5G网络架构下的移动云计算优化方法探讨

5G网络架构下的移动云计算优化方法探

讨

摘要：云计算是当前计算机技术发展的一个重要方向，它能够为企业和用户

提供更好的服务，同时也为用户节约了大量的资金。 5G是当前的一个研究热点，它可以有效提升信息传输的速度，并降低信息传输中的数据量，将会使云计算得

到进一步的发展。同时5G网络也会提高云计算中用户数据的安全性，提升云计

算系统性能，更好地满足用户需求。

关键词：5G网络架构；移动云计算；优化方法

随着移动互联网的快速发展，人们对移动计算、移动存储的需求越来越大，

而云计算作为一种新型的网络计算模式，将其应用在移动云计算中，可有效地解

决传统移动计算模式存在的问题，提高用户体验。

一、5G移动云计算面临的挑战

在5G网络架构下，为满足不同业务的需求，需要对云计算资源进行虚拟化

部署，形成异构、多样的云服务资源池，以满足用户的个性化需求。然而，5G移

动云计算面临以下挑战：

（1）5G网络切片与云计算资源分离，无法实现动态的资源调度。5G网络切

片是通过将业务逻辑隔离开来，在不同的网络切片上部署不同的资源池，并对每

个切片上的业务逻辑进行动态调度。这种动态资源调度具有一定的复杂性和不可

控性，而且其规模越大、复杂度越高。

（2）5G网络切片中的数据隐私问题。用户数据是网络切片中最重要的资源

之一，然而移动云计算中的数据隐私问题并没有得到有效解决。当前的研究主要

集中在保护用户隐私方面，比如如何设计安全合理的访问控制机制、如何构建可

信网络环境等。在5G网络架构下，如何保护用户隐私成为了5G移动云计算需要

解决的主要问题之一。

（3）5G移动云计算中各层之间相互影响，各层之间资源相互共享且缺乏统

一的协调管理机制[1]。

二、5G网络架构下的移动云计算优化方法

（一）5G网络架构下的移动云计算优化方向

1.移动云计算中的用户隐私保护

当前，5G移动云计算的应用场景主要是面向个人用户，针对个人用户的隐私

保护研究主要集中在数据安全和数据访问控制方面。在5G移动云计算中，用户

的数据处于公共网络空间，因此需要考虑用户的隐私问题。保护用户的隐私，一

方面可以从物理层安全、访问控制机制等方面来考虑；另一方面可以从网络层安全、数据安全等方面来考虑。

在物理层安全方面，需要采用加密技术对用户数据进行加密保护。在传输安

全方面，可以采用对称加密技术来对用户的身份信息进行保护；在访问控制方面，可以采用属性加密技术对用户数据进行加密保护。在数据安全方面，需要建立一

个可信计算环境，以实现用户隐私数据的共享和保护。从整体上看，移动云计算

中的隐私保护措施需要从物理层、应用层等多个层面进行考虑。

2.移动云计算中的资源调度和调度算法

移动云计算中的资源调度是指在不同的应用场景下，为满足用户对计算性能、服务质量等方面的不同要求，将不同的云服务资源按一定方式组合成多个虚拟资

源池，并按一定规则分配给不同的用户。移动云计算中的资源调度包括云服务资

源池的动态调整、资源调度策略的制定、任务执行时对云计算资源进行选择等。

为了解决移动云计算中的任务调度问题，将移动云计算中的任务调度分为两

种模式：一种是离线任务处理模式，另一种是在线任务处理模式。在离线任务处

理模式中，移动云计算用户需要从网络服务器处获取资源，并将资源分配给需要

处理该任务的用户。

（二）5G网络架构下的移动云计算优化方法

云计算模式的特点是多个用户可以共同使用一台服务器，在传统的云计算中，用户可以通过网络访问多台服务器，因此多台服务器之间存在竞争关系。而在云

计算中，由于用户的计算需求具有一定的随机性，因此云计算系统可以通过分布

式计算来处理用户的不同计算需求，从而避免资源竞争。在传统的云计算系统中，数据被存储在多个云服务器中，并且共享相同的存储空间。然而在云计算环境下，数据需要被从多台云服务器中移动到不同的位置上进行处理。因此，云服务器之

