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面向虚拟CDN的5G与MEC融合平台设计与实现

2024-03-16邓贤洪赵朕宇张天魁朱禹涛北京邮电大学北京00876中国联通研究院北京00048金砖国家未来网络研究院中国分院广东深圳58045

邮电设计技术 2024年2期
关键词:核心网部署架构

邓贤洪,赵朕宇,黄 蓉,张天魁,朱禹涛(.北京邮电大学,北京 00876;.中国联通研究院,北京 00048;.金砖国家未来网络研究院中国分院,广东深圳 58045)

0 引言

随着超高清(ultra high definition,UHD)视频、虚拟现实(virtual reality,VR)、增强现实(augmented reality,AR)等新兴业务的爆发,内容分发网络(content delivery network,CDN)节点向网络边缘迁移成为CDN 未来架构的演进趋势[1]。

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)已经逐渐成为5G 通信技术发展过程中的关键技术之一。MEC 技术使应用程序服务器能够靠近终端设备,从而消除网络拥塞并减少端到端延迟,有利于许多具有低延迟或/和高带宽需求的应用(例如:VR、AR 和V2X)[2]。MEC 向用户提供了许多服务,如计算资源、存储资源、网络资源、用户流量管理和网络带宽管理等[3]。MEC 还将虚拟化资源和核心网络资源进行结合,提供共有与私有相结合的一体化服务。MEC 技术的目的是对云计算进行迁移,并接入网络边缘,同时增加存储、计算以及数据管理、通信等诸多功能,从而为移动终端用户提供更优质的数据服务与功能,带宽更高,能够有效减少网络负荷,满足业务及数据对网络带宽的实际需求[4]。

传统CDN 受存储资源、存储位置等条件的约束,容易导致节点内设备负载不均衡以及服务时延过长的问题,严重影响用户的业务体验。且CDN 受制于各种物理资源的隔离导致不易满足多元化业务的加速需求,无法实现业务的快速部署。vCDN 的出现很好地弥补了传统CDN 的缺陷。vCDN 是一种使用虚拟化技术的内容交付网络,能够根据供应商的需求以动态和可扩展的方式分配虚拟存储、虚拟机和网络资源,可作为第三方虚拟应用程序部署在任何数据中心的服务器上,也可部署在任何支持网络功能虚拟化(Network Functions Virtualization,NFV)或软件定义网络(Software Defined Network,SDN)功能的设备的虚拟机上。而MEC-vCDN 边缘业务平台在本地的部署,使其覆盖范围内的相关云计算处理均可以在本地直接完成,无需将业务流上传至汇聚层,再绕经核心网在Internet集中云端完成,因此可以大幅度降低大视频业务流对核心网和城域网的冲击,同时降低业务处理时延,提升用户的视频业务体验[5]。5G 作为新一代无线移动通信网络,主要用于满足2020年以后的移动通信需求[6],具有低时延和高带宽的特点。在5G 标准中,3GPP SA2 下一代网络构架研究(3GPP TS 23.799)以及5G 系统架构(3GPP TS 23.501)对MEC 给予了支持[7],能够进一步助力MEC优化CDN平台服务。

综上,为了实现高同步、高带宽、低时延的视频流业务,改善传统CDN 服务的不足,本文提出了面向虚拟CDN的5G和MEC融合平台设计方案。

1 方案设计

为了实现面向虚拟CDN的5G和MEC融合平台设计方案,本文分别对5G 平台和MEC-vCDN 平台进行设计,技术架构如图1所示。

图1 5G-MEC-vCDN总体架构

a)MEC-vCDN 平台设计。MEC-vCDN 平台设计架构中主要包括MEC 管理控制节点和MEC 边缘工作节点,管理控制节点通过API 控制具体工作的部署。具体来说,需要在一个边缘工作节点上部署CDN 源缓存服务和CDN 网络代理服务,在其他的边缘工作节点上部署多个CDN 流分发服务。其中,每个节点都包含一个MEC 网络管理服务,外界需要通过MEC 网络管理控制访问具体的节点,再通过节点的MEC 网络管理服务进行负载均衡等操作,最后将请求转发给目标节点的对应服务进行处理。

b)5G 平台设计。部署包括AMF、SMF、UPF、NRF、UDM、AUSF、PCF、UDR、NSSF、N3IWF等网元,核心网通过UPF 实现内容转发,UPF 可以在MEC-vCDN边缘侧部署,使终端流量更少地回到核心网绕行,大大降低网络应用访问时延;gNB 通过N2 接口与AMF对话连接至核心网,gNB 附近用户与AMF 对话发起注册,SMF 对用户完成注册后,用户接入核心网,边缘侧UPF 通过N3 接口将内容转发给距离最近的gNB,最终通过gNB将拉取的内容转发到各个用户。

2 实验平台实现方案

为了实现5G 网络下的MEC-vCDN 融合架构,需要分别搭建5G 平台和MEC-vCDN。如图2 和图3 所示,MEC-vCDN 平台和5G 网络平台分别在服务器S04和S05上搭建,下面将具体介绍这2个平台。

