DEIM Forum 2023 2a-8-4

5G SA 環境における IoT システムの通信性能調査伊藤千紗†

竹房あつ子††

中田 秀基†††

小口正人†† お茶の水女子大学 〒 112–8610 東京都文京区大塚 2–1–1†† 国立情報学研究所 〒 101–8430 東京都千代田区一ツ橋 2–1–2††† 産業総合研究所 〒 305–8560 茨城県つくば市梅園 1–1–1
E-mail: †{chisa,oguchi}@ogl.is.ocha.ac.jp, ††takefusa@nii.ac.jp, †††hide-nakada@aist.go.jp
あらましIoT 機器から収集された様々なセンサデータをクラウドで収集, 解析し, 活用することが期待されている.

しかし, モバイル環境にある IoT データの収集では, 各種サービスで要求される通信スループットや通信遅延を維持することができるかが課題となる. 高性能なモバイル通信技術として, 5G の活用が期待されているが, IoT 通信における性能は明らかでない. 本研究では, 5G SA (Standalone) 環境における IoT データ通信性能を調査する. 5G SA とは,4G 用のコア装置を流用する NSA (Non-SA) に対して, 5G 専用のコア装置を導入して 5G 専用の基地局装置を使用するものである. 5G SA 環境で, IoT 用通信ライブラリを提供する SINETStream を用いて基本性能を調査する.
キーワード 5G SA, IoT, 性能評価

1 はじめに様々なモノに通信デバイスを組み込み, インターネットに接2 関連技術
2. 1 5G続しようとする試みを IoT (Internet of Things) と呼ぶ. これLTE (Long Term Evolution) は 3G の次の世代のモバイル

らの IoT 機器を利用してさまざまなセンサデータを収集する

デバイス専用通信規格で, 最大通信速度は 37.5〜150Mbps と言ことができ, これらのセンサデータをクラウドで蓄積，解析し，われている. 3G をさらに高速化させたもので第 3.9 世代移動通活用することが期待されている. しかし，モバイル環境にある信規格とも呼ばれている. これに対して 5G は第 5 世代移動通IoT データの収集では，自動運転車や倉庫内自走ロボットなど信システムの略で LTE で提供してきた高速・大容量をさらにの各種サービスで要求される通信スループットや通信遅延を維進化させた通信規格である. 最高伝送速度は 10Gbps と言われ持する必要がある. これらの通信スループットや通信遅延の性ており, LTE の帯域幅よりもさらに広い帯域幅である. 5G の能要求を満たすには, 現在のモバイル通信技術である LTE ではメリットは高速大容量で, これによって大容量のデータを迅速難しく, 性能向上が課題となっている. そこで高性能なモバイに収集・転送が可能になる. また, 超低遅延であることから遠隔ル通信技術として，5G の活用が期待されている. しかし, 小規でのリアルタイム制御の可能性が広がるうえに, 多数同時接続模データが大量に送信されるような, IoT 通信で利用する際のが可能なためセンサ数を格段に増やすこともでき, IoT 機器と性能特性がまだ明らかではない.の接続など社会発展の基盤としても大きく期待されている. 5G

本研究では，国立情報学研究所内に設置された 5G SA 環境の利用例としてローカル 5G がある. これは地域・産業のニーでの IoT データ通信性能を調査する. その際 IoT 用通信ライブ

ズに応じて地域の企業や自治体等が個別に利用できる 5G ネッ

ラリを提供する SINETStream を用いて基本性能を評価する.

トワークで, 利用するには国で指定された無線局免許の取得が実験では暗号化の有無, データサイズ, スレッド数の条件を変必要である. 特徴としては他のエリアで通信トラブルが起きた

え, 5G SA と LTE のそれぞれで比較を行う. その結果, モバイ場合やネットワークが混雑した場合に影響を受けにくいことや,ル通信における 5G SA のスループットが従来の LTE よりも高外部のネットワークから遮断された環境でデータを送受信できくなること, 通信スループットを高めるにはマルチスレッド通るため, セキュリティ面が高いことが挙げられる [1].

信が有効であることを確認した. 一方で, IoT 通信のように小規模のメッセージを大量にクラウドに送信するような通信パター

2. 2 5G SA

ンではアップロード帯域で律速され, 広いダウンロード帯域を5G SA と 5G NSA の仕組みを図 1 に示す. 現在商用で利用持つ 5G モバイル通信を有効利用するのが難しいことも示唆さされている 5G NSA は 4G 用のコア装置である EPC (Evolvedれた.

