5G智慧校園業務場景中MEC分流方案研究

李伶，王華

工程與應用

5G智慧校園業務場景中MEC分流方案研究

李伶，王華

（江蘇師范大學信息化建設與管理處，江蘇 徐州 221116）

多接入邊緣計算（multi-access edge computing，MEC）技術是5G關鍵技術之一，通過通信與計算技術融合，實現業務本地化及近距離部署。當前，5G智慧校園催生出諸多新的應用場景，其建設的關鍵是如何將用戶數據分流至MEC平臺，實現技術與業務的深度融合。首先，介紹了5G智慧校園整體架構；然后，闡述了3種本地分流技術及其優、缺點，探討了智慧校園中校內資源訪問、電子資源訪問、智慧教學和校園安防監控4種業務場景分流方案的選擇，以期為即將到來的5G智慧校園專網建設提供理論支撐。

智慧校園；5G；MEC；本地分流

0 引言

作為一種通信與計算融合的技術[1-3]，多接入邊緣計算（multi-access edge computing，MEC）技術是5G關鍵技術之一，其在靠近人、物或數據源頭的網絡邊緣側部署云資源池和云平臺，通過本地分流及靈活路由等技術，為接入網提供IT和云計算能力，使得業務可以本地化、近距離部署[4]，一方面減少了傳輸時間和網絡成本，大幅度降低運營商骨干網的擁塞與負擔，減輕網絡帶寬壓力；另一方面，由于邊緣云靠近用戶數據，能夠更好地感知用戶信息并向業務應用開放，有利于提升用戶的業務體驗和指標，并為用戶提供定制化服務。因此，如何根據業務需求將用戶數據分流至MEC平臺，是技術落地應用的關鍵，也是當前運營商最為關注的問題。

當前，對5G MEC分流技術的研究主要集中在電信運營商及5G廠商研發領域。張建敏等[4]從MEC技術定義角度，細化并給出MEC平臺架構及本地分流功能的詳細技術方案；陳云斌等[5]分析了采用5G核心網基于上行分類器（uplink classifier，UL CL）分流、IPv6多歸屬分流或者本地數據網絡（local area network，LADN）策略為MEC選擇UPF的本地分流方案；何宇鋒等[6]從MEC與5G網絡的關系出發，梳理了兩類6種本地分流方案，分析了每種分流方案的會話流程及其對終端和網絡的功能及配置要求，對比分析6種方案給出了應用場景建議。

在教育領域，在5G網絡技術和環境的支撐下，教育的核心業務也面臨著轉型和重構，基于5G的智慧校園受到高度關注。在5G智慧校園中，各種新的應用場景不斷涌現，且多數業務尚處于探索和推廣階段，在與5G技術的融合方面存在諸多挑戰。如何根據不同的業務需求選擇合適的MEC分流方案，實現高速度、高帶寬、低時延、快速緩存等服務，是當前運營商與高校合作建設5G智慧校園面臨的重要挑戰。

基于對電信行業MEC技術研究狀況及成果的學習研究，結合筆者所在教育信息化行業對5G智慧校園業務場景的理解和認識，本文在介紹5G智慧校園整體架構的基礎上，梳理本地分流技術方案，并結合智慧校園業務場景探討適用的分流方案，以期為5G智慧校園建設提供部分理論支撐和借鑒意義。

1 5G智慧校園整體架構

相較于4G，5G技術最大的亮點就是除了對個人業務需求的滿足外，能夠更好地滿足垂直行業更為復雜的業務類型，如車聯網、智能制造、智慧醫療、智慧城市等領域。而在教育領域，智慧校園建設正逐步取代數字校園成為教育信息化發展的主流，催生出諸多新型應用場景，如高清視頻遠程教學、互動教學、VR/AR教學、精準教研分析、校園安防監控等高帶寬場景業務；電子圍欄、管網自動檢測、能源使用分析、無接觸智能門禁等大連接場景業務；實驗儀器遠程控制、教育機器人控制、智能設備遠程控制等低時延場景業務。這些業務場景對網絡提出了更高的體驗需求。現有的以云計算為核心的集中式數據處理模式，盡管可滿足云端的計算和存儲能力，但是在面對諸多新業務時仍存在不足，傳統教育網絡面臨著諸多挑戰，如新型教育業務承載力不足、數據安全風險大、系統資源共享難、存在信息孤島現象、建設與運維成本高等方面。

