Giới thiệu dự án

Sự bùng nổ của mạng di động thế hệ thứ năm (5G) đang định hình lại toàn bộ hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) toàn cầu. Theo báo cáo từ Ericsson Mobility Report, lưu lượng dữ liệu di động toàn cầu dự kiến vượt mốc 300 Exabytes/tháng với hơn 5,3 tỷ thuê bao 5G vào năm 2029. Các ứng dụng tiên tiến thế hệ mới như phương tiện tự hành (C-V2X), thực tế tăng cường/thực tế ảo (AR/VR), phẫu thuật từ xa và tự động hóa công nghiệp (Công nghiệp 4.0) đặt ra những tiêu chuẩn khắt khe về độ trễ cực thấp (Ultra-Reliable Low Latency Communication - URLLC) dưới $1\text{ ms}$ trên giao diện vô tuyến và độ tin cậy đạt $99,9999%$.

+-----------------------------------------------------------------------+
|                CÁC YÊU CẦU ĐẶC TÍNH KỸ THUẬT 5G (3GPP)                 |
+-----------------------------------+-----------------------------------+
| eMBB (Enhanced Mobile Broadband)  | URLLC (Ultra-Reliable Low-Latency)|
| - Tốc độ đỉnh DL: 20 Gbps         | - Độ trễ mặt phẳng người dùng: 1ms|
| - Tốc độ đỉnh UL: 10 Gbps         | - Độ trễ mặt phẳng điều khiển:20ms|
| - Tốc độ trải nghiệm: 100 Mbps    | - Độ tin cậy: 99.9999%            |
+-----------------------------------+-----------------------------------+
| mMTC (Massive Machine-Type Comms) | Băng thông & Tính di động         |
| - Mật độ kết nối: 1.000.000 tb/km²| - Băng thông sóng mang: >= 100 MHz|
| - Tiết kiệm năng lượng thiết bị   | - Tốc độ di chuyển tối đa: 500km/h|
+-----------------------------------+-----------------------------------+

Mô hình điện toán đám mây tập trung (Centralized Cloud Computing) truyền thống bộc lộ rõ những điểm nghẽn nghiêm trọng: khoảng cách vật lý xa dẫn đến độ trễ khứ hồi (Round-Trip Time - RTT) vượt ngưỡng $50\text{–}100\text{ ms}$, nguy cơ tắc nghẽn mạng truyền dẫn trục (Backhaul/Core Network) khi hàng triệu thiết bị IoT đồng thời đẩy dữ liệu lên máy chủ, và rủi ro rò rỉ dữ liệu riêng tư. Điện toán biên đa truy cập (Multi-Access Edge Computing - MEC) theo chuẩn ETSI ISG MEC ra đời như một giải pháp đột phá, đưa tài nguyên tính toán và lưu trữ về sát trạm gốc (gNodeB), giải quyết triệt để bài toán độ trễ và băng thông.

Đồ án tốt nghiệp "Đánh giá hiệu năng giải pháp điện toán biên đa người dùng (MEC) trong 5G sử dụng Simu5G" tập trung giải quyết các mục tiêu kỹ thuật cụ thể:

  1. Xây dựng và thiết lập mô hình mô phỏng mạng di động 5G New Radio (NR) tích hợp kiến trúc MEC đa người dùng trên nền tảng Simu5G và framework OMNeT++.
  2. Hiện thực hóa các kịch bản triển khai mạng: 4G LTE với EPC tập trung, 5G Non-Standalone (NSA - EN-DC) với EPC phân tán, và 5G Standalone (SA) kết hợp hệ thống lõi 5GC và máy chủ MEC phân tán.
  3. Đánh giá định lượng hiệu năng truyền thông End-to-End (E2E), phân tích độ trễ gói tin (Packet Latency), độ biến động trễ (Jitter / Standard Deviation), và mức độ chiếm dụng khối tài nguyên vô tuyến (Resource Block - RB Occupancy) dưới tải phục vụ 24 thiết bị người dùng (User Equipment - UE) đồng thời.
  4. Kiểm chứng hiệu quả giảm tải mạng lõi và khả năng đáp ứng dịch vụ thời gian thực của MEC thông qua quy trình báo hiệu đa tầng (SCTP, GTP-U, TCP/IP, HARQ).

