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Revue TELECOM 181 - Le Mobile Edge Computing (MEC)

Articles Revue TELECOM

-

11/07/2016


LE MOBILE EDGE

COMPUTING (MEC)


vers une nouvelle génération de

terminaux et de services

radio-mobile
 

Par Maurice Gagnaire (1992),
Le rédacteur en chef vous propose de découvrir l'article coup de coeur de son dossier. 

 
L’ETSI (European Telecommunications Standard Institute) prévoit une croissance du trafic radio-mobile d’un facteur quatre entre 2015 et 2020. Deux types de services innovants sont à l’origine de cette évolution : les services dépendant du contexte (context-aware services) et les services liés à l’Internet des objets (IoT). Cet article met en évidence comment une telle évolution va se faire par le biais d’une atomisation du concept de Cloud Computing, dans le prolongement de la radio logicielle et du SDN (Software Defined Networking), pour aboutir aujourd’hui au concept de Mobile Edge Computing (MEC).


Le concept de Cloud RAN
 
Dès les années 2010, les premiers smartphones avec interface tactile de la génération 3.5 ont permis aux utilisateurs radio-mobiles d’accéder à des services comparables à ceux offerts jusqu’alors sur leurs PC fixes.
Cependant, trois limitations majeures des terminaux radio-mobiles ont été mises en évidence : la bande passante et la capacité de calcul effectivement disponibles ainsi que l’autonomie de la batterie. Les limites de la capacité du CPU (aujourd’hui multi-coeurs) d’un terminal mobile sont intrinsèquement liées à l’énergie disponible de sa batterie. Par ailleurs, en l’état des technologies de modulation-codage et des contraintes de gestion du spectre, augmenter le débit des canaux d’usager impose une réduction de quelques kilomètres à quelques centaines de mètres du rayon de chaque cellule en zone urbaine. Une telle densification cellulaire n’est pas sans conséquence sur le coût de l’infrastructure backhaul des opérateurs. Afin de contourner cette difficulté, la technologie de la radio-sur-fibre numérique (D-RoF) permet de déporter les coûteux oscillateurs à la fréquence intermédiaire et à la fréquence porteuse, du site de l’antenne vers le Radio Network Controller (RNC). En la matière, la technique CPRI (Common Part Radio Interface) peut être considérée aujourd’hui comme un standard de fait. Elle permet de transporter par le biais de deux porteuses optiques, directement des BBUs (ou BasebandUnits), les signaux radio modulés par les voies respectivement montantes et descendantes des usagers, sous forme numérique, jusqu’au centre de chaque cellule où se trouvent les antennes ou RRH pour Remote Radio Head (Figure 1).

Figure 1 - Principe de la D-RoF
 
 
Le concept de Cloud Radio Access Network (CRAN) tire parti des caractéristiques de la D-RoF au niveau de la couche physique. Il permet une gestion centralisée et mutualisée des équipements radio au niveau du RNC, à la frontière entre le mobile fronthaul et le mobile backhaul. Sur ce point, on peut voir une analogie entre les principes du CRAN et ceux de la technique SDN (Software Defined Networking). Ainsi, la technique SDN «virtualise» le plan contrôle des routeurs IP par le biais d’un serveur distant et du protocole de signalisation Open Flow. De même, grâce au CRAN, l’intelligence logicielle et en partie matérielle des équipements radio est déportée au niveau du RNC. Pour ce faire, le RNC se trouve placé à la tête d’un réseau en arbre optique passif desservant un certain nombre de RRHs, tel que le décrit la Figure 2.


