(Luận văn thạc sĩ) ứng dụng điện toán đám mây cho ảo hóa sgw trong mạng di động 4g lte

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - LÊ NGỌC LÂM ỨNG DỤNG ĐIỆN TỐN ĐÁM MÂY CHO ẢO HĨA SGW TRONG MẠNG DI ĐỘNG 4G LTE ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) HÀ NỘI - 2023 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG - LÊ NGỌC LÂM ỨNG DỤNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY CHO ẢO HÓA SGW TRONG MẠNG DI ĐỘNG 4G LTE Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông Mã số: 8.52.02.08 ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (KỸ THUẬT VIỄN THÔNG) (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS ĐẶNG THẾ NGỌC HÀ NỘI - 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu đề án tốt nghiệp trung thực chưa công bố cơng trình khác Tác giả Lê Ngọc Lâm ii LỜI CẢM ƠN Sau thời gian tập trung nghiên cứu, học viên đạt kết định nghiên cứu Những kết đạt khơng từ cố gắng, nỗ lực học viên, mà cịn có hỗ trợ giúp đỡ Thầy hướng dẫn Học viên xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS TS Đặng Thế Ngọc tận tình hướng dẫn, trang bị phương án nghiên cứu, kiến thức khoa học để học viên hoàn thành nội dung đề án Học viên trân trọng cảm ơn Thầy, Cô giáo Khoa Viễn thông 1, Khoa Sau đại học Lãnh đạo Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông động viên tạo điều kiện thuận lợi cho học viên thời gian làm đề án Cuối cùng, học viên chân thành cảm ơn gia đình ln hậu phương, hỗ trợ khích lệ tinh thần cho học viên hoàn thành mục tiêu nghiên cứu Hà Nội, tháng 05 năm 2023 iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .v DANH MỤC HÌNH ẢNH vii DANH MỤC CÁC BẢNG ix MỞ ĐẦU Chương - ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ ỨNG DỤNG 1.1 Con đường hình thành điện tốn đám mây 1.2 Các dịnh vụ lợi ích điện tốn đám mây 1.2.1 Đặc điểm 1.2.2 Các dịch vụ điện toán đám mây 1.2.3 Lợi ích điện toán đám mây .9 1.3 Các mơ hình điện tốn đám mây 10 1.4 Xu hướng ứng dụng điện toán đám mây khai thác viễn thông 12 1.5 Kết luận chương 14 Chương - NÚT MẠNG SGW TRONG MẠNG DI ĐỘNG 4G LTE 15 2.1 Kiến trúc mạng di động 4G LTE 15 2.2 Đặc điểm nút mạng SGW 18 2.3 Yêu cầu kỹ thuật SGW 20 2.3.1 Khả dự phòng .21 2.3.2 Tính sẵn sàng cao 21 2.3.3 Khả phục hồi 22 iv 2.3.4 Khả mở rộng 22 2.3.5 Khả xử lý liệu tốc độ cao 23 2.3.6 Khả giám sát, vận hành 23 2.4 Kết luận chương 24 Chương - TRIỂN KHAI NÚT MẠNG SGW DỰA TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY 25 3.1 Mơ hình kiến trúc ảo hóa SGW 25 3.1.1 Mơ hình kiến trúc NFV-MANO 25 3.1.2 Mơ hình kiến trúc ảo hóa SGW dựa NFV-MANO .28 3.2 Kịch triển khai SGW dựa điện toán đám mây 33 3.2.1 Công cụ triển khai dịch vụ điện tốn đám mây OpenStack 33 3.2.2 Cơng cụ điều phối quản lý MANO 35 3.2.3 Nền tảng máy ảo 40 3.2.4 Cổng giao tiếp mạng SGW 41 3.2.5 Xử lý liệu tốc độ cao DPDK 42 3.2.6 Thực thể SGW 44 3.2.7 Quy trình vận hành .44 3.3 Đánh giá kết 47 3.3.1 Độ trễ 48 3.3.2 Tiêu thụ CPU 50 3.3.3 Khả mở rộng 52 3.4 Kết luận chương 54 KẾT LUẬN .56 