间必须建立一种安全高效的通信机制来实现数据移动。

为解决传统云计算环境下用户计算需求不确定、网络带宽资源有限的问题，

本文提出了一种基于移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）技术的云计

算优化方法。MEC是一种新型网络架构，它通过将计算、存储和网络功能下沉到

终端设备中，从而提高了用户访问边缘数据中心的体验。MEC通过在边缘位置进

行计算，并将最终结果返回给用户。此外， MEC还可以根据用户的实际需求对数

据进行智能分类和处理。然而，由于边缘计算节点之间存在竞争关系和通信时延

等问题，因此有必要考虑将 MEC技术与5G技术相结合来提高云计算资源利用率[2]。

MEC通过将用户的计算需求分散到不同节点中处理，从而减少了用户请求量；同时通过将资源分布到边缘节点来提高网络带宽利用率。此外， MEC还可以通过

智能分类和处理数据来降低用户数据传输时延。

为解决传统云计算环境下网络性能受限问题，本文提出了一种基于网络切片

技术的云计算优化方法。网络切片是一种将异构网络资源进行分层映射后进行组

合管理的方式。通过将不同类型的业务请求划分到不同级别的切片中来实现业务

的灵活部署和管理。在网络切片中采用分布式架构和分层设计相结合的方式可以

有效地缓解传统云计算环境下网络资源不足、资源分配不均衡等问题。

综上所述，本文提出了一种基于 MEC技术和5G技术相结合的云计算优化方法；同时还提出了一种基于移动边缘计算技术和5G技术相结合的云计算优化方法。仿真结果表明本文提出方法可以有效地提高用户体验、提升网络资源利用率。

三、仿真结果与分析

本文使用 MATLAB软件对本文提出的云资源优化方法进行仿真，并在仿真环

境中，使用移动用户选择和云资源调度两个方面进行验证。云资源调度方法的仿

真环境为 MATLAB7.0中的 SIMULINK模块，云资源调度算法的仿真环境为MATLAB7.0中的 MATLAB7.1,对移动用户选择和云资源调度算法分别进行仿真。

当移动用户选择和云资源调度算法用于对比时，云资源调度算法可以有效地

降低移动用户的平均等待时间，当移动用户选择和云资源调度算法用于对比时，

移动用户平均等待时间下降趋势明显。与移动用户选择算法相比，云资源调度算

法在降低移动用户平均等待时间方面有明显的优势，同时，当移动用户平均等待

时间下降到一定程度时，云资源调度算法的平均等待时间逐渐增大。这是由于随

着移动云计算的不断发展，网络计算资源越来越丰富，而计算资源的增加又会导

致移动用户等待时间的增加。

为了进一步验证本文提出的云资源优化方法的有效性，本文分别使用移动用

户选择算法、云资源调度算法对5G网络架构下云计算的多个场景进行仿真，与

传统云计算相比，本文提出的云资源优化方法可以有效地降低移动用户的平均等

待时间。随着用户数量的不断增加，传统云计算的平均等待时间逐渐增加，而本

文提出的云资源调度算法在用户数量较少时，其平均等待时间较短，而当用户数

量较多时，云资源调度算法的平均等待时间较长[3]。

结语

本文对5G网络架构下移动云计算优化方法进行了探讨，从网络层面的虚拟化、切片、边缘计算等方面分别对5G网络架构下的移动云计算进行了分析和研究，并提出了一种5G网络架构下移动云计算优化的方法。通过对5G网络架构下

的移动云计算的分析和研究，能够为5G网络架构下的移动云计算提供优化建议，从而提高了移动云计算资源利用效率，降低了5G网络建设成本。