EN
Modulair BBU-hardwareontwerp voor verticale en horizontale schaling
Modern communicatiemateriaal maakt gebruik van basebandunitarchitecturen (BBU) die twee complementaire schaalstrategieën ondersteunen: verticale schaling—versterking van individuele eenheden met extra verwerkingskracht—en horizontale schaling—implementatie van meer BBU-knooppunten in het netwerk om de belasting te verdelen en de capaciteit te vergroten.
Modules met hot-swap-functionaliteit en chassisflexibiliteit voor stapsgewijze capaciteitsgroei
Operators kunnen nu hardwarecomponenten zoals processorcards en radio-interface-eenheden vervangen of installeren zonder dat de diensten hoeven te worden gestopt, dankzij veldvervangbare modules die hot swapping ondersteunen. Het voordeel? Snelle capaciteitsuitbreiding wanneer dat nodig is. Plaats gewoon een nieuwe processorcard in de sleuf en zie het doorvoervermogen bijna direct met ongeveer 40% stijgen. Moderne chassisontwerpen zijn uitgerust met standaardsleuven en aanpasbare backplanesystemen die compatibel zijn met allerlei verschillende modules, waaronder bijvoorbeeld versnellers voor encryptie en fronthaul-interfaces. Deze flexibiliteit betekent dat bedrijven precies kunnen bouwen wat ze nodig hebben, zonder vast te zitten aan de apparatuur van één leverancier, en bovendien wordt waardevolle rackruimte bespaard. Industriële tests hebben aangetoond dat deze hot-swapfuncties de onderhoudsstilstandtijd met ongeveer 90% verminderen ten opzichte van oudere systemen waarbij alle componenten vanaf dag één vast waren gemonteerd.
Uitbreiding van CPU/FPGA/GPU en optimalisatie van geheugenbandbreedte voor rekenintensieve werkbelastingen
Moderne Baseband Units (BBUs) moeten zowel aan de vereisten van 5G-Advanced als aan de specificaties van Open RAN voldoen, waardoor ze verschillende soorten rekenkracht samenvoegen. Bijvoorbeeld: Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) verzorgen die uiterst snelle signaalverwerkingstaken waarbij elke microseconde telt. Graphics Processing Units (GPUs) worden ingezet wanneer het gaat om het inzetten van kunstmatige intelligentie voor toepassingen zoals beamforming en het aanpakken van interferentieproblemen. En vervolgens zijn er multi-socket Central Processing Units (CPUs) die alle besturingsvlakoperaties beheren en alles achter de schermen coördineren. Wat betreft geheugen kiezen fabrikanten steeds vaker voor DDR5- en HBM3-technologieën, die gegevens met snelheden van meer dan 1 terabyte per seconde kunnen verplaatsen. Dit soort bandbreedte is absoluut essentieel om grootschalige Multiple Input Multiple Output (MIMO)-systemen te ondersteunen en tegemoet te komen aan de eisen van real-time fronthaul-verwerking. Ook worden slimme optimalisaties toegepast om dit mogelijk te maken — bijvoorbeeld door cache-ruimte op te delen, zodat kritieke basebandfuncties niet vertragen raken, door geheugen op een intelligente manier over verschillende sockets te verdelen volgens NUMA-principes, en door ingebouwde hardwarecompressie die het fronthaul-verkeer met ongeveer 35% vermindert. Al deze componenten werken samen om de latentie onder de 5 milliseconden te houden, terwijl ze toch een uiterst betrouwbare prestatie leveren op basis van 5G New Radio, zelfs wanneer cellocaties voortdurend datastromen van 200 gigabit per seconde verwerken.
BBU-integratie met cloud-native en programmeerbare netwerken (SDN/NFV)
Ontkoppeling van het besturingsvlak en dynamische orchestratie via SDN-ingeschakelde BBU-beheer
Software Defined Networking of SDN verandert de manier waarop we basisbandeenheden (BBU’s) beheren door de besturingsfuncties te scheiden van de eigenlijke dataprocessing. Dit creëert een systeem waarin intelligente controllers het grootste deel van de denkwerkzaamheden centraal uitvoeren, maar waarbij de BBUs zelf lokaal beslissingen kunnen nemen over het doorsturen van data en het beheren van radioresources. Dankzij beschikbare open applicatieprogrammeerinterfaces (API’s) kunnen netwerkexploitanten nu op elk moment de spectrumtoewijzing aanpassen, wisselen tussen verschillende modulatiemethoden indien nodig, en de werklastverdeling tussen celsectoren aanpassen op basis van wat er in real time gebeurt met het verkeer. Wanneer het druk wordt tijdens spitsperiodes, schakelen deze SDN-systemen bijna onmiddellijk in en herleiden netwerkcapaciteit weg van overbelaste gebieden, zonder dat iemand handmatig instellingen hoeft te configureren. Het resultaat? Minder downtime en minder hoofdpijn voor technici. Een recente brancheverslag uit 2024 toonde aan dat bedrijven die deze methode toepassen doorgaans ongeveer een derde reductie in hun totale netwerkbeheerkosten realiseren ten opzichte van oudere benaderingen die sterk afhankelijk waren van individuele apparaten.
