[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.

[es] El Network Slicing es una tecnología clave de la arquitectura del 5G que permite dividir la red en múltiples redes lógicas, conocidas como network slices, que se configuran de acuerdo a las necesidades de servicios y aplicaciones específicas. Así, el network slicing permite la materialización de las redes con múltiples inquilinos, donde una infraestructura de red común se comparte entre diferentes proveedores de comunicaciones, que actúan como inquilinos y que usan network slices diferentes. El soporte de múltiples inquilinos mediante el uso del network slicing en la red de acceso radio (RAN), que se conoce como RAN slicing, es un gran reto tecnológico, ya que comporta la configuración y operación de múltiples y diversos comportamientos sobre los recursos radio disponibles en cada uno de los nodos de la red de acceso. Además, esta configuración debe realizarse de tal manera que los requisitos específicos de cada inquilino se satisfagan y, al mismo tiempo, los recursos radio disponibles se utilicen eficazmente. Por lo tanto, es necesario introducir nuevas funcionalidades a diferentes niveles que permitan el despliegue de las RAN slices, desde funcionalidades relacionadas con la gestión de recursos radio (RRM) que incorporen parámetros para el RAN slicing a funcionalidades que proporcionen soporte a la gestión del ciclo de vida de las RAN slices. Esta tesis ha abordado esta necesidad proponiendo, desarrollando y evaluando diversas soluciones para el soporte del RAN slicing, lo que ha permitido analizar las capacidades, requisitos y limitaciones del RAN slicing desde diversas perspectivas. Específicamente, esta tesis se centra, en primer lugar, en realizar un análisis de funcionalidades de RRM que soportan escenarios con múltiples inquilinos y múltiples servicios, donde los servicios se definen según sus requisitos de 5G QoS. Este análisis se lleva a cabo mediante la caracterización de políticas de control de admisión mediante un modelo de Markov y el modelado a nivel estadístico de la asignación de recursos, ambos soportando múltiples inquilinos y múltiples servicios. En segundo lugar, la tesis aborda el problema del control de admisión de network slices proponiendo una metodología para la estimación de los recursos radio requeridos por una RAN slice que se basa en análisis de datos. Esta metodología da soporte a la decisión sobre la admisión o el rechazo de nuevas solicitudes de creación de RAN slice. En tercer lugar, la tesis explora el potencial de la inteligencia artificial, y en concreto, de las técnicas de Deep Reinforcement Learning (DRL) para tratar el problema de compartición de capacidad en escenarios de RAN slicing. Para ello, se propone y evalúa una solución de compartición de capacidad basada en DRL que distribuye la capacidad disponible de un escenario multicelular entre múltiples inquilinos. Esta solución se plantea como una solución de Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) basado en Deep Q-Network. Finalmente, en esta tesis se tratan diversos aspectos relacionados con la implementación de la solución de reparto de capacidad basada en DRL, incluyendo consideraciones sobre su compatibilidad con los estándares, el impacto del entrenamiento en el comportamiento y rendimiento conseguido, así como las herramientas y tecnologías necesarias para su despliegue en un entorno de red real.