कौन सी BBU विशेषताएँ नेटवर्क स्केलेबिलिटी का समर्थन करती हैं?

ऊर्ध्वाधर और क्षैतिज स्केलिंग के लिए मॉड्यूलर BBU हार्डवेयर डिज़ाइन

आधुनिक संचार उपकरण बेसबैंड यूनिट (BBU) आर्किटेक्चर पर निर्भर करते हैं, जो दो पूरक स्केलिंग रणनीतियों का समर्थन करते हैं: ऊर्ध्वाधर स्केलिंग — व्यक्तिगत इकाइयों में अतिरिक्त प्रोसेसिंग शक्ति के साथ उनका विस्तार करना; और क्षैतिज स्केलिंग — लोड को वितरित करने और क्षमता में वृद्धि करने के लिए नेटवर्क में अधिक BBU नोड्स की तैनाती करना।

क्रमिक क्षमता वृद्धि के लिए हॉट-स्वैपेबल मॉड्यूल और चेसिस लचीलापन

ऑपरेटर अब सेवाओं को बंद किए बिना प्रोसेसर कार्ड और रेडियो इंटरफ़ेस यूनिट जैसे हार्डवेयर घटकों को बदल सकते हैं या स्थापित कर सकते हैं, क्योंकि फील्ड-रिप्लेसेबल मॉड्यूल हॉट स्वैपिंग का समर्थन करते हैं। इसका लाभ? आवश्यकता पड़ने पर त्वरित क्षमता विस्तार। केवल एक नया प्रोसेसर कार्ड लगाएँ और लगभग तुरंत ही प्रवाह क्षमता में लगभग 40% की वृद्धि देखें। आधुनिक चैसिस डिज़ाइन में मानक स्लॉट और अनुकूलन योग्य बैकप्लेन प्रणालियाँ शामिल होती हैं, जो एन्क्रिप्शन एक्सेलरेटर्स और फ्रंटहॉल इंटरफ़ेस जैसे विभिन्न प्रकार के मॉड्यूल के साथ काम करती हैं। यह लचीलापन कंपनियों को ठीक वही कुछ बनाने की अनुमति देता है जो उन्हें चाहिए, बिना किसी एक विक्रेता के उपकरणों में फँसे बिना, साथ ही यह मूल्यवान रैक स्थान भी बचाता है। उद्योग के परीक्षणों से पता चला है कि ये हॉट स्वैप सुविधाएँ उन पुराने प्रणालियों की तुलना में रखरखाव के लिए अनुपलब्ध समय को लगभग 90% तक कम कर देती हैं, जहाँ सभी घटक शुरू से ही स्थायी रूप से स्थापित होते थे।

कंप्यूट-इंटेंसिव वर्कलोड के लिए CPU/FPGA/GPU विस्तार और मेमोरी बैंडविड्थ अनुकूलन

आधुनिक बेसबैंड यूनिट्स (BBUs) को 5G-एडवांस्ड आवश्यकताओं और ओपन RAN विनिर्देशों दोनों को संभालने की आवश्यकता होती है, इसलिए वे विभिन्न प्रकार की कंप्यूटिंग शक्ति को एक साथ लाती हैं। उदाहरण के लिए, फील्ड प्रोग्रामेबल गेट अर्रेज़ (FPGAs) उन अत्यंत तीव्र सिग्नल प्रोसेसिंग कार्यों को संभालते हैं, जहाँ प्रत्येक माइक्रोसेकंड मायने रखता है। ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) तब प्रभावी ढंग से काम करती हैं जब बीमफॉर्मिंग और हस्तक्षेप संबंधी समस्याओं के समाधान के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग किया जाता है। इसके अतिरिक्त, मल्टी-सॉकेट सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट्स (CPUs) सभी नियंत्रण तल (कंट्रोल प्लेन) के संचालन को प्रबंधित करती हैं और पृष्ठभूमि में सब कुछ समन्वित करती हैं। स्मृति (मेमोरी) के मामले में, निर्माता DDR5 और HBM3 प्रौद्योगिकियों की ओर रुख कर रहे हैं, जो प्रति सेकंड 1 टेराबाइट से अधिक की गति से डेटा को स्थानांतरित कर सकती हैं। यह प्रकार की बैंडविड्थ बड़े पैमाने पर बहु-इनपुट बहु-आउटपुट (MIMO) प्रणालियों को समर्थन देने और वास्तविक समय की फ्रंटहॉल प्रोसेसिंग की मांगों को पूरा करने के लिए पूर्णतः आवश्यक है। इसे संभव बनाने के लिए कुछ चतुर अनुकूलन भी किए गए हैं — जैसे कैश स्थान को विभाजित करना ताकि महत्वपूर्ण बेसबैंड कार्यों को धीमा न किया जाए, NUMA सिद्धांतों के आधार पर विभिन्न सॉकेट्स के बीच स्मृति का बुद्धिमानी से आवंटन करना, और अंतर्निर्मित हार्डवेयर संपीड़न जो फ्रंटहॉल ट्रैफ़िक को लगभग 35% तक कम कर देता है। ये सभी घटक एक साथ कार्य करके विलंबता (लैटेंसी) को 5 मिलीसेकंड से कम बनाए रखते हैं, जबकि सेल साइट्स 200 गीगाबिट प्रति सेकंड के निरंतर डेटा प्रवाह को संभाल रही हों, तब भी 5G न्यू रेडियो (5G NR) के अत्यंत विश्वसनीय प्रदर्शन को सुनिश्चित करते हैं।

