Deutsch Intern
Chair of Computer Science III

Network Digital Twin Opportunities to Leverage Large-scale Infrastructures (N-DOLLI)

Partner

Infosim GmbH & Co. KG (Würzburg, Deutschland)
Contact: Dr. David Hock

Laufzeit January 2025 – Dezember 2027
Geldgeber bayerisches Verbundsforschungsprogramm (BayVFP) - Digitalisierung
Team

Prof. Dr. Tobias Hoßfeld
Dr. Frank Loh
Fabian Poignée M.Sc

Projektbeschreibung

Die stetige Einführung neuer Anwendungen bedingt durch die fortschreitende Digitalisierung erfordert eine zuverlässige und stabile Netzverbindung mit verschiedenen Qualitätsmerkmalen wie hoher Datenübertragungsrate oder minimaler Latenz.

Moderne Netze sind jedoch oft sehr groß, dynamisch und schwer vorhersehbar, wodurch ihre Skalierbarkeit und Reaktionen auf Änderungen unklar sind, was das Netzmonitoring und -management, und damit die Qualität der Netze, vor extreme Herausforderungen stellt.
Unsere Vision ist ein zukunftssicheres Next-Generation Network Management (NGNM), das Network Management Systeme (NMS) mit einem Network Digital Twin (NDT) verheiratet, um komplexe Kommunikationssysteme zu verstehen und zu analysieren, indem es virtuelle Modelle von physischen Systemen generiert.

Ziel dieses Forschungsprojektes N-DOLLI ist deshalb die Entwicklung eines intelligenten Digital Twins für Kommunikationsnetze, um verschiedene Netzkomponenten zu simulieren und Qualitätsmerkmale umfassend zu ermitteln. Die Herausforderung besteht darin, einen angemessenen Abstraktionsgrad zu wählen, um Probleme in Netzen präzise identifizieren zu können, ohne die Simulation zu komplex zu gestalten. Die Gesamtarchitektur (NMS+NDT) ist entscheidend, um verschiedene Netze und Netztopologien analysieren und verbessern zu können, wobei die in N-DOLLI entwickelte Lösung Schnittstellen für die Anbindung an reale NMS bietet und dadurch ausgewählte Anwendungsfälle zur Untersuchung verschiedener Einflussfaktoren in an realen Netzen demonstriert werden können.

Projektziele

  • Erfassung von Netzkomponenten, die in einem DT simuliert werden müssen, um Aussagen über wichtige Qualitätsmerkmale in Netze treffen zu können.
  • Analyse eines geeigneten Abstraktionsgrads verschiedener Netzkomponenten, Entwicklung einer intelligenten Datenhaltung und Studien zu Netztopologien.
  • Entwicklung einer umfassenden Simulation und von Simulationsmodellen verschiedener Netze basierend auf realen Netztopologien.
  • Leistungsbewertung der DT-Lösung hinsichtlich Genauigkeit der Netzqualitätssimulation und Vergleich mit realen Netzen. 
  • Demonstration der Simulation anhand von ausgewählten Anwendungsfällen zur Analyse verschiedener Einflussfaktoren auf die Netzqualität.

 

Publikationen