針對新一代智慧校園業務需求，結合5G特性，通過接入多種形態的智聯終端和教育裝備，構建全連接教育專網，部署整合計算、存儲、AI、安全能力的邊緣云，提供具備管理、安全等能力的應用平臺，構建基于5G的智慧校園專網架構[7]，利用5G技術的網絡切片和MEC技術滿足智慧校園特殊業務場景的用網需求。

5G智慧校園整體架構[7]如圖1所示，包括終端層、網絡層、平臺層和服務層，其核心原理是在各類終端5G化處理的基礎上，利用MEC邊緣云節點強大的分析和計算能力，對終端層感知及采集到的信息進行深度包解析，識別為本地業務的進行本地分流和處理，滿足超低時延、數據不出場等業務需求；將非本地業務轉發至核心網，傳輸路徑與4G相同。可見，如何將終端數據識別和分流是智慧校園專網能否落地應用的關鍵。

終端層主要包括各類智能手機、VR/AR設備、平板計算機、筆記本計算機等個人終端和教學儀器、安防監控、實驗儀器等教育裝備終端。這些智能終端通過5G通信模塊實現各類數據采集和匯聚，并實時傳輸給近端系統，實現人與人、人與物、物與物的任意互聯和通信。

網絡層包括5G無線電接入網、MEC節點、承載網和5G核心網。5G無線電接入網負責終端設備的無線網絡接入，通過覆蓋與容量分離實現無線資源的集中協調管理[8]。MEC節點部署于網絡邊緣，提供本地分流和強大的計算處理、緩存功能，支持多業務在接入邊緣側的靈活承載。承載網是連接接入網、核心網的端到端網絡。核心網為5G網絡信息處理中心，實現控制面及數據面分離、靈活路由等功能。

平臺層包括各類AI/大數據平臺、安全管理與運維平臺、教育應用集成平臺、云計算平臺等，將終端層采集到的各類數據或導入數據通過統計、計算、數據挖掘、數據分析等過程，打造具備管理、安全等功能的應用使能平臺，為上層服務提供多樣化的標準接口或數據支撐。

服務層包括直播課堂、VR/AR課堂、全息教育、高清監控等5G智慧校園各類業務場景，涵蓋學習、教學、評價、教研、教育管理、公共服務等方面，是在5G網絡技術和環境的支撐下對教育核心業務的轉型與重構。

2 MEC本地分流技術介紹

按照運營商5G部署策略，5G用戶開機建立的協議數據單元（protocol data unit，PDU）會話將優先選擇中心用戶面管理功能（userplane function，UPF），當用戶需要訪問MEC平臺時才選擇或插入邊緣UPF，實現用戶數據的本地分流。5G網絡MEC本地分流方案有3種[5]：UL CL上行分流、IPv6多歸屬分流和LADN分流。

圖1 5G智慧校園整體架構

2.1 UL CL上行分流

采用UL CL上行分流時，由會話管理功能（session management function，SMF）在PDU會話的數據路徑中插入上行UL CL標記，通過匹配流過濾規則將數據包轉發到指定的路徑。其中，流過濾規則如同路由表，分流則是根據路由表進行路由轉發。該過程對用戶終端完全透明，用戶無感知。

根據插入上行UL CL標記的觸發條件，UL CL上行分流可以分為特定位置、位置及用戶簽約、位置及應用檢測、能力開放[6]4種方案。基于特定位置的UL CL分流方案中，只要用戶移動到特定位置即可觸發UL CL分流，對5G終端無特殊要求，主要通過網絡功能實現。位置及用戶簽約觸發條件中除了特定位置外，增加了用戶簽約信息，即不是所有用戶移動到特定位置都會觸發UL CL分流，只有那些已經簽約使用MEC業務的終端移動到MEC區域時，才會觸發UL CL分流。

滿足觸發條件插入上行UL CL標記后，并不是所有流量都進行分流，還需要匹配流過濾規則，只有符合過濾規則的數據包才能被轉發到指定的路徑。常見過濾規則的配置方法有IP五元組法和DNS域名解析法。IP五元組指源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口和傳輸層協議，在分流規則中，主要根據目的IP地址和端口判斷用戶的訪問目標是否轉發至本地網絡。DNS域名解析法要求MEC平臺具有DNS查詢功能，將需要分流的本地IP地址與其域名對應起來，當收到用戶的訪問鏈接時，通過DNS查詢功能判斷目標IP地址是否為本地網絡。對不符合分流規則的所有流量均按照常規路徑轉發至運營商骨干網。陳志偉等[9]在現網進行實際測試，結果表明，本地轉發比非本地轉發情況下ping包時延縮短50%。