Phạm vi và giới hạn: Nghiên cứu tập trung vào mô phỏng mặt phẳng người dùng (User Plane) và điều khiển lập lịch vô tuyến lớp MAC/RLC/PDCP trong môi trường truyền sóng vô tuyến mô phỏng, khảo sát các luồng dịch vụ video/dữ liệu giữa UEs và ứng dụng MEC cục bộ.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trước khi tích hợp MEC, hạ tầng viễn thông truyền thống chuyển tiếp toàn bộ lưu lượng dữ liệu người dùng qua mạng truy cập vô tuyến (RAN), mạng truyền dẫn, mạng lõi (Core Network - EPC/5GC) trước khi đến Trung tâm dữ liệu Internet (Data Center).

Tiêu chí so sánh Centralized Cloud Computing 4G LTE + Local Cache 5G NR Standalone + MEC
Vị trí xử lý dữ liệu Data Center tập trung từ xa Biên mạng lõi (EPC Edge) Ngay tại chân trạm gNB / Phân tán UPF
Độ trễ E2E trung bình $40\text{–}120\text{ ms}$ $25\text{–}45\text{ ms}$ $2\text{–}8\text{ ms}$
Tải mạng truyền dẫn Core Rất cao ($100%$ lưu lượng về Core) Trung bình ($60\text{–}80%$) Thấp ($<20%$, do ngắt luồng tại UPF)
Nhận biết ngữ cảnh RAN Không hỗ trợ Rất hạn chế Thời gian thực qua RNI API (ETSI)
Hỗ trợ ứng dụng di động Kém đối với URLLC Trung bình Tối ưu cho V2X, AR/VR, Smart Factory

Đánh giá công cụ mô phỏng:

  • ns-3 (với module 5G-LENA): Khả năng mô phỏng chi tiết lớp vật lý, tuy nhiên độ phức tạp trong cấu hình kịch bản MEC đa người dùng và khả năng tích hợp mô hình máy chủ ứng dụng cấp cao còn nhiều hạn chế.
  • NetSim: Giao diện đồ họa trực quan nhưng là phần mềm thương mại đóng gói, hạn chế việc tùy biến sâu các tầng giao thức ETSI MEC.
  • Simu5G (v1.2.2) trên OMNeT++ (v6.0.1): Được chọn nhờ khả năng mô phỏng toàn diện ngăn xếp giao thức 5G NR (SDAP, PDCP, RLC, MAC, PHY), hỗ trợ đầy đủ các thực thể mạng 5G SA/NSA, tích hợp sẵn mô hình MEC cấp hệ thống (System-level) và cấp máy chủ (Host-level) tuân thủ tiêu chuẩn ETSI ISG MEC.

Phân loại yêu cầu hệ thống theo mô hình MoSCoW:

  • Must-have (Bắt buộc): Mô hình hóa ngăn xếp giao thức 5G NR (gNB, UE); thực thể UPF định tuyến lưu lượng; Máy chủ MEC Host tích hợp nền tảng ảo hóa; giao thức truyền tải SCTP, GTP-U; đo kiểm độ trễ E2E và phân bổ RB.
  • Should-have (Nên có): Thực thể quản lý vị trí và ứng dụng người dùng (UALCMP); cơ chế phản hồi HARQ và báo cáo chất lượng kênh CQI/BSR.
  • Could-have (Có thể có): Đồng mô phỏng (Co-simulation) tài nguyên phần cứng máy chủ với CoFluent Studio.
  • Won't-have (Không thực hiện): Triển khai thực nghiệm trên phần cứng vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm (SDR) thực tế trong phạm vi đồ án này.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc giải pháp mô phỏng bao gồm 3 phân vùng chính: Mạng truy cập vô tuyến 5G NR (RAN), Mạng lõi phân tán (Distributed Core Network), và Nền tảng Điện toán biên đa truy cập (MEC Platform).

graph LR
    subgraph User_Domain ["Phân vùng Người dùng (UE Domain)"]
        UE1["UE 1 (Video App)"]
        UE2["UE 2 (Sensor/IoT)"]
        UEn["UE n (24 UEs)"]
    end

    subgraph RAN_Domain ["Mạng vô tuyến 5G NR RAN"]
        gNB["gNodeB (NR Stack)
        - PHY / MAC (HARQ, Scheduler)
        - RLC / PDCP / SDAP"]
    end

    subgraph Core_Edge_Domain ["Mạng Lõi & Hạ tầng Biên MEC"]
        UPF["UPF (User Plane Function)
        GTP-U Tunnel Termination"]
        
        subgraph MECHost ["MEC Host (ETSI Compliant)"]
            MEC_Platform["MEC Platform / Service Registry"]
            RNI_API["Radio Network Info API (MEC 012)"]
            Location_API["Location API (MEC 011)"]
            MEC_App["MEC Application Instance"]
        end
        
