《AI 驅動的電信網路規劃與設計 🌐》 22/100 用戶面(UPF)與控制面(AMF/SMF)分離 —— 提升靈活性

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📘 AI時代系列(4):AI 驅動的電信網路規劃與設計 🌐

22/100 第三週:📌 核心網與數據承載

22. 用戶面(UPF)與控制面(AMF/SMF)分離 —— 提升靈活性與延展性

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🎯 單元導讀

在 4G EPC 時期,用戶數據轉送與控制功能多半綁在同一個節點中,導致網路彈性不足。

5G 進一步引入 控制面(Control Plane)與用戶面(User Plane)分離,讓數據轉送與控制信令解耦,實現更高的靈活性、可擴展性,並支援低延遲服務。

這種設計也稱為 CUPS(Control and User Plane Separation),是 5G 核心網的核心創新之一。

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🧠 一、控制面(Control Plane)

功能:負責「控制、管理」連線。

AMF(Access and Mobility Management Function)

o 接入與移動性管理(認證、位置更新、切換)。

SMF(Session Management Function)

o 負責承載建立、IP 位址分配、策略執行。

特點:流量需求相對穩定,不受大數據吞吐量影響。

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🧠 二、用戶面(User Plane)

功能:負責「數據轉送」,用戶實際的上網流量都經過這一層。

UPF(User Plane Function)

o 將數據轉送到外部網路(Internet / 雲端 / 邊緣伺服器)。

o 提供 QoS、流量引導、分流功能。

特點:需要高效能、低延遲,承受大量數據壓力。

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🔁 三、ASCII 架構示意

傳統未分離架構(EPC 時代)

[UE] → [eNodeB] → [SGW/PGW (控制+用戶面混合)] → [Internet]

5G 分離架構(CUPS)

┌───────────┐

[UE] → [gNodeB] │ 控制面 │

│ AMF/SMF │

└─────┬─────┘

┌───────────┐

│ UPF │───► [Internet / 雲 / 邊緣]

└───────────┘

這張圖展現了 5G CUPS(控制面與用戶面分離)架構 的核心概念:

使用者設備(UE)透過基站 gNodeB 接入網路後,控制訊號會交由 AMF/SMF 統一集中管理(負責認證、移動性、會話與策略),而數據流量則由 UPF 負責轉送,並能下沉到邊緣,就近連結雲端或網際網路。這樣的設計一方面確保控制面的集中化與策略一致性,另一方面讓用戶面的數據傳輸更靈活、低延遲,能同時兼顧營運效率與即時應用的需求。

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🧪 四、應用場景

1. 低延遲應用(URLLC)

o 將 UPF 部署在邊緣(Edge Cloud),減少傳輸距離,實現毫秒級延遲。

2. 企業專網

o 控制面由電信商集中管理,用戶面部署在企業內部,確保資料安全與 SLA。

3. 大規模 IoT

o 控制面維持簡單連接管理,用戶面可彈性擴展以支撐數百萬 IoT 裝置。

4. 流量分流

o 熱點流量 UPF 直接導向本地伺服器,避免核心網壅塞。

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⚙️ 五、AI 的角色

流量預測:AI 預測高峰時段,動態擴展 UPF。

自動選路:AI 決定某些流量該走核心 UPF 還是邊緣 UPF。

異常檢測:AI 偵測數據傳輸異常,快速隔離問題。

智慧化切片:AI 根據應用需求(影音 / IoT / 車聯網),自動分配控制與用戶面資源。

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💭 六、問題與思考

1️⃣ 如果沒有控制 / 用戶面分離,對低延遲應用會有什麼影響?

答案:

控制面與用戶面混合時,所有訊號流程都必須經過同一個核心網路節點。

這會導致封包轉送繞路,延遲增加,對遠距手術、自駕車等 URLLC 應用不利。

系統擴展性也下降,因為流量高峰會同時壓在控制與轉送功能,容易產生瓶頸。

👉 解析: C/U 分離(Control/User Plane Separation, CUPS)能讓 UPF 靠近邊緣,縮短數據路徑;控制面則集中管理政策與會話,兩者分離才能兼顧低延遲與高效運營。

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2️⃣ 為什麼 UPF 更適合放在邊緣,而 AMF/SMF 則集中管理?

答案:

UPF(User Plane Function):處理用戶數據轉送,與地理距離高度相關,放在邊緣可縮短傳輸路徑,降低延遲。

AMF/SMF(Access & Session Management Function):主要負責控制面訊號(認證、會話管理、政策控制),不需高頻寬,而是要求一致性與集中化。

👉 解析:

這樣的部署方式符合「邊緣數據就近處理,控制決策集中統一」的原則。UPF 分散能提升 QoS,AMF/SMF 集中能提升營運效率。

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3️⃣ AI 在分離架構中,如何避免誤判導致的錯誤分流?

答案:

多維度資料輸入:AI 判斷時要考慮流量模式、應用類型、用戶位置,而非單一 KPI。

即時監控與回饋:若分流後出現 QoS 異常,系統要能即時回滾或重新路由。

策略白名單:對 URLLC 等關鍵應用,必須強制優先,避免 AI 演算法誤判。

模擬與驗證:AI 模型需在沙箱環境中經過大量測試,避免上線即出錯。

👉 解析:

AI 在切片與分流中可提升效率,但若僅依單一演算法判斷,容易出現誤導。最佳作法是 AI + 規則引擎混合,確保穩定性與安全性。

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✅ 七、小結與啟示

控制面(AMF/SMF):管理與控制,用戶信令。

用戶面(UPF):數據轉送,高吞吐、低延遲。

CUPS 架構:讓核心網更靈活,支援邊緣計算與多樣化業務需求。

AI 加持:實現智慧流量分流、動態擴展與自我修復。

就像交通系統的「交通指揮(控制面)」與「實際道路(用戶面)」分開管理一樣,5G 核心網藉由 CUPS 提升靈活性與延展性。



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