Опубликовано: 23.09.2026 | Источник: CNews (новости)

Это HTML-код статьи, которую можно сразу встроить в шаблон. Материал показывает, как новость о 5G-устройствах превратить в актуальную ВКР: разбор тренда, темы с задачами, SEO-подсказки и чек-лист для защиты. ```html

5G-трафик в дипломе: измеримая архитектура вместо теоретического обзора

МТС проанализировала востребованность 5G-смартфонов в России, и Мурманская область вошла в топ регионов по количеству таких устройств. На первый взгляд — маркетинговая новость. На второй — серьёзный инженерный сигнал: парк абонентских устройств растёт быстрее, чем покрытие, а значит, между спросом и инфраструктурой возникает разрыв. Именно в этом разрыве живут реальные задачи: прогнозирование нагрузки, планирование ёмкости, выбор между NSA и SA, оценка задержек и стоимости апгрейда транспортной сети.

Для выпускника направления «Инфокоммуникационные технологии», «Прикладная информатика» или «Информационная безопасность» это готовый вход в тему ВКР. Статистика по устройствам даёт цифры для расчётов, а не абстрактное «5G — это будущее». Ниже — как разложить такой кейс на главы, какие метрики посчитать и где чаще всего валятся защиты.

Три темы ВКР, которые вырастают из этой новости

Тема 1. Оценка влияния роста парка 5G-устройств на нагрузку транспортной сети региона

Актуальность. Если доля 5G-устройств в регионе растёт, а абоненты продолжают работать в сетях предыдущих поколений, возникает эффект «терминал быстрее сети»: устройство поддерживает новые диапазоны, но реальный прирост пропускной способности сдерживается транспортом и опорной сетью. Это ровно тот случай, о котором говорит статистика МТС по Мурманской области.

Цель. Построить модель роста трафика и оценить, при каких сценариях существующая инфраструктура перестаёт укладываться в целевые показатели качества.

• Задача 1. Собрать и нормализовать открытые данные по парку абонентских устройств и профилям потребления.
• Задача 2. Построить профиль трафика по типам устройств (смартфон, планшет, модем, IoT-модуль).
• Задача 3. Реализовать имитационную модель в NS-3 или OMNeT++ и провести серию экспериментов.
• Задача 4. Рассчитать варианты модернизации и сравнить их по стоимости и по приросту качества.

Структура. Глава 1 — стандарты 3GPP, архитектуры NSA/SA, обзор рынка устройств. Глава 2 — модель нагрузки, схема участка сети, исходные данные и допущения. Глава 3 — результаты экспериментов, метрики, технико-экономическое обоснование.

Тема 2. Проектирование периферийного вычислительного узла (MEC) для сервисов с жёсткими требованиями по задержке

Актуальность. Массовое появление 5G-устройств открывает спрос на сервисы, которые физически не работают через облако в другом регионе: AR-навигация, промышленная телеметрия, видеоаналитика. Периферийные вычисления — прямой ответ на этот запрос.

Цель. Спроектировать архитектуру периферийного узла, обеспечивающего заданный уровень задержки и отказоустойчивости при росте числа подключений.

• Задача 1. Проанализировать классы сервисов и их требования к задержке, джиттеру и доступности.
• Задача 2. Обосновать размещение узлов и схему оркестрации (Kubernetes, K3s, Nomad).
• Задача 3. Спроектировать схему развёртывания и политики масштабирования.
• Задача 4. Провести нагрузочное тестирование и подтвердить достижимость целевых показателей.

Структура. Глава 1 — обзор MEC, сетевых срезов (network slicing) и стандартов серии 3GPP Release 16+. Глава 2 — проектирование: диаграммы компонентов, развёртывания, последовательностей. Глава 3 — тестовый стенд, метрики, расчёт затрат на внедрение.

Тема 3. Мониторинг качества обслуживания гетерогенной сети 4G/5G на базе открытых инструментов

Актуальность. Пока сети работают в смешанном режиме, оператору нужно понимать, где именно абонент теряет качество: на радиодоступе, на транспорте или в ядре. Без наблюдаемости это гадание.

Цель. Разработать подсистему сбора и визуализации метрик качества, пригодную для практического применения в гетерогенной сети.

• Задача 1. Определить перечень метрик и их связь с моделью качества ISO/IEC 25010.
• Задача 2. Развернуть стек сбора данных (OpenTelemetry Collector, Prometheus, Grafana).
• Задача 3. Настроить правила алертинга и пороги срабатывания.
• Задача 4. Оценить накладные расходы решения и его масштабируемость.

