Какие функции BBU поддерживают масштабируемость сети?

Модульная аппаратная архитектура BBU для вертикального и горизонтального масштабирования

Современное телекоммуникационное оборудование основывается на архитектурах блока базовой полосы (BBU), поддерживающих две взаимодополняющие стратегии масштабирования: вертикальное масштабирование — повышение вычислительной мощности отдельных устройств — и горизонтальное масштабирование — развертывание дополнительных узлов BBU в сети для распределения нагрузки и увеличения ёмкости.

Модули с поддержкой горячей замены и гибкость шасси для постепенного наращивания ёмкости

Операторы теперь могут заменять или устанавливать аппаратные компоненты, такие как процессорные платы и радиоинтерфейсные модули, без остановки сервисов — благодаря сменным в полевых условиях модулям, поддерживающим горячую замену. В чём преимущество? Быстрое расширение ёмкости по мере необходимости. Достаточно просто подключить новую процессорную плату, и пропускная способность возрастёт примерно на 40 % практически мгновенно. Современные конструкции шасси оснащены стандартными слотами и адаптируемыми системами магистральной платы, совместимыми со всевозможными модулями, включая, например, ускорители шифрования и интерфейсы фронтхола. Такая гибкость позволяет компаниям создавать именно те решения, которые им необходимы, не будучи привязанными к оборудованию одного поставщика, а также экономит ценный объём в стойке. Испытания в отрасли показали, что функции горячей замены сокращают время простоя при техническом обслуживании примерно на 90 % по сравнению с устаревшими системами, в которых всё оборудование было жёстко зафиксировано с самого начала.

Расширение возможностей CPU/FPGA/GPU и оптимизация пропускной способности памяти для вычислительно интенсивных рабочих нагрузок

Современные базовые блоки обработки (BBU) должны удовлетворять как требованиям 5G-Advanced, так и спецификациям Open RAN, поэтому они объединяют различные типы вычислительных мощностей. Например, программируемые логические интегральные схемы (FPGA) выполняют сверхбыструю обработку сигналов, где каждый микросекунд имеет решающее значение. Графические процессоры (GPU) вступают в дело при реализации решений на основе искусственного интеллекта, например, для формирования диаграммы направленности и борьбы с помехами. А многосокетные центральные процессоры (CPU) управляют всеми операциями плоскости управления и координируют работу всех компонентов «за кулисами». Что касается памяти, производители обращаются к технологиям DDR5 и HBM3, обеспечивающим пропускную способность передачи данных свыше 1 терабайта в секунду. Такая пропускная способность абсолютно необходима для поддержки масштабных систем множественного входа и множественного выхода (MIMO) и соответствия требованиям к обработке фронтхол-трафика в реальном времени. Возможность достижения таких показателей обеспечивается также за счёт ряда интеллектуальных оптимизаций: например, разделения кэш-памяти таким образом, чтобы критически важные функции базовой полосы не испытывали задержек; рационального распределения памяти между различными сокетами в соответствии с принципами архитектуры NUMA; а также встроенной аппаратной компрессии, позволяющей сократить объём фронтхол-трафика примерно на 35 %. Все эти компоненты, действуя совместно, обеспечивают задержку менее 5 миллисекунд и стабильную, высококачественную работу радиоинтерфейса 5G New Radio даже при постоянном потоке данных на уровне 200 гигабит в секунду на каждой базовой станции.

Интеграция BBU с облачно-ориентированными и программируемыми сетями (SDN/NFV)

Разделение плоскости управления и динамическая оркестрация через управление BBU на основе SDN

Программно-определяемые сети (SDN) изменяют подход к управлению базовыми станциями (BBU), отделяя функции управления от непосредственной обработки данных. Это создаёт систему, в которой интеллектуальные контроллеры централизованно выполняют основную часть логических операций, однако сами BBU способны принимать локальные решения относительно пересылки данных и управления радиоресурсами. Благодаря наличию открытых интерфейсов программирования приложений (API) операторы сетей теперь могут динамически корректировать распределение спектра, переключаться между различными методами модуляции по мере необходимости и перераспределять рабочую нагрузку между секторами соты в реальном времени в зависимости от текущей ситуации с трафиком. В периоды пиковой нагрузки, например, в часы «расписания», такие SDN-системы вступают в действие практически мгновенно, перенаправляя ресурсы сети из перегруженных зон без необходимости ручной настройки параметров. Результат? Снижение простоев и меньшее количество проблем для технического персонала. Согласно недавнему отраслевому отчёту за 2024 год, компании, внедрившие данный подход, в среднем сокращают общие расходы на управление сетью примерно на треть по сравнению с устаревшими методами, основанными преимущественно на индивидуальных устройствах.