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 58 v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT CDR Charging Data Record Bản ghi tính cước liệu CG Charging Gateway Cổng tính cước DPFK Data Plane Development Kit ECM EPS Connection Management Công cụ phát triển mặt phẳng liệu Quản lý kết nối EPS EM Element Management Quản lý phần tử EMM EPS Mobility Management Quản lý di động EPS EMS Element Management System Hệ thống quản lý phần tử eNB eNodeB Trạm gốc di động 4G EPC Evolved Packet Core Mạng lõi gói phát triển EPS Evolved Packet System Hệ thống gói phát triển ETSI HSS European Telecommunications Standards Institue Home Subscribe Server Viện Tiêu chuẩn Viễn thông Châu âu Máy chủ thuê bao nhà IaaS Infrastructure as a Service Hạ tầng dịch vụ MANO Management and Orchestration MME Mobile Managemenet Entity Công cụ quản lý dàn dựng chức mạng Thực thể quản lý di động NAS Non Access Stratum Tầng không truy nhập NFV Network Function Virtualization Ảo hóa chức mạng NFVI Network Function Virtualization Infastructure Network System Hạ tầng ảo hóa chức mạng NS Hệ thống mạng vi NS Network Service Dịch vụ mạng OCS Online Charging System Hệ thống tích cước thời gian thực PaaS Platform as a Service Nền tảng dịch vụ PDN Packet Data Network Mạng liệu gói PGW Packet Data Network Gateway Cổng mạng liệu gói QoS Quality of Service Chất lượng dịch vụ SaaS Software as a Service Phần mềm dịch vụ SGSN Serving GPRS Support Node Cổng hỗ trợ cung cấp GPRS SGW-CP Serving Gateway Control Plane Mặt phẳng điều khiển SGW SGW-U Serving Gateway User Plane Mặt phẳng người dùng SGW TOSCA UE Topology and Orchestration Specification User Equipment Đặc tả kiến trúc liên kết phối hợp cho điện toán đám mây Thiết bị người dùng VM Virtual Machine Máy ảo VNaaS Virtual Network as a Service Mạng ảo dịch vụ VNF Virtual Network Function Chức mạng ảo VNFD Virtual Network Function Descriptor Virtual Network Function Management Network Function Virtualization Orchestrator Bộ mơ tả ảo hóa chức mạng ảo Quản lý chức mạng ảo VNFM VNFO Bộ dàn dựng ảo hoá chức mạng vii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Các dịch vụ điện toán đám mây Hình 2.1 Kiến trúc tổng quan mạng di động 4G LTE .15 Hình 2.2 Kết nối SGW với nút mạng khác 19 Hình 2.3 Thiết kế SGW tổng thể .19 Hình 2.4 Minh họa khả dự phòng SGW 21 Hình 2.5 Minh họa tính sẵn sàng cao SGW 22 Hình 2.6 Khả mở rộng SGW 23 Hình 3.1 Kiến trúc chức Quản lý điều phối NFV 26 Hình 3.2 Mơ hình kiến trúc ảo hóa SGW 28 Hình 3.3 NFV ánh xạ tới TOSCA 31 Hình 3.4 Kiến trúc tổng thể SGWaaS 31 Hình 3.5 Kiến trúc Openstack 34 Hình 3.6 MANO quản lý gói VNF 35 Hình 3.7 Vịng đời VNF MANO 36 Hình 3.8 MANO khởi tạo cung cấp VNF 37 Hình 3.9 MANO giám sát thông tin VNF .37 Hình 3.10 Mở rộng VNF với MANO 38 Hình 3.11 Cập nhật VNF MANO 39 Hình 3.12 MANO kết thúc VNF .39 Hình 3.13 SGW flavor .40 Hình 3.14 Tập hợp cụm máy chủ vật lý 41 Hình 3.15 Giao tiếp mạng SGW .42 Hình 3.16 Nguyên lý hoạt động DPDK 43 Hình 3.17 SGW Instance 44 Hình 3.18 