5G/后5G 部署對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干影響的分析與建模

楊芫，徐明偉，陳浩

（1.清華大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100084；2.北京信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家研究中心，北京 100084）

1 引言

第五代移動(dòng)通信技術(shù)（5G）如今已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)階段正式走向了應(yīng)用階段。5G 的設(shè)計(jì)目標(biāo)和最顯著的特征是為用戶(hù)提供超大帶寬、超低時(shí)延和海量機(jī)器連接的服務(wù)。5G 越來(lái)越廣泛的部署不僅會(huì)使個(gè)人用戶(hù)的移動(dòng)通信體驗(yàn)得到更大的提升，也會(huì)促進(jìn)一大批新興應(yīng)用的誕生，并推動(dòng)智慧制造、物聯(lián)網(wǎng)、智慧醫(yī)療等創(chuàng)新領(lǐng)域的發(fā)展，帶來(lái)產(chǎn)業(yè)變革。5G 及后5G 技術(shù)[1]得到了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。

為了滿(mǎn)足5G 對(duì)網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化和靈活部署的需求，同時(shí)提供高帶寬、低時(shí)延等性能方面的保障，很多工作針對(duì)5G 通信、系統(tǒng)架構(gòu)、組網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)了研究[2-4]。然而，已有研究主要針對(duì)接入和邊緣網(wǎng)絡(luò)展開(kāi)，例如信道編碼、網(wǎng)絡(luò)功能編排、承載網(wǎng)技術(shù)等。需要注意的是，移動(dòng)通信領(lǐng)域中所使用的術(shù)語(yǔ)“核心網(wǎng)”，從整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的角度看仍然屬于邊緣網(wǎng)絡(luò)，這些邊緣網(wǎng)絡(luò)需要經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)主干才能實(shí)現(xiàn)全球互聯(lián)。5G 的廣泛部署是否會(huì)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干引入更多具有新特征的流量？互聯(lián)網(wǎng)主干的容量和現(xiàn)有路由、傳輸、資源調(diào)度等技術(shù)能否應(yīng)對(duì)流量和服務(wù)質(zhì)量需求的提高？用戶(hù)進(jìn)行遠(yuǎn)程通信和內(nèi)容訪(fǎng)問(wèn)時(shí)，帶寬和時(shí)延的瓶頸是否會(huì)從接入和邊緣網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移到互聯(lián)網(wǎng)主干？這些都是5G 和后5G 時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)主干需要密切關(guān)注的問(wèn)題，然而已有研究對(duì)5G 給互聯(lián)網(wǎng)主干造成的影響缺乏定性和定量的研究。文獻(xiàn)[5]對(duì)FOG（from core to edge）計(jì)算場(chǎng)景下物聯(lián)網(wǎng)能耗、時(shí)延和開(kāi)銷(xiāo)進(jìn)行了建模分析，體現(xiàn)了“云霧結(jié)合”場(chǎng)景的優(yōu)勢(shì)，然而針對(duì)更一般的5G 場(chǎng)景，目前還沒(méi)有看到相關(guān)的文獻(xiàn)。

為了彌補(bǔ)這一不足，本文對(duì)5G/后5G 對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干帶來(lái)的影響進(jìn)行了分析和建模。首先，對(duì)5G超大帶寬、超低時(shí)延、海量連接對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干流量、時(shí)延和安全性等方面的影響進(jìn)行了定性分析。然后建立了一組抽象的模型用于描述5G 用戶(hù)的流量特性，通過(guò)數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型的合理性，并定量給出了隨著5G 部署程度的增大，互聯(lián)網(wǎng)主干流量的變化及用戶(hù)所體驗(yàn)到的帶寬、時(shí)延情況。為5G/后5G 時(shí)代互聯(lián)網(wǎng)主干網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和關(guān)鍵技術(shù)研究方向提供了一定的參考依據(jù)。

2 5G/后5G 部署對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干的影響

2.1 超大帶寬帶來(lái)的挑戰(zhàn)

5G/后5G 最顯著的特征是用戶(hù)帶寬的顯著提高，這里的帶寬指的是數(shù)據(jù)速率，即單位時(shí)間內(nèi)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。在4G 技術(shù)下，單個(gè)用戶(hù)的數(shù)據(jù)速率能達(dá)到100 Mbit/s，已經(jīng)達(dá)到了傳統(tǒng)的Wi-Fi 和以太網(wǎng)接入的數(shù)量級(jí)。5G 技術(shù)可以進(jìn)一步將數(shù)據(jù)速率提高到1 Gbit/s，這很可能導(dǎo)致匯入主干網(wǎng)的用戶(hù)（業(yè)務(wù)）流量特征發(fā)生巨大改變。目前有線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)接入速率也在提高，典型的光纖入戶(hù)技術(shù)可以提供500 Mbit/s～1 Gbit/s 的最大數(shù)據(jù)速率，然而5G 網(wǎng)絡(luò)不僅支持海量設(shè)備的同時(shí)接入，而且用戶(hù)間相互干擾相比4G 進(jìn)一步減小，尤其是移動(dòng)通信場(chǎng)景中容易出現(xiàn)大規(guī)模用戶(hù)聚集在較小地理空間的情況，這更使匯入主干網(wǎng)流量的理論上限大幅提高，可達(dá)到數(shù)太比特每秒[6]。一個(gè)重要的問(wèn)題由此產(chǎn)生：互聯(lián)網(wǎng)主干是否會(huì)成為端到端通信數(shù)據(jù)速率的主要瓶頸？

