MobileInsight 五年经验：移动网络分析工具的发展

28经验：MobileInsight的五年回顾YuanjieLiLi，ChunyiPeng<$，ZhehuiZhangXiang，ZhaoweiTanXiang，HaotianDengg<$，JinghaoZhaoXiang，QianruLiLi，Yunqi GuoXiang，KaiLing<$，Boyan DingXiang，HeewuLiXiang}，SongwuLuXiang*清华大学<$普渡大学<$加州大学洛杉矶分校}BNRist摘要本 文 报 告 了我们开 发 和 使 用 MobileInsight 的 五 年 经 验 ，MobileInsight是一个开源社区工具，可以在我们的手机中实现软件化的全栈运行时移动网络分析。我们介绍了MobileInsight如何从一个简单的Mon-使用跨层分析、节能实时用户平面分析以及控制和用户平面上的可扩展用户友好分析的社区工具集。 这些功能是通过各种新颖的技术实现的，包括跨层状态机跟踪、丢失数据推断和特定领域的跨层取样. 他们的强大体现在5年的长期合作中。使用6.4TB的移动网络运行延迟的纵向研究61 亿 条 无 线 信 息 的 数 据 集 我 们 进 一 步 分 享 社 区 使 用MobileInsight的经验教训和见解，以及我们对MobileInsight过去、现在和未来的愿景CCS概念• 网络→移动网络;网络监测;网络性能分析;网络测量.关键词移动网络，蜂窝网络，移动数据科学与分析，MobileInsightACM参考格式：Yuanjie Li et. al.2021年经验：MobileIn-sight的五年回顾。 在第27届移动计算和网络国际年会（ACM WEBCOM '21）上，2021年10月25日至29日，美国路易斯 安 那 州 新 奥 尔 良 。 ACM ， 纽 约 州 纽 约 市 ， 美 国 ， 14 页 。https://doi.org/10.1145/3447993.34481381介绍几十年来，移动网络一直是关键的全球基础设施。与有线互联网一起，它提供了无处不在的无线网络接入和广域无缝移动性。 4G LTE和即将推出的5G已经成功地为数十亿用户提供服务，并将在可预见的未来实现数万亿物联网。彭春义、何武礼为本文的主要作者。清华大学网络科学与网络空间研究所的李运杰和李和李和武也是北京国家信息科学技术研究中心（BNRist）的成员。有关MobileInsight的更多信息，请访问http://www.mobileinsight.net。允许使数字或硬拷贝的全部或部分的工作，为个人或课堂使用，是免费提供的副本不作或分发的保护或商业利益，副本承担本通知和充分的引用在第一页。本作品各部分的版权归ACM以外的其他人所有必须得到尊重。允许用信用进行提取 复制，或重新发布，张贴在服务器上或重新分发 到 列 表 ， 需 要 事 先 的 特 殊 许 可 和 / 或 费 用 。 请 求 权 限 请 发 邮 件 至permissions@acm.org。2021年10月25日至29日，美国路易斯安那州新奥尔良市，©2021计算机协会。ACM ISBN 978-1-4503-8342-4/21/10。- 是的- 是的十五块https://doi.org/10.1145/3447993.3448138尽管取得了巨大的成功，但移动网络对其用户来说仍然是一个复杂的为了实现这些功能一起工作以实现网络服务，并涉及分布式环境中的复杂交互。此外，移动网络从电话网络继承了“智能核心，哑终端”的设计理念：大多数功能都放在基础设施内部，对终端设备的可见性有限。 这种不透明性使设备无法理解发生了什么，为什么会发生，以及如何处理它。此外，运营商不愿分享他们从基础设施方面的见解。 因此，研究人员和开发人员很难理解和利用可操作的移动网络。为了向设备开放我们的目标是构建一个开源社区软件工具，实现软件化的全栈、运行时移动网络监控，分析我们的商品手机。该工具应支持对运营移动网络数据的开放访问，以及对运行时网络行为的可扩展设备内分析它应有助于研究人员和开发人员轻松准确地了解和利用移动网络，而无需依赖韩国的基础设施或运营商。我们于2016年向社区发布了MobileInsight的第一版[13，53]。从那时起，MobileInsight已经从一个简单的设备内网络监控器发展网络分析、诊断和定制。 