Kiến trúc tổng thể SGW-as-a-Service 45 Hình 3.19 Kiến trúc dịch vụ SGW-as-a-Service .45 Hình 3.20 Kịch triển khai SGWaaS 47 viii Hình 3.21 Thời gian đáp ứng (ms) giao diện với SGW truyền thống(a) SGWaaS (b) 49 Hình 3.22 Mức sử dụng CPU giao diện S11 50 Hình 3.23 Mức sử dụng CPU giao diện S5 51 Hình 3.24 Mức sử dụng CPU giao diện Sxa 52 Hình 3.25 Mức độ sử dụng CPU VNF mở rộng .54 47 cùng, Đại lý điều phối tạo máy ảo SGW-CP, S11/S4, S5/S8, Sxa Ga VNF, đồng thời định cấu hình chúng để kết nối với phiên SGW-U VNF (bước 11 12) Hình 3.20 Kịch triển khai SGWaaS 3.3 Đánh giá kết Phần trình bày kết đánh giá giải pháp trình bày mục trước học viên Học viên tập trung vào việc đánh giá quy mô SGW SGW xử lý lưu lượng mặt phẳng điều khiển, nên đánh giá hiệu suất liên quan đến độ trễ (thời gian đáp ứng), mức sử dụng CPU giao diện S1, S5 Sxa, cuối khả mở rộng theo chiều ngang Một thành phần quan trọng máy chủ RAM, nhiên theo kết luận [7], RAM có ảnh hưởng tối thiểu đến hiệu suất Do vậy, đề án này, học viên khơng đánh giá tiêu chí Để thực đánh giá hiệu suất, học viên sử dụng công cụ mô lưu lượng S11, S5, Sxa Các trình tạo lưu lượng mô số kịch cho tương tác với SGW thực tế Theo thiết kế SGWaaS, mô đun khối cổng giao tiếp chứa cân tải, công nhân xử lý kho lưu trữ liệu Bộ cân tải sử dụng thuật tốn quay vịng [15] để phân phối lưu lượng điều khiển công nhân Công nhân tiến trình tiếp nhận xử lý gói tin, điều phối đến mô đun khối xử lý nghiệp vụ Kho lưu trữ liệu chịu trách nhiệm lưu trữ trạng thái công nhân chức đảm bảo khả chịu lỗi thực thể Chẳng hạn, công nhân bị lỗi, kho lưu trữ liệu gán khối lượng công việc cho công 48 nhân khác hoạt động Trong đánh giá này, học viên thay đổi số lượng công nhân mô đun cổng giao tiếp, nhiên số lượng không ảnh hưởng đáng kể đến khả xử lý SGW Do đó, học viên đưa kết đánh giá với số lượng công nhân 100 Một tập hợp thử nghiệm thực để nhận định đánh giá, tập trung vào khía cạnh tác động dịch vụ SGWaaS thời gian phản hồi, bên cạnh khả mở rộng hệ thống Các tài nguyên phần cứng sử dụng theo tảng máy ảo SGW trình bày phần Dưới kết chi tiết 3.3.1 Độ trễ Để đánh giá thời gian đáp ứng (độ trễ) SGW, học viên sử dụng công cụ mô tạo số lượng tin gửi đến giao diện S11, S5, Sxa SGW 50, 100, 200, 500 1000 giây Bảng 3.2 3.3 kết đo thời gian đáp ứng (ms - mili giây) giao diện SGW truyền thống SGWaaS Hình 3.21 a) hiển thị thời gian phản hồi nhận gói tin giao diện S11, S5, Sxa tương ứng với mơ hình triển khai SGW truyền thống Ở mốc số lượng tin 50 tin/s, thời gian đáp ứng giao diện S11 13 ms, giao diện S5 21 ms, giao diện Sxa 14 ms Khi số lượng tin tăng dần lên, thời gian đáp ứng giao diện tăng tương ứng Các số giao diện S11, S5, Sxa đạt 350, 361 338 ms xử lý 1000 tin/s Hình 3.21 b) hiển thị thời gian phản hồi nhận gói tin giao diện S11, S5, Sxa mơ hình triển khai SGWaaS Với số lượng tin 50 tin/s, thời gian đáp ứng giao diện S11 18 ms, giao diện S5 20 ms, giao diện Sxa 15 ms Khi số lượng tin tăng dần lên, thời gian đáp ứng giao diện tăng