图2 功能架构部署图(5G平台)

图3 功能架构部署图(MEC-vCDN平台)

2.1 5G架构部署实现

基于5G 平台设计方案,实现了模拟5G 核心网以及接入网和UE 的搭建工作,实现了5G 网络中的流量转发功能演示和性能验证。为了成功部署拥有各个网元功能模块的核心网,本项目选择使用开源项目Free5GC 来部署核心网。本平台的接入网以及模拟UE 使用openXG 进行搭建。由于openXG 自带rfsimulator,可以不使用USRP设备实现gNB与UE的连接,极大地方便了验证平台的调试。

在平台具体实现方面,首先在S05 服务器上搭建了3 台虚拟机(见图2),分别作为核心网、gNB 以及UE1,并使用虚拟网桥的方式为3 台虚拟机分配静态IP。其次还在远端的笔记本电脑上安装了图形化界面的虚拟机UE2,UE2通过桥接模式连接至主机。

主机再通过交换机SW2 连接至机房网络,这样UE2 便可连接至机房网络。具体的部署架构如图4 所示。

图4 5G平台架构部署

2.2 MEC-vCDN平台部署实现

在MEC-vCDN 平台设计中,MEC 的实现使用了KubeEdge,vCDN 的实现则使用了简单实时服务器(Simple Realtime Server,SRS)。在MEC 的实现上,KubeEdge 构建于Kubernetes 之上,采用虚拟化技术,可将本地容器化应用程序编排和设备管理扩展到边缘主机。在vCDN 平台构建的选择上,选用SRS 流媒体服务器,其支持RTMP/WebRTC/HLS/HTTP-FLV/SRT等协议转换的基本功能。

MEC-vCDN 平台的功能框架如图5所示。平台提供的控制工具包括Web 控制台、命令行控制工具以及API 服务,通过这些功能可以实现用户业务下发和状态信息的收集。

图5 MEC-vCDN平台功能框架

3 实验验证

基于上述设计与实现,开展了融合平台的概念验证与性能评估工作。融合平台的具体部署方式为:在1 台高性能服务器上划分4 台虚拟机(见图3),分别作为1 个云端管理节点和3 个边缘工作节点;使用虚拟网桥的方式为4 台虚拟机静态分配IP;云端管理节点通过kubectl 调用API 服务器,进而在工作节点上部署具体工作。实验内容包括视频业务服务(拉流与推流等)测试、云边运维管理以及负载均衡(高并发)测试。

3.1 视频播放器拉流测试

因为核心网服务器处于实验室网络下,所以本实验中将笔记本直接连接实验室网络环境,笔记本中的图形化界面虚拟机UE2 使用桥接网络模式与主机连接,连接至实验室网络,最后UE2 通过IP 隧道连接至gNB,实现网络连接。

以下是图形化界面拉流过程:UE2 连接至核心网并测试转发情况;在UE2 端添加路由;确认网络无误后使用VLC播放器拉流观看拉流效果。

拉流测试是在UE2 上的VLC 播放器上拉取视频流直接观看,通过更改视频比特率并且观看拉流效果测试网络性能。测试了视频比特率为1 000 kbit/s 的拉流观看效果,效果非常流畅。

但是当视频比特率提升后,会出现一些卡顿,再提高比特率则会出现明显卡顿情况,这是因为虚拟网卡性能不够且IP 隧道的传输性能远远低于实际空口的传输性能。

3.2 云边运维管理

在集群的主节点上部署Kubernetes Dashboard 后,可以在浏览器中访问Web 控制面板。在控制面板中,操作人员可以清晰方便地查看多种KubeEdge 资源的使用和部署情况,同时对vCDN 集群中的每个实时视频服务器进行全生命周期的监控及控制,当需要改变集群的资源配置时,也可以直接在控制台修改配置文件并下发更新。

3.3 负载均衡测试

为了测试融合平台的负载均衡能力,本文给出了多路流播放时集群状态以及节点和POD 的资源利用情况,如图6 所示(m 表示为千分之一核心使用率,Mi为1 024×1 024 B)。

图6 节点资源占用变化

通过上述实验结果可以发现,不论是1路流还是8路流,SRS-Origin 的资源占用并没有发生显著变化,也证实了Edge Cluster 实现了合并回源,对于某一路流,不管有多少客户端播放,Edge Server 都只会从Origin Server 取1 路流,这样可以通过扩展Edge Cluster 来增加支持的播放能力,从而可以得出CDN 网络具有高并发能力的结论。

4 结束语

为了改善传统CDN 服务能力的不足,本文提出了面向虚拟CDN 的5G 与MEC 融合平台设计方案,并且根据设计方案完成了平台搭建工作;最后,本文基于平台进行一系列功能验证与性能测试,实现了用户端的远程推拉流,证明了5G 结合MEC 可以拓展CDN 的高并发能力。

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