Applied Performance Optimization Frameworks for Managing High Traffic and Peak Demand in Mobile Packet Core Networks
Notice bibliographique
Résumé
Mobile packet core networks are under increasing pressure due to explosive growth in data-intensive applications, heterogeneous device connectivity, and highly variable traffic patterns. Managing high traffic volumes and peak demand conditions without degrading quality of service remains a critical challenge for mobile network operators. This paper proposes an Applied Performance Optimization Framework for managing congestion, latency, throughput, and resource utilization within mobile packet core networks during sustained high-load and short-term peak events. The framework integrates traffic-aware resource allocation, adaptive load balancing, intelligent queue management, and real-time performance monitoring across key packet core functions, including serving gateways, packet data network gateways, and user plane functions in virtualized environments. The proposed framework adopts a layered optimization approach that combines predictive traffic modeling, policy-driven control, and automated scaling mechanisms. By leveraging historical traffic data and real-time telemetry, the framework enables proactive capacity adjustments, dynamic session management, and efficient utilization of compute, storage, and transport resources. Performance optimization techniques such as network function virtualization orchestration, software-defined networking control, and priority-based traffic shaping are systematically aligned to mitigate congestion hotspots and reduce packet loss during demand surges. To evaluate the effectiveness of the framework, a scenario-based analysis is presented, reflecting typical peak demand conditions such as mass events, emergency situations, and sudden application-driven traffic spikes. Key performance indicators, including latency, jitter, packet loss, session establishment success rate, and overall network availability, are used to assess operational resilience. Results indicate that the application of the proposed framework significantly improves traffic handling efficiency, maintains service continuity, and enhances user experience under extreme load conditions. The study contributes a practical and scalable optimization model that supports both legacy and cloud-native mobile core architectures. It provides network operators with a structured methodology for anticipating demand variability, optimizing performance in real time, and ensuring service reliability in increasingly complex and data-driven mobile network environments. The framework is designed to be implementation-ready, supporting policy compliance, interoperability, and cost efficiency while enabling continuous optimization, rapid fault recovery, and evidence-based decision making for operators seeking sustainable performance improvements in next-generation mobile broadband deployments under diverse regulatory and market conditions worldwide at scale globally.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».