersysteme, wie z.B. Unmengen an verteilten Systemelementen, Kontextbewusstsein, Offenheit, oder Lokalität, steigern die Managementkomplexität noch weiter. Das Ziel des CHEMICO (Infochemical-based Coordination) Projekts ist daher die Reduktion der Managementkomplexität sowie der Kosten durch die Entwicklung von verteilten Systeme mit einem hohen Grad an Autonomie, welche ihre Aktionen und Interaktionen unter Ausnutzung emergenter Effekte selbst organisieren. Der entscheidende Faktor ist dabei die Fähigkeit der Systeme zu effektiver aber auch effizienter, dezentraler Koordination. Daher untersuchen wir in diesem Projekt die grundlegenden Prinzipien der Koordination mittels Infochemikalien, welche das meistgenutze Koordinationsmodell in der Natur ist sowie eine Vielzahl an inspirierenden Beispielen bietet, und adaptieren diese für die Entwicklung von Koordinationsmechanismen für selbst-organisierende emergente Systeme.

 

REINS:

Selbst-organisierende emergente Systeme sind eher für ihre Skalierbarkeit, Robustheit, Flexibilität und Adaptivität als für ihre Effizienz, Optimalität und Vorhersagbarkeit bekannt. Allerdings erfordern unterschiedliche Szenarien, vor allem im industriellen Umfeld, Garantien für ein bestimmtes Maß an Performance bzw. Effizienz seitens der Systeme in verschiedenen Situationen. Aufgrund der nicht-deterministischen und offenen Natur dieser Systeme können solche Garantien aber nicht ohne Weiteres gegeben werden, insbesondere nicht für im Vornherein unbekannte Situationen. Das Ziel des REINS (Runtime Efficiency Improvement of Self-organizing Emergent Systems) Projekts ist es daher, die Verbesserung der Systemeffizienz zur Laufzeit zu ermöglichen, indem eine Feedback-Kontrollschleife realisiert wird, welche die geringe Beobachtbarkeit und schlechte Kontrollierbarkeit dieser Systeme berücksichtigt, deren grundlegendes, selbst-organisierendes und emergentes Verhalten bewahrt sowie deren Offenheit und Autonomie erhält. Dazu entwickeln wir in diesem Projekt das Konzept eines Advisors, welcher als dediziertes Element die Kontrollschleife realisiert. Anstatt das System jedoch rigide zu kontrollieren, gibt der Advisor den anderen Systemelementen lediglich Ratschläge mit auf den Weg, wie sie sich in bestimmten Situationen in Zukunft besser verhalten können, so dass die problemlösenden Entscheidungen weiterhin von jedem einzelnen Systemelement selbst getroffen werden.

Ressourcenabschätzung für virtuelle Network Slices in 5G Mobilfunknetzen

Projektstart: 01.04.2017

 

Projektträger: Forschungsaufträge

 

Projektverantwortung vor Ort: Andrea Fendt

 

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universität Augsburg: Prof. Dr. Bernhard Bauer

 

Beteiligte WissenschaftlerInnen / Kooperationen:

Dr.-Ing. Henning Sanneck (Nokia Bell Labs)

Dipl.-Ing. Lars Christoph Schmelz (Nokia Bell Labs)

Dr. Christian Mannweiler (Nokia Bell Labs)

 

 

Zusammenfassung

Moderne Mobilfunknetze sind mit einer drastischen Zunahme der Anzahl an Endgeräte sowie einer enormen Steigerung des mobilen Datenverkehrs konfrontiert. Es wird erwartet, dass sich der mobile Datenverkehr bis zum Jahr 2022, gegenüber 2016, verzehnfachen wird. Darüber hinaus werden neben den herkömmlichen Breitbandanwendungen neue Anwendungen hinzu kommen. Dazu gehören unter Anderen industrielle Sensornetzwerke, deren Schwerpunkt auf Maschine zu Maschine Kommunikation liegt, sowie Anwendungen die eine besonders hohe Netzverfügbarkeit und sehr geringe Latenzzeiten erfordern, wie zum Beispiel die sogenannte car-to-x Kommunikation. Des Weiteren wird im Rahmen des Internets der Dinge eine große Anzahl an Sensoren und Geräten des alltäglichen Lebens Zugang zum Mobilfunknetz benötigen. Diese Anwendungen bringen sehr unterschiedliche Netzanforderungen mit sich. Um diesen Anforderungen gleichzeitig Rechnung tragen zu können wird das sogenannte Network Slicing eingeführt. Network Slices sind virtuelle Netze, die auf einem gemeinsamen physikalischen Netzwerk laufen. Die Virtualisierung der Teilnetze für verschiedene Anwendungen ermöglicht die Konfiguration der Teilnetze für die jeweiligen Anwendungsfälle. Weiterhin erlauben sie es die verfügbaren Netzwerkressourcen für die einzelnen Anwendungen voneinander zu isolieren und die virtuellen Netze gemäß ihrer Service-Level-Vereinbarungen zu betreiben.

