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【精选】5G边缘计算在低时延直播中的研究与应用

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本文为论文精要,原文刊发于《广播与电视技术》2022年第5

随着5G网络的发展和直播业务的兴起,边缘计算在直播场景中将起到重要的作用。本文从5G边缘计算的概念出发,研究了5G边缘计算在低时延直播中的应用,重点介绍了应用平台的搭建和实验结果,通过实验对比证实了5G边缘计算能够降低直播业务的时延。

本文作者:周向,肖婧婷,李薰春

国家广播电视总局广播电视科学研究院

第一作者简介:

周向(1993—),男,国家广播电视总局广播电视科学研究院助理工程师,硕士。主要从事5G、音视频传输等方面的研究。

15G边缘计算概述

边缘计算的支持是5G系统中的关键技术,在5G系统设计之初即考虑到为边缘计算提供高效灵活的支持。5G边缘计算通过本地具备计算能力的资源满足低时延的传输,同时可以节省骨干带宽资源。

2基于5G边缘计算的直播架构

2.1 平台介绍

本文基于实验室的5G平台构建了5G边缘计算直播系统,5G边缘计算直播系统如图1所示。

在终端侧,该实验网采用商用终端作为接入设备进行实验,比如支持5G的手机或者支持5G的CPE设备。在进行直播测试的时候可以通过在手机安装APP的方式进行推流,或者可以通过电脑连接CPE(Customer Premise Equipment)后安装专有推流软件进行直播推流。播放同样可以在手机侧或者电脑侧进行拉流,本实验采用的是WebRTC的协议,可以直接在浏览器进行播放,下文将对此进行详细介绍。本次实验采用的是华为的CPE PRO2进行测试,因为该设备支持广电700M频段。

在基站侧,采用基于软件定义无线电(SDR,Software-defined Radio)的5G基站,该基站基于x86系统,采用专门的物理板卡作为射频输出,基站支持载波聚合和MIMO,支持多终端接入,本次实验采用广电700M频段进行测试。

在核心网侧,因为考虑到需要分布式云化部署UPF网元,故采用开源核心网的方式进行云化的部署,将核心网的用户控制面和数据面分离,核心网控制面和UPF1部署在远端的公有云平台上,同时在和UPF1同一机房的地方部署远端云直播系统。而本地UPF2则部署在和基站直接相连的本地服务器上和本地MEC服务相连,用来实现边缘计算的低时延。

在承载侧,考虑到目前实验室的实际情况,采用实验室的运营商专线与远端云之间的公网作为与远端核心网和UPF的承载网。基站和本地UPF之间通过交换机直接相连。

在业务层面上,直播业务推流采用的是实时信息传输协议(RTMP,Real Time Message Protocol),是Adobe公司为Flash播放器和服务器之间提供音视频数据传输服务而设计的应用层私有协议。RTMP协议是目前各大云厂商直播业务所公用的基本直播推拉流协议,本身具有稳定、兼容性强、高穿透的特点。随着国内直播行业的发展和5G时代的到来,常被应用于流媒体直播等场景,是目前直播技术主流推流方式之一。

在拉流技术上,采用目前对低时延支持比较好的WebRTC协议进行拉流,WebRTC实现了基于网页的视频直播,目的是通过浏览器提供简单的脚本语言就可以达到实时通讯能力。该协议实时延迟可达到500ms左右,经实测大概时延是700ms左右,具体取决于网络情况。WebRTC协议除了低时延之外,可以原生支持浏览器的播放,无需下载安装任何插件。目前在视频会议、直播等场景被广泛应用。

在边缘分流技术上,本实验采用的是DNN方案进行,上文已经提到SMF负责UPF的选择,在终端配置专用DNN并在核心网统一数据管理功能(UDM,Unified Data Management)上面签约专用DNN。用户通过专用DNN发起会话建立请求,SMF选择UPF时,根据5G 终端提供的专用DNN选择目的边缘UPF,完成边缘PDU会话的建立,即可接入与边缘UPF对接的MEC平台。

因此在本实验中通过在SMF中配置UPF1、UPF2的不同DNN信息来进行UPF选择,具体的讲,通过在终端配置不同的DNN,SMF可以通过识别终端的DNN信息为终端选择符合的UPF,实现从远端UPF到边缘UPF的切换,进而实现终端在远端云和边缘云之间的切换。DNN方案对终端、网络的要求较小,5G商用初期可选择此方案实现MEC业务快速上线。但随着5G业务发展,如果为每个MEC客户分配独立DNN,对核心网设备特别是UPF支持DNN的数量将会是极大挑战[8]。

