EN
Modulär BBU-hårdvarukonstruktion för vertikal och horisontell skalning
Modern kommunikationsutrustning bygger på basbandsenhetsarkitekturer (BBU) som stödjer två kompletterande skalningsstrategier: vertikal skalning – förstärkning av enskilda enheter med ytterligare bearbetningskapacitet – och horisontell skalning – distribution av fler BBU-noder i nätverket för att fördela belastningen och öka kapaciteten.
Moduler som kan bytas ut under drift och chassiflexibilitet för stegvis kapacitetsökning
Operatörer kan nu byta ut eller installera hårdvarukomponenter, till exempel processorplatser och radiogränssnittsenheter, utan att avbryta tjänsterna tack vare fältutbytbara moduler som stödjer varm utbyte. Vad ger det för fördel? Snabb kapacitetsutvidgning vid behov. Koppla bara in en ny processorplats och se hur genomströmningen ökar med cirka 40 % nästan omedelbart. Moderna chassikonstruktioner är utrustade med standardutrymmen och anpassningsbara backplane-system som fungerar med alla typer av olika moduler, inklusive exempelvis krypteringsacceleratorer och fronthaul-gränssnitt. Denna flexibilitet innebär att företag kan bygga exakt den lösning de behöver utan att bli bundna till utrustning från en enda leverantör, samt att de sparar värdefullt rackutrymme. Industriella tester har visat att dessa funktioner för varmt utbyte minskar underhållsstillestånd med cirka 90 % jämfört med äldre system där allt var fastmonterat från dag ett.
Utvidgning av CPU/FPGA/GPU och optimering av minnesbandbredd för beräkningsintensiva arbetsbelastningar
Modern basbandenheter (BBU) måste hantera både kraven för 5G-Advanced och Open RAN-specifikationerna, vilket innebär att de sammanför olika typer av beräkningskraft. Till exempel hanterar fältprogrammerbara grindmatriser (FPGA) de extremt snabba signalbehandlingstaskerna, där varje mikrosekund räknas. Grafikprocessorer (GPU) används när det gäller att utnyttja artificiell intelligens (AI) för saker som beamforming och hantering av störningsproblem. Därefter finns det fleruttagscentralprocessorer (CPU) som hanterar alla kontrollplansoperationer och koordinerar allt bakom kulisserna. När det gäller minne vänder tillverkare sig till DDR5- och HBM3-teknikerna, vilka kan överföra data med hastigheter som överstiger 1 terabyte per sekund. Denna typ av bandbredd är absolut nödvändig för att stödja storskaliga Multiple Input Multiple Output (MIMO)-system och möta kraven på realtidsfronthaul-bearbetning. Vissa smarta optimeringar gör detta möjligt också – till exempel genom att dela upp cacheminnet så att kritiska basbandfunktioner inte bromsas ned, genom att fördela minne på ett intelligent sätt över olika processoruttag med hjälp av NUMA-principer och genom inbyggd hårdvarukomprimering som minskar fronthaul-trafiken med cirka 35 %. Alla dessa komponenter arbetar tillsammans för att hålla latensen under 5 millisekunder samtidigt som de levererar robust prestanda för 5G New Radio även när cellplatser hanterar konstanta dataflöden på 200 gigabit per sekund.
BBU-integration med molnbaserad och programmerbar nätverksinfrastruktur (SDN/NFV)
Avkoppling av kontrollplanet och dynamisk orkestrering via SDN-aktiverad BBU-hantering
Programvarudefinierad nätverksarkitektur (SDN) förändrar hur vi hanterar basbandenheter genom att separera kontrollfunktionerna från den faktiska dataprocessningen. Detta skapar ett system där smarta styrenheter hanterar större delen av tänkandet centralt, men där basbandenheterna själva kan fatta lokala beslut om vidarebefordring av data och hantering av radioresurser. Med öppna programmeringsgränssnitt (API:er) kan nätverksoperatörer nu justera frekvensallokeringen i realtid, växla mellan olika moduleringsmetoder efter behov och balansera arbetsbelastningen mellan cellsektorer baserat på vad som sker i trafiken i realtid. När belastningen ökar under rusningstid aktiveras dessa SDN-system nästan omedelbart och omdirigerar nätverkskapacitet bort från överbelastade områden utan att någon behöver konfigurera inställningarna manuellt. Resultatet? Mindre driftstopp och färre problem för tekniker. En sen rapport från branschen från 2024 visade att företag som har infört denna metod vanligtvis uppnår en minskning med cirka en tredjedel av sina totala kostnader för nätverkshantering jämfört med äldre metoder som kraftigt förlitade sig på enskilda enheter.
Virtualiserade basebandfunktioner och automatiserad livscykelhantering med NFV
Virtualisering av nätverksfunktioner, