KR20210108791A - 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 개시는 무선통신시스템에서 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 기술에 관한 것이다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 서버는 서버와 연결된 복수의 기지국에 액세스한 단말들에 대한 트래픽 처리 정보 및 MEC (mobile edge computing) 서비스 이용 정보를 획득하고, 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, 복수의 기지국에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득하며, 획득된 정보에 기초하여, 서버에서 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정할 수 있다.

Description

가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR IMPLEMENTING VIRTUALIZED NETWORK FUNCTION}
본 개시는 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
4G 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후 (Beyond 4G Network) 통신 시스템 또는 LTE 시스템 이후 (Post LTE) 이후의 시스템이라 불리어지고 있다.
시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀 (advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크 (cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크 (ultra-dense network), 기기 간 통신 (Device to Device communication: D2D), 무선 백홀 (wireless backhaul), 이동 네트워크 (moving network), 협력 통신 (cooperative communication), CoMP (Coordinated Multi-Points), 및 수신 간섭제거 (interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다.
한편, 인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 사물인터넷(Internet of Things, 이하 IoT) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(Information Technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
이에, 5G 통신 시스템을 IoT 망에 적용하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들어, 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 5G 통신이 빔 포밍, MIMO, 및 어레이 안테나 등의 기법에 의해 구현되고 있는 것이다. 앞서 설명한 빅데이터 처리 기술로써 클라우드 무선 접속 네트워크(cloud RAN)가 적용되는 것도 5G 기술과 IoT 기술 융합의 일 예라고 할 수 있을 것이다.
상술한 것과 무선 통신 시스템의 발전에 따라 다양한 기술이 적용될 수 있게 됨으로써, 이러한 다양한 기술을 통해 무선 접속 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 방안이 요구되고 있다.
개시된 실시예는 무선 통신 시스템에서 발생하는 트래픽 변화 또는 서비스 이용량의 변화에 대비하여 가상화된 네트워크 기능을 실행하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법은, 서버와 연결된 복수의 기지국에 액세스한 단말들에 대한 트래픽 처리 정보 및 MEC (mobile edge computing) 서비스 이용 정보를 획득하는 단계; 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, 복수의 기지국에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득하는 단계; 및획득된 정보에 기초하여, 서버에서 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법에 있어서, 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보를 획득하는 단계는, 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로 기 설정된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 식별하는 단계; 식별된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 기초로, 특정 시점에 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계는, 특정 시점에 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량각각과 기 설정된 적어도 하나의 임계값을 비교하는 단계; 및 비교 결과에 기초하여, 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트에 포함되는 vRAN 패키지 및 MEC 패키지가 각각 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계는, vRAN 패키지 및 MEC 패키지 각각에 대해 결정된 하드웨어 컴포넌트가 동일한 경우, 무선통신시스템에서의 요구 성능을 기초로 vRAN 패키지 및 MEC 패키지에 대한 우선 순위를 결정하는 단계; 및 결정된 우선 순위에 기초하여, vRAN 패키지 또는 상기 MEC 패키지가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계는, vRAN 패키지 및 MEC 패키지 각각에 대해 결정된 하드웨어 컴포넌트가 가상화된 하드웨어 컴포넌트인 경우, 우선 순위에 기초하여, vRAN 패키지 및 MEC 패키지 각각이 실행되는 상기 하드웨어 컴포넌트의 비율을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계는, 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량 중 적어도 하나가 제 1 범위에 포함되는 경우, 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 GPU로 결정하고, 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량 중 적어도 하나가 제 2 범위에 포함되는 경우, 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 FPGA로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법은, 특정 시점에서, 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량 중 적어도 하나가 임계값을 초과할 것으로 식별됨에 따라, 제 1 하드웨어 컴포넌트에서 실행되는 소프트웨어 컴포넌트가 제 2 하드웨어 컴포넌트에서 실행되도록 특정 시점 이전에 하드웨어 오프로딩을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법은, 복수의 기지국에 대해 예정된, 트래픽 또는 MEC 서비스 이용 변화를 발생시키는 이벤트 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고, 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보를 획득하는 단계는, 복수의 기지국에서, 이벤트 별로 이전에 발생된 트래픽 양 및 MEC 서비스 이용량을 식별하는 단계; 및 식별된 이벤트 별 트래픽 양 및 MEC 서비스 이용량을 기초로 획득된 이벤트 정보에 따라 복수의 기지국에서 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법에 있어서, 하드웨어 컴포넌트는, CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit), FPGA(field programmable gate array) 및 NIC(network interface controller) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 무선통신시스템에서, 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 서버는, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로세서는, 서버와 연결된 복수의 기지국에 액세스한 단말들에 대한 트래픽 처리 정보 및 MEC (mobile edge computing) 서비스 이용 정보를 획득하고, 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, 복수의 기지국에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보를 획득하며, 획득된 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보에 기초하여, 서버에서 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서, 서버와 연결된 복수의 기지국에 액세스한 단말들에 대한 트래픽 처리 정보 및 MEC (mobile edge computing) 서비스 이용 정보를 획득하는 동작, 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, 복수의 기지국에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보를 획득하는 동작 및 획득된 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보에 기초하여, 서버에서 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 동작을 수행하도록 하는 프로그램을 포함할 수 있다.
도 1은 cRAN(centralized/cloud radio access network)의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 MEC 기반 서비스를 지원하기 위한 네트워크 환경을 도시한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따라 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 서버를 도시한 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 서버에서 수행될 수 있는 무선 접속 네트워크 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 서버가 네트워크 기능의 오프로딩을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 서버가 트래픽량의 증가가 예상됨에 따라 vRAN 기능을 수행하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 다른 실시예에 따른 서버가 트래픽량의 증가가 예상됨에 따라 vRAN 기능을 수행하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 서버가 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량의 증가가 예상됨에 따라 vRAN 기능을 수행하는 SC 및 MEC 기능을 수행하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 다른 실시예에 따른 서버가 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량의 증가가 예상됨에 따라 vRAN 기능을 수행하는 SC 및 MEC 기능을 수행하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따라 가상화된 네트워크 기능을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트가 하드웨어 컴포넌트에서 실행되는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 서버가 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량의 증가가 예상됨에 따라 vRAN 기능을 수행하는 SC 및 MEC 기능을 수행하는 SC를 실행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따라 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 결정하는데 이용되는 AI 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 일 실시예에 따른 SC 조절을 통해 복수의 단말과 기지국 간의 트래픽을 처리하는 서버의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하 본 개시의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 실시예를 설명함에 있어서 본 개시가 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 개시와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 개시의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부된 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성 요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이때, 본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다. 또한 실시예에서 '~부'는 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다.
무선 통신 시스템은 초기의 음성 위주의 서비스를 제공하던 것에서 벗어나 예를 들어, 3GPP의 HSPA(High Speed Packet Access), LTE(Long Term Evolution 또는 E-UTRA (Evolved Universal Terrestrial Radio Access)), LTE-Advanced (LTE-A), 3GPP2의 HRPD(High Rate Packet Data), UMB(Ultra Mobile Broadband), 및 IEEE의 802.16e 등의 통신 표준과 같이 고속, 고품질의 패킷 데이터 서비스를 제공하는 광대역 무선 통신 시스템으로 발전하고 있다. 또한, 차세대 무선 통신 시스템으로 5G 또는 NR (new radio)의 무선 통신 시스템이 만들어지고 있다.
차세대 무선 통신 시스템에서는, eMBB(enhanced Mobile BroadBand), mMTC (massive Machine Type Communications) 및 URLLC(Ultra-Reliable and Low-Latency Communications) 중 적어도 하나의 서비스가 단말에 제공될 수 있다. 이러한 서비스들은 동일한 시구간 동안에 동일한 단말 또는 서로 다른 단말에 제공될 수 있다. eMBB는 고용량 데이터의 고속 전송, mMTC는 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속, URLLC는 고신뢰도와 저지연을 목표로 하는 서비스일 수 있으나 이에 제한되지는 않는다. 또한, 이러한 서비스는 LTE 시스템 또는 LTE 이후의 5G/NR(new radio, next radio) 등의 무선 통신 시스템에서 주요한 시나리오일 수 있다.
이하 설명의 편의를 위하여, 본 개시는 3GPP(3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) 규격에서 정의하고 있는 용어 및 명칭들, 혹은 이를 기반으로 변형한 용어 및 명칭들을 사용한다. 하지만, 본 개시가 상술된 용어 및 명칭들에 의해 한정되는 것은 아니며, 다른 규격에 따르는 무선 통신 시스템에도 동일하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 5세대 무선 통신 기술(5G, new radio, NR) 시스템을 일례로 들어, 본 개시의 실시예를 설명하지만, 유사한 기술적 배경 또는 채널형태를 갖는 여타의 무선 통신 시스템에도 본 개시의 일 실시예가 적용될 수 있다. 다른 예에 따라, NR 이전의 무선 통신 시스템인 LTE 또는 LTE-A에 본 개시의 실시예가 적용될 수 있으며, 더 나아가 NR 이후에 개발되는 무선 통신 시스템에도 본 개시의 실시예가 적용될 수 있다. 나아가, 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로써 본 개시의 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 일부 변형을 통해 본 개시의 실시예를 다른 무선 통신 시스템에도 적용할 수도 있다.
이하 설명에서 사용되는 접속 노드(node)를 식별하기 위한 용어, 망 객체(network entity)들을 지칭하는 용어, 메시지들을 지칭하는 용어, 망 객체들 간 인터페이스를 지칭하는 용어, 다양한 식별 정보들을 지칭하는 용어 등은 설명의 편의를 위해 예시된 것이다. 따라서, 본 개시가 후술되는 용어들에 한정되는 것은 아니며, 동등한 기술적 의미를 가지는 대상을 지칭하는 다른 용어가 사용될 수 있다.
본 개시에서, 기지국은 단말의 자원할당을 수행하는 주체로서, gNode B, eNode B, Node B, BS (Base Station), 무선 접속 유닛, 기지국 제어기, 또는 네트워크 상의 노드 중 적어도 하나일 수 있다.
본 개시에서, 단말은 UE (User Equipment), MS (Mobile Station), 셀룰러폰, 스마트폰, 컴퓨터, 또는 통신기능을 수행할 수 있는 멀티미디어시스템을 포함할 수 있다.
본 개시에서 셀은 무선 통신에서 하나의 기지국이 포괄하는 지역을 나타낼 수 있다. 셀은 크기에 따라 메가 셀(mega cell), 매크로 셀(macro cell), 마이크로 셀(micro cell) 및 피코 셀(pico cell) 등으로 분류될 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 셀의 종류가 전술한 바에 한정되는 것은 아니다.
본 개시에서, 하향링크(Downlink; DL)는 기지국이 단말에게 전송하는 신호의 무선 전송 경로이고, 상향링크는(Uplink; UL)는 단말이 기국에게 전송하는 신호의 무선 전송 경로를 의미한다. 보다 구체적으로 설명하면, 광대역 무선 통신 시스템의 대표적인 예로, LTE 시스템에서는 하향링크(Downlink; DL)에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식을 채용하고 있고, 상향링크(Uplink; UL)에서는 SC-FDMA(Single Carrier Frequency Division Multiple Access) 방식을 채용하고 있다. 상향링크는 단말(terminal 또는 User Equipment, UE) 또는 Mobile Station(MS)이 기지국(gNode B, 또는 base station(BS)으로 데이터 또는 제어신호를 전송하는 무선링크를 뜻하고, 하향링크는 기지국이 단말로 데이터 또는 제어신호를 전송하는 무선링크를 뜻한다.
도 1은 cRAN(centralized/cloud radio access network)의 구조를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, cRAN에서는 기존에 기지국에 포함된 무선 송수신부(RU, radio unit)와 데이터 처리부(DU, data unit)가 분리되어, 무선 송수신부(예를 들어, 111)는 셀 사이트의 기지국(예를 들어, 111)에 위치하고, 데이터 처리부(120, 예를 들어, 121)는 중앙 서버에 위치할 수 있다. 셀은 무선 통신 시스템에서 기지국이 포괄하는 지역에 해당하고, 기지국당 적어도 하나의 셀이 존재할 수 있다. 무선 송수신부와 데이터 처리부가 모두 셀 사이트에 존재하는 일체형 기지국과는 달리, cRAN에서는 무선 송수신부들이 셀 사이트의 기지국들(111, 113, 115, 117, 119)에 배치되고, 데이터 처리부들(121, 123, 125)이 한 곳에 모아져 무선 접속 네트워크 기능들 중 적어도 일부를 실행할 수 있다. 무선 접속 네트워크 기능들에 대한 설명은 후술하도록 한다. cRAN은 데이터 처리부들(121, 123, 125)을 한 곳에 모아 관리함으로써 셀 간 간섭을 용이하게 조정할 수 있을 뿐만 아니라, 협력 통신(CoMP, coordinated multi-point transmission and reception) 등의 서비스를 제공할 수 있다.
셀 사이트의 기지국들(111, 113, 115, 117, 119)은 RF 장치 등을 포함할 수 있으며, 프론트홀 (fronthaul)을 통해 신호를 데이터 처리부(예를 들어, 121)로 전달할 수 있다. 프론트홀은 셀 사이트의 기지국들(111, 113)을 데이터 처리부(예를 들어, 121)에 연결하는 네트워크 부분으로서, DSP(digital signal processing), 전력 증폭 및 필터링 기능 등을 수행할 수 있다.
