KR102178142B1 - 모바일 네트워크의 용량 확장 최적화 - Google Patents

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Abstract

모바일 네트워크에서 네트워크 장비의 용량을 최적화하는 시스템 및 방법이 개시된다. 컴퓨팅 장치는 모바일 네트워크 유저의 특성에 대응하는 유저 식별번호와 모바일 네트워크 유저에 의한 모바일 네트워크 사용의 적어도 하나의 특성에 대응하는 유저 속성을 수신한다. 컴퓨팅 장치는 유저 식별번호 및 유저 속성에 기초하여 사용 예측을 발생하고, 상기 사용 예측은 모바일 네트워크 유저의 예상되는 미래 데이터 사용에 대응하는 정보를 포함하며, 상기 예상되는 미래의 모바일 네트워크 사용은 적어도 하나의 모바일 리소스에 대응한다. 컴퓨팅 장치는 상기 사용 예측을 서빙 게이트웨이(SGW)에 전송하여 SGW가 모바일 네트워크 유저를 상기 사용 예측에 기초하여 레거시 패킷 데이터 네트워크 게이트웨이(PGW)와 네트워크 함수 가상화(NFV) PGW 중의 하나로 라우팅시키게 한다.

Description

모바일 네트워크의 용량 확장 최적화{OPTIMIZING CAPACITY EXPANSION IN A MOBILE NETWORK}
이 출원은 "NFV 기반 플랫폼을 이용한 용량 확장 최적화"의 명칭으로 2014년 4월 30일자 출원된 미국 가특허 출원 제61/986,462호를 우선권 주장하며, 그 내용은 인용에 의해 그 전체가 본원에 통합된다.
본 발명은 일반적으로 모바일 네트워크에서의 용량 확장 최적화를 위한 컴퓨터화 방법 및 장치에 관한 것이다.
모바일 네트워크에서 리소스를 제공하는 전통적인 방법은 리소스가 풀가동 중에 있을 때 추가의 물리적 하부구조를 추가하는 것을 포함하였다. 물리적 장비는 고정 용량비를 갖도록 설계된다. 특정 차원(예를 들면, 스루풋, 시그널링 활동, 세션 용량)이 고갈되면, 모바일 네트워크 운영자는 다른 모든 차원들이 충분히 이용되지 않을 수 있다 하더라도 더 많은 장비를 추가할 수 밖에 없다. 이로써 자본금 및 운영상의 비용을 증가시킨다.
일부 실시형태에 있어서, 모바일 네트워크에서 네트워크 장비의 용량을 최적화하는 시스템 및 방법이 개시된다. 일부 실시형태에 있어서, 컴퓨팅 장치는 모바일 네트워크 유저의 특성에 대응하는 유저 식별번호(user identification)와 모바일 네트워크 유저에 의한 모바일 네트워크 사용(usage)의 적어도 하나의 특성에 대응하는 유저 속성을 수신한다. 일부 실시형태에 있어서, 컴퓨팅 장치는 유저 식별번호 및 유저 속성에 기초하여 사용 예측을 발생하고, 상기 사용 예측은 모바일 네트워크 유저의 예상되는 미래 데이터 사용에 대응하는 정보를 포함하며, 상기 예상되는 미래의 모바일 네트워크 사용은 적어도 하나의 모바일 리소스에 대응한다. 일부 실시형태에 있어서, 컴퓨팅 장치는 상기 사용 예측을 서빙 게이트웨이(serving gateway, SGW)에 전송하여 SGW가 모바일 네트워크 유저를 상기 사용 예측에 기초하여 레거시 패킷 데이터 네트워크 게이트웨이(packet data network gateway, PGW)와 네트워크 함수 가상화(Network Function Virtualization, NFV) PGW 중의 하나로 라우팅시키게 한다. 상기 레거시 PGW는 적어도 하나의 모바일 리소스에 대한 고정 용량을 포함하고, 상기 NFV PGW는 상기 적어도 하나의 모바일 리소스에 대한 구성 가능 용량을 포함한다.
일부 실시형태에 있어서, 모바일 네트워크 유저의 모바일 네트워크 사용의 적어도 하나의 특성은 종래 모바일 네트워크 사용량, 모바일 네트워크 사용에 상관되는 시간, 모바일 유저에 대응하는 모바일 장치의 위치, 모바일 장치에 의한 로밍에 소비된 시간량, 모바일 장치의 구성 및 모델, 모바일 장치에 설치된 애플리케이션, 모바일 장치의 운영체제 및 펌웨어 버전, 구독 계획, 남아있는 쿼터(quota) 및 인구 통계 정보를 포함한다. 일부 실시형태에 있어서, 모바일 네트워크 유저의 적어도 하나의 특성은 모바일 장치 ID 또는 전화번호를 포함한다. 일부 실시형태에 있어서, 유저 속성을 수신하는 것은 홈 가입자 서버(Home Subscriber Server, HSS), 이동성 관리 엔티티(Mobility Management Entity, MME), 청구 시스템(billing system) 및 시스템 아키텍처 에볼루션(System Architecture Evolution, SAE) 게이트웨이 중 적어도 하나로부터 유저 속성를 수신하는 것을 또한 포함한다. 일부 실시형태에 있어서, 모바일 리소스는 시그널링 활동, 스루풋, 세션 점유, 암호화 및 트랜스코딩(transcoding) 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 상기 및 다른 능력들은 이하의 도면, 상세한 설명 및 특허 청구범위를 참조함으로써 더 완전하게 이해될 것이다. 여기에서 사용하는 어법 및 용어는 설명을 위한 것이지 제한하는 것으로 간주되서는 안된다는 것을 이해하여야 한다.
본 발명의 각종 목적, 특징 및 장점은 동일한 참조 번호가 동일한 요소를 나타내는 이하의 도면을 참조하여 발명에 대한 이하의 상세한 설명을 읽음으로써 더 완전하게 이해될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 모바일 네트워크에서 모바일 네트워크 유저가 발생시키는 요구를 보인 도이다.
도 2는 레거시 장비를 이용한 전통적인 확장 방법을 보인 도이다.
도 3은 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 레거시 장비 및 NFV 기반 장비를 이용한 확장 방법을 보인 도이다.
도 4는 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 모바일 네트워크와 함께 유저를 보인 시스템 도이다.
