Fidel Liberal
fidel.liberal@ehu.es
Green TIC y
5G
Retos de
Índice
• Introducción
• Aspectos 5G y su relación
con la eficiencia energética
• Ejemplos de optimización
• Conclusiones
Introducción
•! Las TICs emiten 2% CO2
–! Equivalente a Aviación –! 10% en países desarrollados •! Espera x3 2020 •! Green TIC –! Agenda 2020 Europe –! Requisitos 5G
Introducción
4 Fuente: A survey of green networking research
• Estrategias macro
– Minimizar huella de carbono – Estrategias “cradle-to-cradle”
hardware de red – Minimizar consumo
• Estrategias para reducir consumo
– E1: Consolidación de recursos – E2: Virtualización
– E3: Connectividad selectiva – E4: Computación proporcional
Introducción
•! Distribución de consumos en una red celular
E-UTRAN UE MCS,PRB @TTI CSI RRM AMC PDN GW Serving GW MME HSS EPC External networks
RRM: Radio Resource Management AMC: Adaptive Modulation and Coding
MCS: Modulation and Coding Scheme PRB: Physical Resource Block TTI: Transmission Time Interval CSI: Channel State Information eNB (or eNodeB): Evolved NodeB
UE: User Equipment PDN GW: PDN Gateway Serving GW: Serving Gateway MME: Mobility Management Entity
HSS: Home Subscriber Server
eNB E-UTRAN UE MCS,PRB @TTI CSI RRM AMC PDN GW Serving GW MME HSS EPC External networks
RRM: Radio Resource Management AMC: Adaptive Modulation and Coding
MCS: Modulation and Coding Scheme PRB: Physical Resource Block TTI: Transmission Time Interval CSI: Channel State Information eNB (or eNodeB): Evolved NodeB
UE: User Equipment PDN GW: PDN Gateway Serving GW: Serving Gateway MME: Mobility Management Entity
HSS: Home Subscriber Server
Tendencias 5G
•! 1) Evolución acceso radio RAT
•! 2) densificación red
•! 3) multi-RAT/off-loading
•! 4) HetNets
•! 5) gestión eficiente del espectro
•! 6) cloud-ificación
•! 7) nuevos escenarios
(D2D/M2M/IoT)
RAT
•! 5G => Mayor velocidad
•! Eficiencia Espectral
Fuente: Twitter
RAT
•! Eficiencia espectral vs. Eficiencia Energética
8 Fuente: Toward Green and Soft: A 5G Perspective
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Evolución RAT
•! Joint Optimization:
–! Resource Efficiency
Fuente: On the Road towards Green Radio 2G Dominado por cobertura Consumo Energético - - V olumen T ráfico Dominado por capacidad Dominado por EE 2000 2010 2020 3G 3G + 4G 5G Volumen Tráfico Consumo Tecnologías Actuales
RAT
•! DAS & Massive MIMO &
Device Centered
10 Fuente: Massive MIMO for Next Generation Wireless Systems
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2"-(/%
Fuente: Five Disruptive Technology Directions for 5G
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RAT: Retos de investigación
•! Optimización conjunta de EE y SE
•! Más allá de Shannon
•! Esquemas DAS/Massive MIMO/BeamForming
–! Encendido y apagado selectivo
•! User/Device-center networking
Cell densification/hetnets/offloading
12 Ref.: Energy Performance of Heterogeneous LTE Networks
Cell densification/hetnets/offloading
Mejora de Rendimiento
Cell densification/hetnets/offloading
•! Técnicas de optimización complejas
–! bio-inspiradas + algoritmos genéticos
14
Apaga la luz al salir, !qué te crees!, ¿que la regalan?
Cell densification/hetnets/offloading
Dens./Hetnetf/Offload: Retos de investigación
•! Mejorar la eficiencia energética a diferentes niveles
–! No sólo cómo transmitimos sino cuándo y cuánto
•! Planificación Macro/Micro/Pico
•! Mecanismos inteligentes “Energy Aware” de offloading/
hetnets/CA
•! Algoritmos de activación/desactivación Small Cells +
SON
–! Estrategia E3 (Conectividad Selectiva) y E4 (“Computación”
proporcional)
LTE
Single eNB
UE eNodeB
Split of digital and radio parts
UE RRH BBU eNodeB Mobile fronthaul Cloud-ificación
4G ! 5G v-BBU v-BBU v-BBU RRH RRH RRH RRH RRH UE Macro-cells Small cells Cloud SDR-based BBU NFV-based fronthaul v-fronthaul hetnet densification Cloud-ificación RRM Mobile fronthaul ... Centralized functions ... Mobile fronthaul MEC ... MEC Remote functions Centralized functions Remote functions
a) fully centralized RAN b) partially centralized RAN
... RRM
Cloud-ificación
Cloudification •! Servidor 450 watt •! 5.3 toneladas CO2/año 20 Fuente: EPA 20
Cloudificación: Retos de investigación
•! Evolución 5G C-RAN y MEC
–! C-RAN (+SDN +NFV)
•! Estrategia E2 (Virtualización) y E4 (Computación proporcional)
•! Gestión centralizada más eficiente
–! ICIC+SON vs. *-aware orchestrator
–! MEC
•! Reutilización de “tráfico”/recursos
•! Visión global GREEN
–! No sólo consumo sino reutilización de HW, economía de escala
–! Softwarización => Coste!
•! Computación proporcional
–! Estática: Añadir + servidores
–! Dinámica: Creación de nuevas instancias de VMs “bajo
demanda”
Técnicas alternativas
• Escenarios específicos – D2D/M2M/IoT
• uServers (Small Cells)
• Cacheo de contenido/eMBMS – Multicast
– Evitar la re-transmisión
Ejemplos optimización I
•! Energía vs. Rendimiento
–! Aplica a servidores Cloud/Small Cells
•! Problema de optimización
–! Modelado como coste
–! Apagar inmediatamente!!
•! Leyenda urbana?
•! Modelado
–! Setup delay
•! Rendimiento total (tiempo espera)
–! Setup cost
•! Pico de consumo/estrés
•! Políticas no intuitivas Fuente: El País
Leyenda urbana? Modelado
Setup delay
Modelado como coste
• Problema de optimización – Modelado como coste
Apagar inmediatamente!! Apagar inmediatamente!! Leyenda urbana? Apagar inmediatamente!! Leyenda urbana? Energía vs. Rendimiento
Aplica a servidores Cloud/Small Cells Problema de optimización
Modelado como coste Apagar inmediatamente!! Energía vs. Rendimiento
Aplica a servidores Cloud/Small Problema de optimización
Modelado como coste
Problema de optimización Modelado como coste
Apagar inmediatamente!! Modelado como coste
Fuente: Performance-Energy Trade-off in Queueing Systems with Setup Delay
Ejemplos de optimización II
•! Rendimiento vs. Energía o QoE vs. Energía (Ej video)
•! “Crecimiento sostenible”
–! X Mbps UHD Gbps!
–! Realmente .... ¿se nota?
•! Maximizar QoE para
consumo dado
•! Minimizar consumo para
QoE dada
24 Ref: Dealing with Energy–QoE tradeoffs in mobile video
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Conclusiones
• 5G Eficiencia Energética desde el comienzo
• Diferentes niveles (radio, hetnets, protocolo, cloud) • Lidiar con tradeoffs
• Diferentes estrategias (E1-E4) • Eficiencia de
Fidel Liberal
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