我们很高兴看到MobileInsight的许多实际用途，例如性能提升，能源分析，故障诊断，安全威胁检测等（见表3中的代表性研究）。我们不断根据用户反馈重新设计，它具有先进的功能，用它来建立大规模的业务数据集，并在不同的场景中反复验证其价值。本文回顾了我们在过去五年中构建和使用MobileInsight我们重新审视MobileInsight作为社区工具的（非）成功经验我们并不关注MobileInsight的具体问题，而是以MobileInsight为例来解决三个(1) 设备内置软件工具如何帮助分析(2) 回顾过去，最初的MobileIn-sight设计做对了什么设计选择，做错了什么？(3) 基于设备、数据驱动的移动智能和定制的潜力和局限性是什么？本文的其余部分将从开发人员和用户的角度回答这些问题我们在§2中解释了为什么很难启用设备内移动网络分析在第3节中，我们2021年10月25日至29日，美国路易斯安那州新奥尔良市，Yuanjie Li等.29§§§§·图1：4G/5G移动网络架构、协议栈和设备中的传统信息流。概述MobileInsight在第4章中，我们详细介绍了MobileInsight如何从一个简单的监视器发展成为一个高级软件工具，具有跨层分析、节能实时用户平面分析以及用户友好和可扩展的KPI分析。在第5章中，我们通过对运营网络延迟的5年纵向研究来验证这些功能的强大性，并回顾社区使用MobileInsight的经验 我们将MobileInsight与第6章中的相关工作进行比较，并在第7章中总结我们对MobileInsight的过去、现在和未来的看法。总之，这项工作有三个主要贡献：(1) 我们报告了我们在过去五年中开发MobileInsight的经验我们将展示MobileInsight如何演变为具有高级网络分析功能的社区工具我们回顾发展的正反两方面经验教训(2) 我们总结了社区在不同场景中使用MobileInsight的量化优势和经验教训，通过MobileInsight展示基于设备的移动网络智能的潜力和局限性(3) 我们通过使用6.4TB数据集（包含61亿条空中消息）对移 动 网 络 延 迟 进 行 为 期 5 年 的 纵 向 研 究 来 验 证MobileInsightMobileInsight的源代码是公开的，并在[13，17]更新，数据集在[16]发布。2为什么设备内分析很难？移动网络对于设备来说是一个复杂的“黑匣子”。这限制了设备理解和利用网络的能力。由于两个挑战，启用设备内网络分析并不容易复杂的网络架构：4G/5G移动网络由带基站的无线接入网和核心网组成。网络（图1）。 与互联网类似，移动网络也在设备和网络侧上分配其控制/用户平面和分层协议栈。然而，它有更多的功能，以适应比互联网，因此更复杂。在其控制平面上，移动网络拒绝信令协议以便于无线电资源控制（RRC）、广域移动性管理（MM）和用于QoS/计费的跟踪会话管理（SM）。在用户平面上，移动网络在物理层对无线信道结构进行加密，在媒体接入控制（MAC）层进行跟踪调度/复用/差错控制，数据分段和可靠的按序传输在RLC（无线电链路控制）层，以及数据加密和完整性图2：MobileInsight的发展和里程碑PDCP（分组数据汇聚协议）层的保护为了实现无处不在的网络服务，这些协议在分布式环境中与复杂的相互作用一起工作。设备内对网络信息的有限访问：图1显示了在芯片组内实现的设备端移动网络协议。它们对于操作系统内核和用户空间应用程序来说大多是不可见的 只有基本的网络信息，如数据/语音状态和无线电信号强度，可以通过无线电接口层（RIL）访问操作系统。对于用户空间应用程序，操作系统将RIL的一个子集暴露给API，例如Android中的TelephonyManager [3，12]。3MOBILEINSIGHT概述MobileInsight的目标是构建一个社区软件工具，用于商用移动设备中的全栈、运行时移动网络监控和分析。具体来说，它应该能够(1) 设备内，空中MES的设备与网络之间的通信;(2) 移动网络状态的实时深度分析，设备中的保证、策略和数据传输(3) 开放和可扩展的平台，供社区自定义分析并适应紧急特征（例如，5G/IoT ）。本节回顾了MobileInsight的初始设计和局限性，并总结了其从2016年到2020年的发展里程碑。3.1初始设计图2说明了MobileInsight的演变。在初始阶段，我们的目标是快速构建基本模块，同时保持其长期可扩展性[53]。 