Gevirtualiseerde basebandfuncties en geautomatiseerd levenscyclusbeheer met NFV
Virtualisatie van netwerkfuncties, of NFV voor kort, verandert de manier waarop telecombedrijven hun infrastructuur beheren. In plaats van te vertrouwen op dure, eigen hardware voor Baseband Units (BBU’s), voeren operators nu basebandfuncties uit op gewone, commercieel verkrijgbare servers. Functies zoals signaalverwerking, kanaalcodering en protocollen van laag 2 worden allemaal uitgevoerd als lichtgewicht virtuele netwerkfuncties of cloud-native alternatieven. Het gehele systeem wordt automatisch beheerd via platforms zoals Kubernetes en ONAP, die zorgen voor alles: van het initialiseren van de omgeving tot het schalen van operaties bij behoefte, het oplossen van problemen en het toepassen van patches — allemaal via gecentraliseerde dashboards. Wanneer het verkeer plotseling toeneemt, kunnen deze NFV-systemen snel kopieën van virtuele BBUs aanmaken en deze verspreiden over verschillende servergroepen. En wanneer de vraag daalt, worden ongebruikte resources eenvoudig uitgeschakeld om energie te besparen. Volgens de resultaten van de Cloud RAN Benchmark-studie van vorig jaar verlaagt deze flexibele aanpak de kapitaalkosten met ongeveer de helft, terwijl de uptime bijna perfect blijft op 99,999%. Wat NFV echter echt onderscheidt, is de snelheid waarmee updates worden uitgerold. Bedrijven kunnen nieuwe functies binnen enkele minuten naar duizenden locaties pushen, in plaats van weken te moeten wachten — wat leidt tot snellere innovatiecycli zonder onderbreking van de dienstverlening aan klanten.
Inzetbewuste BBU-vormfactoren en infrastructuurafstemming
Sidecar versus rackgemonteerde BBU-configuraties voor gedistribueerde en gecentraliseerde vRAN
Het kiezen van de juiste BBU-vormfactor is van groot belang bij het afstemmen van het hardwareontwerp op de manier waarop apparatuur wordt geïmplementeerd en op de beperkingen die in de infrastructuur aanwezig zijn. Sidecar-BBUs zijn kleine, energie-efficiënte eenheden die direct naast de antennes op locatie worden geplaatst. Ze verminderen de signaalvertraging, waardoor ze uitermate geschikt zijn voor toepassingen die een uiterst betrouwbare verbinding met minimale vertraging vereisen, zoals URLLC-diensten of edge-computingtaken in uitgespreide vRAN-opstellingen. Aan de andere kant concentreren rackgemonteerde BBUs de volledige basebandverwerking in centrale hubs. Deze aanpak bespaart soms tot wel 40% ruimte en maakt het beheer van warmteafvoer, noodstroomvoorzieningen en routinecontroles aanzienlijk eenvoudiger. De meeste netwerkproviders kiezen voor rackgemonteerde versies omdat deze beter schalen en het delen van resources tussen verschillende gebieden mogelijk maken. Vergeet echter sidecars niet! Zij blijven een cruciale rol spelen waar weinig ruimte beschikbaar is of op moeilijk bereikbare locaties. Beide opties werken uitstekend samen met SDN- en NFV-technologieën, zodat alles naadloos integreert binnen moderne, cloudgebaseerde netwerken.
AI-gestuurde bronoptimalisatie over schaalbare BBU-clusters
Kunstmatige intelligentie heeft veranderd hoe we BBU-clusters beheren, waardoor ze zich verschuiven van puur reageren op problemen naar een proactieve en aanpasbare aanpak. Realtime-sleutelprestatie-indicatoren zoals verkeersniveaus, het aantal gelijktijdig verbonden gebruikers, de efficiëntie waarmee spectrum wordt gebruikt en hardwarebewakingsgegevens worden ingevoerd in machinesysteemleren. Deze systemen kunnen voorspellen welke capaciteit tot 48 uur van tevoren nodig zal zijn, waarna de virtuele basebandfuncties automatisch worden opgeschaald of afgeschaald, indien nodig. Speciale technieken voor versterkend leren blijven de manier waarop rekenkracht over verschillende delen van het netwerk wordt verdeeld, evenals het beheer van bandbreedte en stroominstellingen, continu verbeteren. Deze aanpak vermindert energieverlies met ongeveer 22%, omdat apparatuur die weinig wordt gebruikt, slim wordt uitgeschakeld. Bij het verdelen van werkbelastingen over servers helpt automatisering het algemene gebruiksniveau met ongeveer 30% te verhogen. Dit maakt het uitbreiden van BBU-pools veel eenvoudiger naarmate het 5G-verkeer blijft groeien. Wat we uiteindelijk krijgen, is in feite een infrastructuur die zichzelf repareert. Het voorkomt dat bedrijven te veel apparatuur vooraf kopen, houdt de latentie onder de 5 milliseconden voor belangrijke toepassingen en verwerkt onverwachte pieken in verkeer zonder dat iemand handmatig hoeft in te grijpen om problemen op te lossen.
