GIẢI THUẬT PHÂN BỔ TÀI NGUYÊN CHO THÀNH PHẦN UPF  TRONG MẠNG LÕI 5G

Trần Thị Xuân

doi:10.34238/tnu-jst.8900

GIẢI THUẬT PHÂN BỔ TÀI NGUYÊN CHO THÀNH PHẦN UPF TRONG MẠNG LÕI 5G

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 04/10/23 Ngày hoàn thiện: 24/10/23 Ngày đăng: 25/10/23

Các tác giả

Trần Thị Xuân , Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Kiến trúc dựa trên dịch vụ của mạng lõi 5G cho phép các dịch vụ mạng tăng giảm quy mô linh hoạt và tự động theo lưu lượng người dùng. Việc triển khai các chức năng mạng lõi 5G dựa trên đám mây là một phương pháp đầy hứa hẹn để phục vụ số lượng thiết bị người dùng 5G ngày càng tăng. Tuy nhiên, vấn đề phân bổ tài nguyên đám mây để mở rộng quy mô các chức năng mạng lõi 5G là một bài toán phức tạp do nhiều yêu cầu và tiêu chí từ cả nhà cung cấp dịch vụ cũng như yêu cầu của người dùng về chất lượng dịch vụ. Hiện tại, việc triển khai chức năng mạng 5G trên đám mây vẫn còn hạn chế. Nghiên cứu cách tiếp cận dựa trên đám mây rất quan trọng để đảm bảo triển khai đầy đủ hiệu quả và hiệu quả trong tương lai gần. Nghiên cứu này đề xuất hai thuật toán Cân bằng tải và Tiết kiệm năng lượng cho phân bổ tài nguyên đám mây nhằm tự động tăng và giảm quy mô phiên bản 5G UPF. Một phần mềm mô phỏng được viết để mô hình hóa đám mây IaaS và triển khai các thuật toán phân bổ tài nguyên này. Các kết quả số học chỉ ra rằng Tiết kiệm năng lượng có thể dẫn đến việc sử dụng tài nguyên tốt hơn và giảm hơn 33% mức tiêu thụ năng lượng, trong khi Cân bằng tải đảm bảo máy chủ đám mây không bị quá tải.

Từ khóa

Mạng lõi 5G; Thành phần mạng UPF; Phân bổ tài nguyên; Cân bằng tải; Tiết kiệm năng lượng

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo

[1] N. Hassan, K. A. Yau, and C. Wu, “Edge Computing in 5G: A Review,” IEEE Access, vol. 7, pp. 127276 – 127289, 2019.

[2] F. Bonomi, R. Milito, J. Zhu, and S. Addepalli, “Fog computing and its role in the Internet of Things,” MCC ’12: Mobile cloud comput., 2012, pp. 13-16.

[3] W. Chien, S. Huang, C. Lai, and H. Chao, “Resource Management in 5G Mobile Networks: Survey and Challenges,” Journal of Information Processing Systems, vol. 16, no. 4, pp. 896-914, 2020.

[4] T. T. Xuan, “A review on resource management and allocation in the 5G mobile network,” TNU Journal of Science and Technology, vol. 227, no. 18, pp. 44-52, 2022.

[5] D. D. Lieira, M. S. Quessada, A. L. Cristiani, and R. I. Meneguette, “Algorithm for 5G Resource Management Optimization in Edge Computing,” IEEE Latin America Transactions, vol. 19, no. 10, pp. 1772 – 1780, 2021.

[6] L. Ma, X. Wen, L. Wang, Z. Lu, and R. Knopp, “An SDN/NFV based framework for management and deployment of service based 5G core network,” China Communications, vol. 15, no. 10, pp. 86-98, 2018.

[7] T. V. K. Buyakar, A. K. Rangisetti, A. A. Franklin, and B. R. Tamma, “Auto scaling of data plane VNFs in 5G networks,” in Proceedings of the 2017 13th International Conference on Network and Service Management (CNSM), Tokyo, Japan, 2017, pp. 1-4.

[8] M. Asif, M. Afaq, A. K. Talha, J. D. R. Javier, I. Javed, I. Ihtesham, and S. Wang-Cheol, “Energy-efficient auto-scaling of virtualized network function instances based on resource execution pattern,” Computers & Electrical Engineering, vol. 88, 2020, doi: 10.1016/j.compeleceng.2020.106814.

[9] R. Csaba and V. D. Tien, “A Queueing Model for Threshold-based Scaling of UPF Instances in 5G Core,” IEEE Access, vol. 9, pp. 81443-81453, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3085955.

[10] C. Pahl, A. Brogi, J. Soldani, and P. Jamshidi, “Cloud Container Technologies: A State-of-the-Art Review,” IEEE Trans. Cloud Comput., vol. 7, no. 3, pp. 677–692, 2019.

[11] Standard Performance Evaluation Corporation, “The SPECpower_ssj2008 benchmark,” 2022. [Online]. Available: https://www.spec.org/. [Accessed July 18, 2023].

[12] Standard Performance Evaluation Corporation, “Hewlett Packard Enterprise ProLiant DL325 Gen10 Plus,” 2022. [Online]. Available: https://www.spec.org/power_ssj2008/results/res2022q1/ power_ssj2008-20220301-01168.html. [Accessed July 18, 2023].

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.8900

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