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基于多接入边缘计算的通信网络融合架构研究

所属栏目:通信论文 发布日期:2021-10-21 09:28 热度:

   通信网络现如今已成为支撑行业发展与信息交互的核心网络,为进一步满足产业需求,提高通信网络处理信息的效率,引进多接入边缘计算算法。多接入边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)是一种网络架构,为网络运营商和服务提供商提供云计算能力以及网络边缘的IT服务环境。多接入边缘计算最早由欧洲电信标准公司在2014年发布,并以此作为一种RAN(无线接入网)接入技术,为通信网络提供IT支撑与云计算服务。MEC可以同时提供无线网络应用层服务能力与本地信息处理能力,在此过程中,结合RAN提供的相关辅助信息,可实现数据在网络通信中的高时效与高容量[1]。目前,随着5G移动通信网逐步实现全面普及,用户对于网络的业务场景与通信服务需求也越来越高,多元化的网络通信场景更是需要大型密集网络作为支撑。移动通信技术是当前发展最为迅速的信息技术之一,移动网络已被广泛地应用到机器智能、远程通信、终端实时传输等领域,越来越多的机构组织将通信网络应用到各种各样的实际工作中,但随着通信网络运用领域的不断扩大,通信网络融合架构中存在的潜在问题开始凸显,在此发展背景下,多接入边缘计算的优势越发显著,其不仅满足网络结构的接入多样性性需求,更是为用户端通信提供优化的服务。因此,本文对基于多接入边缘计算的通信网络融合架构进行研究,致力于通过此种方式,为网络终端提供更加优化的服务。

基于多接入边缘计算的通信网络融合架构研究

  1基于多接入边缘计算的通信网络融合架构设计方法

  1.1选择通信网络融合边缘计算接入模式

  为满足终端用户的网络融合通信需求,引进边缘计算方式,并可对通信网络中的接入方式进行选择。早期此方面的研究是基于终端虚拟机与OpenStack系统,在此研究中提出的通信资源,可为通信网络融合提供资源丰富的集群边缘数据,但这些数据信息在很大程度上受到网络通信功能的限制,只适用于移动无线网络,并且数据传输过程中,在通信虚拟数据层对于通信资源的消耗量较高,无法满足通信网络的性能需求[2]。因此,在选择MEC的接入模式中,提出一种Picasso网络接入方式,使用本地计算机为MEC提供镜像数据库,进行边缘的映射,使通信网络更好地适用于服务场景中。在此基础上,需要网络通信终端对SDN(软件定义网络)基站进行重建与改造,使边缘映射结果可以通过Picasso网络,使用服务隧道协议(GTP协议)进行核心网络流量的封装,从而确保接入端从正确的路径到达指定目标。但此过程中,需要移动终端设备内的高性能CPU作为网络支撑,而一旦并发大批量网络数据或流量信息,便会出现转发信息延时的问题[3]。为避免MEC的接入受到终端设备的影响,提出基于NEV算法的边缘平台,在此平台中,需要将核心网的配置倾向于网络GDP服务器,即将网络通信传输直接跳过服务器端工作内容,使用GTP程序进行边缘计算过程的拆解,通过此种方式,便可以有效地避免通信网络中数据包的增加导致接入故障发生概率提高的问题。综合上述分析,在进行边缘计算的有效接入时,应当考虑到通信网络光纤传输的归一化参数,即掌握光纤通信在接入过程中的传输频率,将频率参数作为参照,进行传输信息的拟合接入。此过程中,光纤通信网络的归一化频率参数可以通过下述公式计算。(1)公式(1)中:v表示为光纤通信网络的归一化传输频率参数;表示为通信网络边缘端接入波长;0表示为通信网络终端接入波长;n1表示为光纤通信折射率;n2表示为光纤包层折射率。在完成对上述公式的计算后,选择与通信网络的归一化传输频率相同的接入频率,以此种方式实现对边缘计算的接入。