क्लाउड-नेटिव और प्रोग्रामेबल नेटवर्किंग (SDN/NFV) के साथ BBU एकीकरण

SDN-सक्षम BBU प्रबंधन के माध्यम से नियंत्रण-प्लेन डिकपलिंग और गतिशील ऑर्केस्ट्रेशन

सॉफ्टवेयर-परिभाषित नेटवर्किंग या एसडीएन (SDN) बेसबैंड यूनिट्स के प्रबंधन के तरीके को बदल देती है, जिसमें नियंत्रण कार्यों को वास्तविक डेटा प्रसंस्करण से अलग किया जाता है। इससे एक ऐसी प्रणाली बनती है, जहाँ बुद्धिमान नियंत्रक केंद्रीय रूप से अधिकांश निर्णय-लेने का कार्य सँभालते हैं, लेकिन बीबीयू (BBUs) को स्वयं डेटा अग्रेषण और रेडियो संसाधनों के प्रबंधन के संबंध में स्थानीय स्तर पर निर्णय लेने की स्वतंत्रता प्रदान की जाती है। खुले एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (APIs) की उपलब्धता के कारण, नेटवर्क ऑपरेटर अब वास्तविक समय में स्पेक्ट्रम आवंटन को समायोजित कर सकते हैं, आवश्यकतानुसार विभिन्न मॉडुलेशन विधियों के बीच स्विच कर सकते हैं, और वास्तविक समय के ट्रैफ़िक पैटर्न के आधार पर सेल सेक्टरों के बीच कार्यभार संतुलन को समायोजित कर सकते हैं। जब दिन के व्यस्त समय (जैसे रश हाउर) के दौरान ट्रैफ़िक बढ़ जाता है, तो ये एसडीएन प्रणालियाँ लगभग तुरंत सक्रिय हो जाती हैं और अतिभारित क्षेत्रों से नेटवर्क क्षमता को पुनर्निर्देशित कर देती हैं—बिना किसी मैनुअल कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता के। परिणाम? तकनीशियनों के लिए कम डाउनटाइम और कम परेशानियाँ। 2024 की एक हालिया उद्योग रिपोर्ट के अनुसार, इस पद्धति को अपनाने वाली कंपनियाँ आमतौर पर पुरानी विधियों की तुलना में अपने समग्र नेटवर्क प्रबंधन व्यय में लगभग एक तिहाई की कमी देखती हैं, जो व्यक्तिगत उपकरणों पर भारी निर्भरता रखती थीं।

वर्चुअलाइज़्ड बेसबैंड फ़ंक्शन्स और NFV के साथ स्वचालित जीवनचक्र प्रबंधन

नेटवर्क फंक्शन्स वर्चुअलाइज़ेशन, या संक्षेप में NFV, दूरसंचार कंपनियों के अपने बुनियादी ढांचे के संचालन के तरीके को बदल रहा है। बजट-गहन विशिष्ट BBU हार्डवेयर पर निर्भर रहने के बजाय, ऑपरेटर अब सामान्य ऑफ-द-शेल्फ सर्वर का उपयोग करके बेसबैंड कार्यों को चलाते हैं। सिग्नल प्रोसेसिंग, चैनल कोडिंग और वे लेयर 2 प्रोटोकॉल सभी हल्के वर्चुअल नेटवर्क फंक्शन्स या क्लाउड-नेटिव विकल्पों के रूप में काम करते हैं। पूरे सिस्टम का स्वचालित प्रबंधन Kubernetes और ONAP जैसे प्लेटफॉर्म के माध्यम से किया जाता है, जो स्थापना से लेकर आवश्यकता पड़ने पर संचालन के मापन, समस्याओं के निवारण और पैच लागू करने तक सभी कार्यों को केंद्रीकृत डैशबोर्ड से संभालते हैं। जब ट्रैफ़िक अचानक बढ़ जाता है, तो ये NFV सिस्टम वर्चुअल BBU की प्रतियाँ त्वरित रूप से बना सकते हैं और उन्हें विभिन्न सर्वर समूहों में वितरित कर सकते हैं। और जब मांग कम हो जाती है, तो वे अनावश्यक संसाधनों को बस बंद कर देते हैं ताकि ऊर्जा बचाई जा सके। पिछले वर्ष के क्लाउड RAN बेंचमार्क अध्ययन के परिणामों के अनुसार, इस लचीले दृष्टिकोण से पूंजीगत लागत लगभग आधी कम की जा सकती है, जबकि 99.999% के लगभग पूर्ण अपटाइम को बनाए रखा जा सकता है। हालांकि, NFV को वास्तव में विशिष्ट बनाने वाली बात यह है कि अपडेट कितनी तेज़ी से लागू किए जाते हैं। कंपनियाँ नए फीचर्स को कुछ मिनटों में हज़ारों स्थानों पर तैनात कर सकती हैं, जबकि पहले इसमें सप्ताहों का समय लगता था; इसका अर्थ है कि ग्राहकों की सेवाओं में अवरोध के बिना तेज़ नवाचार चक्र।