Packet Core) を流用し, 4G 基地局と連動し 4G と 5G の電波を併せて使用している. そのため 4G に一度接続した後に 5G接続となり, 4G と 5G の両方の電波を利用しないと 5G 通信できない仕組みとなっていた. これに対して 5G SA とは, 5G 専用のコア装置と基地局装置を使用するものである. 4G 接続をSA（Standalone)

NSA（Non-standalone)
4G⽤のコア装置(EPC)を流⽤

EPC

4G基地局と連動し4Gと5Gの電波を併せて使⽤

4G⽤基地局

5GC

上向上させることが明らかになった.
文献 [10] では, 中国の Kuaishou というライブストリーミン

5G専⽤のコア装置グアプリを使用して(5GC)を導⼊

5G SA と 4G の遅延、帯域幅、信頼性に関する実験を行った. まず, 遅延については, アプリの全ユーザと5G デバイスユーザを対象に 5G SA, 5G NSA, 4G, Wi-Fi で平5G⽤基地局

5G⽤基地局

5G専⽤の基地局
装置を使⽤均接続確率遅延を測定した. その結果 4G と Wi-Fi では全ユーザの遅延が 5G ユーザの遅延よりも大きいことがわかった. こ図 1: 5G SA と 5G NSAのときユーザとサーバ間の平均距離は各ネットワークでほぼ同じである. 従って 4G と Wi-Fi における全ユーザと 5G ユーザせずにはじめから 5G 接続となるため, 5G 通信開始までの時間の遅延の違いは, 端末の計算能力の違いに起因すると考えられが短くなるだけでなく, 5G の電波のみを利用して 5G 通信がでる. また, 中国の 3 大 ISP である Mobile, Unicom, Telecom にきるようになるため, 広帯域な周波数帯を組み合わせた通信もおける接続確立遅延の比較を行った. その結果いずれの ISP に可能となる [2].

おいても 5G SA の遅延は 4G や 5G NSA の遅延よりも遥かに小さいことが確認できた. 次に, 帯域幅については, 異なる映像

2. 3 SINETStream

ビットレートにおける平均ダウンロード速度を測定し, 5G SA

SINETStream [3] [4] とは, 国立情報学研究所で開発された広と 4G で比較を行った. 5G SA のダウンロード速度は, 全ての域ネットワークを介してデータを欠損なく確実に収集・解析す映像ビットレートで 4G のダウンロード速度よりはるかに高いるための機能を提供しているソフトウェアパッケージである.

ことが確認できたが, 理論値よりははるかに低くなった. また,

SINETStream は, IoT 通信に適した Publisher/Subscriber 型

4G と 5G SA の両方でビットレートの増加に応じてダウンローの通信モデルを採用している. MQTT [5] 準拠のブローカやド速度が向上し, その度合いは 5G SA の方が 2 倍以上高くなっ

Apache Kafka [6] のような標準的なメッセージブローカに対応た. 最後に信頼性については, 5G SA と 4G においてリバッファした共通 API を提供しており, 具体的には, (1) センサ等から収の割合を比較したところ, 5G SA はリバッファの割合が非常に集されるデータをクラウド や大学などに設置されたサーバへ書低く, 4G の半分近くであることがわかった. なお, これらの実き込む (2) サーバに収集されたデータを解析プログラムに読み験において 5G SA のユーザ数が増えるにつれて 5G SA の速度込むといった機能を提供している. また, 通信やデータの暗号と 4G に対する優位性が劣化することも示されている.

化, センサ等のデバイスの認証を行う機能も含んでいるため, 安

文献 [11] では, 5G SA と 5G NSA の性能比較を行うため,全な広域データ収集を実現できる. 本研究では SINETStream

ネットワークのアップリンクレート, ダウンリンクレート、遅を用いた MQTT および Kafka の通信の性能調査を行う.