한편, 데이터 처리부(예를 들어, 121)는 셀 사이트의 기지국(예를 들어, 111)으로부터 수신한 신호를 처리하고, 처리한 신호를 백홀(backhaul)을 통해 코어 네트워크 장치(130)에 전달할 수 있다. 코어 네트워크 장치(130)는 기지국과 단말로 구성된 종단 시스템을 연결하는 장치들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 코어 네트워크 장치(130)에는 P-GW(packet data network gateway), S-GW(serving gateway) 및 MME (mobile management entity) 등이 포함될 수 있다. P-GW는 코어 네트워크의 내부 노드와 외부 인터넷을 연결하고, 단말에 IP 주소를 설정하며, IP 패킷 필터링을 수행할 수 있다. 또한, S-GW는 단말에 RRC (radio resource control) 연결이 설정되지 않은 경우, 외부 인터넷으로부터 도착된 다운 링크 패킷을 버퍼링할 수 있다. MME는 단말의 위치 등록, 인증, 통화와 관련된 제어 신호를 처리할 수 있다. 한편, 이는 일 예일 뿐, 코어 네트워크 장치(130)의 구성이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
백홀은 데이터 처리부(예를 들어, 121)와 코어 네트워크 장치(130)를 연결하는 네트워크 부분으로서, 광섬유 등의 유선 인터페이스로 구현될 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 백홀은 무선망으로도 구현될 수 있다.
데이터 처리부(예를 들어, 121)는 신호의 처리를 위해 다양한 무선 접속 네트워크 기능을 수행할 수 있다. 무선 접속 네트워크 기능은, 예를 들어, PDCP(packet data convergence protocol) 레이어 기능, RLC(radio link control) 레이어 기능, MAC(medium access control) 레이어 기능 및 PHY(physical) 레이어 기능 등을 포함할 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 무선 접속 네트워크 기능이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 이하에서는 PDCP 레이어, RLC 레이어, MAC 레이어 및 PHY 레이어의 기능에 대해 설명하도록 한다.
PDCP 레이어의 기능은 다음의 기능들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
- 헤더 압축 및 압축 해제 기능(Header compression and decompression: ROHC only)
- 사용자 데이터 전송 기능 (Transfer of user data)
- 상위 레이어 PDU(protocol data unit)의 순차적 전달 기능(In-sequence delivery of upper layer PDUs)
- PDCP PDU 순서 재정렬 기능(PDCP PDU reordering)
- 하위 레이어 SDU(service data unit)의 중복 탐지 기능(Duplicate detection of lower layer SDUs)
- 재전송 기능(Retransmission of PDCP SDUs)
- 암호화 및 복호화 기능(Ciphering and deciphering)
- 업링크에서 타이머 기반 SDU 삭제 기능(Timer-based SDU discard in uplink.)
PDCP 레이어의 순서 재정렬 기능(reordering)은 하위 계층에서 수신한 PDCP PDU들을 PDCP SN(sequence number)을 기반으로 순서대로 재정렬하는 기능을 나타내며, 재정렬된 순서대로 데이터를 상위 계층에 전달하는 기능, 순서를 재정렬하여 유실된 PDCP PDU들을 기록하는 기능, 유실된 PDCP PDU들에 대한 상태 보고를 송신 측에 하는 기능 및 유실된 PDCP PDU들에 대한 재전송을 요청하는 기능 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
RLC 레이어의 기능은 다음의 기능들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
- 상위 레이어 PDU의 전송 기능(Transfer of upper layer PDUs)
- 상위 레이어 PDU의 순차적 전달 기능(In-sequence delivery of upper layer PDUs)
- 상위 레이어 PDU의 비순차적 전달 기능(Out-of-sequence delivery of upper layer PDUs)
- ARQ를 통한 에러 정정 기능(Error Correction through ARQ)
- RLC SDU의 접합, 분할, 재조립 기능(Concatenation, segmentation and reassembly of RLC SDUs)
- RLC 데이터의 재분할 기능(Re-segmentation of RLC data)
- RLC 데이터의 순서 재정렬 기능(Reordering of RLC data)
- 중복 탐지 기능(Duplicate detection)
- 오류 탐지 기능(Protocol error detection)
- RLC SDU 삭제 기능(RLC SDU discard)
- RLC 재수립 기능(RLC re-establishment)
RLC 레이어의 순차적 전달 기능(In-sequence delivery)은 하위 레이어로부터 수신한 RLC SDU(service data unit)들을 순서대로 상위 레이어에 전달하는 기능을 나타내며, 하나의 RLC SDU가 여러 개의 RLC SDU들로 분할되어 수신된 경우, 이를 재조립하여 전달하는 기능을 포함할 수 있다. 또한, 순차적 전달 기능은, 수신한 RLC PDU들을 RLC SN(sequence number) 또는 PDCP SN(sequence number)를 기준으로 재정렬하는 기능, 순서를 재정렬하여 유실된 RLC PDU들을 기록하는 기능 및 유실된 RLC PDU들에 대한 상태 보고를 송신 측에 하는 기능 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 순차적 전달 기능은 유실된 RLC PDU들에 대한 재전송을 요청하는 기능을 포함할 수 있으며, 유실된 RLC SDU가 있을 경우, 유실된 RLC SDU 이전까지의 RLC SDU들만을 순서대로 상위 레이어에 전달하는 기능을 포함할 수 있다. 또한, 순차적 전달 기능은 유실된 RLC SDU가 있어도 소정의 타이머가 만료되었다면 타이머가 시작되기 전에 수신된 모든 RLC SDU들을 순서대로 상위 레이어에 전달하는 기능을 포함할 수 있으며, 또는 유실된 RLC SDU가 있어도 소정의 타이머가 만료되었다면 현재까지 수신된 모든 RLC SDU들을 순서대로 상위 레이어에 전달하는 기능을 포함할 수 있다.
RLC 레이어는, 시퀀스 순서와 상관없이, RLC PDU들을 수신하는 순서대로 처리하여 PDCP 레이어로 전달할 수 있다. RLC 레이어는 세그먼트(segment)가 수신된 경우에는 버퍼에 저장되어 있는 세그먼트 또는 추후에 수신될 세그먼트들과 이를 결합하여 온전한 하나의 RLC PDU로 재구성한 후, RLC PDU를 PDCP 레이어로 전달할 수 있다. 한편, NR(new radio)에서 RLC 레이어는 접합(Concatenation) 기능을 포함하지 않을 수 있고, 접합 기능은 MAC 레이어에서 수행되거나 MAC 레이어의 다중화(multiplexing) 기능으로 대체될 수 있다.
MAC 레이어의 기능은 다음의 기능들 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
- 로지컬 채널과 전송 채널 간의 맵핑 기능(Mapping between logical channels and transport channels)
- MAC SDU의 다중화 및 역다중화 기능(Multiplexing/demultiplexing of MAC SDUs)
- 스케쥴링 정보 보고 기능(Scheduling information reporting)
- HARQ를 통한 에러 정정 기능(Error correction through HARQ)
- 로지컬 채널 간 우선 순위 조절 기능(Priority handling between logical channels of one UE)
- 다이나믹 스케줄링을 통한 단말간 우선 순위 조절 기능(Priority handling between UEs by means of dynamic scheduling)
- MBMS 서비스 식별 기능(MBMS service identification)
- 전송 포맷 선택 기능(Transport format selection)
- 패딩 기능(Padding)
PHY 레이어는 다음의 기능들 중 적어도 일부를 수행할 수 있다.
- 전기적 신호를 이용한 데이터 송수신
- 채널 코딩/디코딩 기능
- 변조/복조 기능
- 전력 제어
- 셀 검색
PHY 레이어는 상위 레이어의 데이터에 채널 코딩 및 변조를 수행하고, 이를 OFDM 심벌로 만들어서 무선 채널을 통해 전송할 수 있다. 또한, PHY 레이어는 무선 채널을 통해 수신한 OFDM 심벌에 대해 복조 및 채널 디코딩을 수행하고, 그 결과 획득된 데이터를 상위 계층으로 전달할 수도 있다.
다만, 전술한 예는 무선 접속 네트워크 기능들의 일 예일 뿐, 무선 접속 네트워크 기능에는 RRC (radio resource control) 레이어의 기능이 포함될 수도 있다. RRC 레이어의 기능이 일 예는 다음과 같다.
- 셀 내 모든 단말에게 필요한 셀 시스템 정보의 브로드캐스팅
- 페이징 메세지의 전달 관리
- 무선단말과 E-UTRAN 간의 RRC 연결 관리(설정/유지/해제)
- 핸드오버 시의 eNodeB 간의 UE 컨텍스트 전송
- 무선 베어러의 설정,재설정,해제
- 단말(UE) 측정 보고와 이에 대한 제어
- 단말(UE) 능력 관리: UE로의 셀 ID의 일시적 부여
- 키 관리를 포함한 보안 관리: RRC 메세지 암호화 등
한편, 셀 사이트의 기지국(예를 들어, 111)은 RU 또는 RRH(remote radio head) 등의 용어로 설명될 수 있으며, 데이터 처리부(예를 들어, 121)는 DU 또는 BBU(base band unit) 등의 용어로 설명될 수 있다.
전술한 무선 접속 네트워크 기능들을 수행하는 데이터 처리부들(121, 123, 125)을 한 곳에 모아 관리하기 위해서는 데이터 처리에 필요한 물리적인 자원들을 효율적으로 사용할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 개시는 데이터 처리부들(121, 123, 125)에서 수행되는 적어도 하나의 무선 접속 네트워크 기능들을 가상화를 통해 수행하는 방법을 제공하고자 한다. 가상화란 여러 개의 물리적인 자원들을 통합하여 관리함으로써, 하나의 장치에서 가용할 수 있었던 자원을 확장할 수 있는 기술로서, 이하에서는 도 2 및 도 3을 참조하여, 본 개시에 따른 가상화된 RAN(virtualized RAN, 이하 vRAN)의 예시들에 대해 설명하도록 한다.
도 2는 MEC 기반 서비스를 지원하기 위한 네트워크 환경을 도시한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 단말(100)은 제1 애플리케이션 클라이언트(110) 및 제2 애플리케이션 클라이언트(120)를 포함할 수 있다. 단말(100)은, 3GPP 네트워크(150)에 연결되어 제1 애플리케이션 클라이언트(110) 및 제2 애플리케이션 클라이언트(120)와 관련된 데이터를 송수신할 수 있다.
3GPP 네트워크(120)는 RAN(151) 및 코어 네트워크 (152)를 포함할 수 있으며, 코어 네트워크(152)는 UPF(user plane function, 153) 및 NEF (network exposure function, 154)를 포함할 수 있다. 다만, 코어 네트워크(152)를 구성하는 NF의 일 예일 뿐, 코어 네트워크(152)의 구성이 전술한 바에 한정되는 것은 아니다.
3GPP 네트워크(120)는 엣지 데이터 네트워크(200)와 연결되어 MEC 서비스와 관련된 데이터를 송수신할 수 있다. 또한, UPF(user plane function, 153)는 단말(100)과 엣지 데이터 네트워크(200) 또는 서비스 서버(250) 사이의 데이터 통로(또는, 데이터 평면)를 제공할 수 있다. 즉, UPF(153)는 단말이 송수신하는 데이터(또는, 데이터 패킷)를 전달하는 게이트웨이 역할을 수행할 수 있다.
엣지 데이터 네트워크(200)는 단말(100)에 MEC 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위해, 엣지 데이터 네트워크(200)는, 단말(100)이 연결된 3GPP 네트워크(150)의 기지국의 내부 또는 기지국과 지리적으로 가까운 위치에 배치되고, 서비스 서버(250)가 제공하는 컨텐츠와 적어도 일부가 동일한 컨텐츠를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 엣지 데이터 네트워크(200)는 복수의 엣지 애플리케이션(제1 엣지 애플리케이션(211), 제2 엣지 애플리케이션(212)) 및 엣지 인에이블러 서버(220)를 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 엣지 데이터 네트워크(200)의 구성이 전술한 바에 한정되는 것은 아니다.
엣지 애플리케이션은 엣지 데이터 네트워크(200) 내 제 3자가 제공하는 응용 애플리케이션으로서, 애플리케이션 클라이언트와 관련된 데이터를 송수신하기 위하여, 애플리케이션 클라이언트와 데이터 세션을 형성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 엣지 인에이블러 서버(220)는 엣지 애플리케이션의 실행에 요구되는 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 엣지 인에이블러 서버(220)는 엣지 애플리케이션이 단말(100) 등에게 MEC 서비스를 제공하거나, 엣지 애플리케이션이 MEC 서비스를 사용(consume)할 수 있도록 기능 또는 환경을 제공할 수 있다. 이하에서, MEC 서비스는, 엣지 데이터 네트워크(200) 내지는 엣지 애플리케이션이 단말(100)에게 제공하는 서비스 또는 엣지 애플리케이션이 사용할 수 있는 서비스를 의미할 수 있다.
한편, 엣지 인에이블러 서버(220)는 MEC 서비스(230) 및 서비스 레지스트리(service registry, 240)를 포함할 수 있다. MEC 서비스(230)는 엣지 데이터 네트워크(200)에 포함된 엣지 애플리케이션들에게 서비스를 제공할 수 있다. MEC 서비스(230)는 등의 개별적인 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어 또는 모듈로 구현될 수 있다. 서비스 레지스트리(240)는 엣지 데이터 네트워크(200)에서 이용 가능한 서비스에 대한 정보를 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 엣지 애플리케이션은 서비스 레지스트리(240)에 등록된 MEC 서비스(230)를 구독(subscription)할 수 있다. 엣지 애플리케이션이 MEC 서비스(230)를 구독하는 것은, MEC 서비스 또는 MEC 서비스에 대한 정보를 엣지 인에이블러 서버(220)으로부터 지속적으로 제공 받는 것을 의미할 수 있다. 엣지 애플리케이션은 서비스 레지스트리(240)에 등록된 MEC 서비스(230)를 구독함으로써, 엣지 인에이블러 서버(220)으로부터 MEC 서비스를 제공 받아 MEC 서비스를 사용할 수 있고, 단말에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, MEC 서비스(230)는 다양한 서비스를 엣지 애플리케이션에게 제공할 수 있다. 예를 들어, MEC 서비스(230)는 구독 서비스(subscription service, 231), 위치 서비스(location service, 232), 캐시 서비스(cache service, 233) 등을 엣지 애플리케이션에게 제공할 수 있다.
