Mecanismo de control de congestión para la latencia en un network slice dedicado a URLLC : Un caso de estudio en cirugía remota

Abstract

El objetivo de la tecnología inalámbrica 5G consiste en admitir tres tipos de servicios generales con requisitos muy diferentes: Banda Ancha Móvil Mejorada, Comunicaciones de Tipo de Máquina Masiva y Comunicaciones Ultra Confiables de Baja Latencia o URLLC. En particular, los servicios habilitados para URLLC se caracterizan por los estrictos requisitos de calidad del servicio que exigen, los cuales coexisten dentro de la misma arquitectura de red mediante la segmentación de la misma. Controlar la congestión de la red en los slices dedicados a los servicios URLLC es una tarea fundamental para reducir la latencia, el jitter y la pérdida de paquetes. En las soluciones más recientes centradas en el control de la congestión en las redes 5G, los autores presentan distintas soluciones basadas en técnicas de aprendizaje automático, tales como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje profundo. Este trabajo de grado propone un mecanismo de control de congestión para la gestión eficiente de recursos en el núcleo de red 5G orientado a mitigar la latencia en un slice de un servicio de URLLC. El mecanismo propuesto es evaluado teniendo en cuenta 3 métricas de desempeño: latencia, tasa de paquetes perdidos, y el jitter. Por otra parte, el mecanismo se implementó en un entorno de red emulado utilizando Mininet y Docker, estabilizando la latencia en un 40% por debajo del umbral establecido de 0.1 milisegundos para el servicio URLLC. Con respecto a la tasa de pérdida de paquetes y el jitter, el mecanismo logra estabilizarlos en 0.2% y 0.01 milisegundos respectivamente, muy lejos del 1% de tasa de pérdida de paquetes, y 30 milisegundos de jitter que se requieren para llevar a cabo con éxito la cirugía remota.