UL CL上行分流方案適用于訪問本地業務場景，如本地企業網或校園網內網資源、增強型移動寬帶（eMBB）場景、車聯網等。

2.2 IPv6多歸屬分流

IPv6多歸屬分流，需要UE側支持分流IPv6多歸屬，以源IPv6地址為分流維度實現業務分流。其業務實現流程與UL CL上行分流一致，通過識別業務流IPv6前綴，將數據分流到不同的UPF會話錨點。各個PDU會話錨點對應的數據通道匯聚于一個公共的UPF，該UPF一方面轉發上行流量到不同PDU會話錨點，另一方面聚合從不同PDU會話錨點發送到UE的下行流量。

該方案由于要采用IPv6技術，目前實施難度較大，主要適用于物聯網、高可靠性專網等場景。

2.3 LADN分流

LADN分流方案指的是基于特定的DNN進行本地分流的一種實現方式。

LADN信息配置在接入和移動性管理（access and mobility management function，AMF）中，并由AMF在注冊流程和UE配置更新流程提供給UE，UE根據收到的LADN信息以及自身位置信息請求建立本地PDU會話。SMF向AMF訂閱“5G終端位置變化通知”，AMF跟蹤終端的位置信息，并通知SMF終端位置和LADN服務區的關系，包括在服務區、不在服務區和不確定在不在服務區等。SMF根據AMF提供的終端位置和LADN服務區關系選擇合適的本地邊緣UPF，建立本地PDU會話，實現本地邊緣網絡接入和本地應用訪問。當UE不在LADN區域時，SMF拒絕UE發起的會話請求。

LADN分流可以實現企業應用本地分流和Internet業務隔離，UE只能在特定園區內使用相關應用，滿足有安全隔離需求、差異化控制需求的業務場景，適合園區場景的專用終端，如智慧工廠、智慧港口、智慧能源、智慧教育等。

2.4 MEC分流技術對比

3種MEC分流方案對比見表1，不同方案適用于不同的業務場景，MEC落地部署時可根據不同的場景需求采用不同的分流方案。

3 智慧校園業務場景分流方案分析

3.1 校內資源訪問

雖然運營商在校內建設的5G網絡網速明顯提升，但其公共網絡的特性并不能很好地適應校內局域連接和內部資源訪問的需求。如果師生通過5G網絡訪問校內資源要繞道運營商網絡，勢必會增加網絡傳輸的時延，影響用戶體驗。從應用的視角出發，高校個人用戶（to C）場景對5G網絡的需求有兩點：一是通過5G網絡代替校園Wi-Fi、有線等接入方式，實現體育館、體育場等高密度場景的網絡覆蓋和接入；二是借助于公眾5G網絡設施，在校園范圍內對師生身份認證，使得師生能夠就近訪問校內資源，而不必繞道運營商核心網絡。本地分流技術就是解決這一問題的最好方案。基于MEC本地分流技術的校內資源訪問架構如圖2所示，MEC平臺串接部署在基站和運營商骨干網之間，將流經的用戶數據拆包分析，根據分流規則將本地業務數據流直接分流至本地網絡，即校園網。此時，不僅降低了回傳帶寬消耗，同時本地業務的近距離部署也可以降低訪問時延，提升用戶體驗。

表1 MEC分流方案對比

用戶訪問公網業務時MEC平臺將所有數據流采用透傳的方式，直接發送至核心網，且由于MEC平臺的透明部署，無須對用戶終端和核心網改造，降低了部署及推廣的難度。同時，如果MEC故障，則流量完全透傳，僅無法實現分流，不影響業務。

該業務場景中，分流的觸發條件是用戶進入校園區域且訪問的目標資源是校園網資源，因此可以選擇基于特定位置及應用檢測的UL CL上行分流方案，包過濾規則采用IP五元組法或DNS域名解析法。以J大學師生訪問校園網自助服務系統為例，假設目標地址及端口為202.xxx.xxx.94:8080，分流規則中預先配置該IP地址段屬于本地業務范圍，故MEC將用戶數據轉發至校園網，大大縮短傳輸路徑和時延。若訪問目標是域名而非IP地址，如J大學師生訪問學校主頁，MEC平臺首先通過域名查詢功能查詢到該域名對應的IP地址為202.xxx.xxx.105，該地址在分流規則包含的目標IP范圍內，則將流量分流至校園網。

在實際業務場景中，滿足特定位置的用戶不一定是校內師生，因部分校園網資源僅對校內師生開放使用，理論上還需要對用戶身份予以確認。但現階段在特定位置及應用檢測條件下增加用戶簽約信息，在技術上難以實現。另一方面，僅限校內師生開放的內網資源一般都需要學校統一身份認證后才能訪問，因此建議該業務場景選擇基于特定位置及應用檢測的UL CL上行分流方案。用戶進入校園區域后通過5G網絡發起訪問校園網資源的請求觸發UL CL分流，根據分流規則判斷目標資源是否為校內資源，若是，則將數據包轉發至校園網，否則轉發至運營商骨干網。該過程對用戶透明，無須換卡換號，有利于方案的落地部署和推廣應用。

圖2 校內資源訪問架構

3.2 圖書館電子資源訪問

圖書館電子資源訪問是高校師生常用的一項重要業務，該業務一般由學校圖書館統一采購電子資源訪問權限，資源提供方對校園網IP地址進行授權，只有通過校園網接入才能訪問。由于電子資源多在校外，該業務可以歸為公網業務。

在5G智慧校園方案中，如果師生通過5G網絡訪問學校已采購的電子資源，因這些資源多在校外，其IP地址不在校園網范圍內，MEC平臺將其轉發至運營商骨干網，那么資源方檢測到的用戶IP地址不屬于校園網IP地址范疇，故不允許下載資源。解決該問題有兩種方案可選：一是將學校采購的電子資源訪問業務視為本地業務，將其IP地址或域名等鏈接信息添加到MEC平臺的轉發規則內，MEC平臺將此類業務請求全部分流至校園網，在校園網內做常規路由轉發，再從校園網邊界出口進入互聯網；二是MEC平臺將該類業務作為公網業務透傳至核心網，并從校園網IP地址段中選取若干IP地址作為MEC平臺針對該業務專用的NAT地址池，MEC平臺對流經的數據包進行拆包分析，當檢測到訪問目標是電子資源，便將數據包源地址做NAT后轉發至運營商骨干網，電子資源服務器檢測到源IP地址已獲授權則允許訪問。基于5G MEC的電子資源訪問架構如圖3所示，方案二實施的前提條件是數據包在運營商骨干網內不再做二次NAT。

無論是方案一還是方案二，均需要MEC平臺在分流規則中配置IP五元組或DNS域名解析信息。同時，為避免非校內師生在校園網區域使用5G網絡訪問電子資源，該業務還需要對用戶身份予以確認，因此建議該業務選擇基于特定位置及用戶簽約的UL CL上行分流方案，分流過程對用戶無感知。

3.3 智慧教學

作為教育領域的核心業務，教學與5G MEC技術結合有著廣闊的應用前景。在遠程互動教學中，通過MEC邊緣云部署，提供低時延、大帶寬和高可靠的反饋，通過沉浸式體驗促進教學效果的提升；在VR/AR教學中，為減小服務時延，采用邊緣云部署架構，將對時延要求高的渲染功能就近部署在靠近用戶側，有效提升傳輸速率，改善學習體驗；在AI智能分析方面，通過邊緣云平臺部署AI加速模塊進行計算，實現對學習及教學效果智能分析。

無論是遠程互動教學還是VR/AR教學、AI智能分析等場景，都是通過將各種教育教學終端硬件模塊進行5G化處理，從原來的有線網絡、無線Wi-Fi、藍牙、ZigBee/NB-IoT等網絡承載，轉變為高帶寬、高速率、高安全、低時延的5G網絡承載，給用戶帶來更快、更好、更流暢的課堂體驗。同時，利用MEC邊緣云架構，所有教學的后臺應用、教學數據和學生信息等部署在學校的MEC邊緣云平臺中，降低了公有云泄露的技術風險，安全更有保障，且便于學校的管理維護。以VR/AR教學為例，其整體架構如圖4所示。交互終端采集原始視頻并傳輸至MEC平臺邊緣云服務器，服務器根據云端中心管理平臺下發的渲染模型和參數，完成對原始視頻流的渲染，用戶終端直接通過5G網絡從邊緣云服務器獲取渲染后的內容。邊緣云服務器與中心管理平臺可通過專線或公網互聯。采用該部署架構，將對時延要求較高的渲染功能部署在靠近用戶側，使得用戶的業務數據不用傳輸至核心網，能夠有效地解決傳統方案中網絡連接速率和云服務時延的問題。

圖3 基于5G MEC的電子資源訪問架構

在智慧教學業務場景中，建議MEC平臺采用LADN本地數據網絡分流方案，理由如下。

首先，LADN屬于5G新引入特性，對終端有新的功能要求，而當前智慧校園建設已進入關鍵時期，高校紛紛開展各類智慧教室建設項目，便于從終端層面實現LADN功能；其次，LADN方案從終端即可區分需要分流的數據，減少了網絡識別分流的壓力；最后，根據對產業鏈的調研，目前5G核心網絡設備已支持LADN功能，能夠實現MEC業務快速上線。

圖4 基于5GMEC的VR/AR教學整體架構

3.4 校園安防監控

傳統的校園安防監控手段是在校內重點區域通過有線或無線Wi-Fi方式部署攝像機，將采集到的監控視頻上傳至校內服務器，在監控中心提供查詢、分析和處理。因學校覆蓋面積廣泛，人員流動性大，傳統安防監控存在安全隱患：一是網絡帶寬不足、視頻清晰度不高導致準確性較差；二是聯網成本高，部分區域存在監控死角；三是耗費大量人力資源進行7×24 h值班，監控效率低。

基于5G MEC技術的智慧校園方案，將校園內所有監控攝像機進行5G化處理，依托5G網絡大帶寬、低時延等特點，在校內實現360°無死角高清視頻監控點。采集到的高清視頻數據經MEC平臺匯聚、預處理、識別并轉發到本地視頻云平臺，可實現數據不出本地、不繞經運營商核心網、不出公網，提供校園內監控大屏、客戶端的播放和查詢等，降低了時延，提升用戶體驗，基于5G MEC校園安防監控系統架構如圖5所示。同時，5G的大連接能力使得安防監控的范圍進一步擴大，如通過機器人、無人機等方式解決校園安防監控的痛點，獲取更豐富的監控數據，為安全部門提供更周全、更多維度的參考數據。另一方面，MEC邊緣云可通過專線與公有云平臺直連，將本地視頻保存至公有云。校外終端訪問、下載視頻通過公有云獲取。

圖5 基于5G MEC校園安防監控系統架構

和智慧教學業務場景相似，校園安防監控場景可通過對終端設備的5G化升級改造，采用LADN方案，從終端層面區分需要分流的數據，減輕網絡識別分流的壓力，實現業務快速上線。

4 結束語

在本文所列舉的4種智慧校園業務場景中，從應用部署及推廣的難度考慮，校內資源和圖書館電子資源訪問應屬于to C業務，終端不需要換號換卡，MEC平臺在用戶無感知的情況下基于位置及應用檢測或位置及用戶簽約信息觸發分流，分流規則采用IP五元組法或DNS域名解析法，實現對校內資源的就近訪問以及對圖書館電子資源的訪問下載，對其他互聯網資源的訪問流程與傳統的to C業務相同。智慧教學和安防監控業務場景均屬于垂直行業（to B）業務，終端采用新的號段和5G網卡，可以實現從終端層面支持本地分流，將各類數據、應用等就近部署在本地，減輕核心網的壓力，減少數據傳輸的中間環節和傳輸時延，提升用戶體驗。

在實際應用部署中，還存在以下問題需要考慮。

（1）MEC平臺旁路功能

如圖2所示，MEC平臺以匯聚網關的形式串接在基站與核心網之間，為了避免其軟、硬件故障導致的業務中斷，MEC平臺應具有自動啟用及關閉旁路功能，使得MEC平臺故障時基站與核心網絡之間能夠快速連通，MEC平臺恢復時自動恢復本地分流功能，從而避免單點故障引發的業務中斷，提升用戶體驗。

（2）計費問題

基于MEC架構的本地分流方案使得本地業務及公網業務產生不同程度的混淆，如圖書館電子資源訪問業務，若采用方案一將該業務視為本地業務，由MEC平臺分流至本地后經校園網出口訪問公網電子資源，對該部分流量如何計費成為方案落地商用需要考慮的問題。

（3）業務隔離問題

如前所述，基于MEC的本地分流方案可以實現本地業務和公網業務同時進行，如何實現不同業務之間相互隔離和保護，保障用戶的用網安全和數據隱私，也是方案部署需要進一步研究和解決的問題。

[1] ZHOU Y Q, TIAN L, LIU L, et al. Fog computing enabled future mobile communication networks: a convergence of communication and computing[J]. IEEE Communications Magazine, 2019, 57(5): 20-27.

[2] ZHOU Y Q, LIU L, WANG L, et al. Service-aware 6G: an intelligent and open network based on the convergence of communication, computing and caching[J]. Digital Communications and Networks, 2020, 6(3): 253-260.

[3] QI Y L, ZHOU Y Q, LIU Y F, et al. Traffic-aware task offloading based on convergence of communication and sensing in vehicular edge computing[J]. IEEE Internet of Things Journal, 3065, PP(99): 1.

[4] 張建敏, 謝偉良, 楊峰義, 等. 移動邊緣計算技術及其本地分流方案[J]. 電信科學, 2016, 32(7): 132-139.

ZHANG J M, XIE W L, YANG F Y, et al. Mobile edge computing and application in traffic offloading[J]. Telecommunications Science, 2016, 32(7): 132-139.

[5] 陳云斌, 王全, 黃強, 等. 5G MEC UPF選擇及本地分流技術分析[J]. 移動通信, 2020, 44(1): 48-53.

CHEN Y B, WANG Q, HUANG Q, et al. 5G MEC UPF selection and traffic offloading technology analysis[J]. Mobile Communications, 2020, 44(1): 48-53.

[6] 何宇鋒, 林奕琳, 單雨威. 5G MEC分流方案探討[J]. 移動通信, 2020, 44(9): 49-57.

HE Y F, LIN Y L, SHAN Y W. Study on 5G MEC offloading scheme[J]. Mobile Communications, 2020, 44(9): 49-57.

[7] 余勝泉, 陳璠, 李晟. 基于5G的智慧校園專網建設[J]. 開放教育研究, 2020, 26(5): 51-59.

YU S Q, CHEN F, LI S. Private network construction of 5G-based smart campus[J]. Open Education Research, 2020, 26(5): 51-59.

[8] “移動學習”教育部-中國移動聯合實驗室. 5G+智慧教育白皮書[R]. 2019.

The Joint Laboratory for Mobile Learning-Ministry of Education-China Mobile Communication Corporation. White paper on 5G+ smart education[R]. 2019.

[9] 陳志偉, 郭寶, 張陽. 5G網絡邊緣計算MEC技術方案及應用分析[J]. 移動通信, 2018, 42(7): 34-38.

CHEN Z W, GUO B, ZHANG Y. MEC technical solution and application analysis of 5G network edge computing[J]. Mobile Communications, 2018, 42(7): 34-38.

Research on MEC traffic offloading scheme in 5G smart campus business scenarios

LI Ling, WANG Hua

Department of Informationization Construction and Management, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China

MEC (multi-access edge computing) is one of the key technologies of 5G. Through the integration of communication and computing technologies, service localization and close deployment can be realized. At present, 5G smart campus has spawned many new application scenarios. The key step to construct the 5G smart campus is how to offload user data to the MEC platform to realize the deep integration of technology and business. Firstly, the overall architecture of 5G smart campus was introduced. Then, three traffic offloading technologies and their advantages and disadvantages were expounded. Finally, the scheme selection of traffic offloading in campus resource visits, access to electronic resources, smart education and campus security monitoring was discussed. It is expected to provide theoretical support for the upcoming construction of 5G smart campus.

smart campus, 5G, MEC, traffic offloading

TPN929.5

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2022002

2021?09?03；

2021?11?24

江蘇省現代教育技術研究2019年度智慧校園專項重點課題“5G校園建設中基于MEC的本地分流技術研究”（No.2019-R-75633）

The key Project of Jiangsu Modern Educational Technology for Smart Campus in 2019 "Traffic Offloading Technology Research Based on MEC in 5G Campus Construction"(No.2019-R-75633)

李伶（1986? ），女，江蘇師范大學信息化建設與管理處網絡部主任、實驗師，主要研究方向為教育信息化、智慧校園網、無線通信技術等。

王華（1983? ），女，江蘇師范大學信息化建設與管理處綜合辦公室主任，主要研究方向為教育信息化、智慧校園建設。