我们有意保持MobileIn-sight的简单和开放，有两个模块：设备内的全栈运行时监控器：第一次，Mo-bileInsight将运行时消息从芯片组公开到用户空间。表2总结了这些信息。 他们携带丰富的移动网络协议的状态信息，为了收集它们，MobileInsight利用了诊断模式，这是硬件芯片组和软件之间的第二个通道。诊断模式使用虚拟接口（例如，/dev/diag（适用于高通芯片组，总结见表1），以将芯片组内消息暴露给USB端口。它可以在高通、联发科、三星和华为的主要操作系统和芯片组中使用。为此，MobileInsight在设备内部模拟一个外部日志记录器，从虚拟接口提取二进制原始日志，解析其元数据头和消息内容，并将其提供给协议分析器。控制平面协议用户平面协议的互联网系统呼叫无线电接口核心SM网络MM在命令RRCMacPHY分组数据汇聚（PDCP）RLCPDCP无线电链路控制（RLC）介质访问控制（MAC）Physical LayerPHY Layer会话管理（SM）移动管理（MM）无线电资源控制IPTCP/UDPHTTP，FTP，移动应用移动应用调制解调器芯片组电话服务MobileInsight初始模块移动应用新模块DEV使用v6.0用户友好的无线电移动性能源可及性KPI分析器2020跨层分析仪用户+控制平面第4.2节…用户平面控制平面2018议定书PHYMacRLCPDCP RRCMM SM分析仪2017设备内全栈运行时监视器v2.02016诊断模式接口2015调制解调器芯片组第3.1节第4.1节第4.3节硬件软件硬件软件案例研究：E2E延迟（第5.1节）社区使用（§5.2）体验：MobileInsight2021年10月25日至29日，美国路易斯安那州新奥尔良市，30·§§§◦§··◦§◦§◦§◦§表1：诊断模式的虚拟接口移动OSOS版本芯片组虚拟接口启动驱动器Android4.4-11.0高通/dev/diag【2】Android4.4-11.0联发科/dev/ccci_md_log_ccci[1]Android4.4-11.0英特尔XMM/dev/mdmTrace[11]iOS9–14苹果A6/private/var/logs/Baseband[4]协议分析器：最初的MobileInsight专注于分析单个控制平面信令协议。给定原始消息，MobileInsight推断每个协议的状态、状态转换的触发条件以及采取的操作。而且推 断 使 用 运 营 商 化 策 略 和 规 范 的 某 些 协 议 操 作 逻 辑 。MobileInsight将每个协议分析抽象为具有开放API的分析器类用户可以自定义在MobileInsight的内置分析器上进行分析3.2为什么初始MobileInsight不够？我们在2016年公开发布了最初的MobileInsight从用户反馈和我们自己的经验中，我们意识到最初的MobileIn-sight尚未实现所有上述目标：(1) 设备内全栈运行时监控：自MobileInsight首次发布以来，该功能一直很成功，用户反馈积极，满意度很高。我们的第一个版本只支持高通芯片组。后来我们支持联发科芯片组，新标准（从3GPP版本7到版本15）的更多消息为了支持新的芯片组和操作系统，我们首先验证它们是否提供了类似的诊断端口。如果是，我们可以按照初始设计（3.1）中的类似方式启用设备内监控。如表1中所总结的，我们已经验证了类似的诊断端口确实可用于高通、联发科、华为和英特尔芯片组。我们还验证了类似的设备内监视器可以在iOS中实现（尽管需要越狱 在过去的五年中，我们已经探索了新的虚拟接口，以使MobileIn-sight在更多的设备型号（与新的芯片组和操作系统版本）并不断升级MobileInsight，以支持新的3GPP标准（最高版本15）。 我们的经验是，MobileInsight可扩展到未来的3GPP标准和设备模型，因为它在过去几年中成功扩展到新标准、芯片组和移动操作系统版本。 我们只需要获得最新的商品手机进行测试和利用诊断端口的驱动程序代码作为地面真理。此外，监测分析器设计灵活的跨设备长期扩展：由于设备特定的特性，监视器而大多数分析仪可以跨设备重用(2) 实时深度移动网络分析：最初的MobileInsight主要分析控制平面中的单个信令协议这是不够的，原因有二。首先，许多使用场景涉及分布式环境中跨层的多个协议。 据广泛报道[54，71，73]，即使每个单独的协议表现良好，协议之间的交互在现实中仍然存在问题。