延を測定する実験を行った. 実験は iperf を使用して基地局と2. 4 perftool
perftool [7] とは SINETSream を介してデータの送受信を行い, そのメトリクス情報を出力するプログラムである. クライ
アント端末で Publisher と Subscriber のプログラムを実行し,サーバで起動しているブローカにメッセージを送信し, ブロー
カで収集されたメッセージをクライアント端末の Subscriber で取得するまでの時間を測定する. 表 1 に perftool パラメータを示す. メトリクス情報の例としては, 1 秒あたりに受信したメッセージ数, 1 秒あたりに受信したメッセージ量, 1 秒あたりのエラー数であるエラーレートがある.

3 関連研究端末の間で UDP パケットを送信する. 結果から 5G SA と 5G

NSA のどちらもアップリンクレートとダウンリンクレートは帯域幅に伴って単調に増加したことが確認できた. これは帯域幅が広いほどデータ転送の最大レートが高くなるためだと考えられる. アップリンクレートについては 5G SA が 5G NSA をわずかに上回っていた. また, 帯域幅が大きくなるほど遅延はわずかに減少し, 5G NSA と比べて 5G SA の方がこの減少度は大きかった. 5G SA と 5G NSA の遅延にはあまり差がないことも確認できた.
いずれの先行研究も 5G SA の性能評価を行っているが, 本研
究は IoT データ通信を行う点, ブローカとして Kafka と MQTTを用いる点で異なる.

Kafka, MQTT の性能評価を行う先行研究もある. 文献 [12]5G SA の性能評価に関する先行研究には [8], [9], [10], [11] がでは, 有線環境で Kafka と MQTT の Write スループットをある. 文献 [8] では, デュアルモード 5G 基地局において, 5G測定する実験を行った. Kafka と MQTT の結果を比較すると

SA, 5G NSA, LTE でスループットを測定する実験を行った.

Kafka のほうが高性能であることが確認できた. 従ってこの実デュアルモード 5G 基地局とは, NSA および SA の両方にアク験では, 大量のデータを確実に収集する場合, Kafka のほうが有セスできる基地局のことである. 基地局の固定電力送信の下で望であることが示された.

測定を行った結果, 5G SA, 5G NSA, LTE の順に性能が優れていることが確認できた. 文献 [9] では, TCP と QUIC で 5GSA, 5G NSA, LTE でスループットを測定する実験を行った.
この実験結果では, 5G SA は TCP のスループットを 11 倍以

表 1: perftool パラメータ

SINETStream API で使用するサービス名

SERVICE NAMEFORMAT

出力形式

OUTPUT COUNT

メトリクス情報を計測して出力する回数

NUM SAMPLES

1 回のメトリクス情報を出力するまでに送信するメッセージ数

PAYLOAD SIZE

送信するメッセージのデータサイズ

NUM THREADS

並列実行するスレッド数

表 3: 実験環境

Brokerperftool
Program

SINETStream

5G SAorLTEWriter
SINETStream

ReaderKafkaorMosquitto(MQTT)

Internet

クライアントサーバ (mdx VM)

クライアント : Raspberry Pi
機種名

Raspberry Pi 4 Computer Model B 4GB RAM

OS

Raspbian GNU / Linux 11

CPU

ARMv7 Processor rev 3 (v7l)

Main Memory

4GB

クライアント : MacBook Air (予備実験のみ)
図 2: 実験の構成図

表 2: 実験条件
ブローカ

4 実

Kafka / Mosquitto

機種名

MacBook Air (Retina, 13-inch, 2018)

OSmacOS Big Sur バージョン 11.1CPU

1.6 GHz デュアルコア Intel Core i5

Main Memory

8 GB 2133 MHz LPDDR3
サーバ : mdx VM

暗号化

有 (AES) / 無

データサイズ (byte)

1024 / 10240 / 102400

OS

スレッド数

1/2/4/8

仮想 CPU コア数

16

メモリ

24.19GB

仮想ディスクサイズ

100GB

験

Ubuntu 20.04.5 LTS

表 4: Google Internet speed test の測定結果 (Mbps)

4. 1 実 験 概 要
国立情報学研究所に設置されている NTT docomo の 5G SA
環境と, LTE 環境でそれぞれスループットを測定する. 実験の構成図を図 2 に示す. SINETStream では Publisher は Writer,