事實(shí)上，隨著5G/后5G 的部署，還有多個(gè)因素會(huì)影響互聯(lián)網(wǎng)主干流量。

1)5G 的部署將經(jīng)歷一個(gè)增量式發(fā)展的過(guò)程。5G采用了較高的信號(hào)頻率，其FR1頻率能達(dá)到6 GHz，而采用毫米波的FR2 頻率則可達(dá)到20～50 GHz。如此高的頻率使得5G 基站的覆蓋范圍較為有限，導(dǎo)致5G 的廣泛部署需要投入大量的時(shí)間和資金成本。不難預(yù)測(cè)，5G 的部署將從具有一定市場(chǎng)潛力和需求的地區(qū)逐漸展開(kāi)，但在較長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)，4G 和5G都將共同存在。因此，互聯(lián)網(wǎng)主干的流量需求不會(huì)發(fā)生整體上突然的提高，而是從部分節(jié)點(diǎn)開(kāi)始逐步增長(zhǎng)。

2)5G 引入了可靈活部署的邊緣計(jì)算能力。緩存、計(jì)算等網(wǎng)絡(luò)功能可以從源服務(wù)器或云端（數(shù)據(jù)中心）下沉到距離用戶(hù)較近的5G 核心網(wǎng)甚至5G接入網(wǎng)，這一方面減小了用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)絡(luò)資源的時(shí)延，另一方面也能在一定程度上減少經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)主干的流量。例如，邊緣網(wǎng)絡(luò)設(shè)備通過(guò)緩存流行度較高的內(nèi)容或預(yù)先部署流行的服務(wù)，使大量用戶(hù)不需要訪(fǎng)問(wèn)源服務(wù)器或云端就可以快速訪(fǎng)問(wèn)這些內(nèi)容和服務(wù)，該過(guò)程中產(chǎn)生的絕大多數(shù)流量都被限制在局部網(wǎng)絡(luò)中。然而，5G 網(wǎng)絡(luò)功能的下沉對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)主干流量減少的效果取決于應(yīng)用和服務(wù)的調(diào)度策略及可用資源等諸多因素。邊緣網(wǎng)絡(luò)功能仍然需要從產(chǎn)生內(nèi)容的源服務(wù)器、云端或其他邊緣網(wǎng)絡(luò)功能獲取內(nèi)容和服務(wù)，以便本地用戶(hù)能夠快速訪(fǎng)問(wèn)。源服務(wù)器、云、邊緣相結(jié)合的資源調(diào)度和內(nèi)容緩存等機(jī)制與云計(jì)算場(chǎng)景相比更加復(fù)雜，因此相應(yīng)的主干網(wǎng)流量變化也更加難以預(yù)計(jì)。

3)5G 的廣泛部署可能會(huì)催生新的“殺手”級(jí)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的類(lèi)型和特征在很大程度上決定了互聯(lián)網(wǎng)流量的特征。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在4G 時(shí)代誕生的視頻直播、高清在線(xiàn)視頻、移動(dòng)支付、短視頻等應(yīng)用使10 多年前主要由P2P 流量主導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)流量這一現(xiàn)象發(fā)生了變化。新網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的誕生是由技術(shù)發(fā)展、市場(chǎng)需求等諸多因素決定的，具有難以預(yù)測(cè)的特點(diǎn)。5G 和后5G 時(shí)代新誕生的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用必然也會(huì)帶來(lái)新的互聯(lián)網(wǎng)流量需求，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)路由、傳輸、資源調(diào)度和安全管理帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。

值得注意的是，互聯(lián)網(wǎng)主干鏈路數(shù)據(jù)速率在近10多年的時(shí)間里也得到了飛速發(fā)展。當(dāng)前典型的光纖鏈路已能夠支持100 Gbit/s的速率，可以預(yù)見(jiàn)，200 Gbit/s、400 Gbit/s 及1 Tbit/s 鏈路將在未來(lái)成為現(xiàn)實(shí)[7]。然而，對(duì)已有鏈路和其他網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行升級(jí)也需要巨大的開(kāi)銷(xiāo)，運(yùn)營(yíng)商需要知道主干網(wǎng)如何增長(zhǎng)才能否滿(mǎn)足5G 和后5G 移動(dòng)通信的需求。本文第3～4 節(jié)將通過(guò)模型和數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)的方式展示不同程度的5G 部署對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干流量的影響。

2.2 超低時(shí)延帶來(lái)的挑戰(zhàn)

5G/后5G 的另一大特點(diǎn)是毫秒級(jí)的網(wǎng)絡(luò)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延。相比4G 網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)30～100 ms 的訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延[8]，5G 將時(shí)延目標(biāo)定為1 ms，以實(shí)現(xiàn)在大規(guī)模實(shí)時(shí)交互網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中用戶(hù)對(duì)時(shí)延基本無(wú)感知。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，5G 提出了網(wǎng)絡(luò)切片、分組核心網(wǎng)絡(luò)功能的虛擬化下沉等技術(shù)。然而，互聯(lián)網(wǎng)主干的時(shí)延受傳輸距離和光速的限制，具體而言，在忽略處理（如排隊(duì)）時(shí)延的條件下，信號(hào)以光速傳播1 ms 的傳輸距離僅約300 km。加入處理時(shí)延后，互聯(lián)網(wǎng)主干的典型往返時(shí)延能達(dá)到數(shù)十毫秒甚至兩百毫秒以上。在此情況下，5G 和后5G 超低時(shí)延的優(yōu)勢(shì)便難以完全體現(xiàn)出來(lái)。