구독 서비스(231)는, 3GPP 네트워크(150)에 이벤트에 관한 정보를 제공하거나 3GPP 네트워크(150)로부터 이벤트에 관한 정보를 제공받을 수 있다. 이벤트는, 단말의 트래픽 또는 서비스 이용량 변화에 관한 이벤트, 단말의 위치와 관련된 이벤트(예를 들어, 단말의 현재 위치, 위치 변화, 특정한 상황에서의 단말의 위치 등), 단말의 연결의 해제, 단말의 접근, 단말의 로밍 상태, 통신 실패, 등을 포함할 수 있다.
위치 서비스(232)는 단말(100)의 위치에 대한 정보, 단말(100)의 위치에 대한 정보에 기초한 서비스 등을 제공할 수 있다. 위치 서비스(232)는 3GPP 네트워크(150)를 통해 단말(100)의 위치에 대한 정보를 획득할 수 있다. 단말(100)의 위치에 대한 정보는, 단말(100)의 GPS(Global Positioning System) 정보, 단말(100)이 위치한 지역, 단말(100)이 이동하는 경로에 대한 정보, 단말(100)이 연결(또는 캠프 온)된 셀, 단말(100)이 핸드오버 할 셀 등에 대한 정보 등을 포함할 수 있으며, 상기 예시에 제한되지 않고 단말(100)의 위치와 관련된 모든 정보를 포함할 수 있다.
캐시 서비스(233)는, 서비스 서버(250)로부터 데이터를 캐싱(caching)하여 제공할 수 있다. 캐싱이란, 데이터에 대한 요청이 있기 전에, 데이터를 제공하는 서버 등으로부터 데이터를 미리 획득하여 저장함으로써, 데이터에 대한 요청에 대해 저지연으로 데이터를 제공하는 기술을 의미할 수 있다. 본 개시에서, 캐싱은 단말(100) 또는 애플리케이션 클라이언트의 요청이 있기 전에, 서비스 서버(250)가 제공하는 데이터를 서비스 서버(250)에게 요청하여 미리 저장하는 일련의 프로세스를 의미할 수 있다. 엣지 데이터 네트워크(200)는 캐싱을 통해 단말(100)에게 제공할 데이터를 서비스 서버(250)보다 가까운 위치에 있는 엣지 데이터 네트워크(200)에 미리 저장해둠으로써, 네트워크 전송 지연을 감소시킬 수 있다.
서비스 서버(250)는 애플리케이션(예를 들어, 애플리케이션 클라이언트, 엣지 애플리케이션)과 관련된 컨텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서비스 서버(25)는 단말(100)에게 컨텐츠를 제공하는 컨텐츠 사업자에 의하여 관리될 수 있다. 엣지 데이터 네트워크(200)는 서비스 서버(250)와 MEC 서비스를 제공하기 위한 데이터를 송수신할 수 있으며, 서비스 서버(250)로부터 데이터를 미리 캐싱할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따라 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 서버를 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 서버(300)는 가상화된 네트워크 기능을 실행하기 위한 소프트웨어를 구동(drive)시킬 수 있는 하드웨어(310)를 포함할 수 있다. 하드웨어(310)는 CPU(central processing unit, 311), RAM(random access memory, 312), FPGA(field programmable gate array, 313), GPU(graphics processing unit, 314), NIC(network interface controller, 315) 및 스토리지(316)를 포함할 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 하드웨어(310)의 구성 요소가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 또한, 스토리지(316)는 HDD(hard disk drive), SDD(solid state drive) 등을 포함할 수 있다. 이하에서는, 도 3의 구성 요소와 대응되는 내용에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.
하드웨어(310)에서는 하나의 OS(operating system, 320)가 구동될 수 있다. OS(320)는 하드웨어(310) 및 서버(300)에서 실행되는 소프트웨어(예를 들어, 가상화 소프트웨어(330))를 관리할 수 있다.
가상화 소프트웨어(330)는 OS(320)에서 관리하는 리소스를 논리적으로 분리시키고, 여러 개의 SC(software component)가 논리적으로 분리된 리소스를 공유하도록 할 수 있다. 리소스는 vRAN 패키지(예를 들어, 342)에서 트래픽을 처리하는데 이용되는 항목이다. 예를 들어, 리소스에는 CPU(311), RAM(313) 및 GPU(317) 등이 포함될 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 리소스가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 리소스의 논리적 분리는 리소스와 복수의 SC를 연결하는 물리적인 통신 선로를 스위치를 통해 분배함으로써 수행될 수 있다. SC는 특정 기능을 수행하기 위해 필요한 라이브러리나 어플리케이션 등을 모아 별도의 서버인 것처럼 사용할 수 있게 만든 것으로, 패키지 단위로 생성되거나 제거될 수 있다. 패키지는 하나의 IP를 공유하면서, 하나 이상의 SC를 포함할 수 있는 최소 단위이다. 가상화 소프트웨어(330)의 예로는, 쿠버네티스가 포함될 수 있으며, SC는 쿠버네티스의 컨테이너(container)에 대응될 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 SC는 네트워크 기능을 수행하기 위해 이용될 수 있다. 일 실시예에 따른 네트워크 기능은 트래픽을 네트워크 상에 존재하는 장치들 사이에 전달하고, 발생된 트래픽을 처리하는 기능으로서, 예를 들어, RAN 기능, MEC 기능을 포함할 수 있다. RAN 기능은 도 1을 참조하여 전술한 무선 접속 네트워크 기능에 대응될 수 있고, MEC 기능은 도 2를 참조하여 전술한 엣지 데이터 네트워크 기능에 대응될 수 있다. 또한, 본 개시에서는 네트워크 기능을 가상화하는 SC가 실행되는 하드웨어의 구성 요소를 하드웨어 컴포넌트(hardware component, HC)로 설명하도록 한다.
일 실시예에 따른 서버(300)는 네트워크 기능을 가상화하는 SC가 실행되는 적어도 하나의 HC를 결정할 수 있다. 또한, 서버(300)는 특정 HC에서 실행되던 SC를 다른 HC에서 실행되도록 네트워크 기능의 처리 지점을 이전하는 동작인 오프로딩을 수행할 수 있다. 예를 들어, 서버(300)는 기존에 CPU, RAM, 스토리지 등의 HC를 이용해서 처리되는 vRAN 기능 및 MEC 기능을 GPU, FPGA 등의 다른 HC로 이전하여 처리할 수 있다. 다른 예에 따라, 서버(300)는 네트워크 상에서 발생될 vRAN 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량 등에 기초하여, SC가 실행되는 HC를 변경할 수도 있다. 본 개시에서는, 전술한 동작들이 모두 오프로딩의 범주에 포함될 수 있다. 한편, 이하에서는 서버(300)의 오프로딩 동작에 대해 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
서버(300)는 셀 사이트의 복수의 기지국(12, 14, 16)과 EIU(ethernet interface unit, 50)를 통해 연결될 수 있다. EIU(50)는 셀 사이트의 복수의 기지국(12, 14, 16)과 서버(300)를 연결하는 통로의 일부로서, EIU(50)를 통해 예를 들어, 기지국의 트래픽이 vRAN 패키지(예를 들어, 342)로 전달될 수 있다. 또한, 다른 예에 따라, EIU(50)를 통해 셀 사이트의 복수의 기지국(12, 14, 16)이 할당된 vRAN 패키지(예를 들어, 342)에 관한 정보가 전달될 수도 있다.
일 실시예에 따른 서버(300)는 기지국에서 수행되었던 무선 접속 네트워크 기능들 중 적어도 일부를 수행할 수 있다. 무선 접속 네트워크 기능은, 예를 들어, PDCP(packet data convergence protocol) 레이어 기능, RLC(radio link control) 레이어 기능, MAC(medium access control) 레이어 기능 및 PHY(physical) 레이어 기능 등을 포함할 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 무선 접속 네트워크 기능이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 이하에서는 PDCP 레이어, RLC 레이어, MAC 레이어 및 PHY 레이어의 기능에 대해 설명하도록 한다. 무선 접속 네트워크 기능은, 예를 들어, PDCP(packet data convergence protocol) 레이어 기능, RLC(radio link control) 레이어 기능, MAC(medium access control) 레이어 기능 및 PHY(physical) 레이어 기능 등을 포함할 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, 무선 접속 네트워크 기능이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
이에 따라, 셀 사이트의 복수의 기지국(12, 14, 16) 각각에는 RF 장치를 포함하는 무선 송수신부가 존재하게 되며, 이외의 무선 접속 네트워크 기능들은 서버(300)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 서버(300)에는 PHY SC, MAC SC, RLC SC가 생성될 수 있으며, PHY SC, MAC SC, RLC SC는 각각 전술한 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 서버(300)에서 수행되는 무선 접속 네트워크 기능이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다..
일 실시예에 따르면, PHY SC, MAC SC, RLC SC는 하나의 vRAN 패키지(예를 들어, 342)에 포함될 수 있다. vRAN 패키지(예를 들어, 342)는 무선 접속 네트워크 기능을 수행하는 하나 이상의 SC를 포함할 수 있는 최소 단위이다. vRAN 패키지(예를 들어, 342)는 기존에 하드웨어 장치에서 수행되었던 무선 접속 네트워크 기능들을 가상화하여 수행할 수 있도록 하는 명령어들로 구성될 수 있으며, vRAN 패키지(예를 들어, 342) 단위로, SC가 제거 또는 생성될 수 있다.
vRAN 패키지(예를 들어, 342)는 복수의 기지국(12, 14, 16)에서 발생된 트래픽에 대한 트래픽 처리 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 트래픽은 일정 시간 내에 통신망을 통과하는 데이터의 흐름이다. 일 실시예에 따른 트래픽은 단말과 기지국(예를 들어, 12) 사이의 데이터 흐름을 포함할 수 있으며, 트래픽은, 예를 들어, 단위 시간당 데이터 전송률 등으로 나타낼 수 있다. 트래픽은 기지국(예를 들어, 12)에 접속한 단말이 애플리케이션을 실행하는 과정에서 발생할 수 있다. 애플리케이션은 특정 응용 서비스를 위하여 단말 등의 장치 내에서 구동되는 응용 프로그램을 의미하고, 단말 내에는 여러 애플리케이션이 구동될 수 있다. 이 애플리케이션 중 적어도 하나는 MEC 서비스를 사용할 수 있다.
또한, 트래픽 처리 정보는 무선 접속 네트워크 기능에 따라 트래픽을 처리하는 과정에 관한 정보이다. 트래픽 처리 정보는 트래픽이 발생되는 복수의 기지국에 관한 트래픽 정보 및 복수의 기지국에서 발생된 트래픽의 처리에 이용된 리소스 정보를 포함할 수 있다. 트래픽 정보는 트래픽의 양 및 특성을 직접적 또는 간접적으로 나타낼 수 있는 정보이다. 트래픽 정보는, 예를 들어, 셀 당 트래픽 처리 속도(예를 들어, bps), 기지국에 연결된 단말 수, 기지국에 할당된 대역폭 및 서로 다른 무선 통신 기술 간의 주파수 공유 비율 등을 포함할 수 있다. 다른 예에 따라, 트래픽 정보는 트래픽을 발생시킨 서비스의 종류, 트래픽이 발생된 주파수 대역 및 트래픽이 발생된 무선 통신 시스템(예를 들어, NR 또는 LTE)의 종류 등을 포함할 수 있다. 또한, 리소스 정보는 트래픽 처리에 이용된 물리적 자원을 직접적 또는 간접적으로 나타낼 수 있는 정보이다. 리소스 정보는, 예를 들어, vRAN 패키지에 할당된 CPU 코어 중 트래픽 처리를 위해 사용된 CPU 코어의 비율, 최대 CPU 코어 클락 사이클 대비 트래픽 처리를 위해 사용되는 클락 사이클 수, 트래픽 처리를 위해 vRAN 패키지에 할당된 메모리 크기 등을 포함할 수 있다. 다만, 전술한 예시들은 일 예일 뿐, 트래픽 정보 또는 리소스 정보가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
한편, 트래픽 처리 정보는 복수의 기지국(12, 14, 16)으로부터 EIU(50)를 통해 vRAN 패키지(예를 들어, 342)에 수신될 수 있고, 다른 예에 따라, 트래픽 처리 정보는 서버 내부의 OS(320) 또는 외부의 다른 장치로부터 수신될 수도 있다. 예를 들어, 트래픽 처리 정보 중 트래픽 정보는 복수의 기지국(12, 14, 16)으로부터 수신될 수 있다. 또한, 트래픽 처리 정보 중 리소스 정보는 서버의 OS(320)로부터 수신될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, vRAN 패키지(예를 들어, 342)가 트래픽 처리 정보를 수신하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 또 다른 예에 따라, 트래픽 처리 정보는 vRAN 패키지(예를 들어, 342)가 기 획득된 트래픽 처리 정보에 통계적 방법(예를 들어, 평균, 분산 등의 산출 방법) 등을 적용한 결과 획득될 수도 있다. vRAN 패키지(예를 들어, 342)는 획득한 트래픽 처리 정보를 컴포넌트 관리 패키지(360)에 전달할 수 있다. 컴포넌트 관리 패키지(360)에 대해서는 후술하도록 한다.
