[解决方案] Microsoft RAN 分片解决方案：发现 AI 辅助应用服务保障能力

<!-- AI_TASK_START: AI标题翻译 --> [解决方案] Microsoft RAN 分片解决方案：发现 AI 辅助应用服务保障能力 <!-- AI_TASK_END: AI标题翻译 --> <!-- AI_TASK_START: AI竞争分析 --> # 解决方案分析 ## 解决方案概述 Microsoft的RAN切片解决方案旨在通过AI辅助技术为5G网络提供应用级服务保障。该方案针对延迟敏感型应用（如**Xbox Cloud Gaming**、Microsoft Teams视频会议和远程医疗）解决网络性能瓶颈问题，核心是通过网络切片实现差异化服务，确保应用获得预期的吞吐量和延迟。背景在于5G网络的复杂性，3GPP规范定义了切片机制，但未指定实现方式。该解决方案适用于电信运营商，帮助他们在Azure平台上现代化网络并实现网络货币化，满足行业对可预测网络性能的需求。 ## 实施步骤 1. **识别应用需求** 首先，应用表达其连接需求，以**服务级别协议 (SLA)**的形式指定最小吞吐量和最大延迟。运营商基于这些需求将类似SLA的应用分组到网络切片中。 2. **资源分配优化** 使用模型预测控制 (MPC) 算法计算每个切片的物理资源块 (PRB) 分配。该步骤涉及预测无线信道条件（如信号噪声比 (SNR)），并动态调整资源以满足应用级SLA，避免切片级方法的局限性。 3. **预测和控制集成** 部署深度神经网络预测资源可用性，并结合经典调度器（如最大化基站吞吐量的调度器）实时计算资源计划。该过程通过O-RAN兼容系统在vRAN分布式单元中实现动态控制。 4. **接入控制和监控** 运行接入控制器根据预测的资源可用性接纳或拒绝新应用，确保不影响现有SLA。同时，监控系统（如基于预测的PRB分配）处理应用动态加入/离开的挑战。 ## 方案客户价值 - **提升应用性能和可靠性** 通过应用级服务保障，显著减少SLA违规，确保延迟敏感应用获得稳定网络性能，例如为Microsoft Teams提供可预测的视频会议质量，从而改善用户体验。 - **网络货币化和运营效率** 运营商可根据应用需求分配资源，实现网络切片的差异化服务，支持新业务模式，如为企业提供专用切片，相比传统切片级方法，更好地适应异步应用动态，提升整体运营效率。 - **成本和复杂性优化** 该方案通过AI预测减少资源浪费，但需注意在高并发场景下可能增加管理复杂度，因为动态资源调整依赖于准确的预测模型。 ## 涉及的相关产品 - **Azure for Operators** 作为核心平台，支持电信运营商现代化网络，提供RAN切片所需的虚拟化基础设施和AI工具。 - **Microsoft Azure Operator Nexus** 集成RAN切片功能，帮助运营商构建端到端5G平台，实现O-RAN兼容的动态资源管理。 ## 技术评估 Microsoft的RAN切片解决方案在技术先进性上表现出色，通过MPC和深度神经网络实现应用级SLA保障，显著降低了状态空间复杂性并提升了资源利用率，适用于大规模5G部署。其优势在于精确预测信道条件，减少应用性能波动，但可能在复杂网络环境中面临预测准确性挑战，导致资源过分配或SLA违规。此外，可行性高，已在生产级vRAN中实现，但需考虑大规模组网时的计算开销和实时性能要求。 <!-- AI_TASK_END: AI竞争分析 --> <!-- AI_TASK_START: AI全文翻译 --> # Microsoft RAN 切片解决方案：发现 AI 辅助的应用服务保障能力 **原始链接:** [https://azure.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-ran-slicing-solutions-discover-ai-assisted-application-service-assurance-capabilities/](https://azure.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-ran-slicing-solutions-discover-ai-assisted-application-service-assurance-capabilities/) **发布时间:** 2024-05-01 **厂商:** AZURE **类型:** BLOG --- RAN 切片是 5G 网络的重要新特性，Microsoft 已进行研究并取得成果，使运营商更容易在 Azure 上使用它。 