                       
 
Figure 2 -  Une configuration possible de CRAN
 
A notre connaissance, l’infrastructure optique envisagée aujourd’hui pour le CRAN repose sur des liens optiques « point –à –point » entre leRNC et chaque RRH. Il nous semblerait judicieux d’opter en la matière pour des arbres optiques PON « point –à –multipoint » de nouvelle génération (WDM-PON) comme le montre la Figure 2. Chaque RRH situé au centre d’une cellule tri-sectorielle est équipé de trois modems CPRI. Ces modems échangent en point à point avec le RNC les signaux radio modulés puis numérisés et enfin multiplexés correspondant aux trois secteurs d’une même cellule.
Quatre couples de longueurs d’onde sont utilisés pour desservir les quatre antennes tri-sectorielles représentées sur la figure. A titre d’exemple, la RRH-1 communique avec la tête du réseau au moyen des longueurs d’onde λ1 (voie montante) et λ’1 (voie descendante) pour les trois flux de données montants et descendants respectivement. Cette mutualisation partielle des ressources de couche physique n’est pas sans rappeler la mutualisation des ressources de calcul propre aux datacenters.

Le « Mobile Offloading » pour le déport d’applicatifs radiomobiles
 
Dès les années 2010, des travaux de recherche ont visé à contourner la double limitation des terminaux radio-mobiles (puissance du processeur, capacité de la batterie). Plusieurs laboratoires industriels (Intel, IBM, Docomo, Orange, Nokia, etc.) et académiques (Télécom ParisTech, Arizona State University, etc.) ont proposé ces dernières années des algorithmes visant à spécifier les critères pouvant justifier un éventuel déport (offload) d’un ou plusieurs jobs d’un terminal mobile vers un serveur distant désigné par « Cloudlet »1. Eu égard aux contraintes de temps de réponse de l’ordre de la milliseconde de certains applicatifs radio-mobiles (jeux, reconnaissance vocale, aide à la conduite automobile, etc.), les serveurs Cloudlet doivent être regroupés et mutualisés sur un même site au plus proche de l’utilisateur. Idéalement, le positionnement de la ferme de Cloudlets devrait être à équidistance des RRHs. Une telle approche est incompatible avec l’infrastructure en arbre de type WDM-PON mentionnée en Figure 2.
Dans la pratique, le positionnement préférable d’une ferme de Cloudlets est, comme le décrit la Figure 3, au niveau du RNC que nous qualifions de RNC enrichie (ou ERNC pour Enriched Radio Network Controller). Un calcul simple montre que, si la portée maximale de l’arbre WDM-PON est de 50 kilomètres, le temps de réponse entre un RRH et la ferme de Cloudlets est bien de l’ordre de 1 ms, ce qui est tout à fait acceptable pour les applications à forte interactivité (jeux, reconnaissance de la parole, ITS, etc.). Trois critères peuvent motiver un offload de tâche (ou «job»). Le premier est le nombre de cycles d’horloge cumulés pour le traitement des jobs en attente au niveau du mobile. Le second est le niveau d’énergie de la batterie du terminal. Le troisième est la bande passante effectivement disponible entre le terminal et le Cloudlet à l’instant considéré. Télécom ParisTech collabore depuis plusieurs années avec l’Université d’Arizona (ASU) sur ces thématiques. Un algorithme de déport de jobs développé à Paris2 a été implémenté sur une maquette en vraie grandeur à l’Université de Phoenix. Les résultats obtenus confirment l’intérêt de notre algorithme. Ceux-ci vont faire l’objet d’une publication commune dans les prochaines semaines.

                               
Figure 3 - Ferme de Cloudlets au niveau d'un RNC enrichi (ERNC)

Du CRAN vers le Mobile Edge Computing (MEC)
 
