5G ağları, özellikle iki farklı yaklaşımla ağ tıkanıklığını yönetmek için çeşitli stratejiler kullanır: 5G on ve 5G otomatik. Her yöntemin, yüksek talep edilen ortamlarda performansı korumak için kritik olan tıkanıklığı ele almada benzersiz özellikleri vardır.
5G
** 5G On öncelikle ağ parametrelerinin manuel kontrolü ve konfigürasyonuna odaklanır. Bu yaklaşım, operatörlerin kaynakları gerçek zamanlı trafik taleplerine göre doğrudan yönetmelerini sağlar. Temel yönler şunları içerir:
- Statik kaynak tahsisi: Kaynaklar, trafik modelleri dinamik olarak değişirse verimsizliklere yol açabilecek önceden tanımlanmış yapılandırmalara dayanarak tahsis edilir.
- Trafik Yönetimi Teknikleri: Operatörler, belirli trafik türlerinin önceliklendirilmesi veya farklı uygulamalar için bant genişliği tahsisini ayarlama gibi belirli trafik yönetimi tekniklerini uygulayabilir.
- Tıkanıklık kontrol algoritmaları: TCP'nin yavaş başlangıç ve tıkanıklıktan kaçınma mekanizmaları gibi taşıma tabakasındaki gelişmiş tıkanıklık kontrol algoritmalarını kullanır ve en yüksek kullanım sürelerinde verimi optimize etmek ve gecikmeleri azaltmak için [1] [6].
Bu yöntem, trafik modellerinin öngörülebilir olduğu ortamlarda faydalıdır ve proaktif kaynak tahsisi yoluyla tıkanıklığın etkili bir şekilde yönetilmesine izin verir.
5G Otomatik
Buna karşılık, 5G Auto ağ yönetimine daha dinamik ve otomatik bir yaklaşım kullanır. Bu sistem, kaynakları gerçek zamanlı olarak uyarlanabilir bir şekilde yönetmek için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanır. Temel özellikler şunları içerir:
- Dinamik Kaynak Tahsisi: Mevcut ağ koşullarına ve kullanıcı talebine göre kaynak tahsisini otomatik olarak ayarlar ve tıkanıklığa hızlı yanıtlar sağlar.
- Akıllı Yönlendirme Algoritmaları: Trafiği sıkışık alanlardan uzaklaştırarak genel ağ verimliliğini artırabilecek sofistike yönlendirme tekniklerini uygular.
- Gerçek zamanlı izleme ve adaptasyon: Ağ performansını sürekli olarak izler ve yapılandırmaları, tıkanıklık etkilerini ortaya çıktıkça azaltmak için dinamik olarak ayarlar [3] [4].
5G Auto'nun otomatik doğası, yüksek kullanıcı yoğunluğuna sahip kentsel alanlar veya büyük etkinlikler sırasında öngörülemeyen trafik modellerine sahip ortamlarda özellikle etkilidir.
Karşılaştırmak
5G ve 5G otomatik arasındaki birincil fark, ağ tıkanıklığını yönetme yaklaşımlarında yatmaktadır:
- Kontrol yöntemi: 5G, manuel yapılandırmalara güvenirken, 5G otomatik otomasyon ve gerçek zamanlı ayarlamalar için AI kullanır.
- Kaynak Yönetimi: 5G Mayıs ayında trafikte dinamik değişikliklerle mücadele ederken, 5G Auto talepteki dalgalanmalara hızla uyum sağlayabilir.
- Verimlilik: 5G otomobilin otomatik doğası, 5G'nin daha statik yaklaşımına kıyasla genellikle yüksek değişken ortamlarda daha iyi performansa yol açar.
Özetle, her iki yöntem de 5G sistemlerinde ağ tıkanıklığını hafifletmeyi amaçlarken, etkinlikleri büyük ölçüde trafiğin doğasına ve belirli operasyonel ortama bağlıdır.
Alıntılar:
[1] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc10346256/
[2] https://nybsys.com/5g-network-speed-splained/
[3] https://www.telecomgurukul.com/post/5g-log-analysis-in-2024-dressing-Network-congestion
[4] https://www.mdpi.com/1424-8220/23/13/6111
[5] https://www.linkedin.com/advice/1/how-do-o-onou--crevent-5g-network-esterference
[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