GG修改器修改云游戏_gg修改器修改游戏代码

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5G 底层技术架构的革新，为移动通信云化和虚拟化带来了更多可能。

近日，AWS、Azure 等云服务相继推出云化 5G 服务模式，5G 与云计算技术之间的融合逐渐成为行业趋势。然而在双方融合与实践中，5G 系统厂商或是云计算服务商都需要大量工作修改业务实现，以适配 5G 系统在云平台更好的运行。此外，在云上运行多个 5G 实例，无论是来自一个还是多个 5G 系统厂商，都会消耗和浪费大量资源。

为此，阿里达摩院 XG 实验室联合北京大学计算机学院系统软件团队，对 5G 系统与底层池化调度技术开展了深入研究分析，初步建立了一套针对 5G 与云底座的池化调度系统，能够在不修改 5G 业务代码的前提下快速适配 5G 网络功能，同时提升系统性能、资源与管控效率。

5G 网络功能适配和资源浪费

如图，云化 5G 能够运行在硬件底座上，包括通用硬件（计算、网络、存储）和 RAN 加速硬件（如 ASIC、FPGA、GPU 等）。基于硬件底座，阿里提供了云原生底座和达摩院 XG 实验室 5G 池化调度系统，从而支撑来自不同 5G 系统厂商的多个 5G 移动网络功能（如 5G RAN、5G Core 等）部署运行。

• 网络功能适配：在云中运行多个 5G 实例，需要 5G 网络功能（如基站、核心网等）和云平台之间较好的适配。5G 网络功能适配云平台，需要业务代码的修改，包括功能设计、编码调试、联调测试、云平台部署、调优迭代等环节，人力和时间成本均较高。
• 资源浪费：无论是来自同一 5G 系统厂商还是来自多个 5G 系统厂商，都会消耗和浪费大量资源，这是当前云平台、5G 系统厂商、运营商普遍遇到的问题。一些基准测试显示，基站侧存在约 40%~80% 的计算资源被浪费。

池化调度目标

XG 实验室旨在不修改 5G系统任何业务代码，从云平台的角度快速统一适配 5G 系统的网络功能并实现资源优化。这一目标对诸多 5G 系统厂商是及其友好且便利的，但是对技术实现带来了很多难题。

5G 网络功能多样性适配难度大。5G 生态中有诸多基站、核心网厂商，不同 5G 系统厂商的实现虽然存在共性但也具备多样性。因此，云平台需要根据 5G 网络功能的共性进行统一适配，同时兼容多样性，这对云平台的适配工作带来了很大难度。不同 5G 系统运行在云平台有两种途径：

• 5G 系统厂商修改 5G 网络功能业务代码适配云平台
• 5G 系统厂商不修改任何业务代码，云平台实现统一适配

前者对所有 5G 系统厂商来说需要大量的人力物力和时间成本，而后者主要在于云平台，工作量和难度都极大：

• 5G网络功能实时性要求高：5G 网络功能作为移动通信功能的载体，对实时性、稳定性等指标具有极高的要求。尤其是在基站侧，违反实时性要求可能会导致基站宕机或故障。因此对池化调度技术要求很高，调度不能引入额外的延迟和稳定性影响。
• 调度指标少：在不修改业务代码的前提下，云平台无法获取 5G 网络功能内部的调度指标。而宏观指标如 CPU 资源利用率，因为粒度较粗，在 5G 网络功能实时性要求较高的前提下，无法用于细粒度调度。

方案：池化调度技术

如图所示，XG 实验室研究团队提出了 5G 池化调度技术，主要包括监控层和调度器。

• 监控层-无代码入侵适配：监控层实现统一适配工作，使得云平台能够在不改动 5G 系统厂商业务代码的前提下，支持不同 5G 系统厂商的多个 5G 实例部署运行。此外，监控层对不同 5G 实例的负载进行检测，并将负载波动反馈给调度器。
• 调度器-微秒级调度：调度器根据来自监控层的 5G 实例业务负载波动，能够按需对 5G 实例的线程和 CPU 资源进行细粒度映射和分配。此外，调度器在用户态实现，极大简化了实现、测试等方面的工作量，云平台能够快速实现并适配不同 5G 系统厂商。

通过实践，使用达摩院 XG 实验室 5G 池化调度技术，可以使得云平台满足 5G 系统厂商部署需求：

1. 无代码入侵适配：无需修改 5G 系统厂商任何业务代码，阿里云底座池化调度能够快速适配不同 5G 系统厂商多个 5G 实例部署运行。云平台适配工作，所需代码开发量较传统实现降低一个数量级（快速指标的量化）。

2. 无性能损失：5G 实例端到端时延、吞吐、稳定性等性能指标，CPU cache miss 等资源指标，与 5G 系统厂商原有运行方式相比，性能损失均低于 2%。

3. 资源优化：支持 5G 实例与第三方应用弹性扩缩容，CPU 资源消耗比原有系统下降 35%~88%，功耗比原有系统下降 10%。

通过云网协同技术的多层面探索，期待可以为客户提供更优质便捷的应用体验，让 5G 网络更简单。

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