tương ứng Các số giao diện S11, S5, Sxa đạt 352, 361 340 ms xử lý 1000 tin/s Nhìn chung, hai mơ hình, thời gian hệ thống phản hồi tăng tỷ lệ luận với số lượng gói tin gửi vào giao diện Với việc xử lý số lượng tin/s, thời gian đáp ứng giao diện có chênh lệch Qua giao diện S5, học viên 49 thấy thay đổi thời gian phản hồi, cho thấy hiệu suất cải thiện Đối với giao diện S11 Sxa, thời gian phản hồi tăng nhẹ Điều cho ta nhận xét sau: trường hợp tải cao, việc chia nhỏ SGW dẫn đến cải thiện hiệu suất so với giao diện S5, kèm với chi phí tăng nhẹ S11, Sxa Hành vi khả cách ly hiệu suất kích hoạt thơng qua việc phân tách giao diện đó, tách biệt hồn tồn lưu lượng truy cập tương ứng có đặc điểm khác Bảng 3.2 Thời gian đáp ứng (ms) giao diện với SGW truyền thống Gói tin/s Giao diện S11 S5 Sxa 50 100 400 500 1000 13 21 14 47 48 40 171 160 152 220 241 217 350 361 338 Bảng 3.3 Thời gian đáp ứng (ms) giao diện với SGWaaS Gói tin/s Giao diện S11 S5 Sxa 50 100 400 500 1000 18 20 15 42 39 47 189 159 149 237 256 201 352 361 340 (a) (b) Hình 3.21 Thời gian đáp ứng (ms) giao diện với SGW truyền thống (a) SGWaaS (b) 50 3.3.2 Tiêu thụ CPU Mức độ sử dụng tài nguyên điều kiện tiên đánh gía lực hệ thống máy chủ Học viên so sánh mức sử dụng CPU ba giao diện S11, S5 Sxa hai hệ thống chạy hai tảng khác nhau: cho hệ thống SGW triển khai truyền thống, cho hệ thống SGWaaS Bốn tỷ lệ sử dụng CPU xem xét thử nghiệm này: 25%, 50%, 70% 90%, tương ứng với bốn mức sử dụng CPU thấp/trung bình/cao/rất cao Bảng 3.4 hình 3.22 thể số gói tin/s SGW xử lý tiêu thụ bốn mức CPU qua ba giao diện S11 CPU đạt mức 25% tải S11 SGWaaS 19067 gói tin/s, S11 khơng SGWaaS 20127 gói tin/s CPU đạt 50% tải S11 SGWaaS 40749 gói tin/s, S11 khơng SGWaaS 41982 gói tin/s Để đạt mức CPU 90%, tải S11 SGWaaS 76783 gói tin/s, S11 khơng SGWaaS 78901 gói tin/s Có thể thấy rằng, S11 SGWaaS xử lý gói tin dùng nhiều CPU S11 khơng SGWaaS Bảng 3.4 Mức sử dụng CPU với tải tương ứng giao diện S11 % CPU Giao diện S11 SGWaaS (gói tin/s) S11 khơng SGWaaS (gói tin/s) 25% 50% 70% 90% 19067 20217 40749 41982 59366 57912 76783 78901 Hình 3.22 Mức sử dụng CPU giao diện S11 51 Bảng 3.5 hình 3.23 thể số gói tin/s SGW xử lý tiêu thụ bốn mức CPU qua giao diện S5 CPU đạt mức 25% tải S5 SGWaaS 21013 gói tin/s, S5 khơng SGWaaS 21987 gói tin/s CPU đạt 50% tải S5 SGWaaS 44121 gói tin/s, S5 khơng SGWaaS 42187 gói tin/s Ở mức CPU 90%, tải S5 SGWaaS 80024 gói tin/s, S5 khơng SGWaaS 81872 gói tin/s Có thể thấy rằng, S5 SGWaaS xử lý gói tin dùng CPU S5 không SGWaaS Bảng 3.5 Mức sử dụng CPU với tải tương ứng giao diện S5 % CPU Giao diện S5 SGWaaS (gói tin/s) S5 khơng SGWaaS (gói tin/s) 25% 50% 70% 90% 21013 21987 44121 42187 57400 58354 80024 81872 Hình 3.23 Mức sử dụng CPU giao diện S5 Bảng 3.6 hình 3.24 thể số gói tin/s SGW xử lý tiêu thụ bốn mức CPU qua giao diện Sxa CPU đạt mức 25% tải Sxa SGWaaS 16348 gói tin/s, Sxa khơng SGWaaS 17024 gói tin/s CPU đạt 50% tải Sxa SGWaaS 35234 gói tin/s, Sxa khơng SGWaaS 36543 gói tin/s Với mức CPU 