面向虚拟CDN的5G与MEC融合平台设计与实现

随着元宇宙等概念的提出，视频流应用对网络带宽和时延的要求越来越苛刻。针对传统CDN容易出现节点内设备负载不均衡造成时延过长的问题，提出了一个面向虚拟CDN的5G和MEC融合平台设计方案，并依照设计方案完成了平台的搭建。最后，通过高并发推拉流实验证明了该融合平台拓展了虚拟CDN的高并发能力。

引言     

随着超高清（ultra high definition，UHD）视频、虚拟现实（virtual reality，VR）、增强现实（augmented reality，AR）等新兴业务的爆发，内容分发网络（content delivery network，CDN）节点向网络边缘迁移成为CDN未来架构的演进趋势^［1］。

移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）已经逐渐成为5G通信技术发展过程中的关键技术之一。MEC技术使应用程序服务器能够靠近终端设备，从而消除网络拥塞并减少端到端延迟，有利于许多具有低延迟或/和高带宽需求的应用（例如：VR、AR和V2X）^［2］。MEC向用户提供了许多服务，如计算资源、存储资源、网络资源、用户流量管理和网络带宽管理等^［3］。MEC还将虚拟化资源和核心网络资源进行结合，提供共有与私有相结合的一体化服务。MEC技术的目的是对云计算进行迁移，并接入网络边缘，同时增加存储、计算以及数据管理、通信等诸多功能，从而为移动终端用户提供更优质的数据服务与功能，带宽更高，能够有效减少网络负荷，满足业务及数据对网络带宽的实际需求^［4］。

传统CDN受存储资源、存储位置等条件的约束，容易导致节点内设备负载不均衡以及服务时延过长的问题，严重影响用户的业务体验。且CDN受制于各种物理资源的隔离导致不易满足多元化业务的加速需求，无法实现业务的快速部署。vCDN的出现很好地弥补了传统CDN的缺陷。vCDN是一种使用虚拟化技术的内容交付网络，能够根据供应商的需求以动态和可扩展的方式分配虚拟存储、虚拟机和网络资源，可作为第三方虚拟应用程序部署在任何数据中心的服务器上，也可部署在任何支持网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization，NFV）或软件定义网络（Software Defined Network，SDN）功能的设备的虚拟机上。而MEC-vCDN边缘业务平台在本地的部署，使其覆盖范围内的相关云计算处理均可以在本地直接完成，无需将业务流上传至汇聚层，再绕经核心网在Internet集中云端完成，因此可以大幅度降低大视频业务流对核心网和城域网的冲击，同时降低业务处理时延，提升用户的视频业务体验^［5］。5G作为新一代无线移动通信网络，主要用于满足2020年以后的移动通信需求^［6］，具有低时延和高带宽的特点。在5G标准中，3GPP SA2下一代网络构架研究（3GPP TS 23.799）以及5G系统架构（3GPP TS 23.501）对MEC给予了支持^［7］，能够进一步助力MEC优化CDN平台服务。

综上，为了实现高同步、高带宽、低时延的视频流业务，改善传统CDN服务的不足，本文提出了面向虚拟CDN的5G和MEC融合平台设计方案。

01 方案设计

为了实现面向虚拟CDN的5G和MEC融合平台设计方案，本文分别对5G平台和MEC-vCDN平台进行设计，技术架构如图1所示。

a）MEC-vCDN平台设计。MEC-vCDN平台设计架构中主要包括MEC管理控制节点和MEC边缘工作节点，管理控制节点通过API控制具体工作的部署。具体来说，需要在一个边缘工作节点上部署CDN源缓存服务和CDN网络代理服务，在其他的边缘工作节点上部署多个CDN流分发服务。其中，每个节点都包含一个MEC网络管理服务，外界需要通过MEC网络管理控制访问具体的节点，再通过节点的MEC网络管理服务进行负载均衡等操作，最后将请求转发给目标节点的对应服务进行处理。

b）5G平台设计。部署包括AMF、SMF、UPF、NRF、UDM、AUSF、PCF、UDR、NSSF、N3IWF等网元，核心网通过UPF实现内容转发，UPF可以在MEC-vCDN边缘侧部署，使终端流量更少地回到核心网绕行，大大降低网络应用访问时延；gNB通过N2接口与AMF对话连接至核心网，gNB附近用户与AMF对话发起注册，SMF对用户完成注册后，用户接入核心网，边缘侧UPF通过N3接口将内容转发给距离最近的gNB，最终通过gNB将拉取的内容转发到各个用户。

02 实验平台实现方案

为了实现5G网络下的MEC-vCDN融合架构，需要分别搭建5G平台和MEC-vCDN。如图2和图3所示，MEC-vCDN平台和5G网络平台分别在服务器S04和S05上搭建，下面将具体介绍这2个平台。

2.1  5G架构部署实现

基于5G平台设计方案，实现了模拟5G核心网以及接入网和UE的搭建工作，实现了5G网络中的流量转发功能演示和性能验证。为了成功部署拥有各个网元功能模块的核心网，本项目选择使用开源项目Free5GC来部署核心网。本平台的接入网以及模拟UE使用openXG进行搭建。由于openXG自带rfsimulator，可以不使用USRP设备实现gNB与UE的连接，极大地方便了验证平台的调试。

在平台具体实现方面，首先在S05服务器上搭建了3台虚拟机（见图2），分别作为核心网、gNB以及UE1，并使用虚拟网桥的方式为3台虚拟机分配静态IP。其次还在远端的笔记本电脑上安装了图形化界面的虚拟机UE2，UE2通过桥接模式连接至主机。主机再通过交换机SW2连接至机房网络，这样UE2便可连接至机房网络。具体的部署架构如图4所示。