도 5는 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 사용 예측 엔진을 보인 도이다.
도 6은 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 모바일 네트워크의 시스템 도이다.
도 7은 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 모바일 네트워크에서 용량 최적화를 보인 시스템 도이다.
모바일 네트워크는 크게 다른 사용 특성을 가진 모바일 유저들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 일부 모바일 유저들은 데이터 헤비(data heavy)이고 다량의 데이터를 소비하며, 네트워크가 지원할 필요가 있는 데이터 스루풋의 총량을 끌어올린다. 다른 유저들은 대단한 시그널링 헤비이고 많은 접속을 하지만(예를 들면, 업데이트를 빈번하게 송출하는 "채티"(chatty) 모바일 애플리케이션을 이용해서) 소량의 데이터만을 전송한다. 비록 유저들이 소량의 데이터만을 이용한다 하더라도, 유저들은 네트워크가 요구하는 시그널링 처리의 양을 끌어올린다. 일부 또 다른 유저들은 데이터 스루풋 및 시그널링 차원(예를 들면, 네트워크 파워 미터 리더) 둘 다에서 비교적 한가할 수 있지만, 그런 유저들이 많이 있고 네트워크에서 그들을 서명하는 것은 많은 세션 용량을 취한다. 모든 유형의 유저를 수용하기 위해, 네트워크 운영자는 이러한 모든 차원(예를 들면, 스루풋, 시그널링 활동, 세션 용량, 및 아마도 다른 차원)의 최악의 경우를 커버하기 위해 충분한 네트워크 장비를 전개해야 한다. 레거시 네트워크 장비가 고정 용량비로 설계되기 때문에(X수의 유저, Y양의 시그널링 및 Z양의 데이터 스루풋을 지원함), 1차원의 최악의 경우를 커버하는 것은 다른 것의 불충분한 활용을 유도할 것이다. 예를 들면, 네트워크에서 전개되는 레거시 플랫폼은 세션 용량의 100%를 히트할 수 있지만, 스루풋 용량의 20%만을 활용할 수 있다. 아직 과잉의 스루풋 용량이 있다 하더라도, 지원되는 유저의 수를 증가시키기 위해 새로운 장비가 설치되어야 한다. 이것은 자본금 및 운영비 둘 다를 끌어올린다.
사전에, 유저 베이스는 별도의 애플리케이션으로 분리된다. 예를 들면, 정규의 소비자들은 사물통신(machine-to-machine) 장치로부터 분리된다. 장치들이 유사한 요구를 갖도록 장치들은 분류될 수 있다. 유사한 요구를 가진 장치들은 가끔 다른 제조업자로부터 오는 다른 수행 특성을 가진 장비에 할당될 수 있다. 이 접근법에 의해서도, 용량 최적화 문제는 적어도 하기의 이유 때문에 해결되지 않는다: (1) 유저의 넓은 카테고리화가 그룹 내의 유저들이 유사한 사용 요구를 갖는 것을 보증하지 않는다. 유저의 카테고리에 소용되는 장비는 일부 차원에서 아직 충분히 활용되지 않을 수 있다; (2) 잘 연동될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있는 복수의 판매자로부터의 장비를 운영자가 지금 잠재적으로 다루어야 할 필요가 있기 때문에 자본금 및 운영비가 증가할 것이다; (3) 다른 유저 그룹으로부터의 요구가 시간에 따라 변할 때, 운영자는 유저들을 재분할하고 네트워크 리소스를 재할당할 필요가 있는데, 이것은 시간 소모적이고 비용이 들 수 있다.
본 발명의 양호한 실시형태는 다른 유저 유형에 의해 도입된 요구들을 취급하는 다른 능력 및 비용 특성을 가진 플랫폼에서 네트워크 함수 가상화(NFV)를 이용하는 것을 포함한다. 다르게 구성되면(하드웨어 및 소프트웨어면에서), 다른 NFV 기반 플랫폼은 다른 강도 및 취약성을 가질 수 있다. 예를 들면, 하나의 NFV 기반 플랫폼은 많은 유저들을 하우징하도록 설계될 수 있지만(예를 들면, 많은 메모리를 구비한 서버를 이용해서), 스루풋 및 시그널링 능력이 제한된다. 다른 NFV 기반 플랫폼은 많은 스루풋을 처리하도록 설계될 수 있다(예를 들면, 특수화 네트워크 어댑터 카드를 이용해서). 또 다른 NFV 기반 플랫폼은 많은 시그널링을 취급하도록 설계될 수 있다(예를 들면, 고출력 CPU에 의해). 상이한 특성을 가진 이러한 NFV 기반 플랫폼은 상이한 유저 유형에 의해 도입된 상이한 요구에 부합하기 위해 네트워크에 함께 둘 수 있다. 유효성을 최대화하고 비용을 최소화하기 위해, 다른 특성의 유저들은 각 서버가 최상으로 활용되도록 강도가 일치하는 서버에 지향된다. 이 방식으로, 레거시 및 NFV 기반 플랫폼의 강도는 서로의 취약성을 보충한다. 그러므로 네트워크 장비를 더 잘 활용할 수 있어서 전체 자본금 및 운영비를 낮출 수 있다.
본 발명의 양호한 실시형태는 네트워크 장비의 용량 특성과 일치하도록 과거 및 예측되는 미래 사용 특성에 기초하여 다른 네트워크 장비에 대하여 모바일 유저 또는 가입자를 분류 및 지향시키는 기능을 포함한다. 유저는 다른 그룹으로 분리될 필요가 없다(예를 들면, 유저를 다른 액세스 포인트 명(Access Point Name, APN)으로 분리하는 것). 네트워크는 최종 유저에게 끊김 없이 나타날 수 있고, 따라서 유저 경험에서 변화가 거의 없다. 운영자는 다른 비용 및 성능 특성을 가진 플랫폼을 전개하기 위해 NFV를 이용할 수 있다. NFV는 동일한 네트워크 함수가 다른 하드웨어 플랫폼에서 동작하게 하기 때문에 그러한 응용에 적합하다. 이러한 하드웨어 플랫폼은 고도로 복잡한 블레이드 서버 샤시로부터 저가 서버 박스까지의 범위를 갖고, 상이한 성능 및 용량을 제공한다.