डिप्लॉयमेंट-अवेयर बीबीयू फॉर्म फैक्टर्स और इंफ्रास्ट्रक्चर एलाइनमेंट

वितरित और केंद्रीकृत वीआरएएन के लिए साइडकार बनाम रैक-माउंटेड बीबीयू कॉन्फ़िगरेशन

हार्डवेयर डिज़ाइन को तैनाती के तरीके और बुनियादी ढांचे में मौजूद सीमाओं के साथ मेल खाने के लिए सही BBU फॉर्म फैक्टर का चयन करना बहुत महत्वपूर्ण है। साइडकार BBU ये छोटी, ऊर्जा-दक्ष इकाइयाँ हैं जो स्थल पर एंटीना के ठीक बगल में स्थापित की जाती हैं। ये सिग्नल देरी को कम करती हैं, जिससे वे URLLC सेवाओं या फैले हुए vRAN सेटअप में किनारे पर कंप्यूटिंग (एज कंप्यूटिंग) कार्यों जैसी अत्यधिक विश्वसनीय कनेक्शन और न्यूनतम लैग समय की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए आदर्श हो जाती हैं। दूसरी ओर, रैक-माउंटेड BBU आधारबैंड प्रोसेसिंग को केंद्रीय हब पर एकत्रित करती हैं। यह दृष्टिकोण कभी-कभी आवश्यक स्थान को लगभग 40% तक कम कर देता है और ऊष्मा प्रबंधन, बैकअप बिजली आपूर्ति और नियमित जाँच को भी अधिक आसान बना देता है। अधिकांश नेटवर्क प्रदाता रैक-माउंटेड संस्करणों को वरीयता देते हैं क्योंकि वे बेहतर स्केल करते हैं और विभिन्न क्षेत्रों के बीच संसाधनों के साझाकरण की अनुमति देते हैं। लेकिन साइडकार्स को भूलना नहीं चाहिए! वे अभी भी उन स्थानों पर महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं जहाँ स्थान सीमित हो या वे कठिन पहुँच वाले स्थान हों। दोनों ही तरीके SDN और NFV प्रौद्योगिकियों के साथ अच्छी तरह से काम करते हैं, जिससे सभी आधुनिक क्लाउड-आधारित नेटवर्कों के भीतर सुचारू रूप से जुड़ाव सुनिश्चित होता है।

स्केलेबल BBU क्लस्टर्स में AI-आधारित संसाधन अनुकूलन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने बीबीयू (BBU) क्लस्टर्स के प्रबंधन के तरीके को बदल दिया है, जिससे वे केवल समस्याओं के प्रति प्रतिक्रियाशील होने की बजाय पूर्वानुमान लगाने वाले और अनुकूलनशील बन गए हैं। ट्रैफ़िक के स्तर, एक साथ कनेक्टेड उपयोगकर्ताओं की संख्या, स्पेक्ट्रम के उपयोग की दक्षता और हार्डवेयर निगरानी के आँकड़ों जैसे वास्तविक समय के मुख्य प्रदर्शन संकेतक (KPI) मशीन लर्निंग प्रणालियों को फीड करते हैं। ये प्रणालियाँ अगले ४८ घंटों तक की क्षमता की आवश्यकता का पूर्वानुमान लगा सकती हैं, जिसके आधार पर आवश्यकतानुसार वर्चुअल बेसबैंड फ़ंक्शन्स को स्वचालित रूप से बढ़ाया या घटाया जाता है। विशेष पुनर्बलन शिक्षण (रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) तकनीकें नेटवर्क के विभिन्न भागों के बीच कंप्यूटिंग शक्ति के वितरण को लगातार बेहतर बनाती रहती हैं, साथ ही बैंडविड्थ और शक्ति सेटिंग्स का प्रबंधन भी करती हैं। इस दृष्टिकोण से ऊर्जा के अपव्यय में लगभग २२% की कमी आती है, क्योंकि यह बुद्धिमानी से उन उपकरणों को बंद कर देता है जिनका उपयोग कम किया जा रहा होता है। सर्वरों के बीच कार्यभार के संतुलन के मामले में, स्वचालन समग्र उपयोग दर को लगभग ३०% तक बढ़ाने में सहायता करता है। इससे ५जी ट्रैफ़िक के निरंतर वृद्धि के साथ बीबीयू पूल्स के विस्तार को काफी आसान बना दिया जाता है। अंततः हमें एक ऐसा अवसंरचना प्राप्त होती है जो स्वयं की मरम्मत कर सकती है। यह कंपनियों को शुरुआत में अत्यधिक उपकरण खरीदने से रोकती है, महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए विलंबता (लैटेंसी) को ५ मिलीसेकंड से कम बनाए रखती है और किसी भी मानव हस्तक्षेप के बिना ट्रैफ़िक में अप्रत्याशित चोटियों को संभालती है।