 

Im Rahmen dieses Projektes wird ein Prozess für die Ende-zu-Ende Network Slice Ressourcenzuteilung entwickelt. Dieser Prozess soll eine schnelle Ermittlung der Verfügbarkeit einer individuellen, vom Kunden angefragten Network Slice liefern. Hierfür wird ein Netzwerkeinbettungs-Algorithmus für gemischte (kabelgebundene und drahtlose) Kommunikationsnetze entwickelt, der in der Lage ist sowohl Schwankungen als auch Unsicherheiten in der Ressourcenverfügbarkeit zu berücksichtigen.

Model-Driven Policy Refinement

Projektstart: 01.01.2008

 

Projektträger: Universität Augsburg

 

Projektverantwortung vor Ort: Dr. Raphael Romeikat

 

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universität Augsburg: Prof. Dr. Bernhard Bauer

 

 

Zusammenfassung

Für die Entwicklung komplexer Systeme müssen Experten aus verschiedenen Bereichen zusammenarbeiten. Zu Beginn eines Entwicklungsprozesses werden üblicherweise Anforderungen an das System auf einer hohen Abstraktionsebene spezifiziert, die dann verfeinert und technisch umgesetzt werden müssen. Die hierfür nötige Zusammenarbeit von Business-Experten, Domänenexperten und Entwicklern ist zeitaufwändig, da die beteiligten Personen Spezialisten auf nur ihrem Gebiet sind und unterschiedliches Expertenwissen mitbringen. Dieses Projekt verbessert die Zusammenarbeit der beteiligten Experten im Entwicklungsprozess. Hierfür wird ein Ansatz entwickelt, der Policy- und Modell-basierte Techniken einsetzt. Zunächst wird Systemverhalten mittels abstrakter Policies auf Business-Ebene modelliert, die dann schrittweise entlang verschiedener Abstraktionsstufen verfeinert werden, bis sie auf einer technischen Ebene maschinell ausführbar vorliegen. In diesem Verfeierungsprozess werden einmal modellierte Informationen durch den Einsatz von Modelltransformationen konsequent für niedigere Abstraktionsstufen wiederverwendet. Durch die Anwendung modellgetriebener Techniken wird der Verfeinerungsprozess der Policies sowohl vereinfacht als auch bis zu einem gewissen Grad automatisiert.

MoPiDiG

MoPiDiG - Profilbasierte Gruppenbildung in ad hoc Netzwerken

 

Projektstart: 01.01.2002

 

Projektende: 20.05.2005

 

Projektträger: Universität Augsburg

 

Projektverantwortung vor Ort: Dr. Christian Seitz

 

Beteiligte WissenschaftlerInnen der Universität Augsburg: Prof. Dr. Bernhard Bauer

 

 

Zusammenfassung

Profilbasierte Gruppenbildung in Mobilen Ad hoc Netzwerken stellt einen neuen Anwendungsbereich in mobilen ad hoc Netwerken dar. Die Profilbasierte Gruppenbildung entspricht einem Data mining auf Profilen im ad hoc Umfeld.Bei der profilbasierten Gruppenbilding wird jeder mobile Host mit einem Benutzerprofil ausgestattet. Während sich die Teilnehmer bewegen, wird innerhalb des ad hoc Netzwerkes nach ähnlichen Profilen gesucht und diese zu Gruppen zusammengefasst. Die Gruppenmitglieder sind somit in der Lage ein Problem gemeinsam zu lösen. Wir wenden die profilbasierte Gruppenbildung am Beispiel eines Taxi – Sharing Szenarios konkret an. Hierbei werden an hochfrequentierten Orten Personen mit ähnlichen Zielorten gesucht, die sich somit ein Taxi teilen könnten.

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