일부 경우에, 소정의 유저 그룹을 지원하도록 하드웨어 암호화용 칩과 같은 특수 하드웨어를 가진 서버를 구축함으로써 추가의 능력이 얻어질 수 있다.
본 발명의 양호한 실시형태는 그린 필드 해법(green field solution)(예를 들면, 단지 NFV 기반 플랫폼만으로 구성된 새로운 네트워크)으로서, 또는 용량 밖에서 동작하는 기존 레거시 네트워크를 보충하기 위해 사용될 수 있다. 후자의 경우에, NFV 서버는 레거시 장비의 병목현상을 명확하게 완화하도록 설계되고, 모든 성능 차원을 더 균형있게 활용할 수 있다. 이하에서는 기존 레거시 플랫폼의 조임목(choke point)을 결정하고, 이러한 조임목을 완화하기 위한 NFV 기반 플랫폼을 구축하고, 유저의 사용 특성을 예측 및 식별하고, 요구를 최상으로 다룰 수 있는 NFV 기반 플랫폼으로 이들을 지향시키는 기술들을 설명한다.
본 발명의 양호한 실시형태는 고정 용량비를 가진 기존의 레거시 장비를 보완하기 위해 상이한 능력 및 비용 특성을 가진 NFV 기반 플랫폼을 사용한다. 레거시 및 NFV 기반 플랫폼은 단일 네트워크로서 끊김 없이 동작할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, NFV 기반 플랫폼은 레거시 플랫폼의 취약성을 보완하도록 설계되어 이들이 함께 동작할 때 소정의 용량 차원을 과부하시키는 기회를 줄이고 전체적인 모든 네트워크 노드들이 더 잘 활용되게 한다.
일부 실시형태에 있어서, 레거시 및 NFV 기반 플랫폼의 상이한 능력들을 최상으로 사용하기 위해, 유저가 네트워크에 접근하려고 할 때, 유저의 사용 특성은 그의 과거 사용 패턴을 포함한 다수의 인수에 기초하여 예측된다. 그 다음에, 유저는 유저의 요구를 최상으로 다룰 수 있는 네트워크 노드로 지향된다.
도 1은 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 모바일 네트워크에서 모바일 네트워크 유저가 발생시키는 요구를 보인 도이다. 도 1은 모바일 장치(101), 시그널링 활동(102), 스루풋(103), 세션 점유(104) 및 기타 차원(105)을 보이고 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 모바일 네트워크 유저(101)는 다수의 상이한 차원으로 모바일 네트워크에서 요구를 발생시킨다. 유저는 네트워크에 등록할 때 및 네트워크로부터 등록 취소할 때, 네트워크 주위에서 로밍할 때 등에 시그널링 활동(102)을 발생한다. 유저는 웹 페이지에 브라우징할 때 또는 상태 업데이트를 송출할 때 스루풋 차원(103)에 대한 요구를 한다. 유저는 또한 그가 네트워크에 접속할 때 하나 이상의 세션 공간(104)을 점유한다. 마지막으로, 예컨대 유저가 암호화 또는 이미지/비디오 트랜스코딩 서비스를 요구하는 경우에 다른 차원(105)에서의 요구가 있다. 모든 유저들이 동일한 방법으로 행동하지 않는다. 데이터 헤비 유저는 많은 데이터를 소비하고 스루풋 차원에서의 요구를 끌어올린다. 다른 유저들은 대단한 시그널링 헤비이고 많은 접속을 할 수 있지만(예를 들면, 많은 업데이트를 송출하는 "채티" 앱을 이용해서) 소량의 데이터만을 전송한다. 일부 유저들은 네트워크에서의 시그널링 차원에서 요구를 끌어올릴 수 있다. 또 다른 일부 유저들은 데이터 스루풋 및 시그널링 차원(예를 들면, 네트워크 파워 미터 리더) 둘 다에서 비교적 한가할 수 있지만, 그런 유저들이 많이 있고 네트워크에서 그들을 서명된 채로 유지하는 것은 많은 세션 용량을 요구한다.
네트워크 운영자는 가끔 전술한 상이한 차원에서 집단 요구를 다루기 위한 더 많은 네트워크 장비를 설치해야 한다. 레거시 네트워크 장비가 고정 용량비를 지원하도록 설계되기 때문에(X수의 유저, Y양의 시그널링 및 Z양의 데이터 스루풋을 지원함), 1차원의 최악의 경우를 커버하는 것은 다른 것의 불충분한 활용을 유도한다. 예를 들면, 네트워크 노드는 세션 용량의 100%를 히트할 수 있지만, 스루풋의 50%만을 활용할 수 있다. 아직 과잉의 스루풋 용량이 있다 하더라도, 지원되는 유저의 수를 증가시키기 위해 새로운 레거시 장비가 설치된다. 새로운 레거시 장비를 설치하는 것은 자본금 및 운영비 둘 다를 끌어올릴 수 있다.
도 2는 레거시 장비를 이용한 전통적인 확장 방법을 보인 도이다. 도 2는 네트워크 운영자가 제1 레거시 플랫폼(201)을 가진 최대 세션 용량, 2배 확장(210) 후의 제1 레거시 플랫폼(202)의 용량, 및 2배 확장(210) 후의 제2 레거시 플랫폼(203)의 용량에 도달하는 것을 보여주고 있다.
201에 나타낸 것처럼, 네트워크 운영자는 제1 레거시 플랫폼의 최대 용량에 도달한다. 제1 레거시 플랫폼은 100 유닛의 최대 스루풋 및 100 세션의 최대치를 갖는다. 100 유닛의 스루풋 중의 50이 사용되고 100 세션 중의 100이 사용된다. 네트워크 운영자가 요구의 배증(doubling)을 예상할 때(예를 들면, 100 유닛의 스루풋 및 200 세션), 네트워크 운영자는 용량을 증가시키는 방법을 찾아야 한다. 용량을 배증하기 위해(210), 네트워크 운영자는 제2 레거시 플랫폼을 설치한다. 일부 실시형태에 있어서, 운영자는 장치의 피크 사용 레벨을 모니터링(예를 들면, 바쁜 시간 동안의 사용 모니터링)함으로써 플랫폼의 용량 사용을 결정할 수 있다. 플랫폼은 각 차원에 대하여 최대치를 특정할 수 있다(예를 들면, 천만 세션, 80%와 같은 CPU 한계에서 50Gbps의 스루풋). 예를 들면, 세션 사용의 양을 결정하기 위해, 운영자는 바쁜 시간 동안에 얼마나 많은 세션이 사용되는지 알기 위해 통계 카운터를 사용할 수 있다. 다른 예로서, 운영자는 바쁜 시간 동안의 특정 CPU 한계에서 스루풋을 측정함으로써 스루풋의 양을 결정할 수 있다. 운영자는 바쁜 시간 동안의 CPU 사용의 총계를 측정함으로써 용량을 결정할 수 있다. 제1 레거시 플랫폼(202)과 제2 레거시 플랫폼(203) 양측에서 100 유닛의 스루풋 중의 50이 사용되고 100 세션 중의 100이 사용된다. 확장 후에, 양측의 레거시 플랫폼은 세션 차원에 의해 여전히 병목된다. 확장된 레거시 플랫폼에서의 용량비(예를 들면, 세션 및 스루풋에 대한 동일 용량)는 유저에 의한 요구와 정합하지 않는다(예를 들면, 많은 세션이지만 그다지 많지 않은 스루풋).