為了讓部署5G 和后5G 的用戶(hù)能切實(shí)體驗(yàn)到訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延的降低，滿(mǎn)足大規(guī)模實(shí)時(shí)交互網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求，對(duì)于時(shí)延敏感業(yè)務(wù)不能按照傳統(tǒng)的方法讓用戶(hù)直接訪(fǎng)問(wèn)源服務(wù)器或云端，應(yīng)當(dāng)盡可能充分地利用邊緣訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間短的優(yōu)勢(shì)。例如，將用戶(hù)需要訪(fǎng)問(wèn)的內(nèi)容和服務(wù)提前推送至位于邊緣的計(jì)算和存儲(chǔ)資源中，從而實(shí)現(xiàn)本地快速訪(fǎng)問(wèn)。與2.1 節(jié)討論的利用邊緣計(jì)算減少互聯(lián)網(wǎng)主干流量的情景類(lèi)似，這同樣需要源服務(wù)器、云端和邊緣相互協(xié)同進(jìn)行調(diào)度。這對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干帶來(lái)的主要挑戰(zhàn)在于，主干網(wǎng)應(yīng)當(dāng)配合相關(guān)機(jī)制進(jìn)行流量調(diào)度和路由的優(yōu)化，例如通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法智能識(shí)別時(shí)延敏感業(yè)務(wù)并進(jìn)行優(yōu)先調(diào)度或選擇較優(yōu)的路由。

2.3 海量設(shè)備連接帶來(lái)的挑戰(zhàn)

海量設(shè)備連接是5G 和后5G 引入的一項(xiàng)新特性。直觀(guān)上看，這一特性似乎并不會(huì)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干造成特別大的影響。首先，機(jī)器之間的通信在網(wǎng)絡(luò)邊緣即可完成。其次，對(duì)于需要通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)主干進(jìn)行通信的情況，可以讓少數(shù)節(jié)點(diǎn)充當(dāng)網(wǎng)關(guān)的角色以減少開(kāi)銷(xiāo)，例如文獻(xiàn)[9]提出了一種層次化的邊緣網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，先將網(wǎng)絡(luò)中各物聯(lián)網(wǎng)（IoT,Internet of things）設(shè)備采集的數(shù)據(jù)匯聚到少數(shù)節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)再與互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行通信，從而用較小的開(kāi)銷(xiāo)高效地將海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕４送?，互?lián)網(wǎng)服務(wù)提供商（ISP,Internet service provider）可以在5G 和后5G接入層進(jìn)行合理的地址劃分與分配，在匯聚層和核心層進(jìn)行流量聚合與整形，使匯入互聯(lián)網(wǎng)主干的流量容易監(jiān)測(cè)與控制。

然而，隨著海量IoT 設(shè)備的廣泛部署，互聯(lián)網(wǎng)主干的安全性會(huì)受到5G 和后5G 海量設(shè)備連接特性的間接影響。為了節(jié)約制造成本，IoT 設(shè)備通常更加注重性能、能耗等指標(biāo)，安全性的優(yōu)先級(jí)較低，這使得這些設(shè)備更容易被黑客控制，成為分布式拒絕服務(wù)（DDoS,distributed denial of service）攻擊、信息竊取等安全攻擊的工具[7]。而5G 所支持的機(jī)設(shè)備數(shù)量使所受到的安全威脅進(jìn)一步提升。為此，不論是網(wǎng)絡(luò)邊緣還是互聯(lián)網(wǎng)主干，都應(yīng)該加強(qiáng)安全防護(hù)機(jī)制的建設(shè)，除了傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)、防火墻等網(wǎng)絡(luò)功能之外，還應(yīng)該部署源地址認(rèn)證和用戶(hù)身份驗(yàn)證等機(jī)制[10]，使人類(lèi)用戶(hù)和機(jī)器用戶(hù)的行為均可監(jiān)測(cè)、可控制、可溯源，構(gòu)建和保護(hù)真實(shí)、可信、安全的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。

3 模型建立

為了量化評(píng)價(jià)5G 網(wǎng)絡(luò)部署對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干帶來(lái)的影響，本節(jié)將建立形式化的模型，一方面模擬用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)內(nèi)容和服務(wù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的流量需求，另一方面評(píng)價(jià)用戶(hù)所體驗(yàn)到的實(shí)際數(shù)據(jù)速率、時(shí)延等服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)。需要指出的是，本節(jié)建立的理論建模還比較初級(jí)，且由于5G 尚未廣泛部署，模型與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)必然存在一定的差距。即便如此，依據(jù)當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)中已經(jīng)觀(guān)察到的規(guī)律來(lái)建立5G 場(chǎng)景下的模型仍然具有重要的意義，包括對(duì)5G 和后5G 互聯(lián)網(wǎng)流量的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，分析5G 和后5G 時(shí)代影響互聯(lián)網(wǎng)流量特征的因素，以及分析互聯(lián)網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢(shì)等。此外，本節(jié)在建立模型的過(guò)程中盡可能使模型更加逼近真實(shí)網(wǎng)絡(luò)，并在第4 節(jié)通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果（如圖3 和圖4 所示）與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（如圖5 所示）進(jìn)行定性對(duì)比來(lái)驗(yàn)證所建立模型生成的流量具有一定的可信度。

