在网络边沿部署5G应用能力的模型研究

王骏彪 王昕

【摘  要】随着5G的规模商用和5G技术标准的不断完善，5G应用将步入发展的快车道。受益于5G系统开放性，通过5G应用与5G网络的深度融合，实现应用面向网络的“可编程”已具备了条件。参照3GPP关于应用能力下沉移动域边沿的相关建议，结合运营商5G组网实际，对5G回传网中影响应用能力下沉决策的关键性能指标进行了数学建模，在此基础上，构建了在5G网络边沿部署应用能力的规划模型，并利用实例化数据对模型的有效性进行了验证。

【关键词】5G;分布式部署;数学模型

doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2020.07.005        中图分类号：TN929.5

文献标志码：A        文章编号：1006-1010（2020）07-0024-05

引用格式：王骏彪，王昕. 在网络边沿部署5G应用能力的模型研究[J]. 移动通信， 2020，44（7）： 24-28.

0   引言

随着5G的规模商用和5G技术标准的不断完善，越来越多的5G业务正走进我们的生活和工作，丰富的业务形态源于5G强大的技术动力，5G大带宽、低时延、多连接的性能特点已被人们所认知。在eMBB、uRLLC、mMTC催生了移动应用升华的同时，也引发了5G应用能力部署方法的革命性变化。

长期以来，移动应用系统多采用集中部署的方式，面向移动核心网一点接入，应用能力部署方法比较单一，然而，在进入5G时代以后，应用系统部署方式发生了变化。为了给5G业务提供必要的性能保障，将应用能力分拆开来，把性能敏感类处理能力下沉到近终端点，这种分布式的应用能力部署模式，已在业内形成了共识[5-6]。

为了实现“业务能力尽量靠近端点部署”的组网思想[4]，3GPP在标准中明确要求，5G系统应能向第三方提供网络切片，同时应向第三方提供合适的API，以保证第三方能够在5GS内，针对与此切片相关的用户、策略、话务路由等实施业务干预。这意味着应用系统将能以第三方的身份，利用API对业务流进行调度，使之与部署于移动域外沿的应用能力实现良好的协同。5GS这一强大而灵活的开放能力为5G应用能力的灵活部署注入了活力，同时也为应用提供商降低运营成本创造了条件，在技术标准层面为5G应用能力的灵活部署提供了保障。

将性能敏感型业务处理能力下沉到移动域边沿是5G应用系统部署方式的主要特征[7]。然而在具体的项目推进过程中却遇到了矛盾，如果深度下沉（如到乡镇层面），则会因为节点数量巨大而给业务调度带来困难，同时也会造成维护和工程造价的巨大压力;如果向上收敛，则很可能无法对业务提供所必要的性能保障。为解决这一矛盾，有必要针对应用能力下沉节点的规划构建相应的数学模型，科学部署下沉应用节点，保证经济效益与业务性能保障达到最佳平衡。

1    建模准备

1.1  建模思路

影响5G边沿运用能力（Remote Application Capability，如VR渲染、CDN等，本文统称为RAC）布局的因素很多，归纳起来主要包括业务回传网的性能状况（如网络各链路时延）、具体应用对网络的性能要求和从运营便利性与经济性方面提出的要求。为了实现对5G下沉应用能力布局数学建模，首先应对业务回传网络的性能进行数学模型化转换，基于数字化的网络模型，以应用对网络的性能需求指标为控制要素，兼顾模型化的运营诉求，以运筹学原理构建数学模型，输出针对RAC布局的优选方案。

1.2  网络模型

要策划边沿业务处理能力部署方案，网络模型化是基础，网络建模应遵循3GPP对5G组网的技术要求，结合运營商对回传网的组网原则，对5G回传网做出准确刻画。

（1）在3GPP相关标准方面

3GPP对5G应用的部署提出了业务近终端部署的的建议（hosting services closer to the end points）[4]，5GS支持UPF下沉，同时支持UPF级连。这意味5G N3接口进入回传网后，在回传网的任何节点处，均可通过部署于此网络节点的UPF（下沉UPF）进入应用域（RAC）。

为保障应用系统能够与5GS实现有机协同，3GPP明确了对5G网络进行逻辑切片的技术标准，通过应用实例与切片相关联，应用侧可以用户或用户组为颗粒度，对此应用在5GS中的业务流进行干预[1-3]。应用提供者可通过部署于应用系统中的标准化接口（AF）与部署于5GC侧的NEF功能单元相对接，通过AF调用NEF相关服务，经NEF与SMF协同，影响SMF中与该切片相关的业务路由方案、影响PCF中与该切片相关的业务控制策略、向5GC内的授权NFs订阅（Subscribe）与该切片相关的信息和向5GC内的授权NFs申请与该切片相关事件提醒（Notification）。