대조적으로, 본 발명의 양호한 실시형태는 기존 레거시 플랫폼의 병목현상의 원인, 유저의 현재 및 미래의 사용 패턴, 및 모든 용량 차원이 더 잘 활용될 수 있도록 레거시 플랫폼을 보완하기 위한 NFV 기반 플랫폼의 구축의 이해를 요구한다.
도 3은 본 발명의 일부 실시형태에 따른 레거시 장비 및 NFV 기반 장비를 이용한 확장 방법을 보인 도이다. 도 3은 네트워크 운영자가 제1 레거시 플랫폼(201)을 가진 최대 세션 용량, 2배 확장(310) 후의 제1 레거시 플랫폼(302)의 용량, 및 2배 확장(310) 후의 제2 NFV 기반 플랫폼(303)의 용량에 도달하는 것을 보여주고 있다. 비록 도 3이 2차원(예를 들면, 세션 및 스루풋)에서의 확장을 나타내고 있지만, 유사한 기술을 임의 수의 차원에 적용할 수 있다.
전술한 바와 같이, 운영자는 제1 레거시 플랫폼에서의 용량에 도달하였으며, 201에서 스루풋의 100 유닛 중의 50이 사용되고 100 세션 중의 100이 사용된다. 네트워크 운영자가 요구의 배증을 예상할 때(예를 들면, 100 유닛의 스루풋 및 200 세션), 네트워크 운영자는 NFV 기반 플랫폼(303)을 설치함으로써 용량(210)을 배증한다. 도시된 바와 같이, 확장(310) 후에, 제1 레거시 플랫폼(302)과 NFV 기반 플랫폼(303)의 조합은 유저의 현재 및 미래 사용 패턴을 고려한다. 예를 들어서 만일 20%의 유저가 80%의 스루풋을 사용하면, 이것은 100 유저 중에서:
ㆍ 20 헤비 유저(heavy user)가 40 유닛의 스루풋을 이용하고;
ㆍ 80 라이트 유저(light user)가 10 유닛의 스루풋을 이용한다는 것을 의미한다.
요구가 배증되면 총 200 유저가 있고, 그 중에서
ㆍ 40 헤비 유저는 80 유닛의 스루풋을 이용하고;
ㆍ 160 라이트 유저는 20 유닛의 스루풋을 이용한다.
NFV 기반 플랫폼은 200 유저를 지원하도록 구축될 수 있지만, 레거시 플랫폼과 비교하여 아마도 극히 적은 비용으로 40 유닛의 스루풋만을 지원할 수 있다. 이것은 NFV 해법의 융통성 있는 성질에 기인하여 행하여질 수 있다. 즉 플랫폼은 더 많은 세션을 지원하도록 많은 메모리로 구축될 수 있지만, 비용을 줄이는 스루풋 처리를 위해 적당히 강력한 CPU만으로 구축될 수 있다. 160의 라이트 유저는 NFV 기반 플랫폼(303)으로 지향될 수 있고, 헤비 유저는 레거시 플랫폼(302)으로 지향될 수 있다. 만일 레거시 플랫폼이 $1M의 비용이 들고 NFV가 $0.2M의 비용이 들면, 용량을 배증하기 위한 비용은 다음과 같이 될 것이다:
ㆍ 레거시 플랫폼만을 사용하는 경우에는 $2M(예를 들면, 도 2에 도시된 것처럼); 및
ㆍ 레거시 플랫폼에 하나의 NFV 기반 플랫폼이 추가되는 경우에는 $1.2M(예를 들면, 도 3에 도시된 것처럼).
NFV 기반 플랫폼을 사용하는 경우에는 레거시 플랫폼만을 사용할 때의 비용의 40%, 즉 $0.8M을 절약할 수 있다. 도 2 및 도 3에서 설명한 것처럼, 레거시 플랫폼은 높은 스루풋 용량을 갖지만 충분한 세션 용량을 갖지 못한다. NFV 기반 플랫폼은 높은 세션 용량을 제공하지만 비용 저하를 유지하기 위해 낮은 스루풋 용량을 제공함으로써 레거시 플랫폼을 보완한다. 레거시 플랫폼을 보완하기 위해 NFV 기반 플랫폼을 구축하는 많은 다른 방법들이 있다. 운영자는 메모리, CPU 또는 다른 특수 칩뿐만 아니라 미래의 요구가 어떻게 변할 것인지와 같이 다른 컴포넌트들의 비용 및 성능 트레이드오프에 대하여 결정할 수 있다. NFV 기반 플랫폼을 사용하면 운영자가 다른 유저로부터의 요구를 분석하고, 레거시 플랫폼을 보완하는 능력을 가진 NFV 기반 플랫폼을 구축하고, 모든 플랫폼에서 용량을 최상으로 사용하도록 유저를 다른 플랫폼으로 적절히 지향시킬 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 여기에서 설명하는 시스템 및 방법은 과거 및 예측된 요구에 기초하여 유저를 지향 및 분류한다. 유저 용량 요구를 예측하는 것은 레거시 플랫폼 및 NFV 기반 플랫폼 둘 다에서 용량 사용을 균형화하는데 도움을 줄 수 있다.