本次实验UPF1和UPF2分布式部署于不同的地理位置,为了更加真实的模拟远端云的时延情况,本文选择了地处苏州的远端公有云作为UPF1的地点,终端到远端云的双向时延平均值为73ms。UPF2部署于实验室和基站直接相连,终端到边缘MEC的双向时延平均值为32ms。由于实验室5G基站目前处于R15标准且受限于SDR的性能因素,因此空口侧单向时延大概15ms左右。即终端到边缘MEC的时延基本是由于无线侧空口的时延造成。

2.2 实验流程及结果

在进行直播实验之前,首先将终端接入5G网络,如图2所示,可以看到华为的5G CPE设备已经成功接入5G实验网,并显示中国广电字样。接着将其中一个终端进行推流,另一个终端进行拉流,通过比较推流侧和拉流侧的时间差来计算直播的时延。

下面针对具体时延计算的方法进行介绍,首先准备一个毫秒级的时钟显示,将推流终端对其进行拍摄采集,拉流终端进行拉流播放操作,然后对拉流终端显示的时钟和采集的时钟同时进行拍照,保证其显示的时间刻度在同一画面内,拍照采集后的照片提取两者的时间,将画面中的时间戳做差,即可得到直播的端到端时延值。本实验为了方便,通过截图的方式代替拍照,实验结果显示如图3所示,图3中左侧时钟为一个不断变化的时钟页面,右侧是拉流终端显示的时钟页面,通过将左侧时钟刻度值减去右侧时钟刻度值,即可计算本次的直播时延,如图3所示的时延为591–50=541ms。

本实验通过多次计算取平均值方式得到远端云和边缘云直播时延统计结果,当采用远端云进行直播业务的时候,直播平均时延为704ms。采用边缘云进行直播业务时,直播平均时延为654ms。

本实验的目的在于验证边缘云带来的低延时是否能有效降低直播业务的时延,通过上述实验结果显示当终端到边缘云、远端云时延差值为40ms的时候,带来的直播时延大概为50ms,当采用边缘云进行直播业务的时候可以比采用远端公有云降低50ms的时延。

此外,随着支持R16、R17的5G空口设备的商用,无线侧的时延将进一步降低为几毫秒,并且随着直播协议的不断发展,部分直播云服务厂商采用自研的私有协议,可以大幅降低直播业务时延,甚至可以实现端到端的几十毫秒的时延,如此以来,5G边缘计算为直播行业带来的时延降低将会更有意义。

3结束语

本文首先对5G边缘计算技术进行了概述,基于此介绍了5G边缘计算在低时延直播中的研究与应用,重点对网络架构、直播技术等进行了详细描述。通过5G边缘云直播和远端云直播的比较,表明了边缘计算能够降低直播业务中的时延,展示了5G边缘计算在直播业务中的作用。下一步,随着广电5G网络的建设,广电5G边缘云的逐步部署将使得网络视听业务更加靠近用户,无疑将进一步推动5G高新视频业务的落地和发展,将为用户带来更高、更新、更美的视听体验。

本文受广播电视科学研究院2021年度基本科研业务费课题“面向5G高新视频的边缘云技术研究”(课题编号:JBKY20210110)资助。

END

参考文献

[1] 宋晓诗, 闫岩. 面向5G的MEC系统关键技术[J]. ZTE TECHNOLOGY JOURNAL, 2018.

[2]3GPP.SystemArchitecture for the 5G System[EB/OL].[2019-12-22].

https://portal.3gpp.org/desktopmodules/Specifications/SpecificationDetails.aspx?specificationId=3144.

[3] 周向. 基于无线网络信息的移动边缘计算自适应传输机制的研究[D]. 北京邮电大学, 2019.

[4] 常铮. 基于多接入移动边缘智能计算的资源优化研究[D]. 北京邮电大学, 2020.

[5] 谭一鸣. 基于移动边缘计算的用户业务优化研究[D]. 北京邮电大学, 2019.

[6] Zhou X, Chang Z, Sun C, et al. Demo abstract: Context-aware video streaming with q-learning for MEC-enabled cellular networks[C]//IEEE INFOCOM 2018-IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS). IEEE, 2018.

[7] Chang Z, Zhou X, Wang Z, et al. Edge-assisted Adaptive Video Streaming with Deep Learning in Mobile Edge Networks[C]//2019 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). IEEE, 2019.

[8]王雷,张智超.5GUPF的分流技术和部署方式[EB/OL].[2021-03-02].

https://zhuanlan.51cto.com/art/202103/647888.htm

[9]ETSI. MEC in 5G networks[EB/OL]. [2018-6-1]. https://www.etsi.org/images/files/ETSIWhitePapers/etsi_wp28_mec_in_5G_FINAL.pdf

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