📘 AI時代系列(4)：AI 驅動的電信網路規劃與設計 🌐
24/100 第三週：📌 核心網與數據承載
24. 會話管理與信令流程 🔄 —— 確保連線建立與維持的核心機制
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🎯 單元導讀
行動通訊不只是「把資料送出去」這麼簡單，還需要一整套 信令流程（Signaling） 來支撐：
• 誰在呼叫誰？
• 如何分配 IP、頻譜與資源？
• 通話或連線如何保持不中斷？
這些由 會話管理（Session Management） 與 信令控制流程 共同實現。
在 5G 中，這些功能由 AMF（控制面）、SMF（會話管理）、UPF（用戶面） 互相協作完成。
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🧠 一、會話管理（Session Management）的核心功能
• 會話建立：分配 IP 位址、建立承載（Bearer）或 QoS Flow。
• 會話維持：處理用戶移動、切換小區，確保會話不中斷。
• 會話修改：當 QoS 需求變化（例如從上網轉換成即時遊戲），即時調整資源。
• 會話釋放：通話結束、連線斷開後，釋放資源回到系統池。
在 4G EPC → SGW/PGW + MME，
在 5G 5GC → SMF（Session Management Function） + UPF（User Plane Function）。
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🧠 二、信令流程（Signaling Flow）簡介
信令是一種「控制訊息的溝通方式」，和用戶的資料流量分開。
• 控制面信令：由 AMF/SMF 負責，用於認證、位置更新、承載建立。
• 用戶面數據：由 UPF 負責，實際的語音/影音/上網流量。
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🔁 三、ASCII 信令流程示意
4G EPC 會話建立（簡化版）
UE → eNodeB → MME → SGW → PGW → Internet
│ │
│ └─ [認證/資源配置]
└─ [Attach Request / Bearer Setup]
5G 5GC 會話建立（簡化版）
UE → gNodeB → AMF → SMF → UPF → Internet
│ │ │
│ │ └─ [Session Setup / QoS Flow]
│ └─ [Authentication / Mobility]
└─ [Registration Request / PDU Session Establishment]
這張圖對比了 4G EPC 與 5G 5GC 的會話建立流程：
• 在 4G EPC 中，用戶設備（UE）經由 eNodeB 連線，透過 MME 完成認證與移動性管理，再由 SGW/PGW 建立承載（Bearer），最後進入網際網路。
• 在 5G 5GC 中，UE 透過 gNodeB 進入核心網，由 AMF 負責註冊、認證與移動管理，SMF 負責 PDU Session 與 QoS Flow 的建立，UPF 處理使用者數據轉送。
👉 總結：4G 以 Bearer 為核心，流程集中；5G 則改以 PDU Session + QoS Flow 為核心，並透過 AMF/SMF/UPF 模組化設計，帶來更靈活的服務與更細緻的流量控制。
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🧪 四、應用場景
1. VoLTE/VoNR 通話：信令先透過 IMS 建立 SIP Session，再由核心網分配 QoS Flow。
2. 移動中連線：用戶在高速移動時，會話管理負責切換（Handover）不中斷。
3. IoT 裝置：大量短連線需要快速 Session Setup，避免資源浪費。
4. 企業專網：SMF/UPF 動態分配專用承載，確保 SLA。
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⚙️ 五、AI 的角色
• 智慧信令分析：AI 偵測異常（如訊號風暴、DoS 攻擊）。
• 自動化優化：AI 預測高流量，提前建立或擴充 Session。
• QoS 智慧調整：AI 動態調整會話優先級（例如視訊會議 > 網頁瀏覽）。
• 異常復原：AI 自動檢測掉話率與失敗率，並即時調整參數。
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💭 六、問題與思考
1. 為什麼數據流量與控制信令必須分離？
• 功能不同：控制信令 (Control Plane) 負責用戶認證、移動性、會話建立與釋放；數據流量 (User Plane) 則是實際的語音、影音與上網內容。
• 效率需求：分離後，控制面能保持精簡並確保可靠性；數據面則可高速傳輸且獨立擴展。
• 網路設計彈性：例如 5G 的 CUPS (Control and User Plane Separation) 允許控制面集中管理，數據面可就近分散，減少延遲。
👉 結論：分離讓網路更高效、靈活，並能針對不同需求最佳化。
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2. 如果會話管理失敗，會對用戶體驗造成什麼影響？
• 無法上網：用戶雖完成註冊，但若無法建立承載（Bearer）或 PDU Session，就無法傳輸數據。
• 服務中斷：語音、視訊通話可能掉線或無法接通。
• QoS 無法保障：即使連上網路，若 QoS Flow 建立失敗，用戶會遇到速率低、延遲高的問題。
👉 結論：會話管理是「能否用得上網」的關鍵，一旦失敗，用戶體驗會大幅下降。
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3. AI 如何在大量 IoT 會話管理中發揮作用？
• 連線模式預測：AI 可分析 IoT 裝置的啟動規律，避免同時大量連線造成信令風暴。
• 資源智慧分配：AI 能依據裝置需求（如感測器 vs 視訊攝影機）分配不同的 QoS 等級。
• 異常偵測：快速識別異常行為（如攻擊或故障裝置），避免拖垮整個核心網。
• 自動優化：持續學習最佳參數，減少人工干預，加快會話處理速度。
👉 結論：AI 讓 IoT 會話管理從「被動反應」轉變為「主動預測與優化」，確保海量裝置仍能穩定運作。
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✅ 七、小結與啟示
• 會話管理：負責連線建立、維持、修改與釋放。
• 信令流程：控制面與用戶面分離，確保網路穩定與高效。
• 4G → 5G：從 Bearer（承載）轉換為 PDU Session + QoS Flow，更靈活。
• AI 加持：智慧化 Session 控制，讓網路具備自我調整與修復能力。
• 就像交通系統中的「紅綠燈 + 交警」，信令流程確保交通秩序，而會話管理確保每輛車（數據流）能順利抵達目的地。