도 4는 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 모바일 네트워크와 함께 유저를 보인 시스템 도이다. 도 4는 모바일 네트워크 유저(401), 분류기(402), 사용 예측 엔진(403), 레거시 네트워크 플랫폼(404), NFV 기반 플랫폼(405) 및 모바일 네트워크(406)를 보여주고 있다.
모바일 네트워크 유저(401)는 하나 이상의 모바일 네트워크 장치(예를 들면, 스마트폰, 랩톱, 태블릿)를 통하여 모바일 네트워크(406)에 접근하는 모바일 네트워크 가입자를 포함할 수 있다. 뒤에서 자세히 설명하는 바와 같이, 모바일 네트워크(406)는 복수의 네트워크 장치를 포함한다. 간단히 말하자면, 모바일 네트워크(406)의 네트워크 장치는 유저 트래픽을 라우팅 및 분석할 수 있다.
유저(401)가 네트워크(406)에서 서명한 때, 분류기(402)는 리소스 사용 패턴을 예측하기 위해 사용 예측 엔진(403)을 참고한다. 분류기(402)는 유저 및 유저 장비로부터 정보(예를 들면, 모바일 장비 식별자)를 취득하고, 사용 예측 엔진(403)을 참고하며, 모바일 네트워크(406)에서 유저를 어떤 플랫폼에 둘 것인지 결정하는 컴포넌트이다. 분류기(402)는 별도의 컴포넌트로서, 또는 모바일 네트워크 내 (예를 들면, 부하 분산 장치에서) 소정 네트워크 장치의 일부로서 구현될 수 있다. 사용 예측 엔진(403)은, 뒤에서 더 자세히 설명되겠지만, 유저 식별번호 및 유저와 관련된 다른 속성들을 취득하고 유저의 미래 네트워크 리소스 사용을 예측하는 컴포넌트이다. 사용 예측 엔진(403)으로부터의 결과에 기초해서, 유저(401)는 레거시 네트워크 플랫폼에 의해 서비스되거나 또는 NFV 기반 플랫폼(405)에 의해 서비스된다. 전술한 바와 같이, 분류기는 또한 이용 가능한 용량 레벨 및 능력(예를 들면, 암호화, 비디오 트랜스코딩)에 대응하는 레거시 및 NFV 기반 플랫폼 둘 다로부터 입력을 수신한다.
일부 실시형태에 있어서, 유저는 유저 또는 플랫폼의 특성에 기초하여 레거시 플랫폼 또는 NFV 기반 플랫폼에 지향될 수 있다. 예를 들면, 유저는 유저가 네트워크에 합류할 때(예를 들면, 유저가 아침에 전화기를 켤 때) 지향될 수 있다. 또한, 기존의 유저는 만일 기존 시스템의 부하가 소정의 역치에 도달하면, 또는 유저의 특성이 크게 변화하면 하나의 시스템으로부터 다른 시스템으로 능동적으로 이동할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일부 실시형태에 따른 사용 예측 엔진을 보인 도이다. 도 5는 유저 식별번호(501), 사용 예측 엔진(502), 사용 예측(503), 과거 사용 패턴 및 추세(504), 시간 정보(505), 유저 위치(506), 과거 이동성 패턴(507), 모바일 장치의 구성 및 모델(508), 설치된 애플리케이션(509), 운영체제(OS) 및 펌웨어 버전(510), 구독 계획(511), 남아 있는 쿼터(512) 및 인구통계 정보(513)를 도시하고 있다.
사용 예측 엔진(502)은 유저 식별번호(501) 및 유저 속성(504-513)을 수신한다. 뒤에서 더 자세히 설명하는 바와 같이, 사용 예측 엔진(502)은 상기 입력들에 기초하여 유저의 미래 사용 요구(503)를 예측한다. 유저 식별번호(501)는 유저 모바일 장치에 관한 정보(예를 들면, 국제 모바일 장비 아이덴티티(IMEI))에 대응한다. 유저 속성은 도 6에서 자세히 설명하는 것처럼 모바일 네트워크의 각종 컴포넌트로부터 수집될 수 있다.
유저 속성(504-513)은, 비제한적인 예를 들자면, 하기의 것을 포함한다.
(1) 유저의 과거 사용 패턴 및 추세(504) - 데이터 대량 유저는 미래에 데이터 헤비(data heavy)가 될 가능성이 높다.
(2) 시각, 요일 및 날짜(505) - 시간 정보는 유저가 모바일 장치에서 어떤 서비스를 이용하는지에 대한 단서를 제공한다. 임의의 대량 이벤트(예를 들면, 수퍼볼)의 발생도 역시 유저의 사용 패턴을 예측하는데 도움을 줄 수 있다.
(3) 유저의 위치(506) - 시간 정보와 유사하게, 지리적 위치 정보는 사용 패턴을 예측하는데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어서, 만일 유저가 작은 크기의 많은 셀 사이트가 있는 도시에 위치하고 있으면, 유저는 셀 사이트 사이에서 왔다갔다 하기 때문에 더 많은 양의 핸드오버 이벤트를 경험할 것이다. 반면에, 만일 유저가 교외 지역에 위치하고 있으면, 셀 사이트가 더 큰 지역을 커버할 것이고, 핸드오버의 기회가 더 작아질 것이다.
(4) 과거 이동성 패턴(507) - 과거에 로트 주위에서 로밍하는 유저는 미래에 로트 주위에서 로밍할 가능성이 높다.
(5) 모바일 장치의 구성 및 모델(508) - 가끔 특정 유형의 모바일 장치는 크게 다른 리소스 사용을 갖는다. 예를 들면, 터치 화면의 전화기를 가진 유저는 터치 화면 지원이 없는 피처폰의 유저에 비하여 더 많은 데이터 서비스를 이용할 것이다.
(6) 설치된 모바일 애플리케이션(509) - 일부 모바일 앱은 다른 것보다 더 "채티"하고 더 많은 접속을 트리거한다.
(7) 모바일 장치의 OS 및 펌웨어 버전(510) - 요구는 다른 OS 버전과 다를 수 있다. 예를 들면, 애플 iOS8의 메신저 애플리케이션은 텍스트 외에 음성과 영상을 지원한다. 이것은 더 높은 스루풋 사용으로 이동할 가능성이 매우 높다.
(8) 유저의 구독 계획(511) - 예를 들면, 낮은 데이터 캡을 가진 유저는 큰 데이터 캡을 가진 유저보다 데이터를 더 적게 이용할 것이다.