LTE5G SA

Download Upload Download Upload
Raspberry Pi

43.2

15.0

97.7

87.7

MacBook Air

13.2

4.82

175.4

75.6

Subscriber は Reader とする. ブローカは Kafka と MQTT ブ
ローカの Eclipse Mosquitto [13] を用いる. 実験では, クライアントからメッセージを送信し, ブローカを介してクライアントがメッセージを受信するまでの往復通信のスループットを計測する. ブローカのソフトウェアは, Kafka v. 3.1.0 と Mosquitto

v. 1.6.9 を用いた.
実験条件を表 2 に示す. データを暗号化しないものと AES
アルゴリズムで暗号化したものの 2 通り, データサイズは1024byte, 10240byte, 102400byte の 3 通り, スレッド数は 1,2, 4, 8 の 4 通りで比較する. 測定には perftool を使用し,メトリクス情報のひとつである reader msg bytes rate に着目する. OUTPUT COUNT は 10, NUM SAMPLES は 100を指定する. データサイズは PAYLOAD SIZE, スレッド数は NUM THREADS で指定する. ブローカ, 暗号化の有無は

SINETStream の設定ファイルで指定する.

タとクライアント端末は USB で接続する. また, 本研究では商用の 5G, LTE を用い, モバイルルータは Wi-Fi STATION

SH-52B を用いる.
まず, Google のインターネット速度テストで測定を行った.

10 回の測定結果の平均値を表 4 に示す. Raspberry Pi と MacBook Air のどちらの端末においても LTE と比べて 5G SA の方が性能が良く, Upload 性能に比べて Download 性能の方が良いことが確認できた. また, 端末性能の差により 5G SA のDownload 性能が顕著に異なることも確認できた.
次に, ネットワーク測定ツール iperf3 [15] を用いてクライアントとサーバ間のスループットを測定した. 測定結果を表 5 に示す. 結果から, Raspberry Pi と MacBook Air のどちらの端末においても LTE と比べて 5G SA の方が性能が大幅に良いことが確認できた.
最後にそれぞれの端末で mdx VM サーバに対して ping を

4. 2 予 備 実 験測定した. 50 回の測定結果を表 6 に示す. 結果から Raspberry

5G SA の性能について予備実験を行った. 実験環境を表 3 にPi と MacBook Air のどちらの端末においても LTE と 5G SA示す. クライアントは Raspberry Pi と MacBook Air, サーバ

では通信遅延の差異が少なく, 本研究の観測点では 5G 通信のはデータ活用社会創成プラットフォーム mdx VM [14] を用い特徴である低遅延性は確認できなかった.

る. クライアント端末は一ツ橋の NII に設置し, モバイルルー

表 5: クライアントと mdx VM サーバ間の iperf3 測定結果 (Mbps)

LTE

5G SA

10240byte, 青色が 102400byte で実線が 5G SA, 破線が LTEである. どのデータサイズにおいても 5G SA の方が性能が良

sender receiver sender receiver

く, データサイズが大きくなるほど性能の差が大きいことが読

Raspberry Pi

12.1

10.8

89.3

86.6

み取れる. また, データサイズが小さいものが読み取りづらい

MacBook Air

8.24

7.11

84.9

82.0

ため 10 回の計測の平均値を表 7 に示す. Kafka, MQTT ともに 1024byte の場合もデータサイズが大きいものと比べるとわ

表 6: クライアントと mdx VM サーバ間の ping 測定結果

Raspberry Pi
LTEMacBook Air

5G SA LTE

ずかではあるが LTE よりも 5G SA のほうが性能が良いことが確認できる.

5G SA

図 5 は 5G SA に Writer と Reader のスレッド数を変えて測定

packer loss

0000したものを表す. 縦軸横軸は図 3 と同様で暗号化は無し, サイmin(ms)

31.5

42.1

26.3

24.0

ズは 1024byte の結果を示す. 左側が Kafka ブローカを経由しavg(ms)

46.4

56.4

43.2

48.1

max(ms)

268.9

75.1

59.3

64.3

mdev(ms)

30.6

8.01

7.69

9.79

たもの, 右側が MQTT ブローカを経由したものである. 10 回の計測の平均値をスレッド数ごとに積み上げグラフで表している. このグラフから reader msg bytes rate の合計はスレッド

表 7: 5G SA と LTE で Kafka と MQTT 通信のデータサイズの違いによる通信スループットの比較 (byte)