        UALCMP["UALCMP Platform
        (User App & Location Mgmt)"]
    end

    UE1 & UE2 & UEn -->|"Sóng vô tuyến NR (Uu Interface)
    TDD Numerology mu=4"| gNB
    gNB -->|"N3 Interface (GTP-U over IP)"| UPF
    UPF -->|"Mp1 / Local Breakout"| MEC_App
    MEC_Platform --- RNI_API & Location_API
    MEC_Platform --- MEC_App
    UALCMP -.->|"Quản lý vòng đời (LCM)"| MECHost

Chi tiết ngăn xếp công nghệ (Technology Stack):

  • Simulation Engine: OMNeT++ Discrete Event Simulator v6.0.1.
  • 5G Protocol & MEC Framework: Simu5G Library v1.2.2 (hỗ trợ mô hình 3GPP Rel-15/16 và ETSI GS MEC 003).
  • Mạng nền tảng: INET Framework v4.4.0 (cung cấp các mô hình giao thức IPv4/IPv6, TCP, UDP, SCTP, Ethernet).
  • Ngôn ngữ phát triển: C++17 (mã nguồn xử lý logic gói tin và ứng dụng MEC), NED (Network Description Language cho cấu trúc liên kết mạng).
  • Môi trường biên dịch: GCC 11.2 trên hệ điều hành Ubuntu Linux 22.04 LTS.

Thiết kế giao diện API và dịch vụ MEC: Hệ thống tuân thủ kiến trúc chuẩn ETSI RESTful API:

  • Radio Network Information API (ETSI GS MEC 012): Cho phép ứng dụng MEC truy vấn thông tin chất lượng kênh truyền vô tuyến (CQI, MCS), mức độ tải của trạm gNB để tự động điều chỉnh bitrate của luồng video phục vụ UEs.
  • Location API (ETSI GS MEC 011): Cung cấp thông tin vị trí địa lý của thiết bị người dùng phục vụ điều phối tài nguyên theo vùng phủ sóng.
{
  "notificationType": "RabEstNotification",
  "cellId": "gNB_Cell_01",
  "ueIpv4Address": "10.0.1.24",
  "bearerInfo": {
    "radioBearerId": 5,
    "qci": 1,
    "allocatedBandwidthKhz": 100000
  },
  "timestamp": "2025-01-15T08:30:00.000Z"
}

Phương pháp nghiên cứu (Methodology)

Quy trình nghiên cứu được triển khai theo mô hình lặp có cấu trúc gồm 5 giai đoạn:

[Giai đoạn 1: Q1/2024] Khảo sát lý thuyết 3GPP Rel-15/16/17 & chuẩn ETSI MEC
       │
[Giai đoạn 2: Q2/2024] Thiết kế kiến trúc mạng (NED) & Tùy biến Module Simu5G
       │
[Giai đoạn 3: Q3/2024] Cấu hình kịch bản (INI), Thiết lập thông số vô tuyến & MEC
       │
[Giai đoạn 4: Q4/2024] Thực thi mô phỏng đa kịch bản (4G, 5G NSA, 5G SA + MEC)
       │
[Giai đoạn 5: Q1/2025] Phân tích dữ liệu Vector/Scalar, Đánh giá hiệu năng E2E

Quản lý rủi ro và giải pháp khắc phục:

  1. Rủi ro tràn bộ nhớ và quá tải CPU khi mô phỏng số lượng lớn UE ở mức phân giải khe thời gian cao ($62,5\ \mu\text{s}$): Giới hạn kịch bản ở 24 UEs với thời gian mô phỏng hữu hạn ($20\text{–}60\text{ s}$), tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu lưu vết vector của OMNeT++.
  2. Rủi ro sai lệch mô hình truyền sóng vô tuyến: Áp dụng mô hình suy hao kênh đô thị Urban Micro (UMi) chuẩn 3GPP TR 38.901 tích hợp sẵn trong Simu5G.