(9) 현재 청구기간 동안의 남아 있는 쿼터(512) - 예를 들면, 낮은 로밍 쿼터를 가진 유저는 많은 쿼터가 남아있는 유저보다 대역폭 사용에 있어서 더 많은 구속을 받을 가능성이 높다.
(10) 유저의 인구통계 프로필(513) - 예를 들면, 사용 행동은 십대 유저와 성인 유저 간에 크게 다를 가능성이 높다. 십대 유저는 그들의 사회적 활동을 통하여 더 많은 데이터를 소비할 가능성이 높고, 성인 유저는 그의 일상 활동에서 데이터보다 음성 통화를 더 많이 이용할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일부 실시형태에 따른 모바일 네트워크의 시스템 도이다. 도 6은 홈 가입자 서버(HSS)(601), 이동성 관리 엔티티(MME)(602), 청구 시스템(603), e노드B(604), 시스템 아키텍처 에볼루션(SAE) 게이트웨이(605) 및 분석 서버(606)를 보여주고 있다. 도 6에 도시된 모든 요소들은 레거시이거나 가상적인 것일 수 있다.
일부 실시형태에 있어서, 일부 운영자는 유저에 대한 사용 통계를 수집 및 분석하기 위해 분석 서버(606)를 가질 수 있다. 이 정보는 예측 엔진에 직접 공급될 수 있다. 다른 실시형태에 있어서, 예측 엔진이 분석 서버(606)의 분석 능력을 포함하고, 2개의 컴포넌트가 하나의 유닛에 포함된다.
홈 가입자 서버(HSS)(601)는 유저의 이동성에 대한 정보를 내포한다. 이동성 정보는 유저의 과거 이동성 패턴을 계산하도록 분석 서버(606)에 주기적으로 공급될 수 있다.
이동성 관리 엔티티(MME)(602)는 장치의 현재 위치를 추적하고 위치 정보를 추가의 처리를 위해 분석 서버(606)에 보낼 수 있다.
청구 시스템은 구독 계획, 남아있는 쿼터, 및 유저의 다른 청구 관련 정보를 내포한다. 청구 정보는 사용 추세 결정을 위해 분석 서버(606)에 공급될 수 있다.
SAE 게이트웨이(605)는 유저로/로부터의 모든 트래픽을 시험할 수 있다. 심층 패킷 정보 감시(Deep Packet Inspection, DPI) 기술을 이용함으로써, 장치 구성 및 모델, 설치되어 가장 빈번하게 사용된 앱, OS 및 펌웨어 버전 등을 포함한 사용 정보가 데이터 트래픽으로부터 추출될 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, DPI 데이터는 예측 엔진이 사용하기 전에 추가의 분석을 위해 분석 서버(606)에 공급된다.
일부 실시형태에 있어서, 유저의 사용 추세는 시간에 따라 천천히 변한다. 사용 추세가 천천히 변화할 때, 사용 예측 엔진은 유저를 위해 그 예측을 실시간으로 갱신할 필요가 없다. 예를 들면, 특정 유저에 대한 예측은 1주일에 1회 갱신되고, 다른 유저에 대해서는 다른 간격을 이용할 수 있다. 일부 실시형태에 있어서, 사용 추세는 더 빠르게 변한다. 예를 들면, 소정의 이벤트가 발생한 때, 예측은 요청에 따라 갱신하도록 트리거될 수 있다. 예를 들면, 예측은 만일 유저가 다른 구독 계획으로 또는 새로운 폰으로 전환되면 즉시 갱신될 수 있다.
새로운 가입자가 네트워크에 합류한 때는 예측을 구축하기 위한 사용 이력이 많지 않을 것이다. 초기에, 새로운 유저는 평균적인 스루풋 및 시그널링 부하를 가진 "평균" 유저로서 취급될 수 있다. 대안적으로, 제한된 양의 이용 가능한 정보에 기초하여 예측이 이루어질 수 있다. 예를 들어서 만일 새로운 가입자가 십대이면, 그 가입자는 더 많은 시그널링 부하를 야기하는 페이스북, 인스타그램 또는 스냅챗과 같은 채티 앱을 더 많이 가질 가능성이 높다. 만일 새로운 가입자가 테더링(tethering)을 위해 서명한 비즈니스 고객이면, 그 가입자는 더 많은 데이터 유저로 될 가능성이 높다. 새로운 유저에 대한 예측 갱신 빈도는 예측이 새로 획득된 인수에 기초하여 신속히 수렴할 수 있도록 더 높아질 수 있다. 이 단계에서, 유저는 레거시 시스템 또는 NFV 시스템을 둘 수 있다. 유저가 분류되면, 그 다음에 유저는 네트워크 리소스의 최적 사용을 위해 레거시 시스템과 NFV 시스템 사이에서 이동될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일부 실시형태에 따른, 모바일 네트워크에서 용량 최적화를 보인 시스템 도이다. 도 7은 예측 엔진(701), 서빙 게이트웨이(SGW)(702), 레거시 패킷 데이터 네트워크 게이트웨이(PGW)(703) 및 NFV 기반 PGW(704)를 보여주고 있다.
가입자가 폰을 켜면, 폰은 모바일 네트워크와 세션을 확립하려고 할 것이다. 요청이 궁극적으로 SGW(701)에 보내질 것이고 SGW(701)는 유저 세션을 자동추적(home)하기 위해 PGW(703)를 선택한다. PGW 노드 중의 하나는 레거시 장비(703)를 포함하고 다른 PGW 노드는 NFV 기반 플랫폼(704)을 포함한다. 정상적으로, SGW는 액세스 포인트 명(APN)에만 기초하여 PGW를 선택한다. APN은 모바일 데이터 유저가 통신하기 원하는 패킷 데이터 네트워크(PDN)를 식별하고, 유저가 그들의 구독 계획을 활성화한 때 유저에게 할당된다. 양호한 실시형태에 있어서, SGW는 유저의 특성에 기초하여 유저 세션을 자동추적하기 위한 최상의 장소를 결정하기 위해 예측 엔진을 참고한다. 예를 들면, 분류기/예측 엔진은 단순 객체 접근 프로토콜(Simple Object Access Protocol, SOAP) 또는 대표 상태 전송(Representational State Transfer, REST)에 기초하여 API를 제공할 수 있고, 이때 SGW는 세션을 어디에 구성해야 하는지 결정하기 위해 호출할 수 있다. SGW가 예를 들면 NFV 기반 PGW에서 세션을 구성하기로 결정하면, 가입자와 관련된 미래의 모든 시그널링 및 데이터 트래픽은 선택된 PGW에 의해 취급될 것이다.
