基于5G的微服务核心网部署及负载均衡算法研究

对于5G标准所要求的高可靠性仍需要研究负载均衡算法来应用多场景多业务的需求。论文基于目前现有的开源5G核心网进展,通过研究云原生5G核心网原型系统平台的构建,完成现有网络功能的容器化实现。符合5G核心网的云原生系统构建,主要通过在虚拟机中构建docker和k8s环境,利用云原生及微服务架构将5G核心网部署在单master节点和2个node节点上,从而构建简易的开源5G核心网;通过k8s自带的四层负载均衡和七层负载均衡,验证模拟多并发时系统的负载均衡能力及扩缩容能力[1]。

5G云原生部署机制研究与仿真

为推动目前现有开源5G核心网的进展,文章通过研究云原生5G核心网原型系统平台的构建,以达到现有网络功能的容器化实现。首先构建简易的开源5G核心网,通过Kubernetes(简称K8s)自带的四层负载均衡和七层负载均衡,验证模拟多并发时系统的负载均衡能力及扩缩容能力;将核心网通过所搭建的核心网的NGAP口STCP口的地址进行连接,进行整个系统的调试,通过冲石通信模拟器通过设置UE数目,仿真基站进行整个系统的可靠性测试。进行负载均衡验证,完成云化环境中的动态扩缩容算法的研究,以实现具备高可靠的云原生5G核心网系统平台。

算力网络资源协同调度探索与应用

算力网络融合了多区域、多层级的算力资源。针对面向用户差异化需求下全域大范围多层次算力资源的弹性灵活调度问题,设计了一个算力网络资源协同调度平台。针对差异化业务需求,该平台可以形成多公有云与私有云之间的算力资源调度策略以及算网资源协同调度策略,实现资源的自动最优分配。同时,该平台能够自动发现、纳管算力资源,并基于新的资源池情况实现分配策略的自动调整,实现用户无感业务扩缩容,以此弹性调度算力资源。

浅析CMDB在云环境中软件系统的应用方式

随着云计算的普及,越来越多的软件系统选择在云环境中部署运行。由于云计算相关的虚拟化、容器等技术对被支撑系统的扩缩容支持良好,云上运行的软件系统大多具备动态扩缩容的能力。但该能力却对云资源的用户维护CMDB工作造成影响,本文通过分析云环境特点,就如何有效维护及使用CMDB提出一种应用方式。