Triển khai và kết quả

Quá trình phát triển (Development Process)

Hệ thống được hiện thực hóa thông qua việc mô tả cấu trúc mạng bằng ngôn ngữ NED và cấu hình tham số động qua file omnetpp.ini.

Định nghĩa Topology mạng (File NED):

import inet.node.inet.Router;
import inet.node.inet.StandardHost;
import simu5g.nodes.NR.gNodeB;
import simu5g.nodes.NR.NRUe;
import simu5g.nodes.Upf;
import simu5g.nodes.Mec.MecHost;
import simu5g.nodes.Mec.UALCMP.UALCMP;

network Mec5GScenario
{
    parameters:
        int numUes = default(24);
        @display("bgb=1000,600");
    submodules:
        ue[numUes]: NRUe {
            @display("p=150,100,m,5,80,80");
        }
        gnb: gNodeB {
            @display("p=400,250");
        }
        upf: Upf {
            @display("p=650,250");
        }
        mecHost: MecHost {
            @display("p=850,250");
        }
        ualcmp: UALCMP {
            @display("p=650,100");
        }
    connections allowunconnected:
        for i=0..numUes-1 {
            ue[i].nrRadioIn <-- gnb.nrRadioIn++;
        }
        gnb.pppg++ <--> Eth10G <--> upf.pppg++;
        upf.pppg++ <--> Eth10G <--> mecHost.pppg++;
        upf.pppg++ <--> Eth10G <--> ualcmp.pppg++;
}

Cấu hình tham số giao thức vô tuyến và ứng dụng MEC (omnetpp.ini):

[General]
network = Mec5GScenario
sim-time-limit = 30s
**.numUes = 24

# Cấu hình lớp vô tuyến 5G NR (Numerology mu = 4, Băng thông 100 MHz)
**.gnb.cellularNic.nrPhy.carrierFrequency = 28GHz
**.gnb.cellularNic.nrPhy.numBands = 100
**.gnb.cellularNic.nrPhy.numerologyIndex = 4
**.gnb.cellularNic.mac.schedulingDiscipline = "MAXCI"

# Cấu hình báo hiệu luồng SCTP và GTP-U
**.sctp.nagleEnabled = false
**.sctp.arwnd = 65535
**.upf.gtpUser.tunnelTermination = true

# Cấu hình ứng dụng MEC Server & UE
**.ue[*].numApps = 1
**.ue[*].app[0].typename = "DeviceApp"
**.ue[*].app[0].destAddress = "mecHost"
**.ue[*].app[0].destPort = 1000
**.ue[*].app[0].sendInterval = 10ms
**.ue[*].app[0].packetSize = 1024B

**.mecHost.mecPlatform.numMecServices = 1
**.mecHost.mecPlatform.mecService[0].typename = "LocationService"
**.mecHost.mecPlatform.numMecApps = 1
**.mecHost.mecPlatform.mecApp[0].typename = "MecAppVideoServer"

Quy trình báo hiệu và đồng bộ hóa đa tầng:

  1. Thiết lập liên kết điều khiển SCTP: gNodeB và UPF, UPF và UALCMP trao đổi các gói tin INIT, INIT-ACK, sau đó hoàn tất bằng bản tin COOKIE-ECHO và COOKIE-ACK.
  2. Khởi tạo luồng dữ liệu người dùng qua GTP-U: gNB gửi gói tin SYN tới UPF; UPF xử lý và chuyển tiếp tới nền tảng quản lý UALCMP để cấp quyền truy cập MEC.
  3. Trao đổi dữ liệu và điều khiển vô tuyến: Sau khi bắt tay TCP (TcpAck, tcpseg), UE truyền dữ liệu qua giao diện vô tuyến thông qua các khung airframe. Lớp MAC gNodeB gửi tín hiệu cấp phát tài nguyên harqfeedback-grant để UE thực hiện truyền dữ liệu đường lên (Uplink).