여기에서 설명한 주제는 디지털 전자 회로로, 또는 본 명세서에서 설명한 구조적 수단 및 그 구조적 균등물을 포함한 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 여기에서 설명한 주제는 데이터 처리 장치(예를 들면, 프로그래머블 프로세서, 컴퓨터 또는 복수의 컴퓨터)에 의한 실행을 위해 또는 상기 데이터 처리 장치의 동작을 제어하기 위해, 정보 반송자(예를 들면, 기계 판독가능 기억 장치)로 형체 있게 구체화되거나 또는 전파 신호로 구체화된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램과 같은 하나 이상의 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션 또는 코드라고도 부름)은 컴파일형 또는 해석형 언어를 포함한 임의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있고, 독립형 프로그램, 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 또는 기타 유닛을 포함한 임의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 반드시 파일에 대응할 필요가 없다. 프로그램은 다른 프로그램 또는 데이터를 유지하는 파일의 일부에, 당해 프로그램에 전용되는 단일 파일에, 또는 복수의 협력형 파일(예를 들면, 하나 이상의 모듈, 서브 프로그램, 또는 코드의 일부를 저장하는 파일)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터에서, 또는 하나의 장소에 위치하거나 또는 복수의 장소에 분산되고 통신 네트워크에 의해 상호접속된 복수의 컴퓨터에서 실행되도록 전개될 수 있다.
여기에서 설명한 주제의 방법 단계들을 비롯하여 이 명세서에서 설명한 처리 및 논리 흐름들은 입력 데이터에 대하여 동작하고 출력을 발생하는 여기에서 설명한 주제의 기능들을 수행하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그래머블 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 처리 및 논리 흐름은 특수 용도 논리 회로, 예를 들면, FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이) 또는 ASIC(용도 지정 집적 회로)에 의해 또한 수행될 수 있고, 여기에서 설명한 주제의 장치는 상기와 같은 특수 용도 논리 회로로서 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서는, 예를 들자면, 범용 및 특수 용도 마이크로프로세서, 및 임의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 읽기 전용 메모리로부터 또는 랜덤 액세스 메모리로부터 또는 둘 다로부터 명령어 및 데이터를 수신한다. 컴퓨터의 본질적인 요소는 명령어를 실행하는 프로세서와 명령어 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치이다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대량 기억 장치, 예를 들면, 자기 디스크, 자기 광학 디스크 또는 광디스크를 포함하거나, 상기 대량 기억 장치로부터 데이터를 수신하고 및/또는 상기 대량 기억 장치에 데이터를 전송하도록 작용적으로 결합된다. 컴퓨터 프로그램 명령어 및 데이터를 구체화하는데 적합한 정보 반송자는 예컨대 반도체 메모리 장치(예를 들면, EPROM, EEPROM 및 플래시 메모리 장치), 자기 디스크(예를 들면, 내부 하드 디스크 또는 분리형 디스크), 자기 광학 디스크, 및 광디스크(예를 들면, CD 및 DVD 디스크)를 포함한 모든 형태의 비휘발성 메모리를 포함한다.
유저와의 상호작용을 제공하기 위해, 여기에서 설명한 주제는 유저에게 정보를 표시하기 위한 CRT(음극선관) 또는 LCD(액정 표시장치)와 같은 디스플레이 장치, 및 유저가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있는 키보드 및 포인팅 장치(예를 들면, 마우스 또는 트랙볼)를 구비한 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 다른 종류의 장치가 또한 유저와의 상호작용을 제공하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 유저에게 제공되는 피드백은 임의 형태의 감각적 피드백(예를 들면, 시각 피드백, 청각 피드백 또는 촉각 피드백)일 수 있고, 유저로부터의 입력은 음향, 말 또는 촉각 입력을 포함한 임의 형태로 수신될 수 있다.
여기에서 설명한 주제는 백엔드 컴포넌트(예를 들면, 데이터 서버), 미들웨어 컴포넌트(예를 들면, 응용 서버), 또는 프론트엔드 컴포넌트(예를 들면, 유저가 여기에서 설명한 주제의 구현예와 상호작용할 수 있게 하는 그래픽 유저 인터페이스 또는 웹 브라우저를 구비한 클라이언트 컴퓨터), 또는 상기 백엔드, 미들웨어 및 프론트엔드 컴포넌트의 임의 조합을 포함한 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 시스템의 컴포넌트들은 임의 형태의 디지털 데이터 통신 매체, 예를 들면, 통신 네트워크에 의해 상호접속될 수 있다. 통신 네트워크의 예로는 근거리 통신망("LAN") 및 광역 통신망("WAN"), 예컨대 인터넷이 있다.
개시된 주제는 그 응용을 전술한 설명에서 설명하였거나 도면에 도시된 구성의 세부 및 컴포넌트들의 배열로 제한하지 않는다는 점을 이해하여야 한다. 개시된 주제는 다른 실시형태가 가능하고 다양한 방법으로 실시 및 수행될 수 있다. 또한, 여기에서 사용한 어법 및 용어는 설명을 위한 것이고 제한하는 것으로 간주되지 않는다는 점을 이해하여야 한다.
당업자라면 본 발명이 기반을 두고 있는 개념이 개시된 주제의 몇 가지 목적을 수행하기 위한 다른 구조, 방법 및 시스템의 설계의 기초로서 쉽게 활용될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 그러므로 특허 청구범위는 개시된 주제의 정신 및 범위로부터 벗어나지 않는 한 상기와 같은 균등물의 구성을 포함하는 것으로 간주된다는 것이 중요하다.
비록 개시된 주제가 전술한 예시적인 실시형태로 설명되고 예시되었지만, 본 설명은 단지 예로서 행한 것이고, 개시된 주제의 구현예의 세부에 있어서의 많은 변화가 이하의 특허 청구범위에 의해서만 제한되는 개시된 주제의 정신 및 범위로부터 벗어나지 않고 이루어질 수 있다는 것을 이해하여야 한다.