市场和科研界对无线接入网 (RAN) 切片非常兴奋。RAN 切片是 5G 网络的重要新特性；它使差异化服务成为可能，为客户启用新功能，并为运营商提供网络货币化机会。第三代合作伙伴计划 (3GPP) 规范定义了切片机制，但并未说明如何实现这些切片。此外，我们尚未看到许多生产级别的真实世界 RAN 切片实现，这可能是因为 5G 业务的部署非常复杂。我们已针对 RAN 切片进行研究并取得新成果，我想列出其中一些成果，这些成果将使运营商更容易与 Microsoft Azure 一起使用它。  ## Azure for Operators 现代化并货币化您的网络 [ 发现更多 ](https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/telecommunications) ## 通过 RAN 切片实现服务保障 延迟敏感的移动应用——如 [Xbox Cloud Gaming](https://www.xbox.com/en-US/cloud-gaming)、Microsoft Teams [视频会议](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-teams/video-conferencing)、[Microsoft Mixed Reality](https://www.microsoft.com/en-us/mixed-reality/windows-mixed-reality)、远程远程医疗和云机器人——需要可预测的网络吞吐量和延迟。[3GPP 规范](https://www.3gpp.org/technologies/5g-system-overview) 认识到了下一代移动应用的需求，因此引入了网络切片，这是一种虚拟化原语，允许运营商在单一物理网络之上运行多个差异化的虚拟网络，这些虚拟网络称为切片。[RAN 切片](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/private-5g-core/create-manage-network-slices) 对于服务保障特别重要，因为最后一英里无线链路通常是移动应用的瓶颈。 ## 技术问题 理想情况下，网络运营商应该能够配置网络的资源分配策略，以满足每个订阅应用的具体连接需求。但在现实中，典型的基站调度器优化的是粗粒度指标，例如基站的聚合吞吐量或一组应用的聚合吞吐量。问题是，这些方法都无法确保连接到网络的每个应用获得足够的性能。 一个网络切片可以支持一组用户或一组具有类似连接需求的应用。运营商可以在 RAN 中分配资源，如物理资源块 (PRBs)，以提供差异化连接。  图 1: 应用通过服务级别协议 (SLAs) 表达它们的连接需求，运营商配置切片带宽以满足所有 SLAs。 现有方法通过将 PRBs 分配给不同切片来保证切片级服务保障，从而实现 SLAs。但是，正如我前面提到的，要实现预期的好处，即应用实现它们所需的网络性能，服务保障应该在应用级别提供。现有方法无法让运营商提供这一重要功能。切片级服务保障并不能保证切片中每个应用的吞吐量和延迟，因为同一切片中的不同用户可能经历截然不同的信道条件。此外，应用异步加入和离开网络，这使得优化变得困难。我们需要应用级服务保障来满足切片内每个应用的需求。为此，我们识别并解决了以下两个挑战： 1. **状态空间复杂度** 先前方法通过跟踪包括切片内所有用户的平均信道质量和观察到的切片吞吐量在内的切片级聚合统计状态空间来提供切片级服务保障。要扩展这些方法以支持应用级需求，可以将每个应用视为一个切片。问题是，这会扩展状态空间，包括每个应用的信道质量、观察到的吞吐量和观察到的延迟。结果状态空间（由跟踪变量可能取的所有值组成）迅速增长，在这个状态空间中搜索以确定符合应用 SLA 的 PRB 分配会导致在实际部署中难以处理的优化问题，其中网络必须容纳数百个应用。 2. **确定资源可用性** 为了计算切片的带宽分配，运营商通常运行准入控制器，根据某些策略准入或拒绝传入应用。该策略可能取决于切片的货币化偏好、公平性约束或其他目标。准入控制算法已被广泛研究。从根本上说，运营商需要一种方法来确定 RAN 是否有资源来容纳传入应用的 SLA，而不影响已准入应用的 SLA。不幸的是，先前方法难以适应，因为它们计算支持切片级 SLA 的所需 PRBs。