Ciri BBU Apakah yang Menyokong Skalabiliti Rangkaian?

Reka Bentuk Perkakasan BBU Modular untuk Penskalaan Menegak dan Melintang

Peralatan komunikasi moden bergantung pada arsitektur Unit Baseband (BBU) yang menyokong dua strategi penskalaan saling melengkapi: penskalaan menegak—meningkatkan kuasa pemprosesan unit individu—dan penskalaan melintang—menempatkan lebih banyak nod BBU di seluruh rangkaian untuk mengagihkan beban dan meningkatkan kapasiti.

Modul Boleh-Tukar-Panas dan Kelenturan Chassis untuk Pertumbuhan Kapasiti Secara Berperingkat

Operator kini boleh menukar atau memasang komponen perkakasan seperti kad pemproses dan unit antara muka radio tanpa menghentikan perkhidmatan berkat modul yang boleh digantikan di medan yang menyokong pertukaran panas (hot swapping). Apakah kelebihannya? Pengembangan kapasiti yang pantas apabila diperlukan. Cukup pasang kad pemproses baharu dan saksikan peningkatan kadar aliran (throughput) sebanyak kira-kira 40% secara hampir serta-merta. Reka bentuk chasis moden dilengkapi dengan slot piawai dan sistem backplane yang boleh disesuaikan, yang beroperasi dengan pelbagai jenis modul, termasuk pengerak penyulitan (encryption accelerators) dan antara muka fronthaul. Keluwesan ini bermakna syarikat boleh membina tepat apa yang diperlukan tanpa terperangkap dengan peralatan daripada satu pembekal sahaja, selain itu juga menjimatkan ruang rak yang berharga. Ujian industri menunjukkan bahawa ciri-ciri pertukaran panas ini mengurangkan masa lapang penyelenggaraan kira-kira 90% berbanding sistem lama di mana semua komponen dipasang tetap sejak hari pertama.

Pengembangan CPU/FPGA/GPU dan Pengoptimuman Lebar Jalur Memori untuk Beban Kerja Berintensitas Komputasi

Unit-unit Baseband Moden (BBU) perlu mengendalikan kedua-dua keperluan 5G-Lanjutan dan spesifikasi Open RAN, jadi unit-unit ini menggabungkan pelbagai jenis kuasa pengiraan. Sebagai contoh, Field Programmable Gate Arrays (FPGA) menguruskan tugas-tugas pemprosesan isyarat yang sangat pantas di mana setiap mikrosaat amat penting. Graphics Processing Units (GPU) digunakan apabila AI diperlukan untuk fungsi-fungsi seperti pembentukan alur (beamforming) dan penanganan isu gangguan. Seterusnya, terdapat Central Processing Units (CPU) berbilang soket yang menguruskan semua operasi satah kawalan serta mengkoordinasikan segala perkara di belakang tabir. Dalam hal memori, pengilang kini beralih kepada teknologi DDR5 dan HBM3 yang mampu memindahkan data pada kelajuan melebihi 1 terabait per saat. Lebar jalur sebegini adalah mutlak diperlukan untuk menyokong sistem Multiple Input Multiple Output (MIMO) berskala besar dan menepati tuntutan pemprosesan fronthaul secara masa nyata. Beberapa pengoptimuman pintar juga menjadikan ini mungkin — seperti membahagikan ruang cache supaya fungsi-fungsi baseband kritikal tidak terhalang, mengalokasikan memori secara bijak merentasi soket-soket berbeza dengan menggunakan prinsip NUMA, serta pemampatan perisian keras terbina dalam yang mengurangkan trafik fronthaul sebanyak kira-kira 35%. Semua komponen ini berfungsi bersama-sama untuk mengekalkan latensi di bawah 5 milisaat sambil memberikan prestasi 5G New Radio yang mantap walaupun tapak sel sedang mengendalikan aliran data berterusan sehingga 200 gigabit per saat.

Integrasi BBU dengan Rangkaian Berbasis Awan dan Boleh Diprogram (SDN/NFV)

Pemisahan Satah Kawalan dan Orkestrasi Dinamik melalui Pengurusan BBU yang Didayakan oleh SDN

Rangkaian yang Ditakrifkan oleh Perisian atau SDN mengubah cara kita mengurus unit jalur dasar dengan memisahkan fungsi kawalan daripada pemprosesan data sebenar. Ini mencipta satu sistem di mana pengawal pintar mengendalikan kebanyakan pemikiran secara terpusat, tetapi membenarkan unit-unit jalur dasar (BBU) itu sendiri membuat keputusan tempatan mengenai penghantaran data dan pengurusan sumber radio. Dengan antara muka pengaturcaraan aplikasi (API) yang terbuka tersedia, operator rangkaian kini boleh menyesuaikan pengagihan spektrum secara segera, beralih antara pelbagai kaedah modulasi mengikut keperluan, serta mengimbangkan beban kerja antara sektor-sektor sel berdasarkan trafik masa nyata yang sedang berlaku. Apabila rangkaian menjadi sibuk semasa tempoh puncak, sistem SDN ini bertindak hampir serta-merta, mengalihkan kapasiti rangkaian daripada kawasan yang terbeban berlebihan tanpa memerlukan konfigurasi manual oleh sesiapa pun. Hasilnya? Kurang masa tidak aktif dan lebih sedikit masalah bagi juruteknik. Suatu laporan industri terkini dari tahun 2024 menunjukkan bahawa syarikat-syarikat yang mengadopsi kaedah ini biasanya mengalami pengurangan sekitar sepertiga dalam perbelanjaan pengurusan rangkaian keseluruhan mereka berbanding pendekatan lama yang sangat bergantung kepada peranti-peranti individu.