理解这些相互作用需要跨层的垂直分析（第4.1节）。其次，用户平面分析在很大程度上缺失，特别是对于TCP/IP堆栈下面的链路/物理层分析。没有但是，运行时数据传输中的许多问题对于设备来说仍然是神秘的然而，与控制平面分析不同，用户平面面临着空中消息的爆炸性增长。这对节能、实时分析提出了挑战（第4.2节）。表2：MobileInsight中可用的空中消息消息类型控制平面SM默认或专用会话设置、修改和发布; PDN连接设置、修改和释放。MM连接/分离;身份验证请求、响应和失败;安全身份模式控制;服务请求;寻呼;身份识别请求和响应。RRC无线电连接建立、释放、重新建立和恢复-切换;系统信息块;切换命令;测量控制报告;无线能力查询;寻呼;安全模型命令。用户平面PDCP上行链路和下行链路控制/数据包;加密、完整性检查，并压缩结晶。RLC上行链路和下行链路控制/数据段、序列号，以及确认;调度、重传和定时器中断; Trac传送统计。Mac上行链路和下行链路传输块，以及正/负交流知识;上行链路调度请求;上行链路缓冲器状态报告;上行链路随机接入触发和尝试;重传说明。PHY无线频带指示符; DL/UL无线资源分配;信道估计（信号强度、CQI、PMI、RI、路径损耗）;调制和编码方案;误块率;物理数据率;小区搜索、测量和选择;上行链路发射功率控制;下行链路接收功率控制（DRX）;随机接入状态。(3) 开放和可扩展的平台：最初的MobileInsight确实为细粒度的协议分析、可定制的数据收集和可扩展的插件提供了开放的API。然而，协议-对于来自社区的大量技术询问和反馈，由于它们的低级语义的性质，它们对新用户不友好。 使用这些API需要对移动网络及其复杂操作有深刻的理解，这对大多数用户来说是不可能的。这限制了MobileInsight3.3五年里程碑为了解决这些限制，自2016年首次公开发布 这些调整遵循MobileInsight 3.1中的简单框架。现在，最新的MobileInsight（v6.0，2020年12月发布）有60，409行代码（33，001行C++和27，408行Python）。图2从开发人员和主要用户的角度展示了MobileInsight开发者2015- 我 们 为 设 备 内 全 栈 监 控 构 建 了 alphaMobileInsight。2016- 通过运行时空中消息，我们实现了对每个单独信令协议的基本分析，包括协议状态跟踪和操作逻辑推理。2017- 我们在单个协议分析的基础上增加了跨层分析. 我们从控制平面分析开始，后来将其扩展到用户平面和跨控制/用户平面的交互。2018-我们设计了跨层采样和缺失数据推断（4.1），用于节能，实时用户平面分析。2019- 拓宽采用后，我们根据用户反馈，使用用户友好的可扩展KPI分析器扩展MobileInsight，以简化其使用。用户里程碑：自2016年以来，MobileInsight已吸引了来自全球350多个学术界和行业机构的用户（图3）。2021年10月25日至29日，美国路易斯安那州新奥尔良市，Yuanjie Li等.31§表3：MobileInsight在不同场景中的代表性用例C1-C4是MobileInsight目录MobileInsight协议C1（§3）C2（第4.2节）C3（第4.1节）C4（第4.3节）使用MobileInsight的经验性能链路容量预测TCP [32，33]，Web [76]，We-bRTC [48]，360°视频[75]PHY、TCP、APP⇥X⇥XMobileInsight可帮助设备推断基站用于性能优化的切换策略推断[71，79]用于性能分析和提升RRC⇥XXXMobileInsight有助于设备推断“black-box” infrastructure-side handover poli-控制面加速度低延迟访问[54]RRC、MM、SMX⇥XXMobileInsight揭示了设备端状态副本有助于加速网络侧信令。延迟 减少 为VR[71][57]第83话，我的第一次，PHY、MAC、RLC、RRC、APPXXXXMobileInsight促进了应用程序驱动的定制基础设施无法实现的上行链路数据传输多载波网络接入(e.g.，Google Fi [50，52]）RRC、MM、SMX⇥XXMobileInsight使该设备能够灵活地选择运营商网络，这是每个运营商无法实现的5年纵向研究移动网络延迟的演变（第5.1节）PHY，MAC、RLC、PDCP、RRC、NASXXXX通过众包MobileInsight跟踪从德-因此，社区可以分析不同网络和设备环境中的操作网络性能的长期演进。