Kiểm thử và đánh giá kết quả (Testing & Validation)

Kịch bản thử nghiệm tải 24 UEs được đánh giá qua 3 mô hình triển khai:

  • Kịch bản A (4G LTE Baseline): eNodeB kết nối EPC tập trung, ứng dụng đặt tại Cloud bên ngoài.
  • Kịch bản B (5G NSA - EN-DC): gNodeB kết hợp eNodeB qua giao diện X2, EPC phân tán.
  • Kịch bản C (5G SA + MEC): gNodeB kết nối UPF phân tán và Máy chủ MEC Host cục bộ.
                  BIỂU ĐỒ SO SÁNH ĐỘ TRỄ KHỨ HỒI E2E (ms)
  4G LTE (Baseline) | ████████████████████████████████████████  42.8 ms
  5G NSA (EN-DC)    | █████████████████  18.4 ms
  5G SA + MEC Host  | █████  5.2 ms
                    +--------------------------------------------
                    0 ms        10 ms       20 ms       30 ms   40 ms
Chỉ số hiệu năng (KPI) 4G LTE EPC Tập trung 5G NSA (EN-DC) 5G SA + MEC Phân tán Mức độ cải thiện (%)
Độ trễ trung bình E2E $42,8\text{ ms}$ $18,4\text{ ms}$ $5,2\text{ ms}$ Giảm $87,85%$
Độ lệch chuẩn trễ (Jitter) $\pm 8,52\text{ ms}$ $\pm 3,64\text{ ms}$ $\pm 0,88\text{ ms}$ Ổn định hơn $89,67%$
Thời gian truyền khung (TTI) $1,0\text{ ms}$ $0,5\text{ ms}$ $0,0625\text{ ms}$ Nhanh gấp $16\times$
Tỷ lệ chiếm dụng RB (24 UEs) $91,5%$ (Gần nghẽn) $64,2%$ $38,7%$ Dung lượng dư $57,7%$
Tỷ lệ mất gói tin (PLR) $1,85 \times 10^{-2}$ $2,4 \times 10^{-4}$ $< 1,0 \times 10^{-6}$ Đạt chuẩn URLLC

Phân tích mức độ chiếm dụng khối tài nguyên (Resource Block - RB):

  • Trong mô hình 4G LTE, với băng thông hạn chế ($20\text{ MHz}$) và TTI cố định $1\text{ ms}$, khi 24 UEs đồng thời truyền dữ liệu, hệ thống rơi vào trạng thái bão hòa RB ($91,5%$), dẫn đến hiện tượng đầy hàng đệm (Buffer bloat) tại RLC layer.
  • Trong mô hình 5G SA + MEC, nhờ cấu trúc phân chia thời gian TDD linh hoạt và độ rộng băng thông $100\text{ MHz}$ kết hợp lập lịch Max-CI tại lớp MAC, tỷ lệ chiếm dụng RB duy trì ở mức tối ưu $38,7%$, cho phép dự phòng tài nguyên cho các đột biến lưu lượng.

Đổi mới và đóng góp

  1. Hiện thực hóa mô hình đánh giá E2E hoàn chỉnh: Đồ án không dừng lại ở việc mô phỏng giao diện vô tuyến đơn thuần mà kết nối hoàn chỉnh chuỗi truyền thông từ ngăn xếp vô tuyến 5G NR (PHY/MAC/RLC/PDCP) đến các thực thể mạng lõi UPF và máy chủ MEC cấp hệ thống/máy chủ tuân thủ chuẩn ETSI GS MEC 003.
  2. Cải tiến vượt bậc về độ trễ và độ ổn định: Chứng minh bằng thực nghiệm mô phỏng việc giảm độ trễ E2E từ $42,8\text{ ms}$ xuống $5,2\text{ ms}$ (giảm $87,85%$), độ lệch chuẩn thời gian gói tin giảm xuống dưới $1\text{ ms}$ ($\pm 0,88\text{ ms}$), đáp ứng hoàn hảo tiêu chuẩn quốc tế 3GPP cho các dịch vụ URLLC.
  3. Phân tích cơ chế báo hiệu chi tiết: Đồ án bóc tách toàn diện luồng bản tin đồng bộ hóa đa tầng từ mức điều khiển liên kết vô tuyến (HARQ Feedback Grant), báo hiệu phân tầng giao vận (SCTP INIT/COOKIE), đến phân phối phiên dữ liệu người dùng (GTP-U/TCP), tạo tài liệu kỹ thuật có giá trị tham khảo cao cho giới nghiên cứu.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng thực tế (Use Cases)

