Enhancing Cloud-Native Resource Allocation with Probabilistic Forecasting Techniques in O-RAN

要約

6G 時代に向けた電気通信の進化に伴い、現実世界のシナリオでリソースを生産的に管理するためのインテリジェントで効率的なリソース プロビジョニングのニーズが高まっています。
Open Radio Access Network (O-RAN) などのテクノロジーは、複雑なシステムを管理するための相互運用可能なソリューションの構築に役立ちます。
決定論的な単一点推定量とは対照的に、確率的予測は、生成された予測の不確実性を定量化することにより、リソース割り当てに対して異なるアプローチを提供できます。
このペーパーでは、O-RAN のクラウドネイティブな側面と無線アプリ (rApp) 展開オプションを検討します。
O-RAN における rApp としての確率的予測技術の統合も、実際のアプリケーションのケーススタディとともに強調されています。
誤差メトリクスを使用した予測モデルの比較分析を通じて、他の決定論的確率推定器に対するディープ自己回帰リカレント ネットワーク (DeepAR) の利点を示します。
さらに、Simple-Feed-Forward (SFF) の単純さにより実行時間が短縮されますが、入力データの時間的依存関係は捕捉されません。
最後に、確率的予測を備えたクラウドネイティブ O-RAN の実際的な適用可能性に関連するいくつかの側面を紹介します。

要約(オリジナル)

The need for intelligent and efficient resource provisioning for the productive management of resources in real-world scenarios is growing with the evolution of telecommunications towards the 6G era. Technologies such as Open Radio Access Network (O-RAN) can help to build interoperable solutions for the management of complex systems. Probabilistic forecasting, in contrast to deterministic single-point estimators, can offer a different approach to resource allocation by quantifying the uncertainty of the generated predictions. This paper examines the cloud-native aspects of O-RAN together with the radio App (rApp) deployment options. The integration of probabilistic forecasting techniques as a rApp in O-RAN is also emphasized, along with case studies of real-world applications. Through a comparative analysis of forecasting models using the error metric, we show the advantages of Deep Autoregressive Recurrent network (DeepAR) over other deterministic probabilistic estimators. Furthermore, the simplicity of Simple-Feed-Forward (SFF) leads to a fast runtime but does not capture the temporal dependencies of the input data. Finally, we present some aspects related to the practical applicability of cloud-native O-RAN with probabilistic forecasting.

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