可靠性非线性分析移动管理[36]RRC⇥X⇥⇥MobileInsight可让设备了解移动网络的网络架构。政策冲突在莫-胆汁网络载体[49，81]RRC、MMX⇥X⇥具有MobileInsight的设备可以揭示策略这意味着每个操作员都不能。可靠的切换，高速列车[56，74]PHY，RRC，MMXXXXMobileInsight解密各种切换故障，并启用基于设备的屏蔽在更高层的故障引起的中断。能源现代能源消耗分析[三十五]RRCX⇥⇥XMobileInsight帮助设备量化新的由于网络操作而产生的粒度化的能量成本安全控制平面安全威胁通过用户端半自动化测试进行分析[45]RRC、MM、SMX⇥⇥⇥MobileInsight促进了安全分析对于可操作的移动网络，通过暴露真实的跨层信令消息。语音呼叫spoong防御[三十七]SM、APPX⇥⇥⇥MobileInsight使受害者有可能被叫方主动检测呼叫欺骗。位置隐私泄露[42]47]MAC、RRCXXX⇥MobileInsight不仅使良性用户受益，但也让好奇心的攻击者更有力量。(a) 按照地理区域(b) 研究机构4.1跨层垂直分析最初的MobileInsight只跟踪每个协议的状态和操作逻辑（3.1）。从2017年开始，我们通过跨层、垂直分析增强了MobileInsight。跨层交互的分类在移动网络中图3：MobileInsight的全球使用情况我们很高兴看到MobileInsight提供了许多基于设备的移动网络智能设计，包括但不限于数据速度提升[32，54，74]、节能[35]、故障和误操作诊断[36，81]，安全威胁检测[37，41]和紧急场景，如VR/AR [71]，360度视频[75]，高速列车[56，74]等等。表3显示了社区中MobileInsight的典型用例我们将在第5节详细阐述使用MobileInsight的经验教训4移动洞察力的演变接下来，我们将详细阐述MobileInsight发展的经验教训学术界百分之五十四点九行业21.7%未知百分之二十三点四2021年10月25日至29日，美国路易斯安那州新奥尔良市，Yuanjie Li等.32◦跨层交互是一种规范而不是例外。 为了实现无处不在的服务，在分布式环境中必须涉及跨层的多个协议。不幸的是，表3中的MobileInsight的各种研究[44，45，54，71，73]和使用表明，即使每个单独的协议表现良好，协议之间的交互在现实中仍然是不可靠的，缓慢的或不安全的。一般来说，有三类跨层交互：控制平面交互：为了促进数据传输，信令协议（在RRC、MM和SM中）协作地建立和维护设备与网络之间的会话。图4a举例说明了信令协议如何协同工作。访问数据服务时，控制平面应首先创建数据会话设备和网络之间。这涉及RRC协议体验：MobileInsight2021年10月25日至29日，美国路易斯安那州新奥尔良市，33Tx成功Tx成功RLC分段PDCP中的MAC指示接收到NACK发送NACK等待RLCn（在rtx下）超时接收ACKn+=1发送NACK检测间隙Nack有效ACKTx成功Tx成功MAC+PHY无线电授权可用无挂起SR损坏&&损坏发送MACTBk发送SR rtx时间=限制 rtx时间限制ACK||无ACK/NACK||rtx # ≥限值NACK rtx时间限制Rtx和rtx时间+= 1损坏等待MAC TB（初始）Tx成功KTx成功等待MAC TBk（在rtx下）等待RLCn（初始）RLCn挂起等待PDCPm（初始）PDCPm待定MAC TBk已接收MAC TBk已发送MAC TBk挂起MAC TBk丢失等格兰特电台收到RLCnRLCn已发送PDCPm已发送收到PDCPm◦§◦§◦状态转换跨层状态映射MAC将RLC段映射到传输块，SM会话激活失败会话已修改等待物理层传输，对它们进行多路复用以进行交付，届会议会话停用会话通过HARQ过程纠正块错误。非活动会话已激活MM活性跨控制平面和用户平面的交互：控制平面和用户平面相互影响。 一方面，在控制之前-TAU故障TAU成功TAU请求平面信令过程失败，用户平面数据被阻塞。注销会话已停用附加成功注册信令协议还包括用户平面协议连接失败服务请求失败数据到达服务请求成功信道带宽、调度参数、重传定时器等等。