Baseband Behandlingsenhed (BBU) Kernen i Mobilkommunikationsbasestationer

BBU (Baseband Unit) ydeevneovervågning er en afgørende proces for at opretholde optimal drift af 4G/5G radio access networks (RAN'er), og indebærer realtidsmonitorering og analyse af nøglemetrikker for at registrere fejl, sikre servicekvalitet og planlægge kapacitetsopgraderinger. Nøglemetrikker inkluderer throughput (data behandlet per sekund), som angiver, hvor godt BBU'en håndterer brugertrafik. Fald i throughput kan signalere behandlingsflasker. Latens, målt som round trip time (RTT) mellem BBU og kernenetværk eller RRU'er, er afgørende for applikationer som URLLC (ultra reliable low latency communication), med tærskler typisk sat under 10 ms. Fejlraten, såsom bitfejlrate (BER) og pakkertabet (PLR), afspejler signaintegritet; pludselige stigninger kan indikere interferens eller defekt hardware. Ressourceudnyttelsesmetrikker som CPU, hukommelse og interfacebrug hjælper med at identificere overbelastede komponenter og tillader proaktiv lastfordeling. Overvågningsværktøjer spænder over fra leverandørspecifikke managementsystemer (f.eks. Huawei U2020, Nokia NetAct) til open source platforme og anvender protokoller som SNMP (Simple Network Management Protocol) eller gRPC til dataindsamling. Advarsler aktiveres, når metrikker overskrider foruddefinerede tærskler (f.eks. CPU-brug over 80 % i 5 minutter), hvilket muliggør hurtig fejlsøgning. Langsigtet trendanalyse identificerer mønstre, såsom spidsbelastningstider, for at understøtte kapacitetsplanlægning – tilføjelse af BBU-moduler eller hardwareopgradering før opstuvning opstår. For virtualiserede BBU'er (vBBU'er) inkluderer yderligere metrikker virtuel maskine (VM) ydeevne og hypervisor ressourceallokering. Effektiv overvågning indebærer også korrelation af BBU-data med RRU- og kernenetværksmetrikker for at isolere problemer: et fald i throughput kan f.eks. stamme fra RRU-interferens snarere end BBU-fejl. I sidste ende sikrer en solid BBU-ydeevneovervågning høj serviceledighed, reducerer nedetid og optimerer netværkseffektivitet, hvilket direkte påvirker brugeroplevelsen og driftsomkostninger.