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Modulares BBU-Hardware-Design für vertikale und horizontale Skalierung
Moderne Kommunikationsausrüstung basiert auf Baseband-Unit-(BBU-)Architekturen, die zwei komplementäre Skalierungsstrategien unterstützen: vertikale Skalierung – Steigerung der Rechenleistung einzelner Einheiten – und horizontale Skalierung – Einsatz zusätzlicher BBU-Knoten im Netzwerk zur Lastverteilung und Kapazitätserhöhung.
Hot-Swap-fähige Module und flexible Gehäusekonzepte für schrittweise Kapazitätserweiterung
Betreibende können Hardwarekomponenten wie Prozessorkarten und Funk-Schnittstelleneinheiten nun austauschen oder installieren, ohne den Betrieb unterbrechen zu müssen – dank field-replaceabler Module, die Hot-Swapping unterstützen. Der Vorteil? Schnelle Kapazitätserweiterung bei Bedarf. Einfach eine neue Prozessorkarte einstecken und die Durchsatzleistung steigt innerhalb kürzester Zeit um rund 40 %. Moderne Chassis-Designs verfügen über Standard-Slots und anpassbare Backplane-Systeme, die mit einer Vielzahl unterschiedlicher Module kompatibel sind – darunter beispielsweise Verschlüsselungsbeschleuniger und Fronthaul-Schnittstellen. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, genau das zu konfigurieren, was sie benötigen, ohne an die Geräte eines einzigen Herstellers gebunden zu sein; zudem wird wertvoller Rackplatz eingespart. Branchentests haben gezeigt, dass diese Hot-Swap-Funktionen die Wartungsstillstandszeiten im Vergleich zu älteren Systemen – bei denen sämtliche Komponenten von Anfang an fest verbaut waren – um rund 90 % reduzieren.
CPU-/FPGA-/GPU-Erweiterung und Optimierung der Speicherbandbreite für rechenintensive Workloads
Moderne Basisbandeinheiten (BBUs) müssen sowohl die Anforderungen von 5G-Advanced als auch die Spezifikationen von Open RAN erfüllen, weshalb sie verschiedene Arten von Rechenleistung kombinieren. So übernehmen beispielsweise Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) jene extrem schnellen Signalverarbeitungsaufgaben, bei denen jede Mikrosekunde zählt. Graphics Processing Units (GPUs) kommen zum Einsatz, wenn KI-Anwendungen wie Beamforming oder die Bewältigung von Interferenzproblemen erforderlich sind. Und schließlich sorgen Multi-Socket-Central Processing Units (CPUs) für sämtliche Steuerungsebene-Operationen und koordinieren im Hintergrund alle Prozesse. Was den Arbeitsspeicher betrifft, setzen Hersteller zunehmend auf DDR5- und HBM3-Technologien, die Datenübertragungsraten von über einem Terabyte pro Sekunde ermöglichen. Eine solche Bandbreite ist unbedingt erforderlich, um großskalierte Multiple-Input-Multiple-Output-(MIMO)-Systeme zu unterstützen und den Echtzeit-Anforderungen der Fronthaul-Verarbeitung gerecht zu werden. Einige intelligente Optimierungen tragen ebenfalls dazu bei – etwa die Aufteilung des Cache-Speichers, damit kritische Basisbandfunktionen nicht ausgebremst werden, eine geschickte Zuweisung des Arbeitsspeichers über verschiedene Sockets hinweg nach NUMA-Prinzipien sowie eine integrierte Hardwarekompression, die den Fronthaul-Datenverkehr um rund 35 % reduziert. All diese Komponenten arbeiten gemeinsam daran, die Latenz unter 5 Millisekunden zu halten und gleichzeitig eine äußerst zuverlässige 5G New Radio-Leistung sicherzustellen – selbst dann, wenn Basisstationen kontinuierliche Datenströme von 200 Gigabit pro Sekunde verarbeiten.
BBU-Integration mit Cloud-nativer und programmierbarer Netzwerktechnik (SDN/NFV)
Entkopplung der Steuerungsebene und dynamische Orchestrierung über SDN-fähiges BBU-Management
Software Defined Networking (SDN) verändert die Verwaltung von Basisbandeinheiten (BBUs), indem die Steuerungsfunktionen von der eigentlichen Datenverarbeitung getrennt werden. Dadurch entsteht ein System, bei dem intelligente Controller zentral den Großteil der Entscheidungsfindung übernehmen, während die BBUs selbst lokal entscheiden können, wie Daten weitergeleitet und Funkressourcen verwaltet werden. Dank verfügbarer offener Programmierschnittstellen (APIs) können Netzbetreiber nun die Spektrumzuweisung dynamisch anpassen, je nach Bedarf zwischen verschiedenen Modulationsverfahren wechseln und die Lastverteilung zwischen Zellsektoren in Echtzeit entsprechend dem aktuellen Datenverkehr optimieren. Wenn sich während Stoßzeiten hohe Auslastung ergibt, greifen diese SDN-Systeme nahezu augenblicklich ein und leiten Netzwerkkapazität automatisch von überlasteten Bereichen um – ohne dass manuelle Konfigurationen durch Techniker erforderlich wären. Das Ergebnis? Weniger Ausfallzeiten und weniger Kopfschmerzen für Techniker. Ein kürzlich erschienener Branchenbericht aus dem Jahr 2024 zeigte, dass Unternehmen, die dieses Verfahren einsetzen, im Vergleich zu älteren Ansätzen, die stark auf einzelne Geräte angewiesen waren, typischerweise etwa ein Drittel ihrer gesamten Netzwerkverwaltungskosten einsparen.