한편, vRAN 패키지(342)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하는 애플리케이션 실행으로 인하여 발생된 트래픽은 MEC 패키지(예를 들어, 352)로 전달될 수 있다. MEC 패키지(예를 들어, 352)는 엣지 애플리케이션을 실행하고, 엣지 애플리케이션 실행으로 인해 발생한 트래픽 또는 엣지 애플리케이션과 관련하여 수신한 트래픽을 처리할 수 있다. 엣지 애플리케이션은 엣지 데이터 네트워크 상에서 실행될 수 있으며, 엣지 데이터 네트워크는, 단말이 연결된 3GPP 네트워크의 기지국의 내부 또는 기지국과 지리적으로 가까운 위치에 배치되고, 외부 서버에서 제공되는 컨텐츠와 적어도 일부가 동일한 컨텐츠를 제공할 수 있다. vRAN 패키지(342)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하지 않는 트래픽의 경우는 서버(300) 외부의 다른 서버로 전달될 수 있으며, 본 개시에서는 서버(300) 외부의 다른 서버에서 트래픽을 처리하는 방법에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.
MEC 패키지(예를 들어, 352)는 MEC 서비스 이용 정보를 컴포넌트 관리 패키지(360)에 제공할 수 있다. MEC 서비스 이용 정보는 엣지 애플리케이션을 통해 제공되는 서비스에 관한 정보로서, 서비스의 종류, 서비스를 이용한 시간 및 서비스 이용을 통해 발생된 트래픽 양, 서비스를 이용한 단말의 위치 등에 관한 정보가 포함될 수 있다.
컴포넌트 관리 패키지(360)는 vRAN 패키지(예를 들어, 342) 또는 MEC 패키지 (예를 들어, 352)에 포함된 SC의 수 및 SC(예를 들어, 242)에 할당된 리소스 또는 MEC 기능 또는 vRAN 기능을 수행하는 HC(hardware component)를 결정하는 명령어 집합이다. 컴포넌트 관리 패키지(360)는 IF(interface, 362), 컴포넌트 관리(component management, CM) SC (364)를 포함할 수 있다. IF(362)는 vRAN 패키지(예를 들어, 344)로부터 트래픽 처리 정보를 수신하고, MEC 패키지 (예를 들어, 354)로부터 MEC 서비스 이용 정보를 수신할 수 있다. 다른 예에 따라, IF(362)는 트래픽 변화 또는 MEC 서비스 이용 변화를 발생시킬 것으로 예측되는 이벤트에 관한 정보를 외부 장치로부터 획득할 수 있다. 이벤트는 복수의 기지국에 대해 트래픽 변화를 발생시키는 원인이다.
CM SC(364)는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, 복수의 기지국(12, 14, 16)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다. 복수의 기지국(12, 14, 16)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽에 관한 정보는 단말들의 액세스로 인하여 복수의 기지국(12, 14, 16)에서 발생될 것으로 예상되는 트래픽의 양 및 특성을 직접적으로 또는 간접적으로 나타내는 정보이다. 복수의 기지국(12, 14, 16)에서 발생될 트래픽에 관한 정보는 예를 들어, 셀 당 예상되는 트래픽 처리 속도(예를 들어, bps), 기지국에 연결될 것으로 예상되는 단말 수, 할당될 것으로 예상되는 대역폭과 서로 다른 무선 통신 기술 간의 주파수 공유 비율 등을 포함할 수 있다. 다른 예에 따라, 복수의 기지국(12, 14, 16)에서 발생될 트래픽에 관한 정보에는 트래픽이 발생될 것으로 예상되는 서비스의 종류, 주파수 대역 및 무선 통신 시스템(예를 들어, NR 또는 LTE)의 종류 등이 포함될 수 있다.
또한, 복수의 기지국(12, 14, 16)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 MEC 서비스 이용량에 관한 정보는 단말들에서 엣지 애플리케이션을 실행할 시간 및 엣지 애플리케이션의 실행에 따라 발생될 트래픽 양, 엣지 애플리케이션을 실행할 예정인 단말의 위치 등에 관한 정보가 포함될 수 있다.
다른 예에 따라 CM SC(364)는 복수의 기지국에 대해 예정된, 트래픽 또는 MEC 서비스 이용 변화를 발생시키는 이벤트 정보가 획득됨에 따라, 이벤트 별로 이전에 발생된 트래픽 양 및 MEC 서비스 이용량을 식별할 수 있다. CM SC(364)는 식별된 이벤트 별 트래픽 양 및 MEC 서비스 이용량을 기초로 획득된 이벤트 정보에 따라 복수의 기지국에서 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량을 결정할 수 있다.
또한, CM SC(364)는 획득된 정보에 기초하여, 상기 서버에서 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트를 실행하는 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정할 수 있다. 예를 들어, CM SC(364)는 MEC 서비스 이용 정보를 기초로 판단한 결과, 추후 특정 시점 A에 MEC 서비스 이용량이 급증할 것으로 판단되는 경우, MEC 서비스의 처리 속도를 높이기 위해, 해당 시점에 GPU 및 FPGA로 MEC 서비스에서 발생한 트래픽의 처리를 오프로딩할 수 있다. 한편, CM SC(364)는 특정 시점 A에 GPU 및 FPGA가 모두 MEC 서비스 처리를 위해 이용됨에 따라 vRAN 기능은 CPU에서 수행하는 것으로 결정할 수 있다. 또한, CM SC (364)는 vRAN 기능은 CPU에서 수행되는 것으로 결정함에 따라, 발생될 트래픽 정보를 기초로 vRAN 패키지의 수 및 vRAN 패키지에 할당되는 리소스를 결정할 수 있다. CM SC (364)는 결정된 vRAN 패키지에 관한 정보를 가상화 마스터(370)에 전달할 수 있으며, 가상화 마스터(370)는 전달된 명령어에 따라 vRAN 패키지를 조절하는 명령을 보낼 수 있다. 또한, CM SC(364)는 MEC 기능을 수행할 GPU 및 FPGA에 MEC 기능을 수행하라는 명령을 보낼 수 있다.
다만, 이는 일 예시일 뿐, CM SC(364)는 발생될 것으로 예측되는 트래픽의 양, 트래픽의 종류 및 트래픽 처리 요구 성능 등에 기초하여 네트워크 기능을 수행하는 소프트웨어에서의 SC의 수, 리소스 및 소프트웨어를 실행하는 하드웨어 컴포넌트의 종류 등을 결정할 수 있다. 이에 대한, 구체적인 설명은 도 4를 참조하여 후술하도록 한다.
O&M(380)은 조절된 vRAN 패키지를 고려하여, 복수의 기지국(12, 14, 16)에서 발생되는 트래픽을, 각 vRAN 패키지에 할당할 것을 EIU(50)에 명령할 수 있다. 이에 따라, 복수의 기지국(12, 14, 16) 중 적어도 하나로부터 수신되는 트래픽이 조절된 vRAN 패키지에 새롭게 할당될 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 서버에서 수행될 수 있는 무선 접속 네트워크 기능을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 기존의 일체형 기지국에서 수행되었던 무선 접속 네트워크 기능들 중 적어도 일부를 수행하는 SC가 서버(420)에서 실행될 수 있다. 여기에서, 무선 접속 네트워크 기능들은 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능, RLC 레이어 기능, PDCP 레이어 기능들을 포함할 수 있으며, 특히, PHY 레이어 기능의 경우 보다 세분화되어 Low PHY 레이어 기능 및 High PHY 레이어 기능으로 나뉠 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 다른 레이어 기능들 역시 보다 세분화되어 나뉠 수 있다.
무선 접속 네트워크 기능들의 분리 지점은 서버(420)에서 수용 가능한 트래픽량, 기지국(410)과 서버(420)를 연결하는 프론트 홀의 성능 및 서버(420)와 코어 네트워크 장치(430)를 연결하는 백홀의 성능 등에 따라 결정될 수 있으며, 이하에서는 서버(520)에서 실행될 수 있는 무선 접속 네트워크 기능들의 다양한 실시예에 대해 설명하도록 한다.
일 실시예에 따른 vRAN에서, 셀 사이트의 기지국(예를 들어, 411)과 서버(420)를 연결하는 프론트홀의 트래픽 수용량에 비해, 셀 사이트의 기지국(예를 들어, 411)에서 발생하는 트래픽량이 큰 경우, 프론트홀 상에서의 혼잡(congestion)으로 인하여, 트래픽이 서버(420)로 전달되는 과정에서 딜레이(delay) 또는 손실(loss)이 발생할 수 있다. 이러한 경우, 프론트홀의 로드를 경감시키기 위해, 도 3을 참조하여 전술한 실시예와 달리, PHY 레이어의 기능을 분할하여, LOW PHY 레이어 기능을 셀 사이트의 제 1 기지국(411)에서 실행시킬 수 있다. 이에 따라, 서버(420)에는 High PHY 레이어 기능을 수행하는 High PHY SC, MAC 레이어 기능을 수행하는 MAC SC, 및 RLC SC 레이어 기능을 수행하는 RLC SC 및 PDCP SC 레이어 기능을 수행하는 PDCP SC가 포함된 vRAN 패키지 1(422)이 실행될 수 있다.
다른 실시예에 따라, vRAN에서, 프론트홀의 트래픽 수용량이 실제 기지국(410)에서 발생하는 트래픽량보다 크고, 서버(420)의 트래픽 처리 능력이 일정 수준 이상인 경우, 서버(420)에는 PHY 레이어 기능을 수행하는 PHY SC, MAC 레이어 기능을 수행하는 MAC SC, RLC 레이어 기능을 수행하는 RLC SC 및 PDCP 레이어 기능을 수행하는 PDCP SC가 포함된 vRAN 패키지 2(424)가 실행될 수 있다. 이러한 경우, 셀 사이트의 제 2 기지국(413)에는 RF 장치가 포함될 수 있다.
또 다른 실시예에 따라, vRAN에서 프론트홀의 트래픽 수용량이 매우 낮은 경우, 서버(420)에는 RLC 레이어 기능을 수행하는 RLC SC 및 PDCP 레이어 기능을 수행하는 PDCP SC가 포함된 vRAN 패키지 3(426)이 실행될 수 있다. 이러한 경우, 셀 사이트의 제 3 기지국(415)에는 RF 장치, PHY 레이어 기능을 수행하는 장치 및 MAC 레이어 기능을 수행하는 장치가 포함될 수 있으며, 본 실시예의 경우, 셀 사이트의 제 3 기지국(415)에서 수행되는 무선 접속 네트워크 기능이 상대적으로 많아, 프론트 홀의 부하를 줄일 수 있다.
한편, 도 4를 참조하여 전술한 다양한 구조의 vRAN 패키지는 도 3을 참조하여 전술한 서버의 vRAN 패키지로 이용될 수 있다. 이러한 경우, 도 3을 참조하여 전술한 바와 같이, vRAN 패키지가 실행되는 하드웨어의 종류가 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여 결정될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 서버가 네트워크 기능의 오프로딩을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S510에서, 서버는 서버와 연결된 복수의 기지국에 액세스한 단말들에 대한 트래픽 처리 정보 및 MEC (mobile edge computing) 서비스 이용 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버는 트래픽 처리 정보로부터 적어도 하나의 시간 구간 별로 발생된 트래픽의 양에 관한 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 서버는 1주일 전에 발생된 트래픽의 양 또는 10분 전에 발생된 트래픽의 양 등을 식별할 수 있다. 다른 예에 따라, 서버는 트래픽 처리 정보로부터 무선 통신 시스템 별로 복수의 기지국에서 발생된 트래픽 양을 식별할 수 있고, 또 다른 예에 따라 시간-주파수 자원 영역 별로 복수의 기지국에서 발생된 트래픽 양을 식별할 수도 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 다른 예에 따라, 서버는 트래픽 처리 정보로부터 트래픽 처리에 이용된 리소스를 식별할 수도 있다. 예를 들어, 서버는 특정 트래픽을 처리하는데 이용된 RAM 용량, CPU 코어 개수 등을 식별할 수 있다. 또한, 서버는 MEC 서비스 이용 정보로부터 적어도 하나의 시간 구간 별로 발생된 MEC 서비스 이용량을 식별할 수 있다. 다른 예에 따라, 서버는 시간-주파수 자원 영역 또는 물리적 위치 별로 발생된 MEC 서비스 이용량을 식별할 수도 있다.
일 실시예에 따른 서버는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 수신하기 위해, 복수의 기지국에 이를 요청할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 서버는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 대한 요청 없이 주기적으로 복수의 기지국으로부터 이를 수신할 수도 있다. 또 다른 실시예에 따른 서버는 코어 네트워크 장치로부터 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 수신할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 서버가 트래픽 정보를 획득하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 서버는 사용자로부터 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 직접 입력 받을 수도 있다.
단계 S520에서, 서버는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, 복수의 기지국에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버는 수신된 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보 각각을 기초로 복수의 기지국에서 발생된 트래픽의 패턴 및 MEC 서비스 이용량의 패턴을 식별할 수 있다. 트래픽 패턴은 위치 및 시간에 따른 트래픽 양의 변화 유형이고, MEC 서비스 이용량의 패턴은 위치 및 시간에 따른 MEC 서비스 이용량의 변화 유형이다.
다른 실시예에 따른, 서버는 기 생성된 AI(artificial intelligence) 모델을 이용하여 트래픽 패턴 및 MEC 서비스 이용 패턴을 식별할 수도 있다. 기 생성된 AI 모델은 적어도 하나의 레이어로 구성될 수 있으며, 적어도 하나의 레이어에 포함된 각 노드들의 파라미터는 트래픽 처리 정보, MEC 서비스 이용 정보 및 이벤트 정보 등을 기초로 한 학습을 통해 설정될 수 있다.
식별된 트래픽 패턴 및 MEC 서비스 이용 패턴에 기초하여 복수의 기지국에서 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다. 서버는 특정 시간에 트래픽양 또는 MEC 서비스 이용량이 임계값 이상 증가하거나, 감소함을 예측할 수 있다.
