5G 네트워크는 다양한 전략을 사용하여 네트워크 혼잡, 특히 5G on 및 5G Auto의 두 가지 접근 방식을 통해 네트워크 혼잡을 관리합니다. 각 방법에는 혼잡을 처리하는 데있어 고유 한 기능이 있으며, 이는 고음 환경에서 성능을 유지하는 데 중요합니다.
5g on
** 5G on은 주로 네트워크 매개 변수의 수동 제어 및 구성에 중점을 둡니다. 이 접근 방식을 통해 운영자는 실시간 트래픽 요구에 따라 리소스를 직접 관리 할 수 있습니다. 주요 측면은 다음과 같습니다.
- 정적 리소스 할당 : 미리 정의 된 구성을 기반으로 리소스가 할당되므로 트래픽 패턴이 동적으로 변경되면 비 효율성으로 이어질 수 있습니다.
- 트래픽 관리 기술 : 운영자는 특정 유형의 트래픽 우선 순위를 정하거나 다양한 응용 프로그램에 대한 대역폭 할당 조정과 같은 특정 트래픽 관리 기술을 구현할 수 있습니다.
- 정체 제어 알고리즘 : TCP의 느린 시작 및 혼잡 회피 메커니즘과 같은 전송 계층의 고급 정체 제어 알고리즘을 사용하여 처리량을 최적화하고 피크 사용 시간 동안 지연을 줄입니다 [1] [6].
이 방법은 트래픽 패턴을 예측할 수있는 환경에서 유리하므로 사전 자원 할당을 통해 혼잡을 효과적으로 관리 할 수 있습니다.
5g 자동
대조적으로, 5G Auto는 네트워크 관리에 대한보다 역동적이고 자동화 된 접근 방식을 사용합니다. 이 시스템은 인공 지능 및 기계 학습을 활용하여 실시간으로 리소스를 적응 적으로 관리합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 동적 리소스 할당 : 현재 네트워크 조건 및 사용자 요구에 따라 자원 할당을 자동으로 조정하여 혼잡에 대한 빠른 응답을 허용합니다.
- 지능형 라우팅 알고리즘 : 혼잡 한 영역에서 트래픽을 방향을 바꿀 수있는 정교한 라우팅 기술을 구현하여 전반적인 네트워크 효율성을 향상시킵니다.
- 실시간 모니터링 및 적응 : 네트워크 성능을 지속적으로 모니터링하고 구성을 동적으로 조정하여 혼잡 효과가 발생할 때 혼잡 효과를 완화합니다 [3] [4].
5G Auto의 자동화 된 특성은 사용자 밀도가 높은 도시 지역이나 대규모 이벤트와 같은 예측할 수없는 트래픽 패턴이있는 환경에서 특히 효과적입니다.
비교
5G ON과 5G 자동의 주요 차이점은 네트워크 혼잡 관리에 대한 접근 방식에 있습니다.
- 제어 방법 : 5G on의 수동 구성에 의존하는 반면 5G 자동화는 자동화 및 AI를 실시간 조정에 사용합니다.
- 자원 관리 : 5G on은 트래픽의 동적 변화로 어려움을 겪을 수 있지만 5G Auto는 수요 변동에 빠르게 적응할 수 있습니다.
- 효율성 : 5G Auto의 자동화 된 특성은 일반적으로 5G ON의 정적 접근 방식에 비해 매우 가변적 인 환경에서 더 나은 성능으로 이어집니다.
요약하면, 두 방법 모두 5G 시스템에서 네트워크 혼잡을 완화하는 것을 목표로하지만, 그 효과는 트래픽의 특성과 특정 운영 환경에 크게 의존합니다.
인용 :
[1] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10346256/
[2] https://nybsys.com/5g-network-speed-emplained/
[3] https://www.telecomgurukul.com/post/5g-log-analysis-in-2024-addressing-network-congestion
[4] https://www.mdpi.com/1424-8220/23/13/6111
[5] https://www.linkedin.com/advice/1/how-do-you-prevent-5g-network--enterference
[6] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc8271918/
[7] https://ieeexplore.ieee.org/document/8581773/
[8] https://www.mdpi.com/1424-8220/23/8/3876