本節(jié)接下來(lái)建立的模型和相應(yīng)公式有多種具體用途。首先，為第4 節(jié)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)提供基礎(chǔ)和依據(jù)。其次，研究人員可以基于該模型來(lái)建立模擬場(chǎng)景，用于測(cè)試新開(kāi)發(fā)的路由、擁塞控制、緩存等算法的性能，并與傳統(tǒng)算法進(jìn)行比較，例如模型中采用的算法。此外，模型可以作為進(jìn)一步研究更加準(zhǔn)確的5G/后5G 流量模型的基礎(chǔ)，起到拋磚引玉的作用，還能對(duì)其他相似場(chǎng)景下建立流量模型提供思路和方法。

3.1 基本網(wǎng)絡(luò)

互聯(lián)網(wǎng)主干包含多個(gè)自治系統(tǒng)，這里僅考慮單一自治系統(tǒng)的情況。一個(gè)自治系統(tǒng)包含多個(gè)入網(wǎng)點(diǎn)（PoP,point of presence）。PoP 之間通過(guò)高速光纖鏈路相連。形式化地將互聯(lián)網(wǎng)主干抽象為無(wú)向圖G(V,E)，其中，V表示PoP 中所有節(jié)點(diǎn)的集合，E表示所有鏈路的集合。每個(gè)PoP 連接了一個(gè)區(qū)域（如一個(gè)城市）內(nèi)多種類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)，包括4G/5G 移動(dòng)網(wǎng)、有線(xiàn)接入網(wǎng)、企業(yè)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)等，這里將它們統(tǒng)一定義為邊緣網(wǎng)絡(luò)，與互聯(lián)網(wǎng)主干網(wǎng)絡(luò)相對(duì)。

雖然不同類(lèi)型的邊緣網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部可以有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，但是通過(guò)ISP 的速率控制等機(jī)制，可以認(rèn)為使用相同接入服務(wù)的用戶(hù)具有相同的數(shù)據(jù)速率和相似的時(shí)延。為了便于描述和抽象，本文模型認(rèn)為一個(gè)PoP 直接與其所連邊緣網(wǎng)絡(luò)中的所有用戶(hù)相連。這里主要考慮移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)。具體而言，假設(shè)5G 用戶(hù)連接到本地PoP 的時(shí)延在1～10 ms 隨機(jī)取值，邊緣網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)速率設(shè)為100 Mbit/s（考慮高峰時(shí)段多用戶(hù)并發(fā)的場(chǎng)景）；4G 用戶(hù)連接到本地PoP 的時(shí)延在40～100 ms 隨機(jī)取值，邊緣網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)速率設(shè)為10 Mbit/s。

3.2 用戶(hù)流量

考慮一個(gè)時(shí)間段 [T,T+Δt]，在此期間連接到節(jié)點(diǎn)v∈V的活躍用戶(hù)數(shù)量為Nv，其中5G 用戶(hù)所占比例為μ。N v受節(jié)點(diǎn)v所處區(qū)域人口和Δt的影響，在模型中可以通過(guò)調(diào)整tΔ 和Nv的取值來(lái)控制用戶(hù)的基準(zhǔn)流量需求大?。ㄓ芯€(xiàn)和4G 接入），再根據(jù)建立5G 用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)模型來(lái)產(chǎn)生5G 用戶(hù)流量需求大小。

網(wǎng)絡(luò)中的流量抽象為用戶(hù)對(duì)內(nèi)容的訪(fǎng)問(wèn)。假設(shè)一個(gè)普通用戶(hù)發(fā)起內(nèi)容訪(fǎng)問(wèn)的次數(shù)在1～H均勻分布，5G 用戶(hù)對(duì)內(nèi)容具有更高的興趣，假設(shè)其訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)為1～θH，其中θ＞1。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)v∈V在時(shí)間段內(nèi)可供訪(fǎng)問(wèn)的內(nèi)容數(shù)量為Mv。全網(wǎng)總的內(nèi)容數(shù)量為直觀(guān)上，活躍用戶(hù)和可訪(fǎng)問(wèn)內(nèi)容成正相關(guān)，本文模型假設(shè)Mv與Nv成正比，即Mv=ρNv。內(nèi)容的大小服從Pareto 分布[11]，具體而言，產(chǎn)生的內(nèi)容大小S大于任意給定值s的概率為

其中，smin為最小的內(nèi)容大小，k取值為1～1.5[11]。

內(nèi)容被訪(fǎng)問(wèn)的頻率服從Zipf 分布，且被訪(fǎng)問(wèn)的頻率與內(nèi)容大小無(wú)關(guān)[12]。具體而言，將內(nèi)容按照訪(fǎng)問(wèn)頻率由高到低進(jìn)行排序，排第i位的內(nèi)容被訪(fǎng)問(wèn)的概率為

