# Project 3: free5GC with Gthulhu

[TOC]

## 課程目標

使用 [Gthulhu](https://gthulhu.org/) 加速 free5GC data plane 的處理效率。

> [!Important]
> 請使用 Ubuntu 25.04（必須！！）
> TA 的環境是： 4 core + 8 GB RAM + 50 GB Disk（保證能用）

## 作業說明

請使用 Week8 讓大家練習的 [free5gc-helm](https://github.com/free5gc/free5gc-helm) 部署核網以及 UERANSIM，並使用 [Gthulhu](https://github.com/Gthulhu/Gthulhu) 成功復現在 CPU 滿載的情況下依然可以維持極小的 RTT（使用 `ping` 測試）。

請參考：[利用 Custom eBPF-based Schedulers 改善網路效能](https://free5gc.org/blog/20250726/#ping)

### Gthulhu 安裝

- [安裝 - Gthulhu](https://gthulhu.org/zh/installation/)

### CPU 滿載工具

- CPU 滿載（需安裝 [stress-ng](https://github.com/ColinIanKing/stress-ng?tab=readme-ov-file#debian-packages-for-ubuntu)）

    stress-ng -c 20 --timeout 60s --metrics-brief

## 作業要求 & 評分

- 70%：復現實驗（截圖）

- 截圖1：ping + Gthulhu（啟動 Gthulhu 後的 RTT）
- 截圖2：ping + Gthulhu + stress-ng（啟動 Gthulhu 以及 stress-ng 後的 RTT）
- 截圖3：Gthulhu + API server（Gthulhu 確實顯示有載入 strategy，不知道這是什麼要認真看 demo 影片！！）
- 截圖4：ping + Gthulhu + stress-ng + API server（載入後真的有降低的 RTT）

> [!Important]
> 1. 這題只有 70% 跟 0%，沒有部分給分
> 2. 截圖 1234 不是要大家把全部的 terminal 放在一起截，重點是括號裡面的部分

- 20%：為何 API server 載入策略之後，RTT可以降低？（文字回答）
- 思考一下 Gthulhu 的內容（上課認真聽很重要！）
- 假設 CPU 當前正在處理一個會佔用長時間的任務，為何 Gthulhu 還是能讓 RTT 保持在極短的時間內？

- 10%：使用 K8s 部署其他應用，利用 API server 的 config 嘗試最佳化 workload （截圖 + 說明）

- 任意應用皆可，需要呈現出優化前與優化後的結果

## 繳交方式

整理成一份 PDF 檔案上傳 e3！

> [!Tip]
> 用 HackMD 寫的可以複製到 Notion 導出 PDF 這樣就不用花錢了