5G应用场景需求大多是基于移动宽带增强(eMBB)、海量机器类通信(mMTC)、超高可靠超低时延通信(uRLLC),不同场景对网络性能的需求迥异,单纯沿用类似于3G/4G中面向移动宽带业务QoS方案难以满足5G业务对网络性能的严苛需求,迫切需要网络具备可以面向不同场景的用户需求按需定制的能力。5G系统引入网络切片技术,通过对网络资源的统一管理,不同业务分配相互隔离,能够满足业务需求的资源及不同业务的网络性能需求。为了实现网络切片技术,5G通过引入软件定义网络(SDN)与网络功能虚拟化(NFV)技术实现计算存储与网络资源的统一管理。
边缘云(MEC)技术是5G技术体系中一个比较重要的技术手段。随着5G、物联网时代的到来及云计算应用的不断发展,集中式的云已经无法满足终端侧“大连接、低时延、大带宽”的云资源需求,而且经过很多物联网场景的验证(如物流园区),很多云计算并不需要在集中式的云端进行处理,在无线侧处理更为妥当。将云能力下沉到边缘侧,对无线侧网络需求进行预处理,在提高用户体验的同时减轻网络负载。
本文针对物流仓储场景,将边缘云与5G网络切片能力结合起来,边缘云侧对网络的切片需求进行预处理,判定业务属性,将不需要通过核心网上云的业务在边缘云侧进行处理,将剩余需求给予切片服务。从而,既能更好服务于客户,又能减轻通信网络负载。5G网络技术的技术簇,相辅相成才能发挥更大的价值。
3GPP SA1提出网络切片的需求
此外,3GPP SA5工作组定义了网络切片管理的信息模型和服务,包括生命周期和配置管理服务、故障检测服务和性能保障服务,如图1所示。
基于1.1节中网络切片的定义,很多文献对网络切片技术进行了细化。文献
总之,上述文献均是单独考虑网络切片技术在各种场景下的优化。文献
MEC是基于云计算技术的核心和边缘计算能力,构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。
MEC将计算资源和存储能力带到RAN网络边缘,目的是减少延迟,确保高效的网络操作和服务交付,提升用户体验。一般来说,边缘服务有以下几个特点
a)能够提供像数据中心一样灵活的资源分配及管理,能够实现组织的管理模式。这表明,边缘服务设备的存在不会给现有的网络状态管理带来更大的代价,就像是在网络中插入了一个可用的网络计算设备。
b)具有远高于智能监控设备或者智能移动设备的计算能力,在其资源允许范围内,能够服务多个计算密集型的应用任务,同时边缘服务设备与数据中心之间一般通过有线网络设备进行联网,与数据中心能够保持很好的通信。
c)边缘服务设备具有“靠近”应用设备的特性,相对于数据中心,应用的请求能够较快地在边缘服务设备得到满足。
d)一般来说,边缘服务设备是构建在计算资源虚拟化的基础之上的(例如使用了Amazon ECC2和OpenStack等经典云资源虚拟化技术)。本文将MEC技术融入网络切片管理架构中,就是利用了MEC的网络控制与资源分配能力,基于物流仓储的特点,提前处理特殊场景下(如暴力分拣监控)的网络请求,减少端到端的网络切片负载。
本文提出了一种在5G智能物流仓库场景下的新型网络切片与边缘云融合技术。此技术不但能够充分发挥边缘云的本地化处理能力,减轻5G网络负载,还能够更加安全合理地分配网络切片能力,在满足客户对网络能力不同要求的同时,进一步提升网络资源的使用效率。
随着“智能制造”国家战略的实施,现代物流技术向着大规模数字化、智能化、集成化、自动化发展。快速、高效、安全的进行仓储作业已经成为生产企业的重要竞争力。5G时代的来临更为物流升级改造带来了新的机遇。5G凭借大带宽、低时延、广连接的特性,联合大数据、人工智能、云、物联网等多种技术为物流仓储智能化升级提供了可能。