其中，α為0～1，根據(jù)實(shí)際測(cè)量的結(jié)果取值為0.7[12]。

3.3 云服務(wù)和邊緣計(jì)算

每個(gè)PoP 節(jié)點(diǎn)連接一個(gè)本地的數(shù)據(jù)中心作為用戶(hù)可以就近訪(fǎng)問(wèn)的云端或內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（CDN,content delivery network）節(jié)點(diǎn)。通常來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)中心的容量是有限的，且不同的內(nèi)容提供商對(duì)內(nèi)容的分發(fā)有各自的策略。為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，本文模型假設(shè)節(jié)點(diǎn)v∈V所連接的CDN 節(jié)點(diǎn)可以存儲(chǔ)的內(nèi)容大小為L(zhǎng)v，令Lv=τNv，τ為L(zhǎng)v與本地節(jié)點(diǎn)用戶(hù)數(shù)量的比例系數(shù)。CDN 節(jié)點(diǎn)以式(2)所描述的概率獲取內(nèi)容直到剩余存儲(chǔ)空間耗盡。如果用戶(hù)不能從本地CDN 或本地源服務(wù)器獲取需要的內(nèi)容，則訪(fǎng)問(wèn)緩存了該內(nèi)容的距離最近的CDN 節(jié)點(diǎn)，如果沒(méi)有CDN節(jié)點(diǎn)緩存了該內(nèi)容，則訪(fǎng)問(wèn)產(chǎn)生內(nèi)容的源節(jié)點(diǎn)。

對(duì)于5G 網(wǎng)絡(luò)而言，邊緣計(jì)算的部署對(duì)模型有兩方面的作用。一方面，緩存更靠近用戶(hù)，從而訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延更短。另一方面，邊緣計(jì)算與云服務(wù)的結(jié)合可以視為兩級(jí)緩存機(jī)制。當(dāng)用戶(hù)從邊緣緩存不能獲取所需內(nèi)容時(shí)，如果邊緣緩存仍然有剩余存儲(chǔ)空間，則由邊緣緩存（而不是用戶(hù)）從最近的CDN節(jié)點(diǎn)獲取內(nèi)容。假設(shè)節(jié)點(diǎn)v∈V所連接的邊緣網(wǎng)絡(luò)能緩存的內(nèi)容大小為Kv，令Kv=?Nv。與CDN節(jié)點(diǎn)不同的是，假設(shè)邊緣緩存采用被動(dòng)緩存的方式，總是緩存在時(shí)間段 [T,T+Δt]內(nèi)本地用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)最頻繁（而不是流行度最高）的內(nèi)容，直到剩余存儲(chǔ)空間耗盡。

3.4 數(shù)據(jù)速率與時(shí)延

端用戶(hù)體驗(yàn)到的數(shù)據(jù)速率由諸多因素共同決定，位于不同地理位置的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)不同位置的內(nèi)容，其數(shù)據(jù)速率瓶頸的位置可能也不相同。此外，TCP 的擁塞控制算法具有公平性的特征，在傳輸較長(zhǎng)的時(shí)間后各用戶(hù)的數(shù)據(jù)速率會(huì)趨于一致，但是實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)發(fā)起訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)間和訪(fǎng)問(wèn)內(nèi)容的大小有很大差別，數(shù)據(jù)速率難以快速收斂到穩(wěn)定狀態(tài)，而是始終處在變化之中。為此，采用簡(jiǎn)化的模型來(lái)計(jì)算用戶(hù)享有的數(shù)據(jù)速率。

設(shè)邊緣網(wǎng)絡(luò)的最大數(shù)據(jù)速率為redge，通常由接入技術(shù)決定。主干網(wǎng)中的最大數(shù)據(jù)速率則通過(guò)式(3)來(lái)估算。

其中，p(s,t)表示從節(jié)點(diǎn)s到節(jié)點(diǎn)t的流量所走的路徑，通常采用最短路徑；Cl表示鏈路l的最大數(shù)據(jù)速率，即通常所說(shuō)的帶寬；fl表示經(jīng)過(guò)鏈路l的流的數(shù)量；ω＞1 是放大因子，用于消除網(wǎng)絡(luò)中短流造成計(jì)算出的用戶(hù)數(shù)據(jù)速率過(guò)低的影響。根據(jù)文獻(xiàn)[13]提供的我國(guó)各類(lèi)應(yīng)用時(shí)長(zhǎng)占比，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)視頻、游戲、直播、音頻使用長(zhǎng)流，所使用時(shí)間占比為31.5%，而新聞等其他應(yīng)用使用短流（不參與帶寬競(jìng)爭(zhēng)），因此，取最終，用戶(hù)獲得的數(shù)據(jù)速率為 max(redge,rbackbone)。

用戶(hù)體驗(yàn)到的訪(fǎng)問(wèn)時(shí)延由多個(gè)部分組成，其中接入時(shí)延已經(jīng)在第3.1 節(jié)給出，傳播時(shí)延可以由節(jié)點(diǎn)間的物理距離和光速計(jì)算得到。最后是傳輸時(shí)延和處理（包括排隊(duì)）時(shí)延，由于互聯(lián)網(wǎng)主干網(wǎng)多采用大容量的核心路由器設(shè)備，傳輸速率和處理能力都較強(qiáng)，因此傳輸時(shí)延和處理時(shí)延與另外2 個(gè)時(shí)延相比可以忽略不計(jì)。

4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析

本節(jié)介紹第3 節(jié)所建立模型的模擬數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果，側(cè)重于對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎碌臄?shù)值結(jié)果進(jìn)行直觀(guān)展示，并分析導(dǎo)致結(jié)果的原因。數(shù)值實(shí)驗(yàn)程序的實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格依據(jù)第3 節(jié)的模型來(lái)編程，包括流量的產(chǎn)生、內(nèi)容流行度的分布、云服務(wù)和邊緣計(jì)算的行為、數(shù)據(jù)速率和時(shí)延的計(jì)算等。其中4G 和5G 用戶(hù)各自的特點(diǎn)體現(xiàn)在接入時(shí)延和帶寬的不同、對(duì)內(nèi)容的興趣不同、是否有邊緣計(jì)算資源的支持等，詳見(jiàn)第3.1～3.3 節(jié)。