我们将把这种疑虑列入RRC连接丢失重新建立连接连接CRX5.1. 另一方面，用户平面还递送控制平面信令消息。消息丢失/损坏将影响信令协议连接释放连接建立连接释放数据数据超时超时跨层分析的挑战：MobileInsight在分析跨层网络行为方面面临两个挑战。首先，它应该处理控制平面、用户平面和跨平面的复杂交互其次，在用户平面，MobileInsight应该容忍数据包丢失或损坏造成的数据丢失。PDCP(a) 控制平面信令协议状态上行链路下行链路RLCn rtx挂起接收Rece(b) 用户平面每分组递送状态一个层中缺失的数据状态可能会传播到其他层，并使分析复杂化例如，如果损坏的MAC块不能被恢复，则其错误将传播到RLC以用于重新传输新的丢失数据状态。推断这些缺失的状态对于下行链路来说，这更加困难，因为设备侧MobileInsight对下行链路分组的状态具有有限的基本事实MobileInsight跨层状态机跟踪：在控制平面，MobileInsight跟踪信令协议的运行时状态及其相互作用。它首先从3GPP标准中提取每个协议如图4a所示，RRC状态决定无线电连接和省电模式，MM状态决定设备到核心网络的注册状态，并且SM状态决定会话激活（去激活）。这些状态机通过标准化的跨层状态映射堆叠和互连ping（在图4a中以虚线示出）：较低协议图4：简化的跨层状态机。建立无线电连接，MM协议相互认证设备和网络，SM协议创建数据会话（2）。 当设备移动时，控制平面应将会话迁移到新的网络节点，以实现无缝数据访问。为此，RRC协议经由切换将无线电连接性迁移到新基站，并且SM/MM协议经由跟踪区域更新跨位置域迁移会话。在这些程序成功完成之前，数据传输将被阻止，从而导致额外的延迟。用户平面交互：在移动网络中，每个分组跨链路/物理层传输。这些协议通过复杂的交互协同提供用户trac。如图4b所示，PDCP层用序列号标记每个IP分组，并将其推送到RLC层。RLC层划分为基于可用的运行时物理层无线电资源将每个分组分成多个段。对于按顺序可靠递送，RLC维持每段序列号和确认。将传播到上层（在该示例中，MM中的注销和RRC中的会话去激活 MobileInsight通过向状态机提供运行时消息来跟踪每个协议。当协议状态发生变化时，MobileInsight会根据跨层状态映射相应地更新其他协议的状态。在用户层面，MobileInsight跟踪IP下层的每个数据包的交付图4 b显示了来自标准[18-20，22-24]的简化的每包状态机及其跨层状态映射。 该PDCP状态dene的传递状态的一个密码的IP数据包。RLC状态跟踪分段的有序可靠MAC状态决定了传输块的缓冲、传输和错误状态这些协议在每个分组的基础上相关：在PDCP层的分组被划分为多个RLC段，每个RLC段基于可用的物理层无线电资源被进一步映射到MAC传输块。一层的传递状态（已发送、已接收、待处理、丢失/损坏和重传）将决定其他层的传递状态（图4 b中的虚线MobileInsight为每个数据包保留这些状态机的副本长drx短drx跟踪区域更新（TAU）非活动空闲2021年10月25日至29日，美国路易斯安那州新奥尔良市，Yuanjie Li等.34等待RLC0（在rtx*等待RLC0（初始）等待RLC0（在rtx*等待RLC0（初始）等待RLC0（在rtx*等待RLC0（初始）⇠◦·≥·⇥·图5：通过数据依赖性进行的缺失状态推断CRX长DRX短DRX这些国家在基础设施方面。在用户平面，图6 b将MobileInsight推断的下行链路分组延迟的上/下限与基础设施侧的地面实况进行比较。当由于数据丢失/损坏而没有重传时，Mo-bileInsight将揭示与地面事实相同的每数据包下行链路数据延迟。 在存在重传的情况下，MobileInsight经由分组间依赖性的丢失数据推断确保与地面实况相比的边际误差，平均误差为0.19ms，最大误差为4ms（即，1.4%的估计误差）。4.2高效的实时用户平面分析RRC-空闲0MobileInsight Ground d Truth电话：+86-510 - 8888888传真：+86-510-8888888时间（秒）2018年，我们将MobileInsight扩展到IP以下用户平面分析学与控制平面不同，用户平面面临着一个探索性的挑战。(a) 控制面板分析：RRC状态机跟踪64810 25 50 75100RLC分组序列号(b) 用户平面分析：下行链路数据延迟跟踪无线信息的急剧增长。