  1.2设计RAN基站数据协议处理流程

  在完成对边缘计算接入模式的选择后,需要明确GTP协议是支撑RAN(无线接入网)的关键协议,因此,要实现对通信网络的有效融合,需要结合网络的实际需求,对RAN基站数据协议处理流程进行规范化设计。在此过程中,应先区分网络业务协议与RAN基站数据协议,与前者不同的是,后者需要在传输的数据流中增加网络数据流量信息,并根据信息所具备的特征,以此作为依据实现流量的调控[4]。从边缘计算接入的分布式特点层面分析,可将MEC定义为一个具有多种服务功能的单元,每一个单元均是一个独立的AF(防火墙),AF与网络中IP地址具有一一对应的关系。因此,在处理协议的过程中,调用IP地址对应的应用二元组端口号,便可以实现对用户端需求流量的分配。综合上述分析,在通信网络融合架构中,RAN基站与核心通信网络之间,通过存储协议对数据进行封装,因此可将GTP数据包作为架构应用层中的数据,在数据包中为其增加IP地址与UPD(均匀概率设计)接口,使传输的数据信息在网络中具备一定的交换转发能力[5],而在传输过程中,传输网也不需要实时掌握应用层的信息内容,仅需要在数据交换过程中,根据GTP数据包IP地址进行数据交互即可。此时,终端的移动协议将根据网关内容,进行P-GW(PDN网关)信息的解封,而多接入边缘的网络需要根据用户数据内容,进行信息的调制传输。上述提出的过程属于RAN基站数据协议处理的流程,对此过程的描述如图1所示。根据上述图1中内容,可以实现对通信网络中传输数据的转发,在完成协议处理与数据转发后,RAN基站数据中的底层数据将直接被前端接收处理,与此同时,相关协议也仅针对MEC业务进行判别。在此过程中,MEC业务协议可能位于RAN基站,也可能处于核心网位置,当协议处于前者位置时,协议可直接从通信前端进行数据包的识别,当识别到传输的数据包与实际需求不匹配时,便直接将其拦截在前端。当协议处于后者位置时,协议需要调用RAN基站中数据容器的IP地址[6]。此时数据包不经过通信网络传输,而是通过集成网络传输,但此过程中,数据IP地址在网络中的传输可能存在时延,因此可以认为,前者协议处理后的通信网络安全性,高于后者协议处理后的通信网络安全性。

  1.3基于DNS解析算法的通信网络任务调度

  为确保通信网络融合架构在完成设计后,具有任务调度与大批量数据包处理能力,引进DNS(域名系统)解析算法,对任务调度过程进行设计。在此过程中,应当明确DNS算法在MEC业务中,进行数据行为请求是通过不同IP地址实现的,因此,在调用此算法的过程中,可将DNS作为一个默认的网关结构。而在实际应用此算法时,需要在终端配置或预设一个对应融合通信网络的专用域名地址,当接收端检索到专用域名向其发出的数据包的解析请求时,需要将注册的RAN数据基站进行地址识别,并同时在智能终端登记当前平台运行状态,通过此种方式,实现对多接入边缘计算的更新。在本文的研究中,使用Dnsmasq作为通信网络任务调度处理器,并通过配置查询机制的方式,实现对任务的分配。但Dnsmasq轮训机制只能将多个终端服务器IP映射到一个相同的主机域名,无法实现将数据按照需求,分配到不同域名地址[7],为了达到此目的,需要根据条件,进行调度机制的任务设计,在此过程中,可设定一个任务调度机制,定义一个URL(统一资源定位系统)解析数量k,将其与网络信息服务节点进行对接,并认为任务量k对应的DNS解析数目为k,此时可输出k对应的计算公式。公式(2)中:N表示为解析数目规模;Dk表示为传输信息从前端到通信网络中节点k所需要的平均传输时延;Rk表示为传输信息从前端到通信网络中节点k的传输效率,计算单位为bit/s;fk表示为终端操作设备中CPU的运行频率;k表示为CPU对应的核数;k表示为终端对CPU的使用率;i表示为数据迭代次数。在此过程中,调度通信网络任务时,需要采用递归或迭代的方式,直接从服务器上获取域名信息解析结果,而此过程涉及数据的递归行为,为避免递归行为的实施浪费调度任务时间,需要对指定的域名进行算法配置,确保一次请求便可以实现对任务的查询。