實(shí)驗(yàn)使用的拓?fù)浒╰opology-zoo[14]提供的中國(guó)電信主干網(wǎng)（Chinanet）和泛歐科研教育數(shù)據(jù)網(wǎng)（Geant）。去除沒(méi)有經(jīng)緯度數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)，Chinanet包含38 個(gè)節(jié)點(diǎn)和63 條鏈路，Geant 包含37 個(gè)節(jié)點(diǎn)和58 條鏈路。雖然2 個(gè)拓?fù)湓谝?guī)模上很接近，但在結(jié)構(gòu)上有一定差異。如圖1 和圖2 所示，Chinanet包含5 個(gè)節(jié)點(diǎn)度較大的核心節(jié)點(diǎn)，而Geant 節(jié)點(diǎn)度的分布較為平均。從后面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到，這一差異導(dǎo)致了生成流量的不同。

圖1 Chinanet 拓?fù)?/p>

圖2 Geant 拓?fù)?/p>

實(shí)驗(yàn)中采用的默認(rèn)參數(shù)設(shè)置如下。

節(jié)點(diǎn)v處的用戶(hù)數(shù)量Nv設(shè)為該節(jié)點(diǎn)的度與其相鄰所有節(jié)點(diǎn)度之和的100 倍，5G 用戶(hù)占比μ為0.2。4G 用戶(hù)發(fā)起連接數(shù)量的最大值H設(shè)為10，5G 用戶(hù)相比4G 用戶(hù)的興趣倍數(shù)θ設(shè)為3。時(shí)間段長(zhǎng)度設(shè)為1 s。上述參數(shù)設(shè)置可以使單一節(jié)點(diǎn)的流數(shù)量在數(shù)千到數(shù)萬(wàn)的量級(jí)，與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的情況[15]相近。

內(nèi)容數(shù)量與用戶(hù)數(shù)量的比例ρ設(shè)為0.1。內(nèi)容最小值smin取0.1 Mbit，Pareto 分布參數(shù)k的默認(rèn)值約為1.25。CDN 節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)容量與本地節(jié)點(diǎn)用戶(hù)數(shù)量的比例τ設(shè)為0.1 Mbit，邊緣節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)容量與本地節(jié)點(diǎn)用戶(hù)數(shù)量的比例?設(shè)為0.01 Mbit。網(wǎng)絡(luò)中所有的鏈路容量均設(shè)為100 Gbit/s，鏈路的傳播時(shí)延則由節(jié)點(diǎn)間的球面距離除以光速求得。

模擬數(shù)值實(shí)驗(yàn)一方面需要驗(yàn)證模型的合理性與準(zhǔn)確性，另一方面則希望定量地給出5G/后5G技術(shù)部署對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干的影響。下文給出了網(wǎng)絡(luò)流量、端到端時(shí)延、用戶(hù)數(shù)據(jù)速率等實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并分析了一些重要參數(shù)的變化對(duì)結(jié)果的影響。

4.1 網(wǎng)絡(luò)流量

圖3和圖4分別顯示了模型在Chinanet和Geant拓?fù)渲猩傻牧髁烤仃?，即各源?jié)點(diǎn)到各目的節(jié)點(diǎn)的流量大小。作為對(duì)比，圖5 顯示了2004 年3 月8 日Abilene 網(wǎng)絡(luò)中真實(shí)測(cè)量所得流量矩陣的情況?？梢钥吹剑M管3 幅圖的流量大小有一定差距，但總體分布趨勢(shì)十分相似，這表明模型能夠在一定程度上反映真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的流量特征。雖然生成的Chinanet 流量和Geant 流量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于A(yíng)bilene 流量，但是這是模型參數(shù)取值的結(jié)果，因?yàn)楝F(xiàn)在距離Abilene 流量數(shù)據(jù)采集的時(shí)間已經(jīng)過(guò)去15 年，當(dāng)前真實(shí)網(wǎng)絡(luò)流量大小已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于當(dāng)時(shí)的。從圖5 中還可以看到，Abilene 流量在不同時(shí)刻有一定偏差，但總體變化不大，相應(yīng)地，在圖3 和圖4 的結(jié)果中引入了一定的隨機(jī)流量變化。

圖3 生成的Chinanet 流量矩陣

圖4 生成的Geant 流量矩陣

圖5 Abilene 真實(shí)流量矩陣

圖6 和圖7 分別顯示了Chinanet 和Geant 拓?fù)渲懈麈溌飞系牧髁看笮??？梢钥吹?，各鏈路上的流量跨度很大，最小不? Gbit/s，而最大可達(dá)20 Gbit/s，這一結(jié)果也與當(dāng)前真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的鏈路流量大體相符。