90%, tải Sxa SGWaaS 73242 gói tin/s, Sxa khơng SGWaaS 72138 gói tin/s Có thể thấy rằng, Sxa SGWaaS xử lý gói tin dùng nhiều CPU Sxa không SGWaaS 52 Bảng 3.6 Mức sử dụng CPU với tải tương ứng giao diện Sxa % CPU Giao diện Sxa SGWaaS (gói tin/s) Sxa khơng SGWaaS (gói tin/s) 25% 50% 70% 90% 16348 17024 35234 36543 52189 52789 73242 72138 Hình 3.24 Mức sử dụng CPU giao diện Sxa Những kết cho thấy rằng, lưu lượng giao diện tăng dần, việc sử dụng CPU tăng tuyến tính Trên giao diện S11 S5, ngưỡng hoạt động bình thường (50%) CPU tải đầu vào 44121 gói tin/s, số giảm xuống 36543 gói tin/s giao diện Sxa CPU mức cao (90%) tải đầu vào 81872 tin/s giao diện S11, S5 với Sxa 73242 gói tin/s Có chênh lệch kích thước gói tin truy vấn/cập nhật lưu lượng liệu thuê bao - PFCP giao diện Sxa có độ lớn nhiều gói tin GTPv2 giao diện S11, S5 Tuy nhiên, xét khía cạnh tiêu thụ CPU SGW truyền thống SGWaaS, học viên nhận xét rằng: mức tiêu thụ CPU giao diện S5 cải thiện, phù hợp với kết thu mục 3.3.1 3.3.3 Khả mở rộng Để định mở rộng hệ thống hay không, học viên xem xét qua hai số: việc sử dụng CPU số lượng yêu cầu đăng ký giây Nguyên cứu [10] 53 rằng, chúng mang lại cân tốt mức tiêu thụ tài nguyên số hiệu suất Về số liệu đầu tiên, học viên coi mức sử dụng CPU SGW Instance cao 90% SGW mức vượt ngưỡng giới hạn, SGW cần mở rộng quy mơ Về số thứ hai, học viên coi cao 90% SGW mức vượt ngưỡng giới hạn, SGW cần mở rộng quy mơ Trong phạm vi đề án, việc mở rộng quy mô học viên mở rộng thủ công, MANO quản lý chưa hỗ trợ việc giám sát mở rộng tự động Do vậy, đánh giá giả định sau hệ thống đạt hai điều kiện Giả sử ba giao diện S11, S5 Sxa SGW, loại triển khai với VNF Học viên sử dụng công cụ tạo nguồn lưu lượng để tăng mức tiêu thụ CPU giao diện 90% Điều đạt kết thực phép đo bên trên: đẩy lưu lượng 76783 gói tin/s tới giao diện S11, 80024 gói tin/s tới giao diện S5, 73242 gói tin/s tới giao diện Sx Khi VNF chạm ngưỡng 90% CPU, học viên tiến hành mở rộng số lượng VNF lên thành 2, 3, 4, đánh giá mức độ sử dụng CPU VNF Bảng 3.7 kết thu VNF S11, S6, Sxa sau mở rộng Bảng 3.7 Mức độ sử dụng CPU mở rộng VNF Số lượng VNF %CPU VNF S11 %CPU VNF S5 %CPU VNF Sxa 90 90 90 71,43 65,96 70,02 48,02 43,13 47,75 43,21 38 44,93 40,23 32,64 42,85 Hình 3.25 thể mức tiêu thụ CPU VNF số lượng VNF giao diện 1, 2, 3, 4, Cụ thể, với giao diện S11, tăng số lượng VNF lên thành 2, CPU sử dụng VNF giảm 20.63%, từ 90% xuống 71,43% Khi số lượng VNF 3, CPU giảm xuống 48,02% Khi số lượng VNF 4, CPU sử dụng 43,21% Con số chạm mốc 40,23% đạt trạng thái hoạt động bình thường, tức tỷ lệ sử dụng CPU giảm 55.3% Tỷ lệ tương ứng với giao diện S5 Sxa Qua kết luận rằng, việc mở rộng hệ thống hoàn toàn khả thi số 54 lượng thuê bao nhu cầu sử dụng liệu tăng đột biến Nó hiệu giao diện S5, trùng khớp với kết đánh giá độ trễ mục 3.3.1 Hình 3.25 Mức độ sử dụng CPU VNF mở rộng 3.4 Kết luận chương Chương đề xuất mơ hình kiến trúc ảo hóa SGW dựa NFV-MANO, khai thác môi trường điện toán đám mây dạng SGW as a Service (SGWaaS) Dịch