Virtualisierte Basisbandfunktionen und automatisiertes Lebenszyklusmanagement mit NFV
Die Virtualisierung von Netzwerkfunktionen (Network Functions Virtualization, kurz NFV) verändert die Art und Weise, wie Telekommunikationsunternehmen ihre Infrastruktur betreiben. Statt auf teure, proprietäre BBU-Hardware angewiesen zu sein, führen Betreiber Basisbandfunktionen nun auf handelsüblichen Servern aus. Funktionen wie Signalverarbeitung, Kanalcodierung und Protokolle der Schicht 2 laufen als leichtgewichtige virtuelle Netzwerkfunktionen oder cloudbasierte, cloud-native Alternativen. Das gesamte System wird automatisch über Plattformen wie Kubernetes und ONAP verwaltet, die sämtliche Aufgaben – von der Einrichtung über das Skalieren bei Bedarf bis hin zur Fehlerbehebung und dem Einspielen von Patches – zentral über Dashboards steuern. Bei plötzlichen Verkehrsspitzen können diese NFV-Systeme innerhalb kürzester Zeit Kopien virtueller BBUs erstellen und sie auf verschiedene Servergruppen verteilen. Sobald die Nachfrage zurückgeht, werden ungenutzte Ressourcen einfach heruntergefahren, um Energie zu sparen. Laut den Ergebnissen der Cloud-RAN-Benchmark-Studie des vergangenen Jahres senkt dieser flexible Ansatz die Investitionskosten um rund die Hälfte, ohne dabei die nahezu perfekte Verfügbarkeit von 99,999 % einzubüßen. Was NFV jedoch wirklich herausstellt, ist die Geschwindigkeit, mit der Updates bereitgestellt werden. Unternehmen können neue Funktionen innerhalb weniger Minuten an Tausende Standorte ausrollen – statt wochenlang auf Bereitstellung warten zu müssen. Dadurch verkürzen sich Innovationszyklen erheblich, ohne den Kundenservice zu unterbrechen.
Einsatzorientierte BBU-Gehäuseformen und Infrastrukturabstimmung
Sidecar- versus rackmontierte BBU-Konfigurationen für verteiltes und zentrales vRAN
Die Auswahl des richtigen BBU-Formfaktors ist von großer Bedeutung, um das Hardware-Design an die jeweilige Einsatzumgebung sowie an bestehende Infrastruktur-Beschränkungen anzupassen. Sidecar-BBUs sind kleine, energieeffiziente Einheiten, die direkt vor Ort neben den Antennen installiert werden. Sie reduzieren die Signallaufzeit erheblich und eignen sich daher hervorragend für Anwendungen, bei denen äußerst zuverlässige Verbindungen mit minimaler Latenz erforderlich sind – etwa bei URLLC-Diensten oder Edge-Computing-Aufgaben in dezentralen vRAN-Infrastrukturen. Rackmontierte BBUs hingegen bündeln sämtliche Basisbandverarbeitung an zentralen Knotenpunkten. Dieser Ansatz reduziert den benötigten Platz – gelegentlich um bis zu 40 % – und vereinfacht zudem die Wärmeableitung, die Bereitstellung von Notstromversorgung sowie die Durchführung routinemäßiger Wartungsarbeiten. Die meisten Netzbetreiber bevorzugen rackmontierte BBUs, da sie sich besser skalieren lassen und eine gemeinsame Nutzung von Ressourcen zwischen verschiedenen Netzgebieten ermöglichen. Doch vergessen Sie die Sidecar-Variante nicht! Sie spielt nach wie vor eine entscheidende Rolle dort, wo nur begrenzter Platz zur Verfügung steht oder an schwer zugänglichen Standorten. Beide Varianten sind nahtlos mit SDN- und NFV-Technologien kompatibel und integrieren sich daher reibungslos in moderne, cloudbasierte Netzwerke.
KI-gestützte Ressourcenoptimierung über skalierbare BBU-Cluster hinweg
Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise verändert, wie wir BBU-Cluster verwalten – weg von einer rein reaktiven Problembewältigung hin zu einem proaktiven und anpassungsfähigen Ansatz. Echtzeit-Kennzahlen wie der Datenverkehr, die gleichzeitige Anzahl verbundener Nutzer, die Spektrumnutzungseffizienz sowie Hardware-Überwachungsdaten fließen in maschinelle Lernsysteme ein. Diese Systeme können den zukünftigen Kapazitätsbedarf bis zu 48 Stunden im Voraus prognostizieren und skalieren daraufhin automatisch die virtuellen Basisbandfunktionen je nach Bedarf hoch oder herunter. Spezielle Verstärkungslernverfahren optimieren kontinuierlich die Verteilung der Rechenleistung auf verschiedene Netzwerksegmente sowie die Verwaltung von Bandbreite und Leistungseinstellungen. Dieser Ansatz reduziert den Energieverschwendung um rund 22 %, da Geräte, die nur geringfügig genutzt werden, gezielt abgeschaltet werden. Bei der Lastverteilung über Server trägt die Automatisierung dazu bei, die durchschnittliche Auslastungsrate um etwa 30 % zu steigern. Dadurch wird die Erweiterung von BBU-Pools deutlich einfacher, während der 5G-Datenverkehr weiter zunimmt. Heraus kommt im Ergebnis im Wesentlichen eine sich selbst reparierende Infrastruktur: Sie verhindert, dass Unternehmen zu viel Hardware bereits im Vorfeld beschaffen müssen, hält die Latenz für kritische Anwendungen unter 5 Millisekunden und bewältigt unerwartete Verkehrsspitzen, ohne dass manuell eingegriffen werden müsste.