단계 S530에서, 서버는 획득된 정보에 기초하여, 서버에서 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트를 실행하는 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정할 수 있다.
서버는 특정 시점에서 발생될 것으로 예측된 트래픽 양, MEC 서비스 이용량 및 트래픽 처리시 요구되는 성능 등에 기초하여 트래픽 및 MEC 서비스를 제공하기 위한 네트워크 기능을 가상화하는 SC를 실행할 하드웨어 컴포넌트의 종류를 결정할 수 있다. 네트워크 기능이란 발생된 트래픽을 네트워크 상에 존재하는 장치들 사이에 전달하고, 발생된 트래픽을 처리하는 기능으로서, 예를 들어, RAN 기능, MEC 기능을 포함할 수 있다.
서버는 결정에 따라, 각 HC들에서, 이에 대응되는 SC가 실행되도록 제어할 수 있다. 하드웨어 오프로딩은 네트워크 기능을 가상화하는 SC가 처리되는 HC를 다른 HC로 이전하는 동작이다. 또한, 스케일링은 SC의 수 및 SC의 리소스 중 적어도 하나를 조절하는 동작으로, 본 개시에서는 SC에 할당되는 리소스의 양을 증가시키는 동작은 스케일 업(scale up)으로 설명하고, SC에 할당되는 리소스의 양을 감소시키는 동작을 스케일 다운(scale down)으로 설명하도록 한다. 또한, SC의 수를 증가시키는 동작은 스케일 아웃(scale out)으로 설명하고, SC의 수를 감소시키는 동작은 스케일 인(scale in)으로 설명하도록 한다. 전술한, 스케일 업, 스케일 다운, 스케일 아웃 및 스케일 인은 스케일링으로 포괄하여 설명될 수 있다.
예를 들어, 서버는 CPU에서 RAN 기능을 가상화하는 SC가 실행되고, GPU에서, MEC 기능을 가상화하는 SC가 실행되도록 결정된 경우, 결정에 기초하여, CPU 및 GPU가 각각 RAN 기능을 가상화하는 SC 및 MEC 기능을 가상화하는 SC를 실행하도록 제어할 수 있다. 다른 예에 따라, 기존에 RAN 기능을 가상화하는 SC 및 MEC 기능을 가상화하는 SC가 모두 CPU에서 실행되고 있었던 경우, 서버는 CPU에서 실행되고 있는 MEC 기능이 GPU에서 실행되도록 오프로딩을 수행할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 서버는 결정에 따라, 스케일링 동작을 수행할 수도 있다.
일 실시예에 따른 서버는 MEC 서비스 이용량 또는 트래픽 량이 임계값 보다 크지 않은 경우, 스케일링 동작을 통해 MEC 서비스 또는 트래픽을 처리할 수 있다. 다만, MEC 서비스 이용량 또는 트래픽 량이 임계값 보다 큰 경우에는 스케일링 동작 만으로는, 각 서비스의 요구 사항을 만족하면서 MEC 서비스 및 트래픽을 처리하기 어려움에 따라, 하드웨어 오프로딩이 수행될 수 있다.
한편, 서버는 스케일링 동작을 수행할 것인지 또는 하드웨어 오프로딩을 수행할 것인지 여부를 결정하기 위한 기준이 미리 설정될 수 있다. 여기에서, 기준은 트래픽 양, 트래픽 내에서 MEC 서비스를 통해 처리되는 트래픽 비율, 트래픽 처리시 요구 성능 등을 포함할 수 있다.
우선, 서버는 발생될 것으로 예측되는 트래픽 양 및 MEC 서비스 이용량을 기초로, 각각에 대해 시간 당 요구되는 처리량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버는 MEC 서비스 이용량이 트래픽 양에 비해 일정 값 이상 많이 발생할 것으로 예측되는 경우, 처리속도가 빠른 GPU 또는 FPGA에서 MEC 서비스를 처리하도록 결정할 수 있다. 또한, 서버는 GPU 또는 FPGA에서 MEC 서비스를 처리하는 것으로 결정됨에 따라, 상대적으로 처리량이 적은 vRAN의 트래픽에 대해서는 CPU에서 이를 처리하도록 결정할 수 있다.
예를 들어, 서버는 제 1 시점에 발생될 것으로 예측되는 트래픽 양이 A 이상이고, 트래픽 양 중 MEC 서비스를 이용해서 처리되어야 하는 트래픽 양이 70% 이상인 경우, MEC 기능이 CPU 보다 처리 속도가 빠른 GPU 또는 FPGA에서 수행되도록 하드웨어 오프로딩을 수행할 수 있다. 또한, MEC 기능이 GPU 또는 FPGA에서 수행되도록 결정된 경우, 서버는 해당 HC를 제외한 다른 HC에서 vRAN 기능이 수행되도록 할 수 있다. 이에 따라, 서버는 vRAN 기능의 경우, 기존에 이를 처리하던 CPU에서 이를 처리하도록 하되, vRAN에서의 트래픽이 임계값 미만으로 증가할 것으로 예측되는 경우, 스케일링 동작을 통해 증가된 트래픽을 처리할 수 있다. 특히, 서버는 트래픽 양이 A 이상임에 따라, 기존에 생성되어 있는 vRAN 패키지의 리소스를 조절하는 것만으로는 트래픽 처리가 원활하게 이루어지지 않을 것으로 판단하여, 스케일 아웃을 통해 vRAN 패키지의 수를 증가시킬 수 있다.
다만, 이는 일 예일 뿐, 서버가 네트워크 기능을 가상화하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다. 전술한 상황에서, MEC 서비스가 GPU 및 FPGA에서 처리된다고 하더라도, 하위레이어인 vRAN에서 트래픽의 처리가 지연될 경우, 병목 현상이 발생할 수 있다. 이에 따라, 서버는 MEC 서비스 이용량이 트래픽 양에 비해 N배 큰 경우 GPU 및 FPGA에서 MEC 서비스를 처리하고, CPU에서 vRAN 트래픽을 처리하도록 결정하고, MEC 서비스 이용량이 트래픽 양에 비해 M배 크나, N배 보다는 작은 경우, MEC 서비스는 FPGA에서 처리하도록 하되, vRAN 트래픽은 GPU 및 CPU에서 처리하도록 할 수 있다. 다른 예에 따라, 서버는 GPU가 가상화된 경우, GPU의 70%를 MEC 서비스를 처리하는데 이용하고, GPU의 30%를 vRAN 기능을 수행하는데 이용할 수 있다.
다만, 전술한 예는 일 실시예일 뿐, 서버에서 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트 또는 하드웨어 컴포넌트 중 적어도 하나를 결정하는 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
도 6은 일 실시예에 따른 서버가 트래픽량의 증가가 예상됨에 따라 vRAN 기능을 수행하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어(610)를 통해 네트워크 기능을 가상화하는 SC를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어(610)에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어(610) 및 가상화 소프트웨어(620)를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어 (610), OS 및 가상화 소프트웨어(620)에 대한 설명은 도 3을 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.
이하에서는, 단말들로부터 발생될 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, vRAN 기능 및 MEC 기능 각각을 가상화하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위해, 도 3을 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다.
vRAN 패키지(630)는 기지국(10)에서 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. vRAN 패키지(630)에 포함된 PHY SC(631), MAC SC(632) 및 RLC SC(633) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다. vRAN 패키지(630)는 트래픽 처리 정보를 CM 패키지(650)에 전달할 수 있다.
또한, vRAN 패키지(630)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하는 애플리케이션 실행으로 인하여 발생된 트래픽은 MEC 패키지(640)로 전달될 수 있다. vRAN 패키지(630)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하지 않는 트래픽의 경우는 서버 외부의 다른 서버로 전달될 수 있으며, 본 개시에서는 서버 외부의 다른 서버에서 트래픽을 처리하는 방법에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.
MEC 패키지(640)는 vRAN 패키지(630)로부터 전달받은 MEC 서비스에 따른 트래픽을 처리할 수 있다. 또한, MEC 패키지(640)는 MEC 서비스 이용 정보를 CM 패키지(650)에 제공할 수 있다. MEC 패키지(640)는 엣지 인에이블러 SC(641) 및 복수의 edge app SC(642, 643)를 포함할 수 있으며, 이에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 대응되므로 생략하도록 한다. MEC 패키지(640)는 트래픽 처리 과정에서, 획득한 MEC 서비스의 종류, MEC 서비스를 이용한 시간 및 MEC 서비스 이용을 통해 발생된 트래픽 양 등에 관한 정보를 포함하는 MEC 서비스 이용 정보를 CM 패키지(650)에 전달할 수 있다. 본 실시예에서, MEC 서비스는 예를 들어, 댁 내에 구비된 IoT 기기들 및 웨어러블 디바이스들에서 제공하는 서비스일 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, MEC 서비스가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
CM 패키지(650)는 IF(651) 및 CM SC(652)를 포함할 수 있다. IF(651)를 통해 수신된 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, CM SC(652)는 기지국(10)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다.
CM SC(652)는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, 기지국(10)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, CM SC(652)는 요일 별로 각 시간 대에 기지국(10)에 접속하는 단말의 수 및 접속한 각 단말이 이용하는 애플리케이션의 종류를 기초로, 도 6에 도시된 바와 같이, 매주 월요일 t1-t2 시간 사이에는 스마트폰 사용 유저의 증가로 트래픽량이 임계값 A 이상 증가하고, MEC 서비스 이용량은 트래픽량의 X% 미만으로 발생함을 예측할 수 있다.
CM SC(652)는 트래픽량이 임계값 A 이상으로 증가할 것으로 예측됨에 따라, 트래픽 처리 속도를 높이기 위해, 매주 월요일 t1-t2 시간 이전에, CPU(611)에서 실행되던 vRAN 패키지(630)가 GPU(615)에서 실행되도록 하드웨어 오프로딩을 수행할 것을 결정할 수 있다. GPU(615)에는 트래픽 처리를 위해, API에 미리 셋팅된 함수가 저장되어 있어, 이를 기초로 트래픽을 보다 빠르게 처리할 수 있다. 이에 따라, CM SC (652)는 vRAN 패키지(630)가 GPU(615)에서 실행될 수 있도록 vRAN 패키지(630)를 구성하는 명령어를 제어할 수 있다. 이에 대해서는, 도 10을 참조하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다. 한편, 전술한 하드웨어 오프로딩 동작은 일 예일 뿐, CM SC(652)는 발생할 것으로 예측되는 트래픽 량에 따라, vRAN 패키지(630)가 실행되는 HC를 설정할 수 있으며, GPU(615)이외의 다른 HC로의 오프로딩 동작에 대해서는 도 7 내지 도 9를 참조하여 후술하도록 한다.
도 7은 다른 실시예에 따른 서버가 트래픽량의 증가가 예상됨에 따라 vRAN 기능을 수행하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어(710)를 통해 네트워크 기능을 가상화하는 SC를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어(710)에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어(710) 및 가상화 소프트웨어(720)를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어 (710), OS 및 가상화 소프트웨어(720)에 대한 설명은 도 3을 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.
이하에서는, 단말들로부터 발생될 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, vRAN 기능 및 MEC 기능 각각을 가상화하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위해, 도 3을 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다.
vRAN 패키지(730)는 기지국(10)에서 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. vRAN 패키지(730)에 포함된 PHY SC(731), MAC SC(732) 및 RLC SC(733) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다. vRAN 패키지(730)는 트래픽 처리 정보를 CM 패키지(750)에 전달할 수 있다.
또한, vRAN 패키지(730)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하는 애플리케이션 실행으로 인하여 발생된 트래픽은 MEC 패키지(740)로 전달될 수 있다. vRAN 패키지(730)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하지 않는 트래픽의 경우는 서버 외부의 다른 서버로 전달될 수 있으며, 본 개시에서는 서버 외부의 다른 서버에서 트래픽을 처리하는 방법에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.
MEC 패키지(740)는 vRAN 패키지(730)로부터 전달받은 MEC 서비스에 따른 트래픽을 처리할 수 있다. 또한, MEC 패키지(740)는 MEC 서비스 이용 정보를 CM 패키지(750)에 제공할 수 있다. MEC 패키지(740)는 엣지 인에이블러 SC(741) 및 복수의 edge app SC(742, 743)를 포함할 수 있으며, 이에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 대응되므로 생략하도록 한다. MEC 패키지(740)는 트래픽 처리 과정에서, 획득한 MEC 서비스의 종류, MEC 서비스를 이용한 시간 및 MEC 서비스 이용을 통해 발생된 트래픽 양 등에 관한 정보를 포함하는 MEC 서비스 이용 정보를 CM 패키지(750)에 전달할 수 있다. 본 실시예에서, MEC 서비스는 예를 들어, 댁 내에 구비된 IoT 기기들 및 웨어러블 디바이스들에서 제공하는 서비스일 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, MEC 서비스가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
CM 패키지(750)는 IF(751) 및 CM SC(752)를 포함할 수 있다. IF(751)를 통해 수신된 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, CM SC(752)는 기지국(10)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다.
CM SC(752)는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, 기지국(10)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, CM SC(752)는 요일 별로 각 시간 대에 기지국(10)에 접속하는 단말의 수 및 접속한 각 단말이 이용하는 애플리케이션의 종류를 기초로, 도 7에 도시된 바와 같이, 매주 금요일 t3-t4 시간 사이에는 스마트폰 사용 유저의 증가로 트래픽량이 임계 범위인 A 이하 내지 B 이상의 범위에서 발생하고, MEC 서비스 이용량은 트래픽량의 X% 미만으로 발생함을 예측할 수 있다.