这对商品设备中的节能、实时分析提出了挑战。用户平面分析的特征：与控制平面消息相比，用户平面消息更简单，具有更少的ELD，但是更密集，具有要递送的大量分组图-图7示出了用户平面图6：MobileInsight与基础设施侧地面实况（OAI [6] over USRP B210）。传输块，基于每一层的运行时消息跟踪它们的传递基于图4b中的依赖关系跨层更新新粒度状态。最后，MobileInsight跟踪控制和用户平面之间的相互作用。通过检查信令协议状态，它决定是否允许数据传输，并相应地更新每个数据包的状态。此外，它跟踪信令消息在用户平面的传递，并且如果消息丢失/损坏则更新控制平面状态通过数据包间依赖性推断丢失数据状态：如果用户平面数据包丢失，MobileInsight无法识别其状态。为了推断其状态，MobileInsight利用数据包之间的时间依赖性。 图5用两个接收到的分组和一个丢失的分组对此进行了示例。链路层按序可靠传输耦合分组丢失数据包通过检查接收到的数据包在与地面实况的比较：为了量化MobileInsight跨层分析的准确性我们首先将MobileInsight与两个设备端分析工具进行比较 ： QXDM [67] 和 Network Signal Guru [5] 。 我 们 确 信MobileInsight揭示了与这些工具相同的标准化控制/用户平面操作，因为所有这些工具都可以从硬件调制解调器访问相同的移动网络信息。接下来，我们将MobileInsight的准确性与基础设施方面的真实情况进行我们使用商用服务器（作为核心网络）、USRP B210（作为无线基站）和OpenAirInterface [6]软件蜂窝协议栈构建受控LTE基础设施。我们使用带有MobileInsight的商用手机连接到该基础架构，并比较运行时MobileInsight分析结果基础设施方面的合作 图6举例说明了控制平面和用户平面上的COM结果。在控制平面，图6a证实MobileInsight推出了相同的信令协议接下来我们将量化初始MobileInsight在设备内部处理用户平面分析的效果 我们启用表2中的所有消息来评估初始MobileInsight的运行时响应性、能量和CPU使用率。我们重复这个测试，只收集数据，收集+消息解析，收集+解析+分析。对于能源使用，我们还将MobileInsight与屏幕始终打开时的最差背景情况进行了比较。图8显示了结果。我们提出三点意见：实时响应：令人惊讶的是，即使是密集的用户平面消息，MobileInsight仍然可以在下一条消息到达之前及时处理它们对于每条消息，我们将其累积延迟定义为下一条消息到达后处理该消息所用的时间。图8a显示MobileInsight可以分析95%的用户平面消息，延迟为1ms。最大延迟为8ms。这是因为大多数用户平面消息都很容易处理。能源决策：最初的MobileInsight图8d显示，在启用所有消息的情况下，Mo-bileInsight在1小时内消耗21%的电池与始终在线屏幕的情况电池主要由软件使用，因为从芯片组收集的数据消耗的能量与没有MobileInsight的情况其能量消耗与消息量成正比。CPU使用率高对于所有消息，图8c显示了初始MobileInsight占用一个核心，总共使用12CPU使用率与消息量成正比，并且在软件空间中由消息解析（≥99%）Vanilla解决方案：特定领域独立采样节省电池和CPU，MobileInsight应降低处理密集型链路/物理层消 息 的 成 本 ， 并 保 持 高 分 析 准 确 性 。 对 于 非 实 时 任 务 ，MobileInsight可以收集设备中的原始消息并在线分析它们。 对于实时分析，MobileInsight可以对要分析的消息进行采样。的MobileInsight的用户平面分析的初始版本独立地统一采样每个物理/链路层的消息。