Research of the IoT Devices load impact on the Mobile Network Core

UDC 621.391
Publication date: 29.04.2022
International Journal of Professional Science №4-2022

Research of the IoT Devices load impact on the Mobile Network Core

Исследование влияния нагрузки устройств Интернета Вещей на ядро сети мобильной связи

Kuranov Alexander Sergeevich,
Fedorov Andrey Sergeevich

1. Graduate Student, Saint-Petersburg National Research
University of Information Technologies, Mechanics and Optics
2. Engineer of Research and Education Center
«Wireless Infotelecommunication Networks», SPbSUT


Куранов Александр Сергеевич,
Федоров Андрей Сергеевич
1. Магистрант, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
2. Инженер научно-образовательного центра «Беспроводные инфотелекоммуникационные сети», СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича
Аннотация: Данная работа посвящена исследованию нагрузки, создаваемой устройствами Интернета Вещей, на сигнальные интерфейсы ядра сети четвертого поколения. Разработанная и описанная модель позволяет оценить показатель MPS (messages per second) на различных узлах сети, время установления связи и время передачи данных, а также потери пакетов по истечению времени ожидания ответа или переполнению буфера. Представлена структурная схема используемой модели, описание ее параметров и условий моделирования, результаты и выводы.

Abstract: This article is devoted to research of the IoT Devices load impact on the Mobile Network Core. The developed and described model allows to evaluate the MPS indicator at various network nodes, the time of communication establishment, the time of data transmission and packet loss. A structural diagram of the model used, a description of its parameters and modeling conditions, results and conclusions are presented.
Ключевые слова: Интернет Вещей, мобильная связь, ядро, нагрузка.

Keywords: Internet of Things, IoT, mobile communications, core, load.


Поскольку большую часть «абонентов» сетей Интернета Вещей являются датчики, проводящие мониторинг какого-либо параметра и периодически отправляющие данные, то для работы модели были введены следующие допущения:

  • трафик с датчиков поступает с некоторым постоянным периодом;
  • трафик передается только в восходящей линии, в нисходящей линии передаются только подтверждения о приеме (ACK);
  • PGW и SGW объединены в единый узел UGW (Universal Gateway), часто использующийся в домашней сети, сигнальная нагрузка на PGW при этом минимальна;
  • нагрузка, создаваемая пользовательскими пакетами на пользовательскую плоскость, не рассматривается, поскольку является слишком малой по сравнению с обычным трафиком от смартфонов;
  • в случае неуспешной обработки транзакции (например, при переполнении буфера или срабатывания таймаута ожидания в очереди) вся процедура для данного устройства считается неуспешной и переотправки не происходит;
  • в рассматриваемых далее сценариях не учитываются процедуры Attach и Detach, поскольку данные процедуры происходят при включении устройства и при сбоях в сети или на устройстве, что происходит крайне редко, поэтому если данные процедуры происходят постоянно, то предположительно на каком-то узле имеется ошибка конфигурации;
  • процедура PDN Сonnectivity также не рассматривается, так как предполагается, что датчикам достаточно одного сквозного канала для передачи данных;
  • не рассматривается нагрузка на HSS, так как данный элемент не участвует в рассматриваемых сценариях.

В рассматриваемой модели используются следующие сценарии:

  • передача данных через NAS по сценарию CP CIoT оптимизации с дальнейшей передачей данных на SCEF по интерфейсу T6a;
  • передача данных по NAS по сценарию CP CIoT оптимизации с дальнейшей передачей данных в IP сеть по интерфейсу S11-U;
  • передача данных с UP CIoT оптимизацией через SGW.

Реализованные в модели алгоритмы передачи сообщений для каждого из приведенных выше сценариев представлены на рисунках 1, 2 и 3 соответственно.

 

Читать далее…

References

1. В. А. Кокотушкин, Одно обобщение теоремы Пальма–Хинчина, Теория вероятн. и ее примен., 1974, том 19, выпуск 3.
2. А. Я. Хинчин, Математические методы теории массового обслуживания, Тр. МИАН СССР, 1955, том 49.
3. AnyLogic – имитационное моделирование. URL: https://www.anylogic.ru/.