vụ sử dụng Openstack để triển khai hạ tầng, mô đun cổng giao tiếp xử lý nghiệp vụ SGW phân tách thành VNF vận hành, quản lý MANO DPDK sử dụng để tăng tốc độ xử lý gói liệu thuê bao Tất kết hợp lại, xây dựng với quy trình khai thác thực tế Các kết đánh giá cho thấy: Thứ nhất, việc triển khai SGW mơi trường điện tốn đám mây đạt hiệu tốt giao diện S5 độ trễ CPU, giao diện S11 Sxa khơng có chênh lệnh so với triển khai môi trường truyền thống Thứ hai, khả mở rộng chứng tỏ ưu tuyệt đối SGW as a Service so với SGW truyền thống Với SGW truyền thống, việc mở rộng nút mạng tiêu tốn thời gian triển khai tài nguyên máy chủ bổ sung, xảy khoảng thời gian dừng hệ thống để chuyển lưu lượng sang hệ thống mở rộng, làm gián đoạn dịch vụ thuê bao di động Đối với SGW as a Service, hệ thống hoạt động vượt ngưỡng 55 giới hạn, việc mở rộng tiến hành mà không gây gián đoạn dịch vụ thuê bao di động, đồng thời đưa nút mạng SGW trạng thái hoạt động bình thường, đáp ứng tiêu chí đặt ban đầu Kết có ý nghĩa tương tự với trường hợp cần thu hẹp nút mạng SGW nhu cầu thực tế gỉảm 56 KẾT LUẬN Đề án hướng tới chủ đề có ý nghĩa lý thuyết thực tiễn cộng đồng nghiên cứu quan tâm, nghiên cứu triển khai nút mạng SGW điện toán đám mây Với mục tiêu nghiên cứu ứng dụng dịch vụ VNPaaS điện toán đám mây cho việc cung cấp dịch vụ nút mạng SGW mạng lõi 4G LTE, đề án thực nội dung đề phần mục tiêu ban đầu Những kết đề án • Xây dựng kiến trúc ảo hoá SGW dựa NFV-MANO: dựa vào Cơ sở hạ tầng NFV phân tán trải rộng vị trí phân tán địa lý Mục tiêu đặt SGW gần với người dùng cuối, giúp giảm độ trễ cải thiện chất lượng trải nghiệm Chức SGW phân tách thành VNF, MANO quản lý NFV phân tán mở rộng linh hoạt để đáp ứng khối lượng công việc thay đổi theo thời gian, tự động hóa việc quản lý vịng đời NS VNF Ngồi ra, cần hỗ trợ mơ hình triển khai kết hợp VNF triển khai tài nguyên vật lý nguồn tài nguyên ảo máy ảo dựa yêu cầu bảo mật hiệu suất • Đáp ứng yêu cầu máy chủ mạng: khả dự phòng theo chế dự phịng liệu, SGW có tính sẵn sàng cao nhờ vào chế active – active, VNF giao diện luôn hoạt động, vừa sẵn sàng xử lý gói liệu vừa làm cơng nhân giảm tải Thiết kế phần mềm đáp ứng việc mở rộng mà khơng ảnh hưởng đến q trình hoạt động VNF Với vị trí đặc thù nút giao tiếp với eNodeB để xử lý toàn lưu lượng mặt phẳng liệu người dùng, DPDK giải pháp để tăng tốc độ xử lý gói liệu, ứng dụng vào chế hoạt động cho SGW • Triển khai nút mạng SGW theo chuẩn ETSI điện tốn đám mây: với mơ hình SGWaaS, kết đánh giá cho thấy đáp ứng hoàn toàn tiêu chí vận hành hệ thống SGW điện tốn đám mây 57 Thông qua thực nghiệm với kịch mơ chứng minh tính hiệu tính đắn kiến trúc đề xuất Đây sở lý luận cho nhà khai thác Viễn thông phát triển dịch vụ theo hướng trung tâm liệu đám mây Về mặt thực tiễn: kết đề án thực nghiệm kịch khác nhau, kết thực nghiệm phương pháp đề xuất đánh giá có hiệu so với phương thức truyền thống, đồng thời sở khoa học để tạo mơ hình triển khai dịch vụ mạng vào trung tâm liệu thực tế Điều cho thấy, áp dụng