图8c意味着采样可以通过仅解析状态转换缺少状态推断数据包0数据包2时间收到RLC2收到RLC1收到RLC0等待RLC2（初始）等待RLC1（初始）等待RLC0（初始）等待RLC2（在rtx*等待RLC1（在rtx* 下）等待RLC0（在rtx*数据包1（丢失，状态未知）MobileInsight最小地面实况MobileInsight MaxRRC状态延迟（ms）体验：MobileInsight2021年10月25日至29日，美国路易斯安那州新奥尔良市，35PHYMACRLCPDCPRRCNAS1.48ms(7.5%）1.63ms(8.3%）百分之四十九点四五百分之十八点一9.37%6.64ms(33.6%）6.76ms(34.2%）百分之十一点三八0.52%0.04%百分之二十百分之十百分之五十百分之二十百分之十实际抽样率一个核心中的CPU≥§§§⇥ ⇥⇥§15001000500100500100 50 20 10抽样率（%）00 100 200 300400时间（秒）(a) 运行时消息1000100.1(a) CPU缩减目标抽样率跨层抽样(b) MAC层单层采样每包延迟分析错误百分之五十1.69毫秒（8.6%）0.50ms（2.5%）0.001SM MM RRC PDCP RLC MACPHY(b) 平均报文到达率(c) 跨层领域抽样的有效性2图7：控制平面和用户平面上的SIP消息1051.510.5010% 20% 50%无抽样采样比0010080602 4 6 8 10 12 14时间（秒）(a) 转发消息处理滞后。集合解析分析1001010.1100（d）跨层采样的节能（Motorola Z3）图9：MobileInsight基于可用的物理无线资源的RLC段和MAC块。如果来自不同层的消息被独立地采样，则IP/PDCP分组、RLC段、MAC块和物理资源之间的跨层依赖性可能丢失。这导致不仅分析不准确，而且采样不准确，像素-1像素-340辆Moto-Z30 2 4 68每消息延迟（ms）1010.1Pixel-1 Pixel-3 Moto-Z3跨层的采样消息是不匹配的并且被浪费。图9c例示了当跟踪上行链路分组延迟时的这种决定性。在10%、20%和50%的抽样比例下，(b)实时响应1009080(c) CPU利用率而在不同的层中，仅能保证0.04%、0.52%和11.38%的IP数据包被完全跟踪。 这导致上行链路分组延迟的估计误差分别为34.2%、33.6%和8.6%。为此，我们设计了跨层采样。MobileInsight首先统一采样，而不是在各层之间进行独立采样020时间（min）4060基于目标采样率在PDCP处对IP分组进行采样那么对于(d) 摩托罗拉Z3的电池消耗。图8：MobileInsight的初始软件中消息的子集这种方法仍然保留了收集阶段的所有原始数据，以便于全面的语音分析。图9a证实它有效地降低了CPU使用率。此外，抽样可以优化与特定领域的知识。 我们有4种类型的消息（MAC缓冲状态、误块率、服务小区测量和上行链路传输power）贡献了总消息量的71.8% 我们将他们的分析定制为采样感知，将未采样的消息视为缺失数据，并使用4.1中的缺失数据推断来优化他们的分析准确性。图9b例示了针对每个分段的上行链路MAC层排队延迟的定制。跟踪段简单的采样并不知道时间戳的依赖性，只是对MAC日志进行统一采样。 这很容易错过一个时间戳，从而无法跟踪延迟。相反，通过跟踪日志连续-在相同的采样率下，优化后的采样更精确，从而覆盖了每个段的两个时间戳我们的解决方案：领域特定的跨层采样。然而，独立抽样在跨层分析中变得不准确。如4.1所示，IP数据包将穿过链路/物理层进行传递，在此期间，它可以被分成多个对于每个采样的IP分组，MobileInsight运行4.1中的跨层依赖性跟踪，以定位与其RLC段、MAC块和PHY无线电资源分配相关的相应消息。是的。MobileInsight仅解析（采样）这些消息，并删除其余的消息。 以这种方式，这些样本IP分组的跨层依赖性都被保留以获得高分析准确性。这种方法适用于上行链路和下行链路数据传输，因为PHY，MAC，RLC和PDCP层存在于上行链路和下行链路两者图 9 评 估 了 MobileInsight 在 准 确 性 方 面 ， 图 9c 显 示MobileInsight在10%、20%和50%的采样率下分别将数据延迟估计误差降低了4.1、4.5和3.4。 它保留了可比较的实际采样率（即，可以正确传输的IP数据包的百分比跨层跟踪）到目标。图9d证实了MobileInsight跨层采样的可行节能（高达47.6%）由于trac和电池消耗的变化，节能并不严格与实际采样率成正比 这表明更多的节能是可能的进一步rened解决方案。4.3用户友好，可扩展分析4.1-4.2中的新功能使MobileInsight能够进行深入的移动网络分析。但是它们并没有像预期的那样被广泛使用，因为它们对新用户来说是不友好的，因为它们的级别很低。控制平面用户平面无Mob