Claims (10)

  1. 모바일 네트워크에서 네트워크 장비의 용량을 최적화하는 컴퓨터화된 방법으로서,
    컴퓨팅 장치에 의해, 모바일 네트워크 유저의 특성에 대응하는 유저 식별번호(user identification)와 모바일 네트워크 유저에 의한 모바일 네트워크 사용(usage)의 적어도 하나의 특성에 대응하는 유저 속성에 기초한 사용 예측을 수신하는 단계 ― 상기 사용 예측은 상기 모바일 네트워크 유저의 예상되는 미래 데이터 사용에 대응하는 정보를 포함하고, 상기 예상되는 미래의 모바일 네트워크 데이터 사용은 적어도 하나의 모바일 리소스에 대응함 ― 와,
    상기 컴퓨팅 장치에 의해, 레거시 패킷 데이터 네트워크 게이트웨이(packet data network gateway, PGW)와 네트워크 함수 가상화(network function virtualization, NFV) PGW 중 적어도 하나로부터 용량 레벨(capacity level)을 수신하는 단계 ― 상기 레거시 PGW는 상기 적어도 하나의 모바일 리소스에 대한 고정 용량을 포함하고, 상기 NFV PGW는 상기 적어도 하나의 모바일 리소스에 대한 구성 가능 용량을 포함함 ― 와,
    상기 컴퓨팅 장치에 의해, 상기 사용 예측 및 상기 용량 레벨에 기초하여 라우팅 결정을 하는 단계 ― 상기 라우팅 결정은 서빙 게이트웨이(serving gateway, SGW)에게 상기 모바일 네트워크 유저를 상기 레거시 PGW 및 상기 NFV PGW 중 적어도 하나로 라우팅하도록 지시하는 것과 연관됨 ― 와,
    상기 컴퓨팅 장치에 의해, 상기 라우팅 결정을 상기 SGW로 전송하는 단계
    를 포함하는, 컴퓨터화된 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 모바일 네트워크 유저의 모바일 네트워크 사용의 적어도 하나의 특성은, 종래 모바일 네트워크 사용량, 모바일 네트워크 사용에 상관되는 시간, 모바일 유저에 대응하는 모바일 장치의 위치, 모바일 장치에 의한 로밍에 소비된 시간량, 모바일 장치의 구성 및 모델, 모바일 장치에 설치된 애플리케이션, 모바일 장치의 운영체제 및 펌웨어 버전, 구독 계획, 남아있는 쿼터(quota) 및 인구 통계 정보를 포함하는,
    컴퓨터화된 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 모바일 네트워크 유저의 적어도 하나의 특성은 모바일 장치 ID 또는 전화번호를 포함하는,
    컴퓨터화된 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 유저 속성을 수신하는 단계는, 홈 가입자 서버(Home Subscriber Server, HSS), 이동성 관리 엔티티(Mobility Management Entity, MME), 청구 시스템 및 시스템 아키텍처 에볼루션(System Architecture Evolution, SAE) 게이트웨이 중 적어도 하나로부터 유저 속성을 수신하는 단계를 더 포함하는,
    컴퓨터화된 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 모바일 리소스는 시그널링 활동, 스루풋(throughput), 세션 점유, 암호화 및 트랜스코딩 중 적어도 하나를 포함하는,
    컴퓨터화된 방법.
  6. 모바일 네트워크에서 네트워크 장비의 용량을 최적화하는 시스템으로서,
    프로세서와,
    상기 프로세서에 결합되고 컴퓨터 판독가능 명령어를 포함하는 메모리를 포함하되,
    상기 컴퓨터 판독가능 명령어는 상기 프로세서에 의해 실행될 때 상기 프로세서로 하여금,
    모바일 네트워크 유저의 특성에 대응하는 유저 식별번호와 상기 모바일 네트워크 유저에 의한 모바일 네트워크 사용 중 적어도 하나의 특성에 대응하는 유저 속성에 기초한 사용 예측을 수신하고 ― 상기 사용 예측은 상기 모바일 네트워크 유저의 예상되는 미래 데이터 사용에 대응하는 정보를 포함하고, 상기 예상되는 미래의 모바일 네트워크 데이터 사용은 적어도 하나의 모바일 리소스에 대응함 ― ,
    레거시 패킷 데이터 네트워크 게이트웨이(PGW)와 네트워크 함수 가상화(NFV) PGW 중 적어도 하나로부터 용량 레벨을 수신하며 ― 상기 레거시 PGW는 상기 적어도 하나의 모바일 리소스에 대한 고정 용량을 포함하고, 상기 NFV PGW는 상기 적어도 하나의 모바일 리소스에 대한 구성 가능 용량을 포함함 ― ,
    상기 사용 예측 및 상기 용량 레벨에 기초하여 라우팅 결정을 하고 ― 상기 라우팅 결정은 서빙 게이트웨이(SGW)에게 상기 모바일 네트워크 유저를 상기 레거시 PGW 및 상기 NFV PGW 중 적어도 하나로 라우팅하도록 지시하는 것과 연관됨 ― ,
    상기 라우팅 결정을 상기 SGW로 전송하게 하는,
    시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 모바일 네트워크 유저의 모바일 네트워크 사용의 적어도 하나의 특성은, 종래 모바일 네트워크 사용량, 모바일 네트워크 사용에 상관되는 시간, 모바일 유저에 대응하는 모바일 장치의 위치, 모바일 장치에 의한 로밍에 소비된 시간량, 모바일 장치의 구성 및 모델, 모바일 장치에 설치된 애플리케이션, 모바일 장치의 운영체제 및 펌웨어 버전, 구독 계획, 남아있는 쿼터 및 인구 통계 정보를 포함하는,
    시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 모바일 네트워크 유저의 적어도 하나의 특성은 모바일 장치 ID 또는 전화번호를 포함하는,
    시스템.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 홈 가입자 서버(HSS), 이동성 관리 엔티티(MME), 청구 시스템 및 시스템 아키텍처 에볼루션(SAE) 게이트웨이 중 적어도 하나로부터 유저 속성을 수신하게 되는,
    시스템.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 모바일 리소스는 시그널링 활동, 스루풋, 세션 점유, 암호화 및 트랜스코딩 중 적어도 하나를 포함하는,
    시스템.
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