ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ НАГРУЗКИ УСТРОЙСТВ ИНТЕРНЕТА ВЕЩЕЙ НА ЯДРО СЕТИ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

UDC 621.391

Kuranov A.S., Fedorov A.S. Research of the IoT Devices load impact on the Mobile Network Core

Исследование влияния нагрузки устройств Интернета Вещей на ядро сети мобильной

связи

Kuranov Alexander Sergeevich,

Graduate Student, Saint-Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics

Fedorov Andrey Sergeevich,

Engineer of Research and Education Center «Wireless Infotelecommunication Networks», SPbSUT Куранов Александр Сергеевич, Магистрант, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет

информационных технологий, механики и оптики Федоров Андрей Сергеевич,

Инженер научно-образовательного центра «Беспроводные инфотелекоммуникационные сети»,

СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Abstract. This article is devoted to research of the IoT Devices load impact on the Mobile Network Core. The developed and described model allows to evaluate the MPS indicator at various network nodes, the time of communication establishment, the time of data transmission and packet loss. A structural diagram of the model used, a description of its parameters and modeling conditions, results and conclusions are presented.

Keywords: Internet of Things, IoT, mobile communications, core, load.

Аннотация. Данная работа посвящена исследованию нагрузки, создаваемой устройствами Интернета Вещей, на сигнальные интерфейсы ядра сети четвертого поколения. Разработанная и описанная модель позволяет оценить показатель MPS (messages per second) на различных узлах сети, время установления связи и время передачи данных, а также потери пакетов по истечению времени ожидания ответа или переполнению буфера. Представлена структурная схема используемой модели, описание ее параметров и условий моделирования, результаты и выводы.

Ключевые слова: Интернет Вещей, мобильная связь, ядро, нагрузка.

DOI 10.54092/25421085_2022_4_94

Рецензент: Сагитов Рамиль Фаргатович, кандидат технических наук, доцент, заместитель директора по научной работе в ООО «Научно-исследовательский и проектный институт

экологических проблем», г. Оренбург

Поскольку большую часть «абонентов» сетей Интернета Вещей являются датчики, проводящие мониторинг какого-либо параметра и периодически отправляющие данные, то для работы модели были введены следующие допущения:

- трафик с датчиков поступает с некоторым постоянным периодом;

- трафик передается только в восходящей линии, в нисходящей линии передаются только подтверждения о приеме (ACK);

- PGW и SGW объединены в единый узел UGW (Universal Gateway), часто использующийся в домашней сети, сигнальная нагрузка на PGW при этом минимальна;

- нагрузка, создаваемая пользовательскими пакетами на пользовательскую плоскость, не рассматривается, поскольку является слишком малой по сравнению с обычным трафиком от смартфонов;

- в случае неуспешной обработки транзакции (например, при переполнении буфера или срабатывания таймаута ожидания в очереди) вся процедура для данного устройства считается неуспешной и переотправки не происходит;

- в рассматриваемых далее сценариях не учитываются процедуры Attach и Detach, поскольку данные процедуры происходят при включении устройства и при сбоях в сети или на устройстве, что происходит крайне редко, поэтому если данные процедуры происходят постоянно, то предположительно на каком-то узле имеется ошибка конфигурации;

- процедура PDN ^nne^^^ также не рассматривается, так как предполагается, что датчикам достаточно одного сквозного канала для передачи данных;

- не рассматривается нагрузка на HSS, так как данный элемент не участвует в рассматриваемых сценариях.

В рассматриваемой модели используются следующие сценарии:

- передача данных через NAS по сценарию CP CIoT оптимизации с дальнейшей передачей данных на SCEF по интерфейсу T6a;

- передача данных по NAS по сценарию CP CIoT оптимизации с дальнейшей передачей данных в IP сеть по интерфейсу S11-U;

- передача данных с UP CIoT оптимизацией через SGW.