Структура. Глава 1 — теория QoS/QoE и обзор инструментов. Глава 2 — архитектура подсистемы, модели данных, интеграция. Глава 3 — экспериментальная проверка, нагрузочные испытания, выводы.

Аналитическая глава: как превратить новость в обоснование

Первая глава — это не пересказ википедии. Её задача — доказать, что проблема существует и её стоит решать. Статистика МТС по Мурманской области здесь работает как эмпирическая точка опоры: она фиксирует рост парка терминалов, поддерживающих новый стандарт. Дальше вы наращиваете аргументацию.

Что должно быть в обзоре технологий

• Разница между NSA и SA: где терминал цепляется к существующему ядру, а где нужна полноценная новая инфраструктура.
• Диапазоны: низкие частоты дают покрытие, средние и миллиметровые — скорость, но требуют плотной установки базовых станций.
• Технологии антенных систем: MIMO и массивные антенные решётки, их влияние на ёмкость сектора.
• Сетевые срезы и приоритизация трафика — как один физический канал делится между сервисами с разными SLA.

Таблица сравнения инструментов моделирования

Обоснование выбора стека — обязательный абзац с критериями: воспроизводимость результатов, доступность, лицензия, трудоёмкость. Комиссия любит, когда выбор объяснён, а не просто объявлен.

Проектная часть: схемы, которые проверяют на защите

Здесь новость окончательно превращается в инженерию. Минимальный набор графических материалов для темы с периферийными вычислениями или мониторингом:

• диаграмма развёртывания — где физически живут узлы, что стоит на площадке оператора, что в облаке;
• диаграмма компонентов — границы сервисов и интерфейсы между ними;
• диаграмма последовательностей для ключевого сценария (например, регистрация устройства в срезе сети);
• схема потоков данных мониторинга: агент → коллектор → хранилище → визуализация → алертинг.

Пример запроса для расчёта задержки на 95-м процентиле

histogram_quantile(
  0.95,
  sum(rate(rlc_pdu_delay_bucket[5m])) by (le, cell_id)
)

Средняя задержка почти всегда выглядит прилично, а вот 95-й или 99-й процентиль вскрывает реальные проблемы. Именно эти значения стоит выносить в выводы по главе.

Тестирование и метрики: где берутся цифры для расчётов

Самый частый провал на защите — красивая архитектура без доказательств работоспособности. Метрики нужно выбрать заранее и привязать к требованиям.

Отдельно стоит показать вклад решения в стоимость владения: сколько стоит один узел, как меняется потребление ресурсов при масштабировании, окупается ли переход. Даже простая таблица «до/после» усиливает третью главу.

Чему вы научитесь на такой теме

• Читать стандарты 3GPP и вытаскивать из них инженерные требования, а не только номера релизов.
• Обосновывать выбор технологического стека по критериям, а не по привычке.
• Строить имитационные модели и проверять их на адекватность.
• Настраивать наблюдаемость: OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, алертинг.
• Оформлять техническую документацию по ГОСТ 34.602-89 и ГОСТ 19.201-78 так, чтобы её не пришлось переписывать за неделю до защиты.

Типичные ошибки студентов

Частые вопросы студентов

Обязательно ли писать код в дипломе по такой теме?

Нет, не обязательно в полном объёме. Достаточно работоспособного прототипа или воспроизводимой конфигурации: скрипты развёртывания, манифесты, конфиги мониторинга, модель в NS-3. Важно, чтобы результат можно было запустить и проверить. Если код объёмный, часть вынесите в приложение.

Где брать исходные данные для расчётов?

Три источника: открытая статистика операторов и отраслевых агентств, публичные наборы данных по мобильному трафику, собственные измерения на доступном оборудовании или в имитационной среде. Все допущения фиксируйте отдельным списком — это снимает половину вопросов на защите.

Как оформить UML-диаграммы и схемы архитектуры?

Единый нотации и единый инструмент на всю работу. Подойдут draw.io, PlantUML или Mermaid — главное, чтобы диаграммы читались в чёрно-белой печати и имели подписи. Держите масштаб: три понятные схемы полезнее десяти перегруженных.

Насколько сложно реализовать такую ВКР за один семестр?

Реалистично, если сузить область: один участок сети, один класс сервисов, один сценарий нагрузки. Основное время уходит не на код, а на постановку эксперимента и обработку результатов. Планируйте на тестирование не меньше трети от общего срока.

Источник: МТС: Мурманская область вошла в топ регионов по количеству 5G устройств (опубликовано 2026-03-25)

```