圖6 Chinanet 鏈路流量

圖7 Geant 鏈路流量

圖8 顯示了2 個(gè)拓?fù)渲猩傻墓?jié)點(diǎn)流量需求。這一結(jié)果包括了用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)本地邊緣節(jié)點(diǎn)和CDN 節(jié)點(diǎn)的流量?？梢钥吹?，隨著5G 用戶(hù)比例的提高，節(jié)點(diǎn)流量大致呈線(xiàn)性增長(zhǎng)的趨勢(shì)。當(dāng)所有用戶(hù)都使用5G 時(shí)，流量大約增長(zhǎng)為4G 的3 倍，這是因?yàn)橄啾?G 用戶(hù)，5G 用戶(hù)的興趣倍數(shù)θ設(shè)置為3。從中位數(shù)上看，Chinanet 比Geant 的流量稍大，但在最大流量方面，Chinanet 要大得多，這主要是因?yàn)镃hinanet 拓?fù)渲邪?jié)點(diǎn)度較大的核心節(jié)點(diǎn)。

圖8 生成的節(jié)點(diǎn)流量需求

為了分析5G 邊緣節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)容量對(duì)主干網(wǎng)流量的影響，模擬實(shí)驗(yàn)給出了不同?值下節(jié)點(diǎn)流量需求隨5G 用戶(hù)比例變化的結(jié)果。2 個(gè)拓?fù)渲械慕Y(jié)果分別如圖9 和圖10 所示。

圖9 Chinanet 拓?fù)渲泄?jié)點(diǎn)流量需求隨5G 用戶(hù)比例變化情況

圖10 Geant 拓?fù)渲泄?jié)點(diǎn)流量需求隨5G 用戶(hù)比例變化情況

注意，這里的節(jié)點(diǎn)流量不包含用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)本地邊緣節(jié)點(diǎn)和CDN 節(jié)點(diǎn)的流量，而僅包含了需要經(jīng)過(guò)主干網(wǎng)鏈路的流量，因此當(dāng)?=0.01 時(shí)的流量比圖8 中的結(jié)果更小。當(dāng)?值較小時(shí)，主干網(wǎng)上的流量隨5G 用戶(hù)比例的增大而增大，因?yàn)檫吘壒?jié)點(diǎn)存儲(chǔ)的內(nèi)容不能完全覆蓋用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)需求的增加。然而隨著?值的增大，更多的內(nèi)容可以在邊緣節(jié)點(diǎn)獲取，因此流量增加的速率逐漸減緩。當(dāng)?=10 的時(shí)候，主干網(wǎng)流量隨著5G 用戶(hù)比例的增大反而減小，因?yàn)榇藭r(shí)5G 所關(guān)聯(lián)的邊緣存儲(chǔ)和計(jì)算資源能夠滿(mǎn)足5G 用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的所有需求。然而這種情況比較極端，需要在建設(shè)5G 時(shí)部署大量的邊緣存儲(chǔ)和計(jì)算資源，且需要高效的資源調(diào)度算法來(lái)使各分散的邊緣資源協(xié)同工作，以實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)模型假設(shè)的理想情況。即使在這樣的極端假設(shè)下，流量減少的速率也較低，因此在現(xiàn)實(shí)中更加可能出現(xiàn)的情況應(yīng)該是主干網(wǎng)流量隨著5G 的部署而增加。Geant 拓?fù)渲械膶?shí)驗(yàn)結(jié)果與Chinanet 拓?fù)渲械慕Y(jié)果類(lèi)似，但總體上流量更小一些。

上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著5G 的部署，互聯(lián)網(wǎng)主干將確實(shí)面臨流量顯著增加的挑戰(zhàn)。正如第2.1節(jié)所述，為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，一方面需要在適當(dāng)擴(kuò)充主干網(wǎng)容量的同時(shí)，研究更高效的路由尋徑、資源調(diào)度、傳輸控制等算法，以提高主干網(wǎng)資源利用率，另一方面需要對(duì)邊緣存儲(chǔ)和計(jì)算資源的部署和調(diào)度方法進(jìn)行優(yōu)化，盡可能使用戶(hù)需求僅通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)邊緣就得到滿(mǎn)足。

4.2 端到端時(shí)延

圖11 顯示了用戶(hù)端到端時(shí)延的累積概率分布（又稱(chēng)累積分分布函數(shù)（CDF,cumulative distribution function））。可以看到，2 個(gè)拓?fù)渲?G 用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延大體相同，在1～20 ms，這一數(shù)值大約是模型中設(shè)定的5G 接入時(shí)延的兩倍，說(shuō)明在Chinanet和Geant 規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)中，傳播時(shí)延與5G 接入時(shí)延大體相當(dāng)，都在1～10 ms。此外，曲線(xiàn)大體呈直線(xiàn)型，只有首尾的部分略有彎曲，這是因?yàn)閺澢牟糠謱?duì)應(yīng)于傳播時(shí)延，而直線(xiàn)部分則是接入時(shí)延取均勻分布的結(jié)果。2 個(gè)拓?fù)渲?G 用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延也大體相同，在40～110 ms，這一結(jié)果與曲線(xiàn)的形狀同樣驗(yàn)證了傳播時(shí)延在1～10 ms。雖然模型中僅考慮了傳播時(shí)延而忽略了排隊(duì)時(shí)延和處理時(shí)延，但是上述結(jié)果能在一定程度上表明5G 部署后，主干網(wǎng)時(shí)延會(huì)成為遠(yuǎn)程傳輸時(shí)延的主要組成部分，這與4G 時(shí)的情況相比有很大的不同。

圖11 端到端時(shí)延累計(jì)概率分布

注意到上述數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果僅包含了傳播時(shí)延，因此現(xiàn)實(shí)中的端到端時(shí)延會(huì)更長(zhǎng)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，需要研究更高效的分組處理和路由、傳輸機(jī)制，以使跨越主干網(wǎng)的訪(fǎng)問(wèn)延時(shí)能更加逼近理論極限。同時(shí)，邊緣資源的優(yōu)化利用和調(diào)度同樣能使用戶(hù)需求在邊緣就得到滿(mǎn)足，起到縮短時(shí)延的效果。