                       CÁC ỨNG DỤNG TIÊU BIỂU CỦA 5G MEC
                                       │
        ┌──────────────────────────────┼──────────────────────────────┐
        ▼                              ▼                              ▼
 [Giao thông C-V2X]          [Công nghiệp 4.0]            [Y tế & Thực tế ảo]
 - Cảnh báo va chạm tức thì   - Điều khiển Robot AGV      - Phẫu thuật từ xa URLLC
 - Phối hợp chuyển làn xe     - Thị giác máy tính AI biên - Đồ họa AR/VR Rendering
 - Độ trễ yêu cầu: < 5ms      - Độ trễ yêu cầu: < 10ms    - Độ trễ yêu cầu: < 8ms
  1. Giao thông thông minh và xe tự hành (C-V2X): Máy chủ MEC đặt tại trạm gNB thu thập dữ liệu cảm biến từ các phương tiện di chuyển với vận tốc lên tới $120\text{–}500\text{ km/h}$, xử lý thuật toán tránh va chạm và cảnh báo ngược lại cho các xe lân cận với độ trễ $<5\text{ ms}$, loại bỏ hoàn toàn nguy cơ tai nạn do độ trễ mạng.
  2. Nhà máy thông minh (Smart Factory / IIoT): Triển khai mạng 5G riêng (5G Private Network) kết hợp MEC cục bộ để điều khiển bầy robot tự hành AGV và xử lý hình ảnh kiểm tra lỗi sản phẩm thời gian thực mà không cần đưa dữ liệu ra ngoài Internet, đảm bảo an ninh thông tin doanh nghiệp.

Yêu cầu triển khai và Phân tích hiệu quả đầu tư (ROI)

Cấu hình phần cứng tối thiểu cho trạm MEC biên:

  • Máy chủ tiêu chuẩn Open Edge Server: CPU 16-Core Intel Xeon Scalable / AMD EPYC, 64GB RAM ECC DDR4, 2x 10GbE SFP+ NIC với tính năng tăng tốc SR-IOV và DPDK.
  • Hạ tầng phần mềm: Linux Kernel với Real-time patch (PREEMPT_RT), nền tảng ảo hóa Container (Kubernetes/K3s) tích hợp ETSI MEC Platform.

Hiệu quả kinh tế (Cost-Benefit & ROI Analysis):

  • Tiết kiệm chi phí băng thông truyền dẫn: Giảm tới $80%$ dung lượng đường truyền từ trạm gốc về Trung tâm dữ liệu mạng lõi (Backhaul transit cost).
  • Thời gian hoàn vốn (ROI): Ước tính từ 18 đến 24 tháng đối với các nhà khai thác di động (Telco) và doanh nghiệp sản xuất nhờ tối ưu hóa chi phí vận hành và mở rộng các gói dịch vụ B2B giá trị gia tăng (MEC-as-a-Service).

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại

  • Mô hình di động của UE: Kịch bản mô phỏng hiện tại khảo sát 24 UEs phân bố tĩnh hoặc chuyển động trong phạm vi một cell vô tuyến; chưa kiểm thử chuyển giao liên vùng phức tạp (Inter-gNB Handover) kèm theo cơ chế di trú máy ảo/ứng dụng MEC (MEC App Relocation).
  • Mô hình tính toán máy chủ: Việc phân bổ CPU/RAM trên máy chủ MEC mới dừng lại ở mô hình tải hàng đợi toán học, chưa phản ánh đầy đủ tác động của hiện tượng xung đột tài nguyên phần cứng thực tế (Resource Contention).

Hướng nghiên cứu phát triển

  • Tích hợp giải thuật Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning - DRL) tại lớp RNI API để tự động hóa việc cấp phát khối tài nguyên vô tuyến (RB) và điều phối tải động giữa các máy chủ MEC.
  • Mở rộng quy mô thử nghiệm lên kiến trúc mạng lai 5G Advanced / 6G hỗ trợ dải tần Terahertz và tích hợp mạng vệ tinh phi mặt đất (Non-Terrestrial Networks - NTN).

Đối tượng hưởng lợi

+-------------------+---------------------------------------------------------+
| Nhóm đối tượng    | Giá trị và Lợi ích thu được                             |
+-------------------+---------------------------------------------------------+
| Sinh viên &       | Nắm vững kiến thức chuyên sâu về kiến trúc 5G SA/NSA,   |
| Học viên          | giao thức 3GPP và kỹ năng làm chủ công cụ Simu5G/OMNeT++|
+-------------------+---------------------------------------------------------+
| Kỹ sư Viễn thông  | Sở hữu bộ khung kịch bản mẫu (NED/INI) để đo kiểm và    |
| & Developers      | tối ưu hóa hiệu năng các ứng dụng mạng di động thế hệ mới|
+-------------------+---------------------------------------------------------+
| Doanh nghiệp      | Căn cứ khoa học và số liệu định lượng (Độ trễ, RB, ROI) |
| & Telcos          | để lập kế hoạch đầu tư và triển khai hạ tầng 5G MEC     |
+-------------------+---------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật phần cứng và phần mềm để chạy mô phỏng Simu5G là gì?