2.2  MEC-vCDN平台部署实现

在MEC-vCDN平台设计中，MEC的实现使用了KubeEdge，vCDN的实现则使用了简单实时服务器（Simple Realtime Server，SRS）。在MEC的实现上，KubeEdge构建于Kubernetes之上，采用虚拟化技术，可将本地容器化应用程序编排和设备管理扩展到边缘主机。在vCDN平台构建的选择上，选用SRS流媒体服务器，其支RTMP/WebRTC/HLS/HTTP-FLV/SRT等协议转换的基本功能。

MEC-vCDN平台的功能框架如图5所示。平台提供的控制工具包括Web控制台、命令行控制工具以及API服务，通过这些功能可以实现用户业务下发和状态信息的收集。

03 实验验证

基于上述设计与实现，开展了融合平台的概念验证与性能评估工作。融合平台的具体部署方式为：在1台高性能服务器上划分4台虚拟机（见图3），分别作为1个云端管理节点和3个边缘工作节点；使用虚拟网桥的方式为4台虚拟机静态分配IP；云端管理节点通过kubectl调用API服务器，进而在工作节点上部署具体工作。实验内容包括视频业务服务（拉流与推流等）测试、云边运维管理以及负载均衡（高并发）测试。

3.1  视频播放器拉流测试

因为核心网服务器处于实验室网络下，所以本实验中将笔记本直接连接实验室网络环境，笔记本中的图形化界面虚拟机UE2使用桥接网络模式与主机连接，连接至实验室网络，最后UE2通过IP隧道连接至gNB，实现网络连接。

以下是图形化界面拉流过程：UE2连接至核心网并测试转发情况；在UE2端添加路由；确认网络无误后使用VLC播放器拉流观看拉流效果。

拉流测试是在UE2上的VLC播放器上拉取视频流直接观看，通过更改视频比特率并且观看拉流效果测试网络性能。测试了视频比特率为1 000 kbit/s的拉流观看效果，效果非常流畅。

但是当视频比特率提升后，会出现一些卡顿，再提高比特率则会出现明显卡顿情况，这是因为虚拟网卡性能不够且IP隧道的传输性能远远低于实际空口的传输性能。

3.2  云边运维管理

在集群的主节点上部署Kubernetes Dashboard后，可以在浏览器中访问Web控制面板。在控制面板中，操作人员可以清晰方便地查看多种KubeEdge资源的使用和部署情况，同时对vCDN集群中的每个实时视频服务器进行全生命周期的监控及控制，当需要改变集群的资源配置时，也可以直接在控制台修改配置文件并下发更新。

3.3  负载均衡测试

为了测试融合平台的负载均衡能力，本文给出了多路流播放时集群状态以及节点和POD的资源利用情况，如图6所示（m表示为千分之一核心使用率，Mi为1 024×1 024 B）。

通过上述实验结果可以发现，不论是1路流还是8路流，SRS-Origin的资源占用并没有发生显著变化，也证实了Edge Cluster实现了合并回源，对于某一路流，不管有多少客户端播放，Edge Server都只会从Origin Server取1路流，这样可以通过扩展Edge Cluster来增加支持的播放能力，从而可以得出CDN网络具有高并发能力的结论。

04 结束语

为了改善传统CDN服务能力的不足，本文提出了面向虚拟CDN的5G与MEC融合平台设计方案，并且根据设计方案完成了平台搭建工作；最后，本文基于平台进行一系列功能验证与性能测试，实现了用户端的远程推拉流，证明了5G结合MEC可以拓展CDN的高并发能力。

参考文献

［1］沈云，杨鑫，时晓厚，等.面向UHD-VR视频业务的MEC CDN技术［J］.电信科学，2019，35（S2）：44-53.

［2］HUANG P H，HSIEH F C，HSIEH W J，et al. Prioritized traffic shaping for low-latency MEC flows in MEC-enabled cellular networks［C］//2022 IEEE 19th Annual Consumer Communications & Networking Conference（CCNC）.Las Vegas：IEEE，2022：120-125.

［3］DASH S，KHAN A U，SWAIN S K，et al. Clustering based efficient MEC server placement and association in 5G networks［C］//2021 19th OITS International Conference on Information Technology（OCIT）. Bhubaneswar：IEEE，2021：167-172.

［4］黄庆.MEC系统关键技术在5G通信中的应用［J］.信息技术与信息化，2022（12）：167-169，173.

［5］吕华章，王友祥，唐雄燕.面向5G MEC边缘云的CDN下沉方案［J］.移动通信，2019，43（1）：20-28.

［6］赵国锋，陈婧，韩远兵，等.5G移动通信网络关键技术综述［J］.重庆邮电大学学报（自然科学版），2015，27（4）：441-452.

［7］涂灿，王琛，吴志伟.基于5G的MEC应用部署研究和政务园区实践［J］.邮电设计技术，2023（3）：76-82.

作者简介

邓贤洪，北京邮电大学硕士研究生在读，主要从事移动边缘计算相关研究工作；

赵朕宇，北京邮电大学博士研究生在读，主要从事算网融合关键技术研究工作；

黄蓉，高级工程师，博士，主要从事无线移动通信相关技术研究及标准化工作；

张天魁，教授，主要从事移动网络、算网融合等技术研究工作；

朱禹涛，金砖国家未来网络研究院中国分院院长，高级工程师，博士，主要从事移动通信与网络技术研究工作。

论文地址：https://image.c114.com.cn/file/ys2024-02-09.pdf