GJR2366000R1000 81EA02E ABB模拟量输入模块

　　网络切片编排的一个重要方面是将来自单个切片或一组切片的流量映射到与该切片或一组切片所需的 e2e qos 匹配的传输资源。当延迟是一个问题、需要每个切片的传输可观察性或保证隔离时，也可能需要专用传输。

　　由于传输层在逻辑上与无线电层分离并且预期的无线电需求是已知的，因此在这种情况下传输资源分配的标准方法是基于预期的无线电需求的峰值。这种方法的缺点是它经常导致传输层的过度配置，这可能并不总是可行或在经济上是合理的。

　　作为 ran/cn 的 qos 和传输的 qos 正交关联和独立配置的当前方法的替代方案，我们开发了一种方法，通过使无线电层编排了解传输资源来避免过度配置。单个切片（或具有异构 sla 需求的一组切片）的流量被映射到共享（非专用）传输网络中最合适的传输连接。

　　需要注意的是，我们的传输感知方法需要对当前的 5g 切片实践进行一些更改。首先，它要求服务及其部署区域与特定切片相关联。其次，它要求选择切片 ta 以覆盖服务的部署区域。第三，业务的端到端 qos 参数需要通过 ran/cn 和传输抽象映射到与切片相关联的相应网络资源（ran、cn 和传输），以向编排器公开合适的网络资源视图.

　　当所有这些条件都满足时，将自动执行ran/cn中切片的qos和传输的qos的一致关联，并且将自动配置两层。

　　传输感知抽象是对所有网络资源（无线电、传输和云）的简洁描述，这些资源向 e2e 编排器公开了相应的 qos 参数（延迟、带宽、弹性等）。抽象化为 e2e 编排器简化了资源细节（如数量、供应商、资源位置、物理细节、真实拓扑等），使其能够以简化的方式同时考虑基本的传输特性和无线电和通信的特性。云资源。

　　网络服务由虚拟网络功能（vnf）、物理网络功能（pnf）和容器网络功能（cnf）依次构成。传输提供了它们之间的连接。主要挑战之一是优化基础交通基础设施之上的资源配置。例如，vnf/cnf 可以通过简单的点对点传输链路连接，或者通过网状地理传输网络连接。这两个选项意味着不同的延迟值或不同的可用性。对于具有关键性能要求的服务，有关传输特性的知识尤其重要。传输感知抽象提供了所有网络资源的平面视图，包括传输、

　　通过在逻辑上将服务与基础设施技术分离，抽象技术使服务与技术相互独立，从而使这两个元素独立发展。此外，抽象使得基础设施提供者和服务提供者之间的责任和角色能够清晰分离。

　　我们提出的抽象将地理站点建模为由一组功能组成的存在点 (pop)。网络中的各种 pop 由代表传输连接的虚拟链路连接。在 5g 向 6g 演进过程中，部分 ran 功能可以位于地理位置较远的站点（例如在云 ran 场景中），而部分 cn 功能可以向接入站点迁移，直至天线站点。换句话说，每个站点都可以同时托管 ran 和 cn 功能。传输网络由具有相关 qos 参数的点对点虚拟链路抽象，包括与弹性和可用性相关的信息。

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　　one important aspect of network slicing orchestration is to map traffic from a single slice or group of slices to transport resources that match the required e2e qos for that slice or group of slices. dedicated transport may also be required when latency is an issue, when there is a need for transport observability per slice, or to guarantee isolation.

　　since the transport layer is logically separated from the radio layer and the expected radio needs are known, the standard approach to transport resource allocation in this scenario is to base it on the peak of expected radio needs. the downside of this approach is that it frequently results in the over-provisioning of the transport layer, which may not always be feasible or economically justifiable.

　　as an alternative to the current approach in which the qos of the ran/cn and the qos of transport are orthogonally associated and independently configured, we have developed an approach that avoids over-provisioning by making the radio layer orchestration aware of the transport resources. the traffic flows for a single slice (or group of slices with heterogeneous sla needs) are mapped to the most appropriate transport connection in a shared (not dedicated) transport network.

　　it is important to note that our transport-aware approach requires some changes to current 5g slicing practices. firstly, it requires that the service and its deployment area are associated to a particular slice. secondly, it requires that the slice tas are chosen to cover the deployment areas of the service. thirdly, the e2e qos parameters of the service need to be mapped to the corresponding network resources (ran, cn and transport) associated to the slice by using a ran/cn and transport abstraction to expose a suitable view of the network resources to the orchestrator.

　　when all of these conditions are met, a consistent association of the qos of slices in the ran/cn and the qos of transport will be performed automatically, and both layers will be automatically configured.

　　transport-aware abstraction

　　transport-aware abstraction is a compact deion of all network resources (radio, transport and cloud) that expose the corresponding qos parameters (latency, bandwidth, resilience and so on) to the e2e orchestrator. abstraction simplifies the resource details (such as quantity, vendors, location of the resource, physical details, real topology and so on) for the e2e orchestrator so that it can consider the essential transport features in a simplified way concurrently with the features of radio and cloud resources.

　　a network service is constituted by the sequence of virtual network functions (vnfs), physical network functions (pnfs) and container network functions (cnfs). transport provides the connectivity among them. one of the main challenges is the optimization of resource placement on top of the underlying transport infrastructure. for example, vnfs/cnfs can be connected through a simple point-to-point transport link or, alternatively, through a meshed geographical transport network. these two options imply different latency values or different availability. knowledge about transport characteristics is particularly relevant in the case of services with critical performance requirements. transport-aware abstraction provides a flat view of all the network resources, including transport, to facilitate the best resource selection and enable cross-optimization.