Optimizing total cost of ownership (TCO) for 5G multi-tenant mobile backhaul (MBH) optical transport networks

Résumé

Les éléments de réseau existants atteignent leur fin de vie et les réseaux de transport par paquets ne sont pas optimisés de manière efficace. En particulier, l’architecture des cellules à haute densité dans les futurs réseaux 5G sera confrontée à de grands défis techniques et financiers en raison de l’avalanche de trafic et de la croissance massive des périphériques connectés. La constante augmentation de la densité et de la demande de trafic au sein des futurs réseaux hétérogènes 5G (HetNets) entraînera des coûts de déploiement, d’extension et d’exploitation énormes pour les futurs réseaux Mobile BackHaul (MBH). L’objectif de cette thèse est donc de fournir un mécanisme efficace de planification du réseau physique et un outil d’ingénierie des ressources optimisé afin de réduire le coût total de possession (TCO) et d’augmenter les revenus générés. Cela aidera les fournisseurs de services (SP) et les opérateurs de réseaux mobiles (MNO) à améliorer l’évolutivité de leur réseau et à maintenir des marges de profit des projets (PPM) positives. Pour atteindre cet objectif, notre cadre de travail doit traiter trois problèmes clés, qui sont résumés comme suit: i) comment concevoir et migrer vers un réseau MBH fiable et évolutif à un coût optimal?, ii) comment contrôler le déploiement et l’activation des ressources du réseau dans un tel MBH en fonction de la demande de trafic requise de manière efficace et rentable?, et iii) comment améliorer le partage des ressources dans un tel réseau et maximiser les marges de profit de manière efficace? Dans le cadre de nos contributions pour résoudre le premier problème évoqué ci-dessus et pour planifier le MBH avec un TCO réduit et une évolutivité améliorée, nous proposons un plan de migration complet vers un réseau de paquets optiques intégrés de bout en bout (E2-IOPN) pour les réseaux de transport optiques. Nous passons en revue divers défis empiriques rencontrés par un véritable fournisseur de services lors de son processus de transformation vers le réseau E2-IOPN, ainsi que la mise en oeuvre d’un plan tel-que-construit (as-built) et d’une conception de haut niveau (HLD) pour la migration vers des technlogies à coût-par-bit moins élevé tells que GPON, MPLS-TP, OTN et DWDM de prochaine génération. Ensuite, nous proposons une stratégie à plus long terme basée sur les approches SDN et NFV, qui offrira une creation de services rapide de bout en bout avec un contrôle de réseau centralisé rentable. Nous définissons des modèles de coûts CapEx et OpEx et conduisons une étude comparative des coûts qui montre les avantages et l’impact financier de l’introduction de nouvelles technologies à base de paquets à faible coût pour acheminer le trafic de services existants et nouveaux. Pour aborder le deuxième problème, nous introduisons tout d’abord un algorithme basé sur un modèle de géométrie stochastique (Voronoi Tessellation) afin de définir plus précisément les zones MBH dans une zone géographique et de calculer plus précisément les demandes de traffic requises et l’infrastructure MBH associée. Afin d’optimiser le déploiement et l’activation des ressources du réseau MBH de manière efficace et rentable, nous proposons une nouvelle méthode appelée BackHauling-as-a-Service (BHaaS) pour la planification du réseau et l’analyse du TCO basée sur la demande de trafic requise et une approche consistant à «vous ne payez que pour ce que vous utilisez». En outre, nous améliorons les performances de la méthode BHaaS en introduisant une nouvelle méthode plus sensible au service, appelée Traffic-Profile-as-a-Service (TPaaS), afin de réduire encore les coûts liés aux profils de trafic activés chaque année. Les résultats montrent que BHaaS et TPaaS peuvent augmenter de 22 % le bénéfice du projet par rapport au modèle de TCO traditionnel. Enfin, nous introduisons de nouveaux modèles de coûts (CapEx et OpEx) pour le MBH virtualize (V-MBH) multi-locataires du réseau 5G dans le cadre de notre contribution au troisième problème. En fait, afin d’améliorer le partage des ressources et d’optimiser les benefices du réseau, nous développons un nouveau modèle d’optimisation basée sur l’approche "Vous payez uniquement pour l’utilisation que vous en faites" appelé Virtual-Backhaul-as-a-Service (VBaaS). VBaaS peut servir d’outil de planification pour optimiser la marge de profit du projet (PPM) tout en tenant compte du TCO et du retour sur investissement (ROI) généré chaque année. Nous formulons un jeu de tarification (MPG) pour les opérateurs de réseau mobile afin d’optimiser le TCO et de calculer la stratégie de tarification Pareto-Equilibrium optimale pour les instances de service aux locataires (TSI) offertes. Ensuite, nous comparons CapEx, OpEx, TCO, ROI et PPM pour un cas d’utilisation spécifique connu dans l’industrie sous le nom de projet CORD en utilisant le MBH traditionnel (T-MBH) et le virtualisé MBH (V-MBH), ainsi que l’utilisation de la stratégie de prix aléatoire versus la stratégie de prix d’équilibre. Les résultats de notre méthode offrent aux SPs et aux MNOs une estimation plus précise de la demande de trafic, une planification optimisée de l’infrastructure et le déploiement annuel des ressources, ainsi qu’une analyse TCO optimisée (CapEx et OpEx) avec une stratégie de tarification améliorée et une augmentation du ROI généré. Les résultats numériques montrent que la rentabilité du réseau a été multipliée par trois avec les solutions proposées par rapport aux méthodes traditionnelles MBH (T-MBH).

Date	5 févr. 2019
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Mohamed Cheriet (Directeur(-trice)) & Kim Khoa Nguyen (Codirecteur(-trice))