再次强调，状态空间复杂度使得将每个应用视为切片变得不可行。 ## 探索 Microsoft 的 RAN 切片系统 我们设计并开发了一个无线资源调度器，该调度器为在蜂窝网络上运行的单个应用满足吞吐量和延迟 SLA。我们的系统将具有类似 SLA 请求的应用捆绑到网络切片中。它利用经典调度器来最大化基站吞吐量，通过为每个切片计算资源调度方式来满足每个应用的需求。在这种模型下，应用以 **最小吞吐量** 和 **最大延迟** 的形式向运营商表达它们的网络需求。作为运营商的代表，我们的系统通过计算和分配每个切片所需的 PRBs，在共享无线介质上满足这些 SLAs。  图 2: 通过动态优化网络切片带宽和资源分配来满足应用级 SLA，从而提供连接。 我们的系统通过应用以下技术来解决在无线环境中启用应用级服务保障的挑战： * 我们管理搜索空间复杂度，并将网络模型与控制策略解耦。为此，我们将符合 SLA 的带宽分配制定为模型预测控制 (MPC) 问题。MPC 擅长解决在移动预测地平线上的顺序决策问题。它将控制器（解决经典优化问题）和预测器（显式建模环境不确定性）解耦。 * 我们使用独立的预测器来预测状态空间变量，例如每个应用的无线信道。然后，我们的系统将这些预测输入到控制算法中，该算法基于预测状态计算每个切片的未来带宽序列。 * 我们通过让控制算法有效地修剪可能带宽分配的搜索空间来降低复杂度，因为我们注意到应用吞吐量和延迟随 PRB 数量呈单调变化。 * 我们通过设计一组深度神经网络来预测所需 PRBs 的分布，从而预测 RAN 资源可用性。我们在离线模拟我们的控制算法时训练这些神经网络，然后在实时中应用它们进行预测。 在高层级上，我们基于预测的信道条件进行带宽 (PRB) 分配。当信噪比 (SNR) 高时，我们认为数据包丢失会更低，因此 PRB 分配匹配应用的要求。当 SNR 低时，数据包丢失会更高，因此为了补偿，PRB 分配会更高。为了帮助准入控制器，我们的系统公开了一个原语，该原语估计是否有带宽可用以容纳传入应用的 demand。这一点很不错，因为准入控制策略独立于带宽可用性，允许运营商独立实现它们的货币化策略。 我们的 [O-RAN 兼容](https://www.o-ran.org/) 系统实现了上述想法。我们已在我们的生产级端到端 5G 平台中实现了我们的 RAN 切片系统。我们在 vRAN 分布式单元的不同模块中实现了钩子，以动态控制切片带宽而不影响实时性能。 运营商可以为其 RAN 配置一组切片，以适应不同的流量类型和企业策略，例如，为 Microsoft Teams 和 Xbox Cloud Gaming 会话创建单独的切片。相对于切片级服务保障调度器，我们显著降低了 SLA 违规（作为应用请求违规的比率来衡量）。我们的系统使运营商能够解决为应用提供可预测网络性能的重要挑战。通过这种方式，应用级服务保障可以内置到生产级 vRAN 中。 ## 发现赋能开发者的解决方案 Microsoft 正在大力推动可编程网络的实现。我们相信这是开发人员编写应用并构建比当前应用更好的服务的必要基本功能。网络 RAN 切片是这一旅程的重要一步。通过 RAN 切片，我们可以支持安全且时间关键的应用，这些应用需要持续可预测的带宽。这反过来将使运营商能够为下一代应用开发人员提供许多新的和吸引人的网络服务功能，同时实现操作效率。 RAN 切片是一个极好的想法，我们正在将其实现。我们希望各种 RAN 供应商将在与 [Microsoft Azure Operator Nexus](https://azure.microsoft.com/en-us/products/operator-nexus/) 集成时纳入这些想法。我们最近发表的一篇论文 “[Application-Level Service Assurance with 5G RAN Slicing](https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/application-level-service-assurance-with-5g-ran-slicing/)” 中提供了我所写的更深入的技术细节。 [了解更多关于 Azure for Operators 的信息](https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/telecommunications) <!-- AI_TASK_END: AI全文翻译 -->