1024

10240102400

5G SA 26711 251811 1302009

KafkaLTE22599 172535 1066235

5G SA 25624 222714 1298800

MQTT

LTE22541 159239

826904数にほぼ比例していることが読み取れる. つまりスレッド数を増やすと総通信スループットが向上することがわかる. また, 表8 にはスレッド数毎の測定時間を示す. 表 8 から, スレッド数が4 以上になると測定時間が長くなってしまい, 通信処理が飽和していることがうかがえる. 本研究で用いた Raspberry Pi は4 コアの CPU であるため, 往復通信を行う本実験ではスレッド数を 2 として, Reader, Writer 合わせて 4 スレッドとすることが最適であることが示された.
図 3, 図 4, 図 5 で Kafka と MQTT を比較すると, 性能の差は

表 8: 5G SA と LTE で Kafka と MQTT 通信におけるスレッド数毎の測定時間 (sec.)

あまりないことが確認できる. 先行研究 [12] では有線環境でMQTT と比べて Kafka のほうが良い性能が見られたが, モバ

スレッド数

Kafka

MQTT

170.440

74.787268.904

73.3954129.312 140.089

8194.427 207.198

イル環境で測定を行った本実験結果からは, 通信帯域の制約によりそのような特徴は見られなかった.

5 まとめと今後の課題
IoT 用通信ライブラリ SINETStream を用いて 5G SA 環境

4. 3 実 験 結 果のスループットの測定を行い, 従来の LTE と比べて高い通信クライアントに Raspberry Pi, サーバに mdx VM を利用し,スループットを示すことを確認した. また, データ暗号化によIoT 通信の性能を調査する. 実験では, 暗号化の有無, データサる性能の差はあまりないこと, データサイズが大きくなるほどイズの違いによる通信スループットの比較と, Writer, Reader

5G SA と LTE の性能の差は大きくなること, スレッド数を適のスレッド数を増やしたときの通信スループットを測定する.

切に設定すると総通信スループットが向上することも確認でき

まず, 5G SA と LTE 環境でデータ暗号化の有無で比較した結た. 一方で, IoT 通信のように小規模のメッセージを大量にク果を図 3 に示す. 横軸は output count で計測回数を表し, 縦軸ラウドに送信するような通信パターンでは 5G モバイル通信をは reader msg count rate で受信メッセージレートを表してい有効利用することが難しいことも示唆された. 今後の課題としる. 実験では, 100 メッセージの送受信における平均通信スルーては, より大きなデータサイズでマルチスレッドの測定を行う

プットを 10 回計測している. 暗号化無しが赤色で plain, 有りこと, 別のクライアント端末を用いて実験を行うことが挙げらが緑色で aes, サイズは 1024byte の結果を表している. また,れる. また, 5G NSA と比較を行うことも考えている.

実線が 5G SA, 破線が LTE である. 左側が Kafka ブローカを経由したもの, 右側が MQTT ブローカを経由したものである.

5G SA と LTE で比較すると, どちらも 5G SA の方が性能が良いことが確認できる. 暗号化の有無での比較では, どちらのブローカを経由した場合も暗号化による性能の差は見られないことが確認できた.
データサイズで比較したものを図 4 に示す. 縦軸横軸は図 3 と同様で暗号化は無しの結果を示す. 赤色が 1024byte, 緑色が謝辞

5G SA 環境の利用では，NTT コミュニケーションズ様にご協力いただきました．また，本研究は JSPS 科研費 JP19H04089の助成を受けたものです.
本研究成果はデータ活用社会創成プラットフォーム mdx を利用して得られたものです.

(a) Kafka ブローカ(b) MQTT ブローカ

図 3: 5G SA と LTE で Kafka と MQTT 通信の暗号化の有無での通信スループットの比較(a) Kafka ブローカ(b) MQTT ブローカ

図 4: 5G SA と LTE で Kafka と MQTT 通信のデータサイズの違いによる通信スループットの比較

文

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Kobayashi, Yohei Kuga, Renhe Jiang Ryo Nakamura,Junya Kawase, Masatoshi Hanai, Hiroshi Miyazaki, Tsutomu Ishizak, Daisuke Shimotoku, Daisuke Miyamoto,
Kento Aida, Atsuko Takefusa, Takashi Kurimoto, Koji
Sasayama, Naoya Kitagawa, Ikki Fujiwara, Yusuke Tan-(a) Kafka ブローカ(b) MQTT ブローカ

図 5: 5G SA と LTE で Kafka と MQTT 通信のスレッド数の違いによる通信スループットの比較

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