Мережі 5G використовують різні стратегії для управління заторами мережі, особливо за допомогою двох різних підходів: 5G ON та 5G Auto. Кожен метод має унікальні особливості в обробці заторів, які є критичними для підтримки продуктивності у середовищах з високим попитом.
5G
** 5G, в першу чергу, фокусується на ручному керуванні та конфігурації параметрів мережі. Цей підхід дозволяє операторам безпосередньо керувати ресурсами на основі потреб у режимі реального часу. Ключові аспекти включають:
- Статичний розподіл ресурсів: Ресурси розподіляються на основі заздалегідь визначених конфігурацій, що може призвести до неефективності, якщо моделі трафіку динамічно змінюються.
- Методи управління дорожнім рухом: Оператори можуть реалізовувати конкретні методи управління трафіком, такі як пріоритетні типи трафіку або коригування розподілу пропускної здатності для різних додатків.
- Алгоритми контролю заторів: використовує вдосконалені алгоритми контролю заторів на транспортному шарі, такі як повільні зачіпки TCP та механізми уникнення заторів, щоб оптимізувати пропускну здатність та зменшити затримки під час пікових часів [1] [6].
Цей метод є вигідним у середовищах, де моделі трафіку передбачувані, що забезпечує ефективне управління перевантаженими за допомогою проактивного розподілу ресурсів.
5G Авто
На відміну від цього, 5G Auto використовує більш динамічний та автоматизований підхід до управління мережею. Ця система використовує штучний інтелект та машинне навчання для адаптивного управління ресурсами в режимі реального часу. Ключові функції включають:
- Динамічний розподіл ресурсів: автоматично коригує розподіл ресурсів на основі поточних умов мережі та попиту користувача, що дозволяє швидко відповідати на затори.
- Інтелектуальні алгоритми маршрутизації: реалізує складні методи маршрутизації, які можуть перенаправити трафік від перевантажених районів, підвищуючи загальну ефективність мережі.
- Моніторинг та адаптація в режимі реального часу: постійно контролює продуктивність мережі та динамічно налаштовує конфігурації для пом'якшення ефектів перевантаженості в міру виникнення [3] [4].
Автоматизований характер 5G автоматично робить його особливо ефективним у середовищах з непередбачуваними моделями руху, таких як міські райони з високою щільністю користувачів або під час великих подій.
Порівняння
Основна відмінність між 5G та 5G Auto полягає в їх підході до управління заторами мережі:
- Метод управління: 5G на покритті на ручні конфігурації, тоді як 5G Auto використовує автоматизацію та AI для коригування в режимі реального часу.
- Управління ресурсами: 5G ON може боротися з динамічними змінами в трафіку, тоді як 5G Auto може швидко адаптуватися до коливань попиту.
- Ефективність: Автоматизована природа 5G Auto, як правило, призводить до кращої продуктивності у дуже змінних середовищах порівняно з більш статичним підходом 5G.
Підсумовуючи це, хоча обидва методи мають на меті полегшити перевантаження мережі в системах 5G, їх ефективність багато в чому залежить від характеру трафіку та конкретного операційного середовища.
Цитати:
[1] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10346256/
[2] https://nybsys.com/5g-network-peed-explained/
[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-interference
[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