有别于普通的网络监控,智能物流仓储的网络监控场景需要5G的大带宽、低时延的双重保障。如视频监控场景(如监控暴力分拣),除了要求5G大带宽保障高清视频顺利传输之外,同时还需要低时延来保证视频分析的结果及时反馈回现场,违规操作部分视频(AI识别)传到云端保存,需要边缘云与网络切片协同作业(见图2)。
在当代的物流仓储环境中,仓储环境相对封闭,四周墙壁的钢筋混凝土材质较多,室外基站信号无法提供强有力的通信保障;室内货架、分拣线、智能机械设备等材质多种多样,如木质、钢铁、塑料等,不同的材质对信号衰减有不同的影响。此外,大规模的自动化机器调度场景,如AGV协同运输,需要多台AGV与调度平台进行及时有效的通信,这一点Wi-Fi很难保障。为解决此问题,目前有些AGV控制器放在车端以保障通信的及时性,但此方案不能实现大规模的AGV调度;有些AGVS控制器部署在仓储本地,会存在AP跳转时AGV卡顿甚至宕机风险。考虑到AGVS调度对时延的要求,将调度系统放置云端方案还不成熟。
5G技术的成熟,使得5G信号质量逐步提高,大带宽、低时延、广连接的特性也被各个垂直行业所看重,而AGVS云调度场景,最需要的便是5G的低时延、广连接的特性,仓储内部有望通过5G波束赋形技术避免AGV通信卡顿问题。因此,AGVS云化调度系统需要5G切片技术来保证低时延和广连接(见图3)。
通过以上分析可知,5G切片技术能够很好地保障智能物流园区的通信质量,针对有物流特色的应用(如暴力分拣视频监控应用)也需要边缘云技术的辅助。为此,本文提出了一种边缘云与网络切片融合的技术方案,为实现此方案,本文提出了一种网络装置——网络分析管理器。此分析器是一种软件管理模块,采用微服务架构,部署于MEC硬件中,用于处理用户网络请求。
网络分析管理器功能示意及交互逻辑图如图4所示。
如图4所示,此管理器最先接收用户侧的网络请求。收到请求后:
第1步,调用业务需求分析模块,对用户的网络请求进行分析。用户向网络发起网络请求,其参数包括Qos参数(时延、速率、抖动、丢包率等)、容量参数(用户数、用户密度)及业务参数(业务类型及安全性指标等)。此业务需求分析模块首先根据业务参数分析,初步判定哪些网络性能是由MEC来提供,哪些是由网络切片技术来提供。主要判定的依据是此业务是否需要跨域或者上云,如果是则由网络切片提供服务,否则由MEC进行服务。
第2步,调用聚合业务及网络性能分析模块。此模块将根据现有的网络条件对第1步的决策进行微调。聚合分析是将所有业务的网络请求综合起来,并结合现有的网络资源进行整体分析。可采用贪心算法等来判定现有网络是否可以满足其业务需要,如果RAN侧网络资源紧张,则考虑转移一部分应用至MEC端,反之亦然。
第3步,调用任务分配模块。根据第2步的分析结果,下发网络切片需求及MEC处理任务,并将相应的数据流引入各自流程中。
基于以上提出的网络分析管理器,本文提出了在5G智能物流仓储等大量IoT设备请求网络的场景下,边缘云与网络切片的融合技术方案。
如图5所示,在物流仓储场景下,边缘云与网络切片的融合技术方案流程分为如下几个步骤。
第1步,用户发起网络性能请求,其参数包括QoS需求、容量参数及业务参数。
第2步,网络分析管理器接收请求,并对请求参数进行分析,结合剩余网络资源,判定该业务需求是否需要进行切片处理。
第3步,如果需要进行切片处理,则将相应的需求参数发送至网络切片管理器进行处理;否则交由MEC处理。
第4步,网络切片管理器或者MEC进行网络资源分配,保障用户通信网络性能。
第5步,网络切片管理器与MEC向网络分析管理器反馈剩余网络资源。
本文详细分析了物流园区仓储作业的2个典型5G应用场景,并探索了在此场景下5G切片技术的创新方案。将5G切片技术与边缘云技术融合起来,在边缘侧对网络需求进行统一分析处理,对网络资源进行合理分配,既满足物流仓储对于5G网络的需求,也减少了对运营商网络的压力。
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