kết nghiên cứu đề tài việc triển khai nút mạng khác hệ thống mạng di động 4G LTE Phạm vi ứng dụng: mơ hình kiến trúc đề xuất ứng dụng cho nút mạng thuộc hệ thống mạng 4G LTE, khơng vậy, tính hiệu cịn sử dụng hệ thống mạng di động 3GPP khác Hướng phát triển đề án • Triển khai ảo hóa SGW theo hướng sử dụng container Kubernetes để quản lý, triển khai dịch vụ mạng - xu triển khai ứng dụng theo kiến trúc micro-service, giúp đại ứng dụng đám mây, tăng cường hiệu DevOps, cung cấp cho nhà phát triển môi trường sản xuất quán, tách biệt khỏi ứng dụng quy trình khác • Phát triển mơ đun tính phí để bán dịch vụ Điện toán đám mây việc phân phối tài nguyên điện toán theo nhu cầu qua Internet với cách định giá theo mức sử dụng Đây cách đo lường giá để doanh nghiệp bán sản phẩm cho khách hàng doanh nghiệp Viễn thơng khác chưa có hệ thống trung tâm liệu 58 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] VPSgiare, Các dịch vụ điện toán đám mây https://vpsgiare.info/dichvu-cua-dien-toan-dam-may-cloud-computing Truy cập tháng 5.2023 [2] TS Nguyễn Phạm Anh Dũng (2013), Giáo trình Thơng tin di động, Học viện cơng nghệ Bưu Viễn thơng, trang 541-550 [3] OSAM (2021), Tổng quan mơ hình triển khai điện tốn đám mây phổ biến https://www.osam.io/post/4-mo-hinh-dien-toan-dam-may-pho-bien Truy cập tháng 5.2023 [4] 3GPP (Jun-2019) Interface between the Control Plane and the User Plane nodes, 3GPP 29.244 Realse 14 [5] A.Banerjee, R.Mahindra, K.Sundaresan, S.Kasera, K.V.der Merwe, S Rangarajan (Dec-2015), “Scaling the LTE control-plane for future mobile access” Conference on Emerging Networking Experiments and Technologies, Heidelberg, Germany: ACM, pp 1–13 [6] Accton Making Partnership Work, Intel DPDK Performance on the SAU5081L Server https://www.accton.com/Technology-Brief/intel-dpdkperformance-on-the-sau5081i-server Accessed on May 05th2023 [7] Carlos Hernan Tobar Arteaga, Faiber Botina Anacona, Kelly Tatiana Tobar Ortega, and Oscar Mauricio Caicedo Rendon (Dec-2019), "A Scaling Mechanism for an Evolved Packet Core based on Network Functions Virtualization", IEEETransactions on Network and Service Management, pp 2-15 [8] Errisson (2023), Mobile data traffic outlock https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/mobilityreport/dataforecasts/mobile-traffic-forecast Accessed on Mar 15th2023 59 [9] ETSI (Jan-2020) Network Functions Virtualisation (NFV) Release 2; Management and Orchestration; Architectural Framework Specification, ETSI GS NFV 006 V2.1.1, pp 6-13 [10] ETSI (Jan-2020) Network Functions Virtualisation (NFV); Terminology for Main Concepts in NFV, ETSI GS NFV 003 V1.5.1, pp 7-17 [11] ETSI (Mar-2021) Network Functions Virtualisation (NFV); Use Cases, ETSI GS NFV 001 V1.1.1, pp 18-51 [12] G.Premsankar, K.Ahokas, S.Luukkainen (Nov-2015), “Design and implementation of a distributed mobility management entity on openstack”, International Conference on Cloud Computing Technology and Science, Vancouver, BC, Canada: IEEE, pp 487–490 [13] Hamed