  1.4调控网络融合通信流量

  调控网络融合通信流量是融合架构的核心功能,此过程是基站数据从有线传输到无线传输的起点,而为实现流量的调控,需要限定IP进行流量融合的分流处理[8]。下述表1描述网络融合通信流量的调控实例。在完成对网络融合通信流量的调控路由的描述后,在有线通信网络侧与无线通信网络侧,进行不同的IP地址处理,并使用核心网协议进行流量处理,假定在此过程中目标IP地址对应的流量满足融合需求,那么只需要将融合的IP数据包交付给内核处理器即可,此时,处理器根据数据库内现有的内容,选定对应的IP传输路由,并根据现有路由的封装的方式,进行流量的调度处理,以此种方式,实现对网络融合通信流量的调控,完成对基于多接入边缘计算的通信网络融合架构功能的设计。

  2实验论证分析

  2.1实验准备

  在完成对基于多接入边缘计算的通信网络融合架构的理论设计后,采用设计对比实验的方式,对设计的架构功能与组件合理性进行检验。在实验过程中,需要对MEC网元设备的使用进行规划与部署,具体内容如表2所示。在完成对比实验中MEC网元设备使用环境的部署后,选择两个供应商与型号相同的服务器,作为支撑通信网络融合架构的核心设备,其中CPU选择性能相对较优的阿里云主机单元,在对两台设备进行配置时,为体现本文实验的有效性,实验过程中限制每个容器最多只能够使用一个特定的CPU,以此避免后续得出的实验结果受到处理时延不同的影响。同时,对于本文实验中的网络环境,本文统一采用5G软基站作为实验网络环境,并利用单天线实现对各类通信数据的传输。为保证得出的实验结果具有可比性,选择将本文提出的基于多接入边缘计算的通信网络融合架构与传统基于信息大数据的融合架构进行对比,并将通信网络融合过程中的单请求传输量作为实验评价指标。分别向上述文中建立的通信网络部署三种不同场景,分别为暴力破解8位MD5加密(场景I)、数据块解压缩(场景II)和图片加噪声模糊化(场景III)。在该通信网络当中,利用两种融合方式实现单请求传输,在这一过程中,传输量越大,则说明融合效果越好,反之传输量越小,则说明融合效果越差。

  2.2实验结果分析

  结合上述实验准备内容,完成对比实验,并将得出的实验结果绘制成表3所示。从表3得出的实验结果可以看出,本文融合架构下单请求传输量均可达到150Mb以上,而传统融合架构下,单请求传输量在五个不同部署场景当中都没有出现超过150Mb的结果,并且在场景I-2中,由于受到非法用户暴力破解密码的影响,使得通信网络融合受到严重的阻碍,造成不超过50Mb的单请求传输量传输。因此,通过对比实验证明,本文提出的基于多接入边缘计算的通信网络融合架构设计方法能够实现对通信网络融合效果的进一步提升,以此减少在通信网络融合过程中出现不必要的延时问题,确保通信数据的传输效率。

  3结语

  当前通信网络融合由于受到了基站、核心网物理资源等条件的制约,使得其融合效果无法满足用户日常工作和生产的需要。为有效解决上述问题,本文结合多接入边缘计算的方式,实现对现有通信网路融合架构的优化和创新,同时通过对比实验的方式证明本文融合架构设计方案的应用优势。在后续的研究中为进一步介绍融合过程中用户请求的响应时间,本文还将根据不同通信业务的特性,对MEC节点进行合理分配,从而进一步扩大通信网络融合架构的应用范围。

  作者:柏溢 陈云杰

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文章标题:基于多接入边缘计算的通信网络融合架构研究

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