NF Instance Load Level – 3GPP TS 23.288

NF Instance Load Level – 3GPP TS 23.288 기반 분석

NF Instance Load Level은 5G 네트워크에서 특정 네트워크 기능(NF, Network Function) 인스턴스의 부하 상태를 측정하고 최적화하는 개념입니다.
3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function(NWDAF)**을 활용하여 NF의 부하를 실시간으로 분석하고 자원 할당, 부하 분산, 자동 확장(Scaling) 등의 조치를 수행할 수 있도록 정의하고 있습니다.

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1. NF Instance Load Level의 정의

• NF(Network Function) 인스턴스는 5G Core(5GC) 내에서 실행되는 독립적인 네트워크 기능 단위.
• NF Instance Load Level은 개별 NF 인스턴스의 현재 부하 상태를 측정하는 지표.
• NWDAF가 NF 부하 수준을 분석하여 실시간 최적화 및 부하 조정을 수행.

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2. NF Instance Load Level의 주요 성능 지표(KPIs)

NF 부하 수준을 평가하기 위한 주요 성능 지표는 다음과 같습니다.

지표 (KPI)설명

CPU Utilization (%)	NF 인스턴스에서 사용 중인 CPU 비율
Memory Usage (GB, %)	NF 인스턴스에서 사용 중인 메모리 용량
Network Bandwidth Usage (Mbps/Gbps)	NF가 처리하는 네트워크 트래픽 대역폭
Session Processing Rate (Sessions/sec)	NF가 초당 처리하는 세션 수
Packet Processing Rate (Packets/sec)	NF가 초당 처리하는 패킷 수
Response Time (ms)	NF가 요청을 처리하는 평균 응답 시간
Error Rate (%)	NF 인스턴스에서 발생하는 오류 비율

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3. NF Instance Load Level 최적화 전략

(1) NWDAF 기반 NF 부하 분석

• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**는 NF 부하 데이터를 실시간으로 수집하여 분석.
• 머신러닝 기반으로 NF 부하 예측 및 자동 확장(Auto Scaling) 수행.

(2) NF 부하 최적화 기술

최적화 방법설명

Auto Scaling (자동 확장)	NF 부하가 증가하면 자동으로 인스턴스를 추가 배포
Load Balancing (부하 분산)	NF 간 트래픽을 균등하게 분산하여 과부하 방지
Edge Computing 활용 (MEC)	MEC에서 NF 트래픽을 분산하여 중앙 네트워크 부하 감소
QoS-Based Resource Allocation	우선순위가 높은 서비스에 NF 리소스 우선 할당
AI-Based Anomaly Detection	AI가 비정상적인 NF 부하 상태를 자동 감지 및 최적화

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4. NF Instance Load Level의 활용 사례

(1) 5G 네트워크 운영 자동화 (AIOps)

• AI 기반으로 NF 부하 예측 및 자동 조정하여 운영 비용(OPEX) 절감.
• NF 장애 발생 가능성을 사전 감지하여 다운타임 최소화.

(2) QoS 기반 서비스 최적화

• VoNR(5G 음성), 클라우드 게이밍, 스트리밍 서비스의 NF 부하 관리 최적화.
• AI 기반으로 NF 인스턴스를 자동 확장(Auto Scaling)하여 서비스 품질 유지.

(3) 네트워크 슬라이싱 최적화

• 기업 맞춤형 네트워크 슬라이싱을 위해 NF 부하 실시간 조정.
• 필요 시 특정 슬라이스에서 NF 인스턴스를 추가 배포.

(4) 5G IoT 및 엣지 컴퓨팅 환경 최적화

• IoT 디바이스가 몰리는 지역에서 NF 부하를 자동 조정하여 성능 유지.
• MEC를 활용하여 NF 트래픽을 엣지에서 처리하여 중앙 코어 부하 감소.

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5. NF Instance Load Level 관련 3GPP 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	NWDAF 기반 NF 부하 분석 및 최적화
TS 23.501	5G Core NF 구조 및 부하 관리 방식
TS 28.552	5G 네트워크 성능 및 NF 인스턴스 부하 관리

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6. 결론

NF Instance Load Level은 5G 네트워크에서 개별 NF 인스턴스의 부하를 실시간 분석하여 자동으로 최적화하는 핵심 개념입니다.
이를 위해 NWDAF 기반 실시간 분석, AI 기반 부하 예측, Auto Scaling 적용, MEC 활용, 부하 균형 조정 등을 적용하면 NF의 성능을 극대화하고 네트워크 안정성을 보장할 수 있습니다.