Реализованные в модели алгоритмы передачи сообщений для каждого из

приведенных выше сценариев представлены на рисунках 1, 2 и 3 соответственно.

Рисунок 1. Рассматриваемый сценарий №1

Рисунок 2. Рассматриваемый сценарий №2

Рисунок 3. Рассматриваемый сценарий №3

Консорциум 3GPP предлагает в качестве модели генерируемого трафика использовать процесс Пуассона. В основе их заключения лежит теорема Палма-Хинчина. Она гласит, что суперпозиция большого числа независимых процессов будет обладать пуассоновскими свойствами и, следовательно, может быть описана пуассоновским процессом [1]. Таким образом, время между прибытиями заявок будет подчиняться Пуассоновскому процессу и будет описываться следующим выражением [2]:

А = ех = еп/т

(1)

В выражении (1):

- А = п/Т - интенсивность прибытия заявок;

- n- количество устройств;

- T- период отправки данных устройствами.

Для проведения имитационного моделирования использовалось ПО AnyLogic [3]. Разработанная модель представлена на рисунке 4, параметры модели представлены в таблице 1. Время задержки в сети радиодоступа (RAN) представлено треугольным распределением.

Рисунок 4. Разработанная модель

Таблица 1

Параметры, использующиеся в модели

Параметр Описание

mme_service_time Время обработки транзакции на MME

ugw_service_time Время обработки транзакции на UGW

scef_service_time Время обработки транзакции на SCEF

mme_buf Размер буфера сообщений на MME

ugw_buf Размер буфера сообщений на UGW

scef_buf Размер буфера сообщений на SCEF

mme_timeout Время ожидания в буфере на MME

ugw_timeout Время ожидания в буфере на UGW

scef_timeout Время ожидания в буфере на SCEF

mme_thread Количество одновременно обрабатываемых сообщений на MME

ugw_thread Количество одновременно обрабатываемых сообщений на UGW

scef_thread Количество одновременно обрабатываемых сообщений на SCEF

s1_release_time Время вызова процедуры s1 release при отсутствии трафика

n Количество устройств

T Период отправки сообщений

Все эксперименты, описываемые в работе, проведены с параметрами, представленными на рисунке 5, если явно не указано иное.

Значение

Параметр Тип Мин, I Макс. I Шаг

п Диапазон 1

Г Фиксированный 1

п1 Фиксированный 0

П Фиксированный 1000

ugw_buf Фиксированный 1000

mme_buf Фиксированный 1000

scef_buf Фиксированный 1000

mme_tiimeout* Фиксированный 3

ugw_timeout Фиксированный 3

scef_timeout Фиксированный 3

m m e_servi ce_ti m e Фиксированный 100

u g w_se rvi ce_ti m e Фиксированный 100

sc ef_servi ce_tî m e Фиксированный 100

ugw_thread Фиксированный 10

mme_tlhread Фиксированный 10

sc ef„thread Фиксированный 10

s1_release_time* Фиксированный 10

r a n_m od e_tra n sm it i on_ti m e Фиксированный 30

ran_min_transmition_tiime Фиксированный 20

ran_max_transmitron_time Фиксированный 70

n2 Фиксированный 0

12 Фиксированный 1000

Рисунок 5. Значения параметров модели

На рисунках 6, 7, 8 представлено генерируемое количество запросов от IoT абонентов, количество сообщений в секунду на MME и количество отброшенных пакетов соответственно.

transaction per second Trsffir ТРЧ

Рисунок 6. Генерируемое количество запросов от IoT абонентов

Рисунок 7. Количество сообщений в секунду на MME

Рисунок 8. Количество отброшенных пакетов

По графикам на приведенных выше рисунках видно, что с ростом количества устройств линейно растет и количество поступающих транзакций в секунду. В момент, когда средняя нагрузка на MME приближается к 100 сообщениям в секунду, возникают транзакции, которые неуспешно завершаются по истечению таймаута ожидания в буфере. При этом коэффициент роста меняется, но продолжает расти также линейно.

