MEC Traffic Analytics – 3GPP TS 23.288

MEC Traffic Analytics – 3GPP TS 23.288 기반 분석

**MEC Traffic Analytics(엣지 컴퓨팅 트래픽 분석)**은 5G 네트워크에서 MEC(Multi-access Edge Computing) 환경에서 발생하는 트래픽을 실시간으로 분석하고 최적화하는 기능입니다.
3GPP TS 23.288에서는 **Network Data Analytics Function (NWDAF)**을 활용하여 MEC 트래픽의 흐름을 최적화하고, 부하를 예측하며, QoS를 유지하도록 정의하고 있습니다.

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1. MEC Traffic Analytics의 정의

• **MEC Traffic Analytics(엣지 컴퓨팅 트래픽 분석)**은 MEC에서 발생하는 데이터 트래픽을 분석하여, 최적의 경로를 설정하고 부하를 분산하는 과정.
• MEC 서버에서 트래픽을 처리함으로써 5G 코어 네트워크 부하를 줄이고, 초저지연 서비스(AR/VR, 자율주행, 클라우드 게이밍 등)를 보장.
• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**가 실시간으로 MEC 내 트래픽을 모니터링하여 AI 기반 최적화를 수행.

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2. MEC Traffic Analytics의 주요 성능 지표(KPIs)

MEC 트래픽 분석을 평가하기 위한 주요 성능 지표는 다음과 같습니다.

지표 (KPI)설명

Edge Traffic Volume (MB/GB)	MEC에서 처리되는 총 트래픽량
Traffic Offloading Efficiency (%)	MEC에서 로컬 처리된 트래픽 비율 (백홀 부하 절감 효과)
Latency Reduction (ms)	MEC를 활용한 데이터 전송 지연 감소율
Packet Loss Rate (%)	MEC에서 데이터 처리 중 손실된 패킷 비율
MEC Server Load (%)	MEC 서버에서 발생하는 부하 수준
QoS Compliance Rate (%)	MEC 트래픽이 QoS 요구사항을 충족하는 비율
Security Threat Detection (%)	MEC 환경에서 발생하는 보안 위협 감지율

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3. MEC Traffic Analytics 최적화 전략

(1) NWDAF 기반 MEC 트래픽 분석

• **NWDAF(Network Data Analytics Function)**는 MEC 서버 내 트래픽 흐름을 실시간으로 분석하여 최적의 데이터 경로를 예측.
• AI 기반 머신러닝을 활용하여 MEC 부하 예측 및 트래픽 최적화 자동화.

(2) MEC Traffic Analytics 최적화 기술

기술설명

AI-Based Traffic Prediction	MEC 트래픽 패턴을 학습하고, 미래 부하를 예측
Dynamic Load Balancing	MEC 서버 간 트래픽을 자동으로 조정하여 부하 분산
Multi-Path Routing in MEC	데이터 전송을 여러 경로로 나누어 지연을 최소화
QoS-Aware Traffic Prioritization	QoS 요구사항에 맞게 MEC에서 트래픽을 우선 처리
MEC Security Monitoring	AI 기반으로 MEC 내 보안 위협을 실시간 감지 및 차단

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4. MEC Traffic Analytics의 활용 사례

(1) 클라우드 게이밍 및 AR/VR 서비스 최적화

• MEC에서 게임 및 AR/VR 콘텐츠를 로컬 처리하여 초저지연 서비스를 제공.
• MEC 트래픽을 분석하여 사용자의 위치에 따라 가장 가까운 MEC 서버로 데이터 우회.

(2) 자율주행 차량 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신

• 자율주행 차량의 센서 데이터와 V2X 메시지를 MEC에서 실시간 분석하여 반응 속도 단축.
• AI 기반으로 차량 간 통신을 최적화하여 네트워크 부하를 분산.

(3) 스마트 공장 및 IoT 트래픽 관리

• 스마트 팩토리에서 센서 데이터를 MEC에서 분석하여 공장 자동화 프로세스를 실시간 제어.
• AI 기반으로 트래픽 패턴을 분석하여 네트워크 슬라이싱을 최적화.

(4) 5G 네트워크 혼잡 완화 및 데이터 오프로딩

• MEC를 활용하여 트래픽을 로컬에서 처리하여 코어 네트워크 부하 감소.
• 대형 이벤트(경기장, 콘서트)에서 MEC를 활용한 로컬 트래픽 분산으로 QoS 보장.

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5. MEC Traffic Analytics 관련 3GPP 규격

3GPP 규격설명

TS 23.288	NWDAF 기반 MEC 트래픽 분석 및 최적화
TS 23.501	5G Core와 MEC 연동 아키텍처 정의
TS 29.552	MEC 기반 데이터 트래픽 관리 및 QoS 정책

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6. 결론

MEC Traffic Analytics는 MEC 환경에서 데이터 트래픽을 분석하고 최적화하여 초저지연 서비스, 부하 균형 조정, 보안 위협 탐지 등을 수행하는 핵심 기능입니다.
이를 위해 NWDAF 기반 AI 분석, MEC 부하 분산, QoS-aware 트래픽 관리, 보안 강화 등을 활용하면 MEC에서의 데이터 트래픽을 최적화하고 사용자 경험(QoE)을 극대화할 수 있습니다.