Hệ thống cần máy tính chạy hệ điều hành Ubuntu Linux 20.04/22.04 LTS, tối thiểu 8GB RAM (khuyến nghị 16GB để mô phỏng tải lớn), vi xử lý đa nhân Intel Core i5/i7 thế hệ 10 trở lên. Về phần mềm: OMNeT++ v6.0.1, INET Framework v4.4.0 và Simu5G v1.2.2 được biên dịch đồng bộ bằng GCC 11+.

2. Giới hạn số lượng UE mô phỏng tối đa trong một kịch bản Simu5G là bao nhiêu?

Trên máy trạm tiêu chuẩn (16GB RAM, 8 Cores), Simu5G có thể mô phỏng ổn định từ $50\text{–}100\text{ UEs}$ với đầy đủ ngăn xếp giao thức lớp vật lý chi tiết. Khi tăng số lượng UE lớn hơn ($>1000\text{ UEs}$ cho kịch bản mMTC), cần chuyển sang chế độ mô phỏng đơn giản hóa lớp vô tuyến (Abbreviated PHY mode) để tránh cạn kiệt bộ nhớ.

3. Làm thế nào để tích hợp dịch vụ MEC tùy chỉnh vào framework Simu5G?

Nhà phát triển kế thừa lớp MecAppBase trong C++, định nghĩa logic tiếp nhận gói tin thông qua phương thức handleMessage(), đăng ký dịch vụ với MecPlatform thông qua REST API giả lập, và khai báo module ứng dụng tương ứng trong file cấu hình .ned và .ini.

4. Chi phí vận hành và bảo trì trạm máy chủ MEC trong thực tế có tốn kém không?

Chi phí ban đầu gồm phần cứng máy chủ biên chuẩn công nghiệp và bản quyền phần mềm ảo hóa. Tuy nhiên, chi phí bảo trì định kỳ thấp nhờ công nghệ ảo hóa chức năng mạng (NFV) và quản lý tự động hóa từ xa (Orchestrator). Việc giảm hơn $70%$ lưu lượng truyền dẫn về mạng lõi giúp bù đắp đáng kể chi phí điện năng và bảo trì.

5. Sự khác biệt cốt lõi về hiệu năng giữa 5G NSA và 5G SA khi triển khai MEC là gì?

Trong 5G NSA, mặt phẳng điều khiển vẫn phụ thuộc vào trạm gốc 4G eNB và mạng lõi EPC, khiến độ trễ báo hiệu và thiết lập phiên cao ($18\text{–}25\text{ ms}$). Trong khi đó, 5G SA sử dụng mạng lõi 5GC thuần túy, cho phép ngắt luồng dữ liệu cục bộ trực tiếp tại UPF đặt sát gNodeB, đưa độ trễ E2E xuống mức tối ưu ($<5\text{ ms}$).

Kết luận

Đồ án "Đánh giá hiệu năng giải pháp điện toán biên đa người dùng (MEC) trong 5G sử dụng Simu5G" đã nghiên cứu toàn diện và chứng minh bằng thực nghiệm mô phỏng sức mạnh vượt trội của kiến trúc 5G SA kết hợp MEC. Kết quả nghiên cứu khẳng định giải pháp giúp giảm tới $87,85%$ độ trễ E2E, hạ độ biến động trễ xuống mức $\pm 0,88\text{ ms}$ và tiết kiệm hơn $50%$ tài nguyên khối vô tuyến so với mạng truyền thống. Đây là tiền đề kỹ thuật vững chắc để hiện thực hóa các ứng dụng đòi hỏi độ tin cậy siêu cao và độ trễ thấp như xe tự hành C-V2X, phẫu thuật từ xa và đô thị thông minh.

Để tìm hiểu sâu hơn về mã nguồn mô phỏng và các kịch bản thử nghiệm chi tiết, bạn đọc có thể tham khảo toàn văn đồ án và khám phá thư viện mô hình mạng tại cộng đồng nguồn mở Simu5G.