Fungsi Bandar Dasar yang Divirtualkan dan Pengurusan Hidup Automatik dengan NFV

Fungsionalisasi Fungsi Rangkaian, atau NFV secara ringkas, sedang mengubah cara syarikat telekomunikasi mengendalikan infrastruktur mereka. Alih-alih bergantung pada peranti keras BBU berjenama mahal, operator kini menjalankan fungsi jalur dasar menggunakan pelayan biasa yang tersedia di pasaran. Perkara seperti pemprosesan isyarat, pengekodan saluran, dan protokol Lapisan 2 tersebut semuanya beroperasi sebagai fungsi rangkaian maya ringan atau alternatif berasaskan awan. Keseluruhan sistem dikendalikan secara automatik melalui platform seperti Kubernetes dan ONAP, yang mengurus segala perkara—mulai dari penentuan awal hingga penskalaan operasi apabila diperlukan, penyelesaian masalah, dan pemasangan tambalan—semuanya dari dasbor terpusat. Apabila trafik tiba-tiba meningkat, sistem NFV ini dapat dengan cepat mencipta salinan BBU maya dan menyebarkannya ke pelbagai kumpulan pelayan. Dan apabila permintaan menurun, sistem ini hanya mematikan sumber yang tidak digunakan untuk menjimatkan tenaga. Berdasarkan keputusan Kajian Benchmarks Cloud RAN tahun lepas, pendekatan fleksibel ini mengurangkan kos modal sebanyak kira-kira separuh sambil mengekalkan masa aktif (uptime) hampir sempurna iaitu 99.999%. Namun, apa yang benar-benar membezakan NFV ialah kelajuan pelaksanaan kemaskini. Syarikat boleh menyebarkan ciri-ciri baharu ke ribuan lokasi dalam masa beberapa minit sahaja, bukannya menunggu beberapa minggu—maka kitaran inovasi menjadi lebih pantas tanpa mengganggu perkhidmatan kepada pelanggan.

Faktor Bentuk BBU yang Menyedari Penerapan dan Penjajaran Infrastruktur

Konfigurasi BBU Jenis Sidecar berbanding Jenis Dipasang pada Rak untuk vRAN Teragih dan Terpusat

Memilih faktor bentuk BBU yang betul adalah sangat penting apabila mencocokkan rekabentuk perkakasan dengan cara sistem dipasang dan had-jadual yang wujud dalam infrastruktur. BBU jenis sidecar merupakan unit-unit kecil yang cekap tenaga dan diletakkan bersebelahan dengan antena di lokasi. Pendekatan ini mengurangkan kelengahan isyarat, menjadikannya sangat sesuai untuk aplikasi yang memerlukan sambungan yang sangat boleh dipercayai dengan kelengahan minimum—seperti perkhidmatan URLLC atau tugas komputasi tepi dalam susunan vRAN yang tersebar luas. Sebagai alternatif, BBU yang dipasang pada rak mengumpulkan keseluruhan pemprosesan baseband di hab pusat. Pendekatan ini mengurangkan ruang yang diperlukan—kadangkala sehingga 40%—dan juga memudahkan pengurusan penghawa dingin, bekalan kuasa sandaran, serta pemeriksaan berkala. Kebanyakan penyedia rangkaian memilih versi yang dipasang pada rak kerana ia lebih mudah diskalakan dan membolehkan perkongsian sumber antara kawasan yang berbeza. Namun, jangan lupa tentang BBU sidecar juga! Ia masih memainkan peranan kritikal di kawasan yang mempunyai ruang terhad atau di lokasi-lokasi sukar diakses. Kedua-dua pendekatan ini berfungsi dengan baik bersama teknologi SDN dan NFV, memastikan semua komponen tersambung secara lancar dalam rangkaian berasaskan awan moden.

Pengoptimuman Sumber Berpandukan AI Merentas Kelompok BBU yang Booleh Diskalakan

Kecerdasan buatan telah mengubah cara kita menguruskan kelompok BBU, beralih daripada sekadar bertindak balas terhadap masalah kepada bersifat proaktif dan boleh menyesuaikan diri. Petunjuk prestasi utama secara masa nyata—seperti tahap trafik, bilangan pengguna yang bersambung serentak, kecekapan penggunaan spektrum, dan data pemantauan perkakasan—diumpankan ke dalam sistem pembelajaran mesin. Sistem-sistem ini mampu meramalkan keperluan kapasiti sehingga 48 jam ke hadapan, seterusnya menskalakan fungsi-fungsi pangkalan jalur lebar maya secara automatik ke atas atau ke bawah mengikut keperluan. Teknik pembelajaran penguatan khusus terus memperbaiki cara kuasa pengiraan diagihkan di antara pelbagai bahagian rangkaian, selain menguruskan tetapan lebar jalur dan kuasa. Pendekatan ini mengurangkan pembaziran tenaga sebanyak kira-kira 22% kerana ia secara bijak mematikan peralatan yang tidak banyak digunakan. Dalam hal menyeimbangkan beban kerja di antara pelayan, automasi membantu meningkatkan kadar penggunaan keseluruhan sebanyak kira-kira 30%. Ini menjadikan pengembangan kelompok BBU jauh lebih mudah seiring dengan pertumbuhan trafik 5G yang berterusan. Apa yang kita peroleh pada akhirnya adalah infrastruktur yang pada dasarnya dapat membaiki dirinya sendiri. Ia menghalang syarikat daripada membeli terlalu banyak peralatan secara awal, mengekalkan latensi di bawah 5 milisaat untuk aplikasi penting, serta mengendali lonjakan trafik yang tidak dijangka tanpa memerlukan sebarang campur tangan manual.