Алгоритм балансировки нагрузки служебного трафика виртуализированной инфраструктуры мобильных сетей будущего поколения


DOI: 10.34759/trd-2023-128-11

Авторы

Бужин И. Г.*, Антонова В. М.**, Миронов Ю. Б.***, Гайфутдинов Э. А.****

Московский технический университет связи и информатики, МТУСИ, ул. Авиамоторная, 8а, Москва, 111024, Россия

*e-mail: i.g.buzhin@mtuci.ru
**e-mail: xarti@mail.ru
***e-mail: i.b.mironov@mtuci.ru
****e-mail: e.a.gaifutdinov@mtuci.ru

Аннотация

В статье предлагается алгоритм балансировки нагрузки служебного трафика виртуализированной инфраструктуры между управляющими устройствами. В результате работы алгоритма выделяются группы узлов виртуализированной инфраструктуры, общая нагрузка служебного трафика от которых не превышает максимальную производительность узлов контура управления. Приведена программная реализация алгоритм балансировки нагрузки управляющих сообщений, приведен пример работы алгоритма.

Ключевые слова:

мобильные сети будущего поколения, балансировка нагрузки, сетевые слои, сетевая связность, виртуализированная инфраструктуры, сети передачи данных

Библиографический список

  1. Lin Y.B., Tseng C.C., Wang M.H. Effects of Transport Network Slicing on 5G Applications // Future Internet, 2021, vol. 13, no. 69. URL: https://doi.org/10.3390/fi13030069
  2. Tsai C.C., Lin F.J., Tanaka H. Evaluation of 5G Core Slicing on User Plane Function // Communications and Network, 2021, vol. 13, pp. 79-92. URL: https://doi.org/10.4236/cn.2021.133007.
  3. Camps-Aragó, S. Delaere, P. Ballon. 5G business models: Evolving mobile network operator roles in new ecosystems // Conference: Smart Cities & Information and Communication Technology (CTTE-FITCE), 2019. DOI:10.1109/CTTE-FITCE.2019.8894822
  4. Li, X. Wang, T. Zhang. System architecture and technological basics of 5G, Chap. 4 in 5G+ How 5G Change the Society, Springer, 2021.
  5. Wijethilaka, M. Liyanage. Survey on network slicing for Internet of things realization in 5G networks // IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2021, vol. 23, no. 2, pp. 957–994. DOI:10.1109/COMST.2021.3067807
  6. Borcoci E. et al. An Overview of 5G Slicing Operational Business Models for Internet of Vehicles, Maritime IoT Applications and Connectivity Solutions // IEEE Access, 2021. DOI:10.1109/ACCESS.2021.3128496
  7. Xue H., Kim K.T., Youn H.Y. Dynamic Load Balancing of Software-Defined Networking Based on Genetic-Ant Colony Optimization // Sensors, 2019, vol. 19, pp. 311. DOI:10.3390/s19020311
  8. Cui X., Huang X., Ma Y., Meng Q. A load balancing routing mechanism based on SDWSN in smart city // Electronics, 2019, vol. 8, no. 273. DOI:10.3390/electronics8030273
  9. Semong T., Maupong T., Anokye S., Kehulakae K., Dimakatso S., Boipelo G., Sarefo S. Intelligent load balancing techniques in software defined networks: A survey // Electronics, 2020, vol. 9 (7), pp. 1091.
  10. Бахтин А.А., Волков А.С., Солодков А.В., Баскаков А.Е. Разработка модели сегмента сети SDN для стандарта 5G // Труды МАИ. 2021. № 117. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=122307. DOI: 10.34759/trd-2021-117-07
  11. Волков А.С., Баскаков А.Е. Разработка процедуры двунаправленного поиска для решения задачи маршрутизации в транспортных программно-конфигурируемых сетей // Труды МАИ. 2021. № 118. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=158240. DOI: 10.34759/trd-2021-118-07
  12. Principles and Practices for Securing Software-Defined Networks. ONF TR-511 Open Networking Foundation, 2015. URL: https://pdfslide.net/documents/principles-and-practices-for-securing-software-defined-networks.html
  13. Salman O. et al. Multi-level security for the 5G/IoT ubiquitous network // 2017 Second International Conference on Fog and Mobile Edge Computing (FMEC), IEEE, 2017, pp. 188-193. DOI:10.1109/FMEC.2017.7946429.
  14. Бужин И.Г., Антонова В.М., Миронов Ю.Б., Антонова В.А., Корчагина А.С, Канищева М.Г. Особенности классификации и фильтрации трафика сети передачи данных 6G // Труды МАИ. 2021. № 121. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=162659. DOI: 10.34759/trd-2021-121-12.
  15. Масюков И.И. Метод и устройство расположения задач в реконфигурируемых вычислительных системах // Труды МАИ. 2021. № 120. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=161427. DOI: 10.34759/trd-2021-120-13.
  16. Антонова В.М., Захир Б.М., Кузнецов Н.А. Моделирование графов с различными видами достижимости с помощью языка Python // Информационные процессы. 2019. Т. 19. № 2. С. 159-169.
  17. Буранова М.А., Карташевский В.Г., Мутханна А.С. Анализ параметров функционирования программно-конфигурируемой сети на основе протокола OpenFlow // Электросвязь. 2022. № 4. С. 2-7. DOI 10.34832/ELSV.2022.29.4.001
  18. Перепелкин Д.А., Нгуен В.Т. Исследование процессов балансировки нагрузки в программно-конфигурируемых сетях на основе генетического алгоритма // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2021. № 77. С. 43-57.
  19. Калмыков Н.С., Докучаев В.А. Сегментная маршрутизация как основа программно-конфигурируемой сети // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2021. Т. 15. № 7. С. 50-54.
  20. Волков А.С., Баскаков А.Е. Разработка алгоритма многопутевой маршрутизации в программно-конфигурируемых сетях связи // T-Comm-Телекоммуникации и транспорт. 2021. Т. 15. № 9. С. 17-23.

    21. Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход