基于云計算技術的5G 移動通信網絡優化路徑分析

薛 飛

(南京財經高等職業技術學校,江蘇 南京 210000)

0 引言

國內5G 移動通信網絡的總體結構包括信息接入、云盤與核心數據計算,可以把相應的服務業務實時保存于服務器,降低移動終端使用網絡信號時消耗的流量,縮短用戶取得所需資料的時長。 常規移動通信系統可以使5G 網絡下的各類通信服務進行高速識別及運行,但在節點路徑上的分配處理還未達到理想高度,經常會由于網絡路徑過多、連接比較復雜,出現信號卡頓的情況。 因而,本文對依托云計算優化網絡路徑展開分析,可彌補傳統優化形式的不足。

1 云計算技術

互聯網是云計算的核心,可提供用戶所需的網絡服務。 云計算是一種計算方法,能夠依托云端,通過網線、搜索引擎等各類渠道,為用戶提供所需資源,其可用性主要集中于虛擬化與數據中心、計算等方面。

2 云計算下移動通信網絡優化思路

2.1 改善數據采集

若要有效優化移動通信網絡,就要考慮數據獲取采集問題,改進信息質量與接收效率。 數據采集期間,移動信號與信息本身會受到干擾,引發信號失穩以及信息失真等問題。 對此,相關部門應當優化相關的服務基地,在確保服務器接收與發出信號穩定的前提下,提升信息采集的精準度與全面性。 另外,在獲取移動數據信息時,也應關注移動終端所處的位置與服務內容,逐步優化通信網絡[1]。

2.2 優化調整數據分析

在移動通信網絡優化期間,相關人員應分析處理獲取的數據內容。 云計算本身能提供強大的計算功能,對信息采取動態化分析,完成保存,供后續應用。云計算在移動通信領域的運用,有利于推進對虛擬資源的挖掘及使用,以擴大數據信息儲存的實際容量,提高大數據分析的效率,得到比較精準的處理結果,幫助移動通信運營商形成合理的改進執行計劃。

2.3 推進移動通信網絡的實施及測試

網絡路徑優化離不開實施及測試環節,以了解移動網絡信號在區域內的覆蓋程度以及對應信號的穩定性,給終端用戶提供高質量的數據網絡服務。 根據移動通信領域的整體形勢,移動通信客戶終端的數量規模持續擴大,覆蓋廣度相應提升,但通信網絡運營管理卻存在諸多問題。 在融入云計算后,相關人員可以深入了解當下網絡節點的覆蓋狀態,根據區域移動用戶對數據網絡的需要以及可調度資源設施的布局狀況,安排優化測試。

2.4 運用云端空間

引入云計算,完善通信網絡,需要關注云端部分。在移動通信中,采用云計算技術,可以優化相應的網絡模式,利用云端擴大數據儲存容量,使云端的便于調用、空間大等各類優勢得以發揮,使可提供的移動通信服務得到優化。

3 基于云計算的5G 移動通信網絡優化路徑

3.1 硬件優化設計

3.1.1 交換機

本文討論的交換機是基于常規設備,額外添加I/D芯片,并用AI-200 型號設備芯片換掉以往的AT-500設備。 因為只是把原有交換機內部的部分零件換掉,所以不會產生較多的優化升級成本。 此處植入的芯片,支持云計算處理,可以大幅度提高交換機的信息處理效率。

3.1.2 傳感裝置

在5G 移動通信中,借助網絡節點信息實現基本運行,因為僅有海量網絡信息有序通過節點,才能使用戶享受到理想的5G 數據網絡。 而在數據傳輸期間,傳感裝置發揮了極高的價值。 本文以華為H-80 的傳感裝置為例,此型號設備支持50 MB/s 傳輸速度。 利用5G數據網絡,H-80 傳感裝置可在接收網絡信息的同時,兼顧對信息的過濾篩選,能直接將存在風險的數據信息隔離在外。 另外,此型號的傳感裝置,兼容性突出,支持聲音、文字與圖片等各類形式的數據內容,為移動網絡的優化提供數據基礎。

3.1.3 分布式服務器

5G 通信網絡的優化應采用分布式服務器,包含若干小規格服務器,其中任一服務器均可以借助虛擬機和服務基站建立聯系,實現終端連接。 此處選擇小規格服務器是Web,對數據的處理效率極高,并且信號覆蓋的穿透力較強,抗干擾性能較優,可實時解決網絡覆蓋范圍內5G 移動終端的各類問題。 另外,考慮到Web服務器對于超過其網絡覆蓋范圍的用戶,不會提供任何網絡服務,因此選擇集群的形式,打造分布式的格局,彌補該類服務器的缺陷[2]。

3.2 軟件優化設計

3.2.1 網絡錨點

5G 通信網絡的優化路徑中,如果錨點訪問的網絡節點處于5G 移動通信劃定區域,此錨點就是臨近錨點。 假設錨點訪問的網絡節點超出覆蓋區域,就屬于外緣錨點。 通信網絡運行中,錨點達到節點僅有一條最佳路徑,在此基礎上逐層拓展,構成以訪問節點為中心的路徑網。 如圖1 所示,K1 與K2 之間是最優路徑。以此條路徑為基礎繼續發展,建立其他連接,就能搜索到其他錨點,如K3,K4 等,找到的錨點在網絡安全范圍內能任意連接,產生一條傳輸路徑,諸如此種形式產生若干條路徑,就構成路徑網。 在劃定網絡范圍內,選擇合適的算法,計算選擇路徑網里的移動錨點。 此處以KXS 算法為例,計算流程是先確定兩個錨點的路徑長度,而后運用適應性函數,得到其他錨點的距離。 其中,適應性函數見下述表達式:

圖1 網絡節點路徑網

其中,n是指動態錨點的數量;i是指兩個錨點路徑的長度。 經函數運算得出,按照路徑網中心距離進行計算,結果比較準確,而且可以比較完整地反映移動網絡的信息傳輸路徑。 在時間的推移下,中心距離會逐漸拉開,這意味著在5G 網絡環境中,信息傳輸的效率會不斷提高。 而如果中心距離逐漸拉近,表示信息傳輸速度處于放緩的狀態中,提高了對中心間距動態變化的計算準確性與速度。 由此對相應的算法加以優化,專門對各個網絡錨點進行計算,相應函數表達式如下:

其中,G表示在初始狀態下的中心間距;t是指信息迭代的次數;G0是指已經掌握的中心間距。 函數算法優化之前,采用原本的算法確定中心間距,但所得結果無法完全展示出中心間距在時間推移下的變化情況。 為驗證該算法的可用性,對比TSV 算法。 根據相關結果,在維數與迭代次數一致的前提下,TSV 算法無論是平均性能,還是最佳及最差性能,均不敵KXS 改良后的算法。

3.2.2 緩存傳輸

5G 在數據緩存和輸送方面,通常會被儲存容量、寬帶服務等條件約束,常規的緩存及傳輸形式無法適應5G 移動通信的客戶端需要。 對此,通過云計算手段加以優化,能給數據業務打造更大的運行空間。 在5G的某個節點接收數據包中,此處設定的緩存及傳輸模式流程為:重新編碼獲取的數據包,并把全部數據包歸納為一個集合,令該集合內的全部數據包都能在緩存中;借助云計算將緩存中的數據包實施解壓處理,服務器能對解壓后的信息下達決策指令[3];按照服務器指令,把各項數據轉移至相應的網絡節點,在數據緩存及信息傳輸期間解決空間不足的問題。 此外,借助云計算緩存數據信息,能在緩存操作的同時迅速解碼數據包信息,并傳輸給相應用戶終端,該過程的基本實施程序如圖2 所示。

圖2 數據緩存及傳輸運行流程

3.3 實驗分析

在5G 移動通信中,各個網絡節點具體反映在5G用戶移動終端上,當移動終端的位置發生改變,相應的網絡通信半徑會隨之發生位置擴散。 而處于該通信網絡區域中的用戶終端節點,會接收從服務器發出的數據信號,此時能運用服務器提供的數據信號,在網絡覆蓋半徑范圍內,形成對應的網絡節點。 本文所述實驗,把移動網絡節點按照2 s 的時間標準,每個間隔停止接收來自服務器的數據信號,繼而形成傳輸路徑,網絡節點原始傳輸速度是2.5 m/s(Vmean)。 在5G 移動通信下,網絡路徑的信號覆蓋情況是根據節點數量評估。在一個網絡區域內,節點數目偏少,傳輸路徑的信號覆蓋程度就會有所弱化。 實驗分析階段,為避免受到客觀通信條件的干擾,確保實驗信息結果的可參考性,選擇借助無人機,對相應區域中的分布式服務器以及節點狀況,進行全面、同步的了解。

實驗數據獲取期間,倘若因為服務器本身發生信號卡頓的情況,應當中斷后續的操作,以避免出現實驗結果不具備分析價值的情況。 劃定實驗范圍是1 000 m2的區域,隨意在該范圍內部署50 處網絡節點,令這些節點均自由移動。 實驗開始后,網絡節點移動期間,同時采取兩種優化系統,即優化路徑以及常規FIO-05G的優化形式,對比二者的表現情況,評估覆蓋效果更高的節點路徑。 通過實驗結果可得,本文優化路徑形式比常規方法更有效。 其中,常規系統是采取一個大型服務器支持路徑優化,而本文則采取分布式結構的服務器,對各個信號覆蓋范圍、實施節點路徑進行改進,可以提高路徑的覆蓋程度。

另外,網絡節點優化還會被相應節點位置變化的速度干擾,而該種速度能利用節點部署隨機變量發生調整。 如果節點隨機變量較多,網絡節點位置轉移速度會相對更快,而且變化區域也比較穩定。 通過本文所述的系統進行路徑優化處理,可以使移動速度處于比較穩定、高效的狀態中。 該系統主要借助云計算的動態錨點形式,實現路徑優化,對各節點位置變化速度的分析更為準確,繼而達到擴大移動網絡信號覆蓋范圍的效果,實現通信路徑的合理優化[4]。

4 結語

5G 網絡條件下,各個區域內的移動節點都能享受所需的通信服務,給網絡路徑帶來不小的負擔,甚至引起路徑混亂。 所以,本文以分布式的服務器作為基礎,保障通信服務的覆蓋面,并利用云計算的信息處理優勢,改善信息分析效果,實現對網絡路徑的合理優化。