Tabrizchi, ·Marjan Kuchaki Rafsanjani (Feb-2020), A survey on security challenges in cloud computing: issues, threats, and solutions, Springer Science The Journal of Supercomputing, pp.9493–9532 [14] J.Soares, M.Dias, J.Carapinha, B.Parreira, S.Sargento (2014), “Cloud4NFV: A platform for Virtual Network Functions”, IEEE 3rd International Conference on Cloud Networking, pp 288-293 [15] M U Farooq, A Shakoor, and A B Siddique (Mar-2017), “An efficient dynamic round robin algorithm for cpu scheduling,” in International Conference on Communication, Computing and Digital Systems Islamabad, Pakistan: IEEE, pp 244–248 [16] Mohammad Abu-Lebdeh, Sami Yangui, Diala Naboulsi, Roch Glitho, Constant Wette Tchouati (Oct-2016), “A Virtual Network PaaS for 3GPP 4G and Beyond Core Network Services”, IEEE CloudNet 2016 – 5th IEEE International Conference on Cloud Networking, pp 7-13 [17] N Baldo, M Miozzo, M Requena-Esteso, and J Nin-Guerrero (Nov-2011), “An open source product-oriented lte network simulator based on ns-3,” in International conference on Modeling, analysis and simulation of wireless and mobile systems Miami, Florida, USA: ACM, pp 293–298 60 [18] P.Amogh, G.Veeramachaneni, A.K.Rangisetti, B.R.Tamma, A.A Franklin, (Feb-2018) “A cloud native solution for dynamic auto scaling of MME in LTE” International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications, Montreal, QC, Canada: IEEE, pp 1–7 [19] Rajendra Chayapathi, Syed Farrukh Hassan, Paresh Shah (Nov-2016), Network Function Virtualization with a touch of SDN, Addison Wesley Professional, pp.21-237 [20] Statista (2023), Forecast number of mobile devices worldwide from 2020 to 2025 (in billions) https://www.statista.com/statistics/245501/multiplemobile-device-ownership-worldwide Accessed on Mar 15th2023 [21] V.V Arutyunov (May-2012), Cloud Computing: Its History of Development, Modern State, and Future Considerations, Scientific and Technical Information Processing, 2012, Vol 39, No 3, pp 173–178 DOI: 10.3103/S0147688212030082 [22] X Zhou, Z Zhao, R Li, Y Zhou, T Chen, Z Niu, and H Zhang (Nov2014), “Toward 5G: when explosive bursts meet soft cloud,” IEEE Netw, vol 28, no 6, pp 12-17 [23] Yifat Perry (Nov-2020), High Availability Cluster: Concepts and Architecture, NetApp BlueXP https://bluexp.netapp.com/blog/cvo-blghigh-availability-cluster-concepts-andarchitecture#:~:text=What%20is%20a%20High%20Availability,websites %2C%20and%20transaction%20processing%20systems Accessed on Apr 07th2023 [24] Ying Zhang (2018), Network Function Virtualization: Concepts and Applicability in 5G Networks, Wiley, pp.135-146 BẢN CAM ĐOAN Tôi cam đoan thực việc kiểm tra mức độ tương đồng nội dung đề án qua phần mềm https://kiemtratailieu.vn cách trung thực đạt kết mức độ tương đồng 12% toàn nội dung đề án Đề án kiểm tra qua phần mềm cứng đề án nộp để bảo vệ trước hội đồng Nếu sai tơi xin chịu hình thức kỷ luật theo quy định hành Học viện …………., ngày … tháng … năm … HỌC VIÊN CAO HỌC (Ký ghi rõ họ tên)