Подобная ситуация возникает и с SCEF, который возвращает обработанные сообщения обратно на MME, что представлено на рисунке 9.

Рисунок 9. Количество сообщений в секунду на SCEF

Нагрузка на SCEF продолжает расти. Хоть на выходе MME должно быть 100 транзакций в секунду, на SCEF продолжается рост поступающих заявок, так как с ростом числа входящих заявок на MME увеличивается и соотношение новых заявок и ответов от SCEF. Аналогичная ситуация происходит и с UGW в других сценариях. Логично предположить, что при заданных характеристиках системы количество заявок на SCEF не превысит производительность MME. Это можно проверить, если понизить производительность MME до 20 MPS. Тогда видно, что рост поступающих на SCEF транзакций не превысит 20 MPS, так как MME может пропустить больше 20 MPS, что представлено на рисунке 10.

О 10 20 30 40 50 60 70 90 90 100

# mean tps # deviation tps # deviation tps

Рисунок 10. Количество сообщений в секунду на SCEF (производительность MME в 20

MPS)

На рисунках 11, 12 и 13 представлены зависимости показателей MPS и TPS при сценариях, описанных выше. В сценарии 1 при отсутствии неуспешно завершенных транзакций каждая транзакция генерирует на MME 3 сообщения и 1 на SCEF. В сценарии 2 каждая транзакция генерирует на MME 5 сообщений, а на SGW при этом генерируется 3 сообщения. В сценарии 3 каждая транзакция генерирует нагрузку на MME в 4 сообщения и 2 на SGW.

Рисунок 11. MPS при сценарии №1

Рисунок 12. MPS при сценарии №2

messages per second MPS ОП node

0 10 20 30 40 50 60 70 30 90 100

Ф m me mps Ф tps Щ scef mps Ф ugw mps

Рисунок 13. MPS при сценарии №3

На рисунках 14 и 15 показана зависимость времени доставки сообщения. Время доставки сообщения до сервера резко возрастает незадолго до начала отбрасывания сообщений по таймауту. С увеличением нагрузки время доставки стремится к значению 3.2 с (MME timeout 3 с + MME service time 100 мс + SCEF service timeout 100 мс). При этом, если уменьшить буфер так, чтобы пакеты стали отбрасываться не по таймауту, а по отсутствию места в буфере, то время, к которому будет стремиться время передачи пакетов, станет зависеть от объема буфера. Это время будет равно сумме отношению размера буфера к производительности узла и времени обработки транзакции. Например, на рисунке 15 mme_buf = 150 мс, mme_thread = 10 мс и mme_service_time = 100 мс. А время стремится к 1.7 с.

Рисунок 14. Время доставки сообщения

Рисунок 15. Время доставки сообщения

Рисунок 16 позволяет детальнее момент до роста нагрузки в 100 MPS на MME -видно увеличение СКО времени обработки сообщения. До 93 MPS время обработки увеличилось не более, чем в 2 раза, а при 99 MPS среднее время увеличилось примерно в 3 раза.

Traffic time

4 mean tps # deviation time # deviation tirne

Рисунок 16. Время доставки сообщения (в масштабе)

Таким образом, были проанализированные полученные данные и выявлен характер роста нагрузки на элементы EPC (evolved packet core) при росте числа устройств в сети. Выявлено, что при приближении средней нагрузки к значению производительности системы, происходит небольшой рост задержки времени установления соединения/передачи данных. А при превышении производительности -резкий скачок.

References

1. В. А. Кокотушкин, Одно обобщение теоремы Пальма-Хинчина, Теория вероятн. и ее примен., 1974, том 19, выпуск 3.

2. А. Я. Хинчин, Математические методы теории массового обслуживания, Тр. МИАН СССР, 1955, том 49.

3. AnyLogic - имитационное моделирование. URL: https://www.anylogic.ru/.