Метод безшовного комп'ютенгу у мережах 5g

Робота містить 54 сторінки, 16 рисунків. Було використано 17 джерел. Мета роботи: розробити рекомендации стосовно методи комп’ютингу у мережі 5-го покоління. Рухомий появою нових обчислювальних процесів додатків та бачення Інтернету речей (IoT), це так передбачалося, що мережа 5G, що розвивається, зіткнеться з безпрецедентним збільшенням обсягу трафіку та вимог до обчислень. Однак кінцеві споживачі в основному мають обмежені можливості зберігання даних обмежені можливості обробки, таким чином, як запустити обчислювальні роботи додатки для користувачів, обмежених ресурсами, нещодавно став природне занепокоєння. Мобільні крайові обчислення (MEC), ключова технологія в мережі 5G, що розвивається, може оптимізувати мобільні ресурси за допомогою хостинг обчислювальних додатків, обробляйте великі дані раніше надсилання в хмару, забезпечують можливості хмарних обчислень в мережі радіодоступу (RAN) в безпосередній близькості від мобільних користувачів та пропонують контекстно-орієнтовані послуги за допомогою Інформація про RAN. Тому MEC забезпечує широкий спектр додатки, де відповідь у реальному часі суворо потрібна, наприклад, транспортні засоби без водія, доповнена реальність, робототехніка та занурення ЗМІ. Мережа 5G в цілому характеризується трьома послугами типи: надзвичайно висока швидкість передачі даних, масивне підключення та низька затримка та надвисока надійність. Дійсно, зміна парадигми з 4G до 5G може стати реальністю з появою нові технології. Успішна реалізація MEC в 5G мережа все ще перебуває у зародковому стані і вимагає постійних зусиль як від академічних, так і від галузевих спільнот. У цьому опитуванні спочатку ми пропонуємо цілісний огляд технології MEC та її потенційні випадки використання та програми. Потім, основна частина у цій роботі оглядаються сучасні дослідження щодо інтеграції MEC із технологіями 5G та поза ними, включаючи неортогональні багаторазовий доступ, бездротова передача енергії та збирання енергії, безпілотний літальний апарат, IoT, ущільнення мережі та машинне навчання. Крім того, ми коротко узагальнюємо існуючі література, яка поєднує MEC з іншими технологіями 5G та які зосереджені на розробці тестових стендів та експериментальних оцінок для крайових обчислень.The work contains 54 pages, 16 figures. 17 sources were used. Purpose: development of recommendations one hundred percent of the methods of computing at the 5th generation. Driven by the emergence of new compute-intensive applications and the vision of the Internet of Things (IoT), it is foreseen that the emerging 5G network will face an unprecedented increase in traffic volume and computation demands.However, end users mostly have limited storage capacities andfinite processing capabilities, thus how to run compute-intensiveapplications on resource-constrained users has recently become a natural concern. Mobile edge computing (MEC), a key technology in the emerging 5G network, can optimize mobile resources by hosting compute-intensive applications, process large data before sending to the cloud, provide the cloud-computing capabilities within the radio access network (RAN) in close proximity to mobile users, and offer context-aware services with the help of RAN information. Therefore, MEC enables a wide variety of applications, where the real-time response is strictly required, e.g., driverless vehicles, augmented reality, robotics, and immerse media. The 5G network is broadly characterized by three service types: extremely high data rate, massive connectivity, and low latency and ultra-high reliability. Indeed, the paradigm shift from 4G to 5G could become a reality with the advent of new technologies. The successful realization of MEC in the 5G network is still in its infancy and demands for constant efforts from both academic and industry communities. In this survey, we first provide a holistic overview of MEC technology and its potential use cases and applications. Then, the main part of this paper surveys up-to-date researches on the integration of MEC with 5G and beyond technologies including non-orthogonal multiple access, wireless power transfer and energy harvesting, unmanned aerial vehicle, IoT, network densification, and machine learning. Furthermore, we briefly summarize the existing literature that integrates MEC with other 5G technologies and that focus on developing testbeds and experimental evaluations for edge computing. We further summarize lessons learned from state-of-the-art research works as well as discuss challenges and potential future directions for MEC researc

Interaction of the IoT traffic generated by a smart city segment with SDN core network

The main purpose of this article is to test IoT management system based on SDN core network, as well as interaction IoT traffic with SDN-switches. To conduct investigation of management system and network infrastructure behavior we carried out several IoT traffic tests, which were generated based on partnership project oneM2M specification. In this work, we considered “Smart city” model for Central district of Saint-Petersburg (Russia). During the testing of the network infrastructure were identified several parameters such as number of simultaneously supported sessions by the Mikrotik switch using different transport protocols, was proposed a recommendation for dynamically changing virtual buffers. During the testing of the IoT management system, we define reliability of IoT data management service for determined equipment in traffic conditions of the “Smart City”. Also, we estimate relationship between RTT parameter using various IoT protocols and heterogeneous traffic in conjunction with “Smart city” segment in SDN network. In order to investigate the influence of the SDN network on the RTT traffic parameter of a large number of IoT and the condition of its transmission in conjunction with heterogeneous traffic in the network, a full-scale experiment was conducted on the developed model, which in turn reflected a possible distribution scheme of a certain monitoring and control system for the Central District Saint-Petersburg. The aim of the study is also to consider the possibility of implementing the IoT data management service as a central management system for monitoring urban ecological parameters in a dense buildings environment. © IFIP International Federation for Information Processing 2017

Interaction of the IoT traffic generated by a smart city segment with SDN core network

The main purpose of this article is to test IoT management system based on SDN core network, as well as interaction IoT traffic with SDN-switches. To conduct investigation of management system and network infrastructure behavior we carried out several IoT traffic tests, which were generated based on partnership project oneM2M specification. In this work, we considered “Smart city” model for Central district of Saint-Petersburg (Russia). During the testing of the network infrastructure were identified several parameters such as number of simultaneously supported sessions by the Mikrotik switch using different transport protocols, was proposed a recommendation for dynamically changing virtual buffers. During the testing of the IoT management system, we define reliability of IoT data management service for determined equipment in traffic conditions of the “Smart City”. Also, we estimate relationship between RTT parameter using various IoT protocols and heterogeneous traffic in conjunction with “Smart city” segment in SDN network. In order to investigate the influence of the SDN network on the RTT traffic parameter of a large number of IoT and the condition of its transmission in conjunction with heterogeneous traffic in the network, a full-scale experiment was conducted on the developed model, which in turn reflected a possible distribution scheme of a certain monitoring and control system for the Central District Saint-Petersburg. The aim of the study is also to consider the possibility of implementing the IoT data management service as a central management system for monitoring urban ecological parameters in a dense buildings environment. © IFIP International Federation for Information Processing 2017