CM SC(752)는 트래픽량이 A 이하 내지 B 이상의 범위에서 발생할 것으로 예측됨에 따라, 트래픽 처리 속도를 높이기 위해, 매주 금요일 t3 시간 이전에, CPU(711)에서 실행되던 vRAN 패키지(730)가 FPGA(713)에서 실행되도록 하드웨어 오프로딩을 수행할 것을 결정할 수 있다. FPGA(713)는 프로그램 알고리즘에 따라, 트래픽 처리를 위한 병렬 계산 속도를 높일 수 있으면서도, 저전력으로 구동할 수 있어, 병렬 계산 처리에 특화된 GPU(715)보다는 연산 속도가 느리나 비용 측면에서 효율적일 수 있다. 이에 따라, CM SC(752)는 트래픽량이 A를 초과하는 경우에는 전술한 바와 같이, vRAN 패키지(730)가 GPU(715)에서 실행되도록 하드웨어 오프로딩을 수행할 수 있으나, 도 7의 실시예에서는 트래픽량이 A 이하 내지 B 이상의 범위에서 발생할 것으로 예측됨에 따라, 상대적으로 저전력으로 구동되는 FPGA(713)에서 vRAN 패키지(730)가 실행되도록 하드웨어 오프로딩을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버는 전술한 바와 같이, 발생될 것으로 예측되는 트래픽량, MEC 서비스 이용량이 결정됨에 따라, 하드웨어 컴포넌트들 각각의 트래픽 처리 성능을 고려하여, vRAN 패키지(730) 및 MEC 패키지(740)가 각각 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 결정할 수 있다. 특히, 서버는 트래픽을 발생시킨 애플리케이션 또는 MEC 서비스의 요구 성능 스펙을 고려하여, 지연(latency), 쓰루풋(throughput)등을 만족시킬 수 있도록 vRAN 패키지(730) 및 MEC 패키지(740)가 실행되는 하드웨어 컴포넌트 각각을 결정할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 서버가 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량의 증가가 예상됨에 따라 vRAN 기능을 수행하는 SC 및 MEC 기능을 수행하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어(810)를 통해 네트워크 기능을 가상화하는 SC를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어(810)에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어(810) 및 가상화 소프트웨어(820)를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어 (810), OS 및 가상화 소프트웨어(820)에 대한 설명은 도 3을 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.
이하에서는, 단말들로부터 발생될 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, vRAN 기능 및 MEC 기능 각각을 가상화하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위해, 도 3을 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다.
vRAN 패키지(830)는 기지국(10)에서 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. vRAN 패키지(830)에 포함된 PHY SC(831), MAC SC(832) 및 RLC SC(833) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다. vRAN 패키지(830)는 트래픽 처리 정보를 CM 패키지(850)에 전달할 수 있다.
또한, vRAN 패키지(830)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하는 애플리케이션 실행으로 인하여 발생된 트래픽은 MEC 패키지(840)로 전달될 수 있다. vRAN 패키지(830)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하지 않는 트래픽의 경우는 서버 외부의 다른 서버로 전달될 수 있으며, 본 개시에서는 서버 외부의 다른 서버에서 트래픽을 처리하는 방법에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.
MEC 패키지(840)는 vRAN 패키지(830)로부터 전달받은 MEC 서비스에 따른 트래픽을 처리할 수 있다. 또한, MEC 패키지(840)는 MEC 서비스 이용 정보를 CM 패키지(850)에 제공할 수 있다. MEC 패키지(840)는 엣지 인에이블러 SC(841) 및 복수의 edge app SC(842, 843)를 포함할 수 있으며, 이에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 대응되므로 생략하도록 한다. MEC 패키지(840)는 트래픽 처리 과정에서, 획득한 MEC 서비스의 종류, MEC 서비스를 이용한 시간 및 MEC 서비스 이용을 통해 발생된 트래픽 양 등에 관한 정보를 포함하는 MEC 서비스 이용 정보를 CM 패키지(850)에 전달할 수 있다. 본 실시예에서, MEC 서비스는 예를 들어, VR/AR 서비스, 댁 내에 구비된 IoT 기기들 및 웨어러블 디바이스들에서 제공하는 서비스일 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, MEC 서비스가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
CM 패키지(850)는 IF(851) 및 CM SC(852)를 포함할 수 있다. IF(851)를 통해 수신된 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, CM SC(852)는 기지국(10)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다.
CM SC(852)는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, 기지국(10)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다. 기지국(10)은 획득한 정보를 기초로, 기 설정된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 식별할 수 있다. 또한, 기지국(10)은 식별된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 기초로, 특정 시점에 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량을 예측할 수 있다. 예를 들어, CM SC(852)는 t5-t6 시간 사이에 스마트폰 사용 유저 및 VR/AR 서비스 이용 유저의 증가로 트래픽량이 임계값 A를 초과하고, VR/AR 서비스 이용 유저의 증가에 따라 MEC 서비스 이용량이 C 이하 내지 D 이상의 범위에서 발생함을 예측할 수 있다.
CM SC(852)는 증가할 것으로 예측된 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량에 따라, 성능 요구 스펙 및 하드웨어 컴포넌트들의 트래픽 처리 성능 등을 고려하여 vRAN 패키지(830) 및 MEC 패키지(840)가 실행될 하드웨어 컴포넌트를 결정할 수 있다. 예를 들어, MEC 서비스 이용량의 증가를 야기한 VR/AR 서비스의 경우 다른 서비스에 비해 초저지연의 스펙을 요구함에 따라, CM SC(852)는 VR/AR 서비스의 트래픽의 처리에 발생하는 지연을 최소화하도록 MEC 패키지(840)가 실행되는 하드에어 컴포넌트를 GPU(815)로 결정할 수 있다. 또한, CM SC(852)는 이전에 MEC 패키지(840)가 GPU(815)가 아닌, 다른 하드웨어에서 실행되고 있었던 경우, 이를 GPU(815)로 변경하기 위한 일련의 하드웨어 오프로딩 프로세스를 수행할 수 있다.
도 8의 실시예에서는 MEC 서비스 이용량 뿐만 아니라, 트래픽량이 역시 임계값을 초과할 것으로 예측됨에 따라, vRAN 패키지(830)의 하드웨어 오프로딩을 결정할 수 있다. 한편, vRAN 패키지(830) 역시 신속한 처리를 위해, GPU(815)로의 하드웨어 오프로딩이 요구되는 경우, CM SC(852)는 vRAN 패키지(830) 및 MEC 패키지 (840) 중 어떠한 소프트웨어 컴포넌트를 GPU(815)에서 실행되도록 할지 결정할 수 있다. 이는 기 설정된 우선 순위에 기반하여 결정될 수 있으며, 트래픽 발생을 야기한 애플리케이션 및 MEC 서비스에서 요구하는 성능 스펙에 따라 결정될 수도 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 다른 예에 따라, 하드웨어 컴포넌트가 가상화되는 경우, CM SC(852)는 vRAN 패키지(820) 및 MEC 패키지(840)가 일정 비율로 하드웨어 컴포넌트에서 동시에 실행되도록 결정할 수 있다. 이 때, 일정 비율은 전술한 우선 순위와 대응되는 방식으로 결정될 수 있다.
도 8의 경우, MEC 서비스에서 요구하는 지연(latency) 정도가 다른 서비스에 비해 엄격한 경우, CM SC(852)는 MEC 패키지(840)의 전체 기능이 GPU(815)에서 실행되도록 하고, GPU(815)에서 MEC 패키지(840) 실행에 이용되지 않는 영역을 vRAN 패키지(830)를 실행하는데 이용할 수 있다.
한편, CM SC(852)는 vRAN 패키지(830)에서 수행되는 여러 기능 중 트래픽의 타입에 따라, 상대적으로 연산량이 많다고 판단되는 기능이 GPU(815)에서 실행되도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 기지국(10)의 커버리지에서 스마트폰 사용자가 증가하는 경우, 빔포밍 계산량의 증가에 따라 PHY SC(831)의 연산량이 증가할 수 있다. 이에 따라, CM SC(852)는 PHY SC(831)가 GPU(815)에서 실행되도록 결정할 수 있다. 또한, CM SC(852)는 상대적으로 연산량이 적은 것으로 판단되는 MAC SC(832) 및 RLC SC(833)는 FPGA(813)에서 실행되도록 결정할 수 있다. FPGA(813)는 프로그램 알고리즘에 따라, 트래픽 처리를 위한 병렬 계산 속도를 높일 수 있으면서도, 저전력으로 구동할 수 있어, 병렬 계산 처리에 특화된 GPU(815)보다는 연산 속도가 느리나 비용 측면에서 효율적일 수 있다.
도 9는 다른 실시예에 따른 서버가 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량의 증가가 예상됨에 따라 vRAN 기능을 수행하는 SC 및 MEC 기능을 수행하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어(910)를 통해 네트워크 기능을 가상화하는 SC를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어(910)에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어(910) 및 가상화 소프트웨어(920)를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어 (910), OS 및 가상화 소프트웨어(920)에 대한 설명은 도 3을 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.
이하에서는, 단말들로부터 발생될 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, vRAN 기능 및 MEC 기능 각각을 가상화하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위해, 도 3을 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다.
vRAN 패키지(930)는 기지국(10)에서 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. vRAN 패키지(930)에 포함된 PHY SC(931), MAC SC(932) 및 RLC SC(933) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다. vRAN 패키지(930)는 트래픽 처리 정보를 CM 패키지(950)에 전달할 수 있다.
또한, vRAN 패키지(930)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하는 애플리케이션 실행으로 인하여 발생된 트래픽은 MEC 패키지(940)로 전달될 수 있다. vRAN 패키지(930)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하지 않는 트래픽의 경우는 서버 외부의 다른 서버로 전달될 수 있으며, 본 개시에서는 서버 외부의 다른 서버에서 트래픽을 처리하는 방법에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.
MEC 패키지(940)는 vRAN 패키지(930)로부터 전달받은 MEC 서비스에 따른 트래픽을 처리할 수 있다. 또한, MEC 패키지(940)는 MEC 서비스 이용 정보를 CM 패키지(950)에 제공할 수 있다. MEC 패키지(940)는 엣지 인에이블러 SC(941) 및 복수의 edge app SC(942, 943)를 포함할 수 있으며, 이에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 대응되므로 생략하도록 한다. MEC 패키지(940)는 트래픽 처리 과정에서, 획득한 MEC 서비스의 종류, MEC 서비스를 이용한 시간 및 MEC 서비스 이용을 통해 발생된 트래픽 양 등에 관한 정보를 포함하는 MEC 서비스 이용 정보를 CM 패키지(950)에 전달할 수 있다. 본 실시예에서, MEC 서비스는 예를 들어, VR/AR 서비스, 댁 내에 구비된 IoT 기기들 및 웨어러블 디바이스들에서 제공하는 서비스일 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, MEC 서비스가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
CM 패키지(950)는 IF(951) 및 CM SC(952)를 포함할 수 있다. IF(951)를 통해 수신된 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, CM SC(952)는 기지국(10)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다.
CM SC(952)는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, 기지국(10)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다. 기지국(10)은 획득한 정보를 기초로, 기 설정된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 식별할 수 있다. 또한, 기지국(10)은 식별된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 기초로, 특정 시점에 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량을 예측할 수 있다. 예를 들어, CM SC(952)는 t7-t8 시간 사이에 V2X 서비스 이용 단말 및 VR/AR 서비스 이용 유저의 증가로 트래픽량이 임계값 A를 초과하고, VR/AR 서비스 이용 유저의 증가에 따라 MEC 서비스 이용량이 D를 초과할 것임을 예측할 수 있다.
CM SC(952)는 증가할 것으로 예측된 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량에 따라, 성능 요구 스펙 및 하드웨어 컴포넌트들의 트래픽 처리 성능 등을 고려하여 vRAN 패키지(930) 및 MEC 패키지(940)가 실행될 하드웨어 컴포넌트를 결정할 수 있다. 예를 들어, MEC 서비스 이용량의 증가를 야기한 VR/AR 서비스의 경우 다른 서비스에 비해 초저지연의 스펙을 요구함에 따라, CM SC(952)는 VR/AR 서비스의 트래픽의 처리에 발생하는 지연을 최소화하도록 MEC 패키지(940)가 실행되는 하드에어 컴포넌트를 GPU(915)로 결정할 수 있다. 또한, CM SC(952)는 이전에 MEC 패키지(940)가 GPU(915)가 아닌, 다른 하드웨어에서 실행되고 있었던 경우, 이를 GPU(915)로 변경하기 위한 일련의 하드웨어 오프로딩 프로세스를 수행할 수 있다.
도 9의 실시예에서는 MEC 서비스 이용량 뿐만 아니라, 트래픽량이 역시 임계값을 초과할 것으로 예측됨에 따라, vRAN 패키지(930)의 하드웨어 오프로딩을 결정할 수 있다. 한편, vRAN 패키지(930) 역시 신속한 처리를 위해, GPU(915)로의 하드웨어 오프로딩이 요구되는 경우, CM SC(952)는 vRAN 패키지(930) 및 MEC 패키지 (940) 중 어떠한 소프트웨어 컴포넌트를 GPU(915)에서 실행되도록 할지 결정할 수 있다. 이는 기 설정된 우선 순위에 기반하여 결정될 수 있으며, 트래픽 발생을 야기한 애플리케이션 및 MEC 서비스에서 요구하는 성능 스펙에 따라 결정될 수도 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 다른 예에 따라, 하드웨어 컴포넌트가 가상화되는 경우, CM SC(952)는 vRAN 패키지(920) 및 MEC 패키지(940)가 일정 비율로 하드웨어 컴포넌트에서 동시에 실행되도록 결정할 수 있다. 이 때, 일정 비율은 전술한 우선 순위와 대응되는 방식으로 결정될 수 있다.