Le concept du Mobile Edge Computing (MEC) est dans la lignée du principe des Cloudlets3. Pour l’heure, deux
classes de services mobiles innovants sont à l’origine du concept de MEC. La première classe se caractérise par la prise en compte du contexte lié au positionnement géographique de l’usager. A titre d’exemple, il peut s’agir de diffuser automatiquement sur le terminal des informations d’intérêt touristique, commercial ou de sécurité. La seconde classe de services, plus sophistiquée, repose sur l’IoT. Dans ce cas, les informations renvoyées par le réseau vers l’utilisateur, toujours en fonction de sa position géographique, ne dépendent plus du choix de ce dernier mais d’un actionneur. On parle typiquement dans ce cas de communication machine à machine (M2M). En la matière, la variété de services potentiels semble illimitée : relevé périodique des paramètres physiologiques d’un piéton (température, tension artérielle, humidité etc.) par le biais d’un réseau BAN (Body Area Network), envoi automatique d’informations à caractère touristique ou relatives à la sécurité d’un véhicule automobile (distance avec le véhicule précédent), prévention d’embouteillage et proposition automatique d’un itinéraire bis, réservation automatique d’une borne de recharge auprès d’un opérateur de mobilité en fonction de la position d’un véhicule et du niveau de charge de sa batterie, détection d’un obstacle imprévu en amont d’un véhicule lors de sa propagation et déclenchement d’une alarme si nécessaire afin d’imposer un ralentissement automatique, etc.
Toutes ces informations sont reportées et traitées sur l’espace de stockage au niveau du Cloudlet le plus proche via, soit le terminal mobile (ou l’ordinateur de bord muni d’une carte SIM), soit un accès à la borne WiFi la plus proche. A titre indicatif, un système de transport intelligent (ITS) teste depuis peu sur une autoroute allemande des services d’aide à la conduite automatisée par le biais de Cloudlets. Pour ce type de services, le temps de réponse du système est de l’ordre de quelques dizaines de millisecondes, ce qui permet par exemple à l’ordinateur de bord du véhicule de ralentir par anticipation en présence d’un obstacle dont le conducteur n’a pas conscience. Les opérateurs envisagent aussi d’utiliser l’intelligence locale du MEC pour activer automatiquement les basculements entre LTE et WiFi.

Conclusion
 
Le Mobile Edge Computing (MEC) et le Cloud Computing sont complémentaires en termes de services. Le MEC opère localement à l’échelle de quelques cellules radio pour une centaine d’utilisateurs mobiles requérant des services très interactifs. A l’évidence, il ouvre la perspective à une foultitude de nouveaux services spécifiques en fonction du contexte. Plus globalement, nous estimons que le MEC débouchera à court terme sur la conception d’architectures matérielle et logicielles en rupture pour une nouvelle génération de terminaux radio-mobiles. Il représente donc une réelle opportunité tant pour les fabricants de terminaux que pour les opérateurs. Notons que l’infrastructure entre le ERNC et les cellules radio pourrait elle-même mutualiser, grâce au WDM et au routage optique, les infrastructures dédiées à l’accès mobile avec celles dédiées à l’accès fixe. Plusieurs publications relatives aux concepts présentés dans cet article sont en cours de rédaction. Sur un plan plus prospectif, nous avons montré dans des travaux récents4 qu’il était possible, grâce à l’utilisation du routage optique, de « virtualiser » les fréquences radio elles-mêmes par le biais de leur affectation temporaire aux opérateurs en prenant en compte les fluctuations spatio-temporelles des matrices de trafic.

1/ O. Mäkinen, “Streaming at the edge : local service concepts utilizing Mobile Edge Computing”, 9th International Conference on Next Generation Mobile Applications, Services and Technologies, 2015.
2/ A. Ellouze, M. Gagnaire, “Toward an Optimized Servers Placement for Mobile Applications Offloading”, IEEE International Conference on Ubiquitous Wireless Broadband, Montreal-Canada, 4-7octobre, 2015.
3/ N. Gupta, A. Agarwal, “Context aware Mobile Cloud Computing : review”, 2nd IEEE International Conference on Computing for Sustainable Global Development, New-Delhi-India, 11-13 Mars 2015.
4/ A. Haddad, M. Gagnaire, “Radio-over-Fiber for Mobile Backhauling : a technical an economic comparison between analog and digitized RoF”, IEEE ONDM Conference, Stockholm-Sweden, 19-22mai, 2014.



 
Biographie de l'auteur

Maurice Gagnaire (1992), IBM Faculty Award, Ingénieur Télécom SudParis (1988), Docteur Télécom ParisTech (1992), HDR de l’Université de Versailles St-Quentin, Professeur au Département Informatique Réseaux de Télécom ParisTech, conduit des recherches dans le domaine du Mobile Edge Computing appliqué au mobile offloading et au smart grid.
 
http://perso.telecom-paristech.fr/~gagnaire/index.htm

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