[ca] El Network Slicing és una tecnologia clau de l'arquitectura del 5G que permet dividir la xarxa en múltiples xarxes lògiques, conegudes com a network slices, on cada una es configura d'acord a les necessitats d'un servei o aplicació específic. Així, el network slicing permet la materialització de les xarxes amb múltiples inquilins, on una infraestructura de xarxa comuna es comparteix entre diferents proveïdors de comunicacions, que actuen com a inquilins i utilitzen network slices diferents. El suport de múltiples inquilins mitjançant l'ús del network slicing a la xarxa d'accés ràdio (RAN), que es coneix com a RAN slicing, és un gran repte tecnològic, ja que comporta la configuració i operació de múltiples i diversos comportaments sobre els recursos ràdio disponibles a cadascun dels nodes de la xarxa d'accés. A més a més, aquesta configuració s'ha de portar a terme de forma que els requisits específics de cada inquilí es satisfacin i, al mateix temps, els recursos ràdio disponibles s'utilitzin eficientment. Per tant, és necessari introduir noves funcionalitats a diferents nivells que permetin el desplegament de les RAN slices, des de funcionalitats relacionades amb la gestió dels recursos ràdio (RRM) que incorporin paràmetres per al RAN slicing a funcionalitats que proporcionin suport a la gestió del cicle de vida de les RAN slices. Aquesta tesi ha adreçat aquesta necessitat proposant, desenvolupant i avaluant diverses solucions pel suport del RAN slicing, que han permès analitzar les capacitats, requisits i limitacions del RAN slicing des de diferents perspectives. Específicament, aquesta tesi es centra, en primer lloc, en realitzar una anàlisi de les funcionalitats de RRM que suporten escenaris amb múltiples inquilins i múltiples serveis, on els serveis es defineixen d'acord amb els seus requisits de 5G QoS. Aquesta anàlisi es porta a terme mitjançant la caracterització de polítiques de control d'admissió amb un model de Markov i el modelat estadístic de l'assignació de recursos, ambdós suportant múltiples inquilins i múltiples serveis. En segon lloc, la tesi aborda el problema del control d'admissió de network slices proposant una metodologia per l¿estimació dels recursos requerits per una RAN slice, que es basa en la anàlisi de dades. Aquesta metodologia dona suport a la decisió sobre l'admissió o rebuig de noves sol·licituds de creació de RAN slices. En tercer lloc, la tesi explora el potencial de la intel·ligència artificial, concretament, de les tècniques de Deep Reinforcement Learning (DRL) per a tractar el problema de la compartició de capacitat en escenaris amb RAN slicing. Amb aquest objectiu, es proposa i s'avalua una solució de compartició de capacitat basada en DRL que distribueix la capacitat disponible en un escenari multicel·lular entre múltiples inquilins. Aquesta solució es planteja com una solución de Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) basat en Deep Q-Network. Finalment, aquesta tesi tracta diversos aspectes relacionats amb la implementació de la solució de compartició de capacitat basada en DRL, incloent-hi consideracions sobre la compatibilitat de la solució amb els estàndards, l'impacte de l'entrenament de la solució al seu comportament i rendiment, així com les eines i tecnologies necessàries per al desplegament de la solució en un entorn de xarxa real.

[en] Network slicing is a key feature of 5G architecture that allows the partitioning of the network into multiple logical networks, known as network slices, where each of them is customised according to the specific needs of a service or application. Thus, network slicing allows the materialisation of multi-tenant networks, in which a common network infrastructure is shared among multiple communication providers, acting as tenants and each of them using a different network slice. The support of multi-tenancy through slicing in the Radio Access Network (RAN), known as RAN slicing, is particularly challenging because it involves the configuration and operation of multiple and diverse RAN behaviours over the common pool of radio resources available at each of the RAN nodes. Moreover, this configuration needs to be performed in such a way that the specific requirements of each tenant are satisfied and, at the same time, the available radio resources are efficiently used. Therefore, new functionalities that allow the deployment of RAN slices are needed to be introduced at different levels, ranging from Radio Resource Management (RRM) functionalities that incorporate RAN slicing parameters to functionalities that support the lifecycle management of RAN slices. This thesis has addressed this need by proposing, developing and assessing diverse solutions for the support RAN slicing, which has allowed evaluating the capacities, requirements and limitations of network slicing in the RAN from diverse perspectives. Specifically, this thesis is firstly focused on the analytical assessment of RRM functionalities that support multi-tenant and multi-services scenarios, where services are defined according to their 5G QoS requirements. This assessment is conducted through the Markov modelling of admission control policies and the statistical modelling of the resourc allocation, both supporting multiple tenants and multiple services. Secondly, the thesis addresses the problem of slice admission control by proposing a methodology for the estimation of the radio resources required by a RAN slice based on data analytics. This methodology supports the decision on the admission or rejection of new RAN slice creation requests. Thirdly, the thesis explores the potential of artificial intelligence, and specifically, of Deep Reinforcement Learning (DRL) to deal with the capacity sharing problem in RAN slicing scenarios. To this end, a DRL-based capacity sharing solution that distributes the available capacity of a multi-cell scenario among multiple tenants is proposed and assessed. The solution consists in a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) approach based on Deep Q-Network. Finally, this thesis discuses diverse implementation aspects of the DRL-based capacity sharing solution, including considerations on its compatibility with the standards, the impact of the training on the achieved performance, as well as the tools and technologies required for the deployment of the solution in the real network environment.