도 9의 경우, MEC 서비스에서 요구하는 지연(latency) 정도가 다른 서비스에 비해 엄격한 경우, CM SC(952)는 MEC 패키지(940)의 전체 기능이 GPU(915)에서 실행되도록 하고, GPU(915)에서 MEC 패키지(940) 실행에 이용되지 않는 영역을 vRAN 패키지(930)를 실행하는데 이용할 수 있다.
한편, CM SC(952)는 vRAN 패키지(930)에서 수행되는 여러 기능 중 트래픽의 타입에 따라, 상대적으로 연산량이 많다고 판단되는 기능이 GPU(915)에서 실행되도록 결정할 수 있다. 예를 들어, 기지국(10)의 커버리지에서 V2X 서비스를 이용하는 단말이 증가하는 경우, 핸드 오버 등의 절차를 위한 계산량의 증가에 따라 MAC SC(932)의 연산량이 증가할 수 있다. 이에 따라, CM SC(952)는 MAC SC(933)가 GPU(915)에서 실행되도록 결정할 수 있다. 또한, CM SC(952)는 상대적으로 연산량이 적은 것으로 판단되는 PHY SC(931) 및 RLC SC(933)는 FPGA(913)에서 실행되도록 결정할 수 있다. FPGA(913)는 프로그램 알고리즘에 따라, 트래픽 처리를 위한 병렬 계산 속도를 높일 수 있으면서도, 저전력으로 구동할 수 있어, 병렬 계산 처리에 특화된 GPU(915)보다는 연산 속도가 느리나 비용 측면에서 효율적일 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따라 가상화된 네트워크 기능을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트가 하드웨어 컴포넌트에서 실행되는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어를 통해 네트워크 기능을 가상화하는 SC를 구동시킬 수 있다. 하드웨어에는 복수의 CPU(1011, 1012), 복수의 GPU(1013, 1014) 및 복수의 FPGA(1015, 1016)가 포함될 수 있다. 또한, 하드웨어에서는 OS(1020)가 구동될 수 있고, OS(1020)는 하드웨어 및 가상화 소프트웨어(1030)를 관리할 수 있다.
도 10에서는, 가상화된 네트워크 기능을 수행하는 소프트웨어 컴포넌트의 일 예로 vRAN 패키지의 PHY SC (1040)가 도시되어 있다. PHY SC(1040)에서는 채널 추정(channel estimation), 모듈레이션 또는 디모듈레이션, LDPC 코딩 등의 프리코딩 기능이 수행될 수 있다.
vRAN 패키지에서 CM 패키지(1050)로 트래픽 처리 정보가 전달될 수 있다. 한편, CM 패키지(1050)는 IF(1051) 및 CM SC(1052)를 포함할 수 있으며, IF(1051)는 vRAN 패키지로부터 수신되는 트래픽 처리 정보를 CM SC(1052)에 전달할 수 있다. CM SC(1052)는 트래픽 처리 정보를 기초로 vRAN 패키지의 SC들이 각각 실행되는 하드웨어 컴포넌트 정보를 결정할 수 있다. 도 10에는, CM SC(1052)가 하드웨어 컴포넌트 결정을 위해 이용하는 정보의 일 예로 트래픽 처리 정보만을 도시하였으나, 도 3 내지 도 9를 참조하여 전술한 바와 같이, CM SC(1052)는 트래픽 처리 정보 이외에 MEC 서비스 이용 정보를 함께 고려하여, vRAN 패키지에 포함된 SC들 각각이 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 결정할 수 있다.
CM 패키지(1050)는 vRAN 패키지의 PHY SC(1040)가 실행되는 하드웨어 컴포넌트가 결정됨에 따라, 이에 대한 정보를 PHY SC(1040)에 전달할 수 있다. PHY SC(1040)는 PHY 레이어의 기능을 수행하는 명령어들을 포함할 수 있고, 명령어들은 CPU 코드, GPU 코드, FPGA 코드 형태로 각각 저장되어 있을 수 있다. PHY SC(1040)에 CM 패키지(1050)로부터 하드웨어 컴포넌트가 CPU로 결정되었음을 나타내는 정보가 수신된 경우, CPU 코드 형태의 명령어 실행을 통해, CPU (예를 들어, 1011)에서 PHY SC(1040)가 실행될 수 있다. 다른 예에 따라, PHY SC(1040)에 CM 패키지(1050)로부터 하드웨어 컴포넌트가 GPU로 결정되었음을 나타내는 정보가 수신된 경우, GPU 코드 형태의 명령어 실행을 통해, GPU (예를 들어, 1013)에서 PHY SC(1040)가 실행될 수 있다. 또 다른 예에 따라, PHY SC(1040)에 CM 패키지(1050)로부터 하드웨어 컴포넌트가 FPGA로 결정되었음을 나타내는 정보가 수신된 경우, GPU 코드 형태의 명령어 실행을 통해, FPGA (예를 들어, 1015)에서 PHY SC(1040)가 실행될 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 서버가 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량의 증가가 예상됨에 따라 vRAN 기능을 수행하는 SC 및 MEC 기능을 수행하는 SC를 실행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11을 참조하면, 서버는 서버에 포함된 하드웨어(1110)를 통해 네트워크 기능을 가상화하는 SC를 구동시킬 수 있다. 구체적으로, 하드웨어(1110)에서는 OS가 구동될 수 있고, OS는 하드웨어(1110) 및 가상화 소프트웨어(1120)를 관리할 수 있다. 한편, 하드웨어 (1110), OS 및 가상화 소프트웨어(1120)에 대한 설명은 도 3을 참조하여 전술한 바와 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하도록 한다.
이하에서는, 단말들로부터 발생될 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, vRAN 기능 및 MEC 기능 각각을 가상화하는 SC가 실행되는 HC를 결정하는 방법을 설명하기 위해, 도 3을 참조하여 전술한 각 소프트웨어의 동작을 구체적으로 기술하도록 한다.
vRAN 패키지(1130)는 기지국(10)에서 발생된 트래픽을 전달받을 수 있다. vRAN 패키지(1130)에 포함된 PHY SC(1131), MAC SC(1132) 및 RLC SC(1133) 각각은 전달된 트래픽에 PHY 레이어 기능, MAC 레이어 기능 및 RLC 레이어 기능을 수행할 수 있다. vRAN 패키지(1130)는 트래픽 처리 정보를 CM 패키지(1150)에 전달할 수 있다.
또한, vRAN 패키지(1130)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하는 애플리케이션 실행으로 인하여 발생된 트래픽은 MEC 패키지(1140)로 전달될 수 있다. vRAN 패키지(1130)에 전달된 트래픽 중 MEC 서비스를 이용하지 않는 트래픽의 경우는 서버 외부의 다른 서버로 전달될 수 있으며, 본 개시에서는 서버 외부의 다른 서버에서 트래픽을 처리하는 방법에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.
MEC 패키지(1140)는 vRAN 패키지(1130)로부터 전달받은 MEC 서비스에 따른 트래픽을 처리할 수 있다. 또한, MEC 패키지(1140)는 MEC 서비스 이용 정보를 CM 패키지(1150)에 제공할 수 있다. MEC 패키지(1140)는 엣지 인에이블러 SC(1141) 및 복수의 edge app SC(1142, 1143)를 포함할 수 있으며, 이에 대한 설명은 도 2를 참조하여 전술한 바와 대응되므로 생략하도록 한다. MEC 패키지(1140)는 트래픽 처리 과정에서, 획득한 MEC 서비스의 종류, MEC 서비스를 이용한 시간 및 MEC 서비스 이용을 통해 발생된 트래픽 양 등에 관한 정보를 포함하는 MEC 서비스 이용 정보를 CM 패키지(1150)에 전달할 수 있다. 본 실시예에서, MEC 서비스는 예를 들어, VR/AR 서비스, 댁 내에 구비된 IoT 기기들 및 웨어러블 디바이스들에서 제공하는 서비스일 수 있으나, 이는 일 예일 뿐, MEC 서비스가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
CM 패키지(1150)는 IF(1151) 및 CM SC(1152)를 포함할 수 있다. IF(1151)를 통해 수신된 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, CM SC(1152)는 기지국(10)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다.
CM SC(1152)는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로, 기지국(10)에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다. 기지국(10)은 획득한 정보를 기초로, 기 설정된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 식별할 수 있다. 또한, 기지국(10)은 식별된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 기초로, 특정 시점에 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량을 예측할 수 있다. 예를 들어, CM SC(1152)는 t9-t10 시간 사이에 스마트폰 사용 유저, VR/AR 서비스 이용 유저, 스트리밍 서비스 이용 유저의 증가로 트래픽량이 임계 범위 A 내지 B에 포함되고, VR/AR 서비스 이용 유저 및 스트리밍 서비스 이용 유저의 증가에 따라 MEC 서비스 이용량이 D를 초과하여 발생함을 예측할 수 있다.
CM SC(1152)는 증가할 것으로 예측된 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량에 따라, 성능 요구 스펙 및 하드웨어 컴포넌트들의 트래픽 처리 성능 등을 고려하여 vRAN 패키지(1130) 및 MEC 패키지(1140)가 실행될 하드웨어 컴포넌트를 결정할 수 있다. 예를 들어, MEC 서비스 이용량의 증가를 야기한 VR/AR 서비스, 스트리밍 서비스의 경우 다른 서비스에 비해 초저지연의 스펙을 요구함에 따라, CM SC(1152) 트래픽의 처리에 발생하는 지연을 최소화하도록 MEC 패키지(1140)가 실행되는 하드에어 컴포넌트를 GPU(1115)로 결정할 수 있다.
한편, 도 11의 실시예에서는 MEC 서비스 이용량 뿐만 아니라, 트래픽량 역시 증가할 것으로 예측됨에 따라, vRAN 패키지(830)의 트래픽 처리량을 증가시킬 필요가 있다. 다만, 도 11의 경우, 트래픽량이 증가하는 정도가 임계값 이하인 경우, 하드웨어 오프로딩을 수행하기 보다는 vRAN 패키지의 수를 증가시키는 스케일 아웃 동작을 수행할 수 있다. 이에 따라, CM SC(1150)는 vRAN 패키지의 수의 증가를 가상화 마스터(1160)에 요청할 수 있다. 가상화 마스터(1160)는 가상화 소프트웨어(1120)에 vRAN 패키지(830)의 수의 증가를 요청함에 따라, 복수의 vRAN 패키지가 획득될 수 있다. 이 때, 복수의 vRAN 패키지는 CPU(1111)에서 수행될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 증가될 것으로 예측되는 트래픽량에 따라, CM SC(1150)는 복수의 vRAN 패키지가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 FPGA 등으로 결정할 수도 있다.
도 12는 일 실시예에 따라 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 결정하는데 이용되는 AI 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 12를 참조하면, AI 모델(1200)에 입력 데이터로, 이벤트 정보, 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보가 적용될 수 있다. 도 3을 참조하여 전술한 서버는 전술한 입력 데이터가 AI 모델(1200)에 적용된 결과, 획득되는 출력 데이터와 평가 데이터를 비교 결과에 기초하여, AI 모델(1200)을 훈련시킬 수 있다. 예를 들어, 서버는 출력 데이터와 평가 데이터의 차이가 기 설정된 임계값 미만이 될 때까지 다양한 입력 데이터를 AI 모델(1200)에 적용할 수 있다. 다른 예에 따라, 서버는 출력 데이터와 평가 데이터의 차이 값을 입력 데이터와 함께 AI 모델(1200)에 적용함으로써, AI 모델(1200)을 훈련시킬 수 있다. 훈련에 의해, AI 모델(1200)의 신경망을 구성하는 레이어의 파라미터의 값은 갱신될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, AI 모델의 훈련 방법이 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따른 서버는 훈련이 완료된 AI 모델(1200)에 새롭게 획득한 이벤트 정보, 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 입력하여, MEC 패키지 수, vRAN 패키지 수 및 SC가 실행되는 HC의 종류 등에 관한 정보를 획득할 수 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 SC 조절을 통해 복수의 단말과 기지국 간의 트래픽을 처리하는 서버의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S1352에서, 복수의 단말(1310)과 기지국(1320) 간에는 트래픽이 발생할 수 있다. 트래픽은, 도 3을 참조하여 전술한 바와 같이, 일정 시간 내에 통신망을 통과하는 데이터의 흐름으로서, 본 실시예에서는, 특정 목적(예를 들어, 특정 서비스 이용)을 달성하기 위한 정보 교환을 위해 복수의 단말(1310)과 기지국(1320) 간에 트래픽이 발생할 수 있다.
단계 S1354에서, 기지국(1320)은 EIU(1330)에 트래픽을 전달할 수 있다. EIU(1330)는 셀 사이트의 복수의 기지국(1320 포함)과 서버(1340)를 연결하는 통로의 일부이다.
단계 S1356에서, EIU(1330)는 서버(1340)의 기 설정된 vRAN 패키지의 SC에 트래픽을 전달할 수 있다. EIU(1330)에는 서버(1340)에 생성되어 있는 적어도 하나의 vRAN 패키지 각각에 할당된 기지국에 정보가 기 설정되어 있을 수 있다.
단계 S1358에서, 서버(1340)는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 획득할 수 있다. 서버(1340)는 EIU(1330)를 통해 복수의 기지국(1320 포함) 각각으로부터 vRAN 패키지에 전달되는 트래픽을 모니터링함으로써, 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 획득할 수 있다.
한편, 단계 S1358은 도 5를 참조하여 전술한 단계 S510과 대응되는 것으로, 단계 S510과 중복되는 동작에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.
단계 S1360에서, 서버(1340)는 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, 복수의 기지국에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용량에 관한 정보를 획득할 수 있다.
한편, 단계 S1360은 도 5를 참조하여 전술한 단계 S520과 대응되는 것으로, 단계 S520과 중복되는 동작에 대해서는 설명을 생략하도록 한다.