Виртуализированные функции базовой полосы и автоматизированное управление жизненным циклом с использованием NFV

Виртуализация сетевых функций, или NFV (сокращённо), меняет способ, которым телекоммуникационные компании управляют своей инфраструктурой. Вместо дорогостоящего проприетарного оборудования BBU операторы теперь запускают базополосные функции на обычных серверах коммерческого назначения. Такие задачи, как обработка сигналов, кодирование каналов и протоколы второго уровня, реализуются в виде лёгких виртуальных сетевых функций или облачно-нативных альтернатив. Весь комплекс управляется автоматически с помощью платформ, таких как Kubernetes и ONAP, которые обеспечивают всё — от развертывания системы и масштабирования операций по мере необходимости до устранения неполадок и применения обновлений — через централизованные панели управления. При резком всплеске трафика такие NFV-системы способны быстро создавать копии виртуальных BBU и распределять их по различным группам серверов. А при снижении спроса они просто отключают неиспользуемые ресурсы для экономии энергии. Согласно результатам прошлогоднего исследования Cloud RAN Benchmark, такой гибкий подход сокращает капитальные затраты примерно наполовину, сохраняя при этом почти идельное время безотказной работы — 99,999 %. Однако истинное преимущество NFV заключается в скорости внедрения обновлений: компании могут распространять новые функции на тысячи точек за считанные минуты вместо недель ожидания, что обеспечивает более быстрые циклы инноваций без перерывов в предоставлении услуг клиентам.

Форм-факторы BBU с учетом развертывания и согласование с инфраструктурой

Сравнение конфигураций BBU в виде сайдкара и в стойке для распределенной и централизованной vRAN

Выбор правильного форм-фактора BBU имеет большое значение при согласовании конструкции оборудования с особенностями развертывания и ограничениями инфраструктуры. BBU типа «сайдкар» — это компактные энергоэффективные устройства, устанавливаемые непосредственно рядом с антеннами на месте эксплуатации. Они снижают задержку сигнала, что делает их идеальными для приложений, требующих исключительно надёжных соединений с минимальной задержкой, например, для услуг URLLC или задач вычислений на периферии (edge computing) в распределённых архитектурах vRAN. С другой стороны, стойковые BBU объединяют всю обработку базовой полосы частот в центральных узлах. Такой подход позволяет сократить занимаемое пространство — иногда до 40 % — и существенно упростить управление тепловым режимом, резервным питанием и проведением регулярного технического обслуживания. Большинство операторов сетей отдают предпочтение стойковым версиям BBU, поскольку они лучше масштабируются и позволяют совместно использовать ресурсы между различными зонами. Однако не стоит забывать и о решениях типа «сайдкар»: они по-прежнему играют ключевую роль там, где имеется ограниченное пространство или доступ затруднён. В любом случае оба варианта хорошо интегрируются с технологиями SDN и NFV, обеспечивая бесперебойное взаимодействие внутри современных облачных сетей.

Оптимизация ресурсов с помощью ИИ в масштабируемых кластерах BBU

Искусственный интеллект изменил подход к управлению кластерами BBU, сместив акцент с реактивного устранения проблем на проактивное и адаптивное управление. Ключевые показатели эффективности в реальном времени — такие как объём трафика, количество одновременно подключённых пользователей, эффективность использования спектра и данные мониторинга оборудования — поступают в системы машинного обучения. Эти системы способны прогнозировать потребность в ресурсах на срок до 48 часов вперёд, после чего виртуальные базовые полосы частот автоматически масштабируются вверх или вниз по мере необходимости. Специализированные методы обучения с подкреплением постоянно совершенствуют распределение вычислительной мощности между различными частями сети, а также управление пропускной способностью и настройками энергопотребления. Такой подход снижает потери энергии примерно на 22 % за счёт интеллектуального отключения оборудования, которое в данный момент слабо нагружено. При балансировке рабочих нагрузок между серверами автоматизация повышает общий уровень загрузки оборудования примерно на 30 %. Это существенно упрощает расширение пулов BBU по мере роста трафика в сетях 5G. В результате мы получаем по сути инфраструктуру, способную к самоисправлению: она позволяет компаниям избежать избыточных первоначальных капитальных затрат на оборудование, обеспечивает задержку менее 5 миллисекунд для критически важных приложений и справляется с неожиданными всплесками трафика без необходимости ручного вмешательства.