4.3 用戶(hù)數(shù)據(jù)速率

圖12 和圖13 分別顯示了Chinanet 拓?fù)渲?G用戶(hù)和4G 用戶(hù)每條流享有的數(shù)據(jù)速率的累積概率分布?？梢钥吹?，在數(shù)據(jù)速率較小值的分布上，5G用戶(hù)與4G 用戶(hù)幾乎一樣。而較大值的分布則呈現(xiàn)了差異。這是因?yàn)檩^小的數(shù)據(jù)速率主要由主干網(wǎng)的瓶頸鏈路導(dǎo)致，而較大值則是用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)本地緩存的內(nèi)容時(shí)的數(shù)據(jù)速率，主要受接入帶寬的影響。從圖中較為平滑的曲線(xiàn)可以看出，5G 用戶(hù)的接入帶寬為100～1000 Mbit/s，4G 用戶(hù)為10～100 Mbit/s，符合模型中的設(shè)定。

同時(shí)還可以看到，當(dāng)瓶頸在主干網(wǎng)時(shí)，5G用戶(hù)占比μ值越大，單流數(shù)據(jù)速率逐漸減小。具體而言，當(dāng)μ=0.2時(shí)，最小數(shù)據(jù)速率能達(dá)到5 Mbit/s 以上；當(dāng)μ=0.5時(shí)，最小數(shù)據(jù)速率減少了約1.5 Mbit/s；當(dāng)μ=0.8時(shí)，最小數(shù)據(jù)速率減少了約1 Mbit/s。這是因?yàn)殡S著5G 用戶(hù)比例的提高，有更多的流加入了帶寬的競(jìng)爭(zhēng)。注意到模擬實(shí)驗(yàn)中鏈路容量均為100 Gbit/s，是當(dāng)前主干網(wǎng)的典型值。這說(shuō)明隨著5G 的部署，在不改變現(xiàn)有主干網(wǎng)的容量和路由策略的前提下，用戶(hù)遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)速率會(huì)受到較嚴(yán)重的影響。

值得注意的是，在5G 用戶(hù)的結(jié)果中幾乎沒(méi)有用戶(hù)的數(shù)據(jù)速率分布在50～100 Mbit/s，而4G 用戶(hù)的數(shù)據(jù)速率分布更為連續(xù)一些。這一現(xiàn)象說(shuō)明在5G 場(chǎng)景下，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)速率的瓶頸主要在主干網(wǎng)，而4G 場(chǎng)景下的瓶頸則是主干網(wǎng)和接入網(wǎng)都有可能。

圖12 Chinanet 拓?fù)?G 用戶(hù)單流數(shù)據(jù)速率

圖13 Chinanet 拓?fù)?G 用戶(hù)單流數(shù)據(jù)速率

圖14 和圖15 分別顯示了Geant 拓?fù)渲?G 用戶(hù)和4G 用戶(hù)每條流享有的數(shù)據(jù)速率的累積概率分布。Geant 拓?fù)浣Y(jié)果大體的趨勢(shì)與Chinanet 拓?fù)渲械慕Y(jié)果相似，然而Geant 拓?fù)渲械淖钚?shù)據(jù)速率略大一些，這是因?yàn)镚eant 拓?fù)錄](méi)有節(jié)點(diǎn)度特別大的節(jié)點(diǎn)，模型生成的數(shù)據(jù)流數(shù)量少一些，每條流分得的帶寬也就大一些。同樣的原因還導(dǎo)致了5G 用戶(hù)數(shù)據(jù)速率的結(jié)果在50～100 Mbit/s 也有一定分布，而4G 用戶(hù)數(shù)據(jù)速率的結(jié)果在10～30 Mbit/s 不太平滑。

圖14 Geant 拓?fù)?G 用戶(hù)單流數(shù)據(jù)速率

圖15 Geant 拓?fù)?G 用戶(hù)單流數(shù)據(jù)速率

上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)速率瓶頸會(huì)隨著5G 的部署從邊緣網(wǎng)逐漸向主干網(wǎng)鏈路移動(dòng)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，同樣需要從主干網(wǎng)擴(kuò)容和高效利用、邊緣網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度等幾個(gè)方面同時(shí)著手。

5 結(jié)束語(yǔ)

移動(dòng)通信技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了5G 時(shí)代，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō)既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。本文對(duì)5G 及未來(lái)的后5G 部署對(duì)互聯(lián)網(wǎng)主干帶來(lái)的挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析，并建立了抽象模型用于描述5G 用戶(hù)的流量特征。模擬數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，即使在引入海量邊緣計(jì)算和存儲(chǔ)資源的情況下，5G 的部署也會(huì)引起互聯(lián)網(wǎng)主干流量的顯著增加；移動(dòng)用戶(hù)遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)延將大幅減少，但傳播時(shí)延所占比例將大幅增加。此外，移動(dòng)用戶(hù)遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)的帶寬瓶頸位置有由接入網(wǎng)轉(zhuǎn)向主干網(wǎng)的趨勢(shì)。這些結(jié)果為未來(lái)網(wǎng)絡(luò)路由、傳輸、資源調(diào)度和管理、安全等方面的研究提供了一定參考依據(jù)。