IA avancée pour l'observabilité du réseau cœur 5G

Advanced AI for 5G Core Network Observability”

• Auteur / Autrice : Dave Appadoo
• Direction : Abdelhak Gueroui
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/11/2024
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Données Algorithmes pour une ville intelligente et durable
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : NGN
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines

Mots clés

Mots clés libres

Ia

5g

Observabilité

Observability

5g

Ia

Résumé

L'observabilité du réseau cœur 5G est cruciale pour garantir des performances optimales, une fiabilité accrue et une sécurité renforcée dans un environnement de télécommunications de plus en plus complexe. Avec l'essor de la 5G, les réseaux doivent gérer des volumes de données en croissance exponentielle et des applications critiques nécessitant une faible latence, comme les véhicules autonomes, l'Internet des objets (IoT), et les services de réalité augmentée. L'observabilité permet aux opérateurs de surveiller en temps réel l'état du réseau, d'identifier rapidement les anomalies, et de diagnostiquer les problèmes avant qu'ils n'affectent les utilisateurs finaux. De plus, elle offre une visibilité détaillée sur la performance de chaque composant du réseau, y compris les fonctions réseau virtualisées (NFV) et les réseaux découpés en tranches (network slicing), qui sont essentiels pour fournir des services sur mesure à des industries spécifiques. Cette transparence permet également de détecter les menaces potentielles en matière de cybersécurité et de prendre des mesures préventives, protégeant ainsi les données sensibles et la confidentialité des utilisateurs. En intégrant l'IA et le machine learning dans l'observabilité, il est possible de prévoir les pannes, d'optimiser l'allocation des ressources et d'améliorer l'efficacité énergétique du réseau, tout en réduisant les coûts opérationnels. L'observabilité du réseau cœur 5G est donc non seulement un atout stratégique pour les opérateurs, mais également une condition indispensable pour garantir la pérennité et la performance des services 5G à l'échelle mondiale. L'observabilité du réseau 5GC repose sur plusieurs couches essentielles qui collaborent pour fournir une visibilité complète et en temps réel des performances du réseau. La première couche, la collecte de données, est réalisée de manière non intrusive, garantissant ainsi que les opérations du réseau ne sont pas perturbées. Ensuite, la couche de feature engineering transforme les données brutes en informations exploitables, en extrayant les caractéristiques les plus pertinentes pour l'analyse. La détection des anomalies utilise ces caractéristiques pour identifier des comportements inhabituels qui pourraient indiquer des problèmes potentiels ou des menaces de sécurité. La couche d'analyse des causes profondes (Root Cause Analysis) intervient pour déterminer l'origine exacte des anomalies, permettant ainsi un diagnostic précis et rapide. Enfin, la couche de mitigation automatique prend en charge l'exécution des mesures correctives, afin de rétablir les performances normales du réseau sans intervention humaine. Ces couches d'observabilité s'appuient fortement sur des techniques d'IA et de machine learning, qui jouent un rôle clé à chaque étape du processus. L'IA et le ML permettent d'analyser d'énormes volumes de données en temps réel, de repérer des schémas complexes et de prédire les incidents avant qu'ils n'affectent les utilisateurs. Grâce à ces technologies, l'observabilité du réseau devient proactive et évolutive, garantissant ainsi la fiabilité, la sécurité et la performance du réseau dans un environnement 5G dynamique.

Observability of the 5G core network is crucial for ensuring optimal performance, enhanced reliability, and strengthened security in an increasingly complex telecommunications environment. With the rise of 5G, networks must handle exponentially growing data volumes and support critical applications requiring low latency, such as autonomous vehicles, the Internet of Things (IoT), and augmented reality services. Observability enables operators to monitor the network's status in real time, quickly identify anomalies, and diagnose issues before they impact end users. Additionally, it provides detailed visibility into the performance of each network component, including virtualized network functions (NFV) and network slicing, both of which are essential for delivering tailored services to specific industries. This transparency also allows for the detection of potential cybersecurity threats, enabling preventative measures to protect sensitive data and user privacy. By integrating AI and machine learning into observability, it is possible to predict failures, optimize resource allocation, and improve the network's energy efficiency while reducing operational costs. Thus, 5G core network observability is not only a strategic asset for operators but also an essential condition to ensure the sustainability and performance of 5G services on a global scale. 5GC network observability relies on several essential layers that work together to provide comprehensive, real-time visibility into network performance. The first layer, data collection, is carried out in a non-intrusive manner, ensuring that network operations remain unaffected. Next, the feature engineering layer transforms raw data into actionable insights by extracting the most relevant features for analysis. Anomaly detection then uses these features to identify unusual behaviors that could indicate potential issues or security threats. The root cause analysis layer (RCA) determines the precise origin of anomalies, allowing for accurate and rapid diagnosis. Finally, the automated mitigation layer takes charge of executing corrective actions to restore normal network performance without human intervention. These observability layers heavily rely on AI and machine learning techniques, which play a key role at each stage of the process. AI and ML enable the real-time analysis of large data volumes, detection of complex patterns, and prediction of incidents before they impact users. Through these technologies, network observability becomes proactive and scalable, ensuring the reliability, security, and performance of the network in a dynamic 5G environment.