단계 S1362에서, 서버(1340)는 획득된 정보에 기초하여 네트워크 기능을 가상화하는 SC가 실행되는 HC 또는 SC의 리소스 및 수를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따른 서버(1340)는 특정 시점에 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량각각과 기 설정된 적어도 하나의 임계값을 비교할 수 있다. 서버(1340)는 비교 결과에 기초하여, vRAN 패키지의 SC 및 MEC 패키지의 SC가 수행되는 하드웨어 컴포넌트를 변경하거나, vRAN 패키지 또는 MEC 패키지의 수 및 각 패키지에 할당되는 리소스를 변경할 수 있다.
단계 S1364에서, 서버(1340)는 조절된 SC에 기초하여 기지국(1320)에서 발생될 트래픽을 할당할 것을 EIU(1330)에 명령할 수 있다. 예를 들어, 서버(1340)는 단계 S1362에서, vRAN 패키지가 새롭게 생성되거나 vRAN 패키지가 제거되어, 각 vRAN 패키지에 할당되는 기지국이 변경되는 경우, 변경된 vRAN 패키지 별 기지국 할당 정보를 EIU(1330)에 전달할 수 있다. 또한, 서버(1340)는 단계 S1362에서, SC에 할당되는 리소스가 변경되는 경우, 변경된 SC에 관한 정보를 EIU(1330)에 전달할 수도 있다. 다만, 이는 일 예로, 서버(1340)는 SC에 할당되는 리소스가 변경되거나 SC가 실행되는 HC의 종류가 변경된 경우에는, EIU(1330)에 이에 대한 정보를 전달하지 않을 수도 있다.
단계 S1366에서, 복수의 단말(1310)과 기지국(1320) 간에는 트래픽이 발생할 수 있다. 본 실시예에서는 설명의 편의를 위해, 일 실시예에 따라 서버(1340)의 SC가 조절된 이후에 발생된 트래픽을 의미하도록 트래픽 발생 동작이 도시되어 있으나, 이는 일 예일 뿐, 트래픽 발생 동작이 SC 조절 이후에 수행되는 것으로 본 실시예가 제한되는 것은 아니다.
단계 S1368에서, 기지국(1320)은 EIU(1330) 트래픽을 전달할 수 있다.
단계 S1370에서, EIU(1330)는 단계 S1364에서 수신한 명령에 따라 조절된 SC에 트래픽을 전달할 수 있다. 예를 들어, 서버(1340)에서 vRAN 패키지가 새롭게 생성되고, 새롭게 생성된 vRAN 패키지에 기지국(1320)이 할당되도록 명령이 수신된 경우, EIU(1330)는 새롭게 생성된 vRAN 패키지의 SC에 트래픽을 전달할 수 있다.
블록도의 각 구성요소는 실제 구현되는 기기의 사양에 따라 통합, 추가, 또는 생략될 수 있다. 즉, 필요에 따라 2 이상의 구성요소가 하나의 구성요소로 합쳐지거나, 혹은 하나의 구성요소가 2 이상의 구성요소로 세분되어 구성될 수 있다. 또한, 각 블록에서 수행하는 기능은 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 그 구체적인 동작이나 장치는 본 발명의 권리범위를 제한하지 아니한다.
본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.
소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금 본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.
이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(ROM: Read Only Memory), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(EEPROM: Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(CD-ROM: Compact Disc-ROM), 디지털 다목적 디스크(DVDs: Digital Versatile Discs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다.
또한, 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(Local Area Network), WLAN(Wide LAN), 또는 SAN(Storage Area Network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크상의 별도의 저장장치가 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.
상술한 본 개시의 구체적인 실시예들에서, 발명에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 개시의 실시예들은 본 개시의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 개시의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 개시의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능하다는 것은 본 개시의 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 또한 상기 각각의 실시 예는 필요에 따라 서로 조합되어 운용할 수 있다. 예컨대, 본 개시의 일 실시예와 다른 일 실시예의 일부분들이 서로 조합되어 기지국과 단말이 운용될 수 있다. 또한 FDD LTE 시스템, TDD LTE 시스템, 5G 혹은 NR 시스템 등 다양한 시스템에서 상기 실시예의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형예들이 실시 가능할 것이다.

Claims (19)

  1. 무선통신시스템에서, 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법에 있어서,
    상기 서버와 연결된 복수의 기지국에 액세스한 단말들에 대한 트래픽 처리 정보 및 MEC (mobile edge computing) 서비스 이용 정보를 획득하는 단계;
    상기 트래픽 처리 정보 및 상기 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, 상기 복수의 기지국에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보에 기초하여, 상기 서버에서 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보를 획득하는 단계는,
    상기 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로 기 설정된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 식별하는 단계;
    상기 식별된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 기초로, 특정 시점에 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량을 예측하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계는,
    특정 시점에 상기 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량각각과 기 설정된 적어도 하나의 임계값을 비교하는 단계; 및
    상기 비교 결과에 기초하여, 상기 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트에 포함되는 vRAN 패키지 및 MEC 패키지가 각각 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계는,
    상기 vRAN 패키지 및 상기 MEC 패키지 각각에 대해 결정된 하드웨어 컴포넌트가 동일한 경우, 상기 무선통신시스템에서의 요구 성능을 기초로 상기 vRAN 패키지 및 상기 MEC 패키지에 대한 우선 순위를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 우선 순위에 기초하여, 상기 vRAN 패키지 또는 상기 MEC 패키지가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계는,
    상기 vRAN 패키지 및 상기 MEC 패키지 각각에 대해 결정된 하드웨어 컴포넌트가 가상화된 하드웨어 컴포넌트인 경우, 상기 우선 순위에 기초하여, 상기 vRAN 패키지 및 상기 MEC 패키지 각각이 실행되는 상기 하드웨어 컴포넌트의 비율을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 단계는,
    상기 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량 중 적어도 하나가 제 1 범위에 포함되는 경우, 상기 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 GPU로 결정하고,
    상기 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량 중 적어도 하나가 제 2 범위에 포함되는 경우, 상기 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 FPGA로 결정하는, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    특정 시점에서, 상기 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량 중 적어도 하나가 임계값을 초과할 것으로 식별됨에 따라, 제 1 하드웨어 컴포넌트에서 실행되는 상기 소프트웨어 컴포넌트가 제 2 하드웨어 컴포넌트에서 실행되도록 상기 특정 시점 이전에 하드웨어 오프로딩을 수행하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 기지국에 대해 예정된, 트래픽 또는 MEC 서비스 이용 변화를 발생시키는 이벤트 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보를 획득하는 단계는,
    상기 복수의 기지국에서, 이벤트 별로 이전에 발생된 트래픽 양 및 MEC 서비스 이용량을 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 이벤트 별 트래픽 양 및 MEC 서비스 이용량을 기초로 상기 획득된 이벤트 정보에 따라 상기 복수의 기지국에서 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 하드웨어 컴포넌트는,
    CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit), FPGA(field programmable gate array) 및 NIC(network interface controller) 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  10. 무선통신시스템에서, 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 서버에 있어서,
    하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 서버와 연결된 복수의 기지국에 액세스한 단말들에 대한 트래픽 처리 정보 및 MEC (mobile edge computing) 서비스 이용 정보를 획득하고,
    상기 트래픽 처리 정보 및 상기 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, 상기 복수의 기지국에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보를 획득하며,
    상기 획득된 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보에 기초하여, 상기 서버에서 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는, 서버.
  11. 제10항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 트래픽 처리 정보 및 MEC 서비스 이용 정보를 기초로 기 설정된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 식별하고,
    상기 식별된 시간 단위 별 트래픽 처리량 및 MEC 서비스 이용량을 기초로, 특정 시점에 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량을 예측하는, 서버.
  12. 제10항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    특정 시점에 상기 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량각각과 기 설정된 적어도 하나의 임계값을 비교하고,
    상기 비교 결과에 기초하여, 상기 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트에 포함되는 vRAN 패키지 및 MEC 패키지가 각각 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 결정하는, 서버.
  13. 제12항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 vRAN 패키지 및 상기 MEC 패키지 각각에 대해 결정된 하드웨어 컴포넌트가 동일한 경우, 상기 무선통신시스템에서의 요구 성능을 기초로 상기 vRAN 패키지 및 상기 MEC 패키지에 대한 우선 순위를 결정하고,
    상기 결정된 우선 순위에 기초하여, 상기 vRAN 패키지 또는 상기 MEC 패키지가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 결정하는, 서버.
  14. 제13항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 vRAN 패키지 및 상기 MEC 패키지 각각에 대해 결정된 하드웨어 컴포넌트가 가상화된 하드웨어 컴포넌트인 경우, 상기 우선 순위에 기초하여, 상기 vRAN 패키지 및 상기 MEC 패키지 각각이 실행되는 상기 하드웨어 컴포넌트의 비율을 결정하는, 서버.
  15. 제10항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량 중 적어도 하나가 제 1 범위에 포함되는 경우, 상기 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 GPU로 결정하고,
    상기 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량 중 적어도 하나가 제 2 범위에 포함되는 경우, 상기 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 하드웨어 컴포넌트를 FPGA로 결정하는, 서버.
  16. 제10항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    특정 시점에서, 상기 단말들로부터 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량 중 적어도 하나가 임계값을 초과할 것으로 식별됨에 따라, 제 1 하드웨어 컴포넌트에서 실행되는 상기 소프트웨어 컴포넌트가 제 2 하드웨어 컴포넌트에서 실행되도록 상기 특정 시점 이전에 하드웨어 오프로딩을 수행하는, 서버.
  17. 제10항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 복수의 기지국에 대해 예정된, 트래픽 또는 MEC 서비스 이용 변화를 발생시키는 이벤트 정보를 획득하고,
    상기 복수의 기지국에서, 이벤트 별로 이전에 발생된 트래픽 양 및 MEC 서비스 이용량을 식별하며,
    상기 식별된 이벤트 별 트래픽 양 및 MEC 서비스 이용량을 기초로 상기 획득된 이벤트 정보에 따라 상기 복수의 기지국에서 발생될 트래픽량 및 MEC 서비스 이용량을 결정하는, 서버.
  18. 제10항에 있어서, 상기 하드웨어 컴포넌트는,
    CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit), FPGA(field programmable gate array) 및 NIC(network interface controller) 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  19. 서버가 가상화된 네트워크 기능을 실행하는 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서,
    상기 서버와 연결된 복수의 기지국에 액세스한 단말들에 대한 트래픽 처리 정보 및 MEC (mobile edge computing) 서비스 이용 정보를 획득하는 동작;
    상기 트래픽 처리 정보 및 상기 MEC 서비스 이용 정보에 기초하여, 상기 복수의 기지국에 액세스하는 단말들로부터 발생될 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 획득된 트래픽 및 MEC 서비스 이용에 관한 정보에 기초하여, 상기 서버에서 네트워크 기능을 가상화하는 소프트웨어 컴포넌트가 실행되는 적어도 하나의 하드웨어 컴포넌트를 결정하는 동작을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230388827A1 (en) * 2022-05-28 2023-11-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Load estimation and balancing in virtualized radio access networks
WO2024005444A1 (ko) * 2022-07-01 2024-01-04 삼성전자 주식회사 가상 무선 접속 네트워크의 스케일링 제어 방법 및 전자 장치

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006079483A (ja) * 2004-09-13 2006-03-23 Hitachi Ltd 交通情報提供装置，交通情報提供方法
US7783880B2 (en) 2004-11-12 2010-08-24 Microsoft Corporation Method and apparatus for secure internet protocol (IPSEC) offloading with integrated host protocol stack management
US8374986B2 (en) 2008-05-15 2013-02-12 Exegy Incorporated Method and system for accelerated stream processing
US9072065B2 (en) * 2012-09-13 2015-06-30 Futurewei Technologies, Inc. Systems and methods for downlink power control and scheduling in a wireless network
WO2015139310A1 (zh) * 2014-03-21 2015-09-24 华为技术有限公司 一种业务分配的处理方法及相关装置
WO2016017988A1 (en) * 2014-07-28 2016-02-04 Lg Electronics Inc. Method and apparatus for configuring transmission mode and routing for tight interworking in wireless communication system
US10298466B2 (en) * 2015-01-20 2019-05-21 Huawei Technologies Co., Ltd. Systems and methods for SDT to interwork with NFV and SDN
US9742790B2 (en) 2015-06-16 2017-08-22 Intel Corporation Technologies for secure personalization of a security monitoring virtual network function
CN106330200B (zh) 2015-07-09 2019-09-10 华邦电子股份有限公司 执行于通量图形处理器的低密度奇偶校验解码方法
CN106817686B (zh) * 2015-11-27 2020-07-10 大唐移动通信设备有限公司 一种计费方法及装置
US10193762B2 (en) * 2016-08-11 2019-01-29 Rescale, Inc. Dynamic optimization of simulation resources
US10411964B2 (en) * 2016-09-09 2019-09-10 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and apparatus for network slicing
CN114900858A (zh) * 2016-12-30 2022-08-12 英特尔公司 用于无线电通信的方法和设备
US10440559B2 (en) * 2017-10-25 2019-10-08 Futurewei Technologies, Inc. Private mobile edge computing data center in a telecommunication network
JP2021527265A (ja) * 2018-06-14 2021-10-11 リスケール，インコーポレイテッド 統合されたマルチプロバイダ計算プラットフォーム
US10944689B2 (en) * 2018-06-29 2021-03-09 Intel Corporation Scalable edge computing
KR102609435B1 (ko) 2018-08-27 2023-12-04 삼성전자주식회사 적층체, 윈도우 필름 및 전자 기기
US11012336B2 (en) * 2019-02-26 2021-05-18 Intel Corporation Techniques to monitor control plane network traffic
US11650851B2 (en) * 2019-04-01 2023-05-16 Intel Corporation Edge server CPU with dynamic deterministic scaling

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