这意味着应用系统可拆分成若干个子应用，将对网络性能敏感的子应用下沉至移动域边沿，通过AF对指定用户的业务流进行灵活调度，以适应这种分布式的能力部署模式。

基于以上技术考虑，从网络模型的角度上看，回传网络的任意节点，在满足业务性能要求的前提下，均可作为5GS内相关业务与其RAC的接口点，因此必定存在最优的、且可满足业务性能要求的RAC布局方案。

（2）在运营商对回传网的组网模式方面

目前运营商多采用BBU堆叠的方式，在堆叠点（A点，区乡接入点机房）进入IPRAN A设备，经IPRAN汇接至区域中心（B节点，通常在县中心机房），再向上收敛至ER节点（E节点，通常在州府中心机房），经干线网络传送至省中心（C节点，通常在省中心机房）。以上各节点均视为可部署RAC的候选节点，如图1所示。

（3）应用提供者希望尽量少地租赁边沿基础能力，在有网络性能保障的前提下希望能够在便于维护管理的节点部署其RAC。

（4）已知，在各网络节点均有部署RAC的基础资源保障。

基于以上网络拓扑和设定条件，各实例化模型参数如下。

经过计算：

（1）对于a1业务：

因E矩阵为2×251阶矩阵，在此只做部分展现。

R=[2 2 4 3]

因此4号场景为最优方案，即RAC下沉到6号节点。

（2）对于a2业务：

因E矩阵为2×177阶矩阵，在此只做部分展现。

R=[6 6 5 5  4  4 ]

因此5号、6号场景为最优方案，即RAC下沉到6/8、6/7号节点。

4    结束语

策划边沿业务处理能力部署方案是一项繁琐而复杂的工作，在实际工作过程中，由于网络节点量大、节点连接关系复杂、各链路性能差异较大，只有通过数学建模的手段，才能高效而准确地完成策划工作。

然而，模型是对现实的一种数学抽象，而过度刻画现实的模型會因其复杂性而丧失可用性。本模型着重考虑了影响边沿业务处理能力部署的主要因素，因此在实际运用过程中应根据具体情况对模型的输出结果进行必要的校准。

本模型主要用于规划边沿业务处理能力的部署方案，但可以拓展使用，如运营商在完成其边沿资源能力部署后，可把此模型作为内核，核算出不同业务性能需求（如不同时延区间）下可供应用提供者选用的MEC部署方案，为应用提供者提供便利，为5G应用推广提供更加良好的生态氛围。

参考文献：

[1]     3GPP. 3GPP TS 23.501 V16.2.0： System Architecture for the 5G System; Stage 2[S]. 2019.

[2]   3GPP. 3GPP TS 29.500 V16.1.0： 5G System; Technical Realization of Service Based Architecture; Stage 3[S]. 2019.

[3]   3GPP. 3GPP TS 29.501 V16.1.0： 5G System; Principles and Guidelines for Services Definition; Stage 3[S]. 2019.

[4]   3GPP. 3GPP TS 22.261 V17.1.0： Service require

ments for the 5G system;Stage 1[S]. 2019.

[5]    H W， Z P， Y P. Offloading Schemes in Mobile Edge Computing With an Assisted Mechanism[J]. IEEE Access， 2020（8）： 50721-50732.

[6]   L J， Z Q. Offloading Schemes in Mobile Edge Computing for Ultra-Reliable Low Latency Communications[J]. IEEE Access， 2018（6）： 12825-12837.

[7]    中国移动边缘计算开放实验室. 中国移动边缘计算技术白皮书[R]. 2019.

[8]     中国电信. 中国电信5G技术白皮书[R]. 2018.

[9]    王若梅，罗笑南. 数据结构与算法[M]. 广州： 中山大学出版社， 2000.

作者简介

王骏彪（orcid.org/0000-0002-9103-9394）：信息通信工程高级工程师，毕业于南京邮电学院，曾任中国电信股份有限公司云南分公司网络建设发展部总经理、企业信息化部总经理，现任中国电信股份有限公司云南分公司网络建设发展部高级顾问，长期从事通信网络建设及技术管理工作，负责云南电信科技创新工作。

王昕：副教授，毕业于北京邮电大学，曾任云南通信股份有限公司网络运行项目经理、云南汇深通信工程有限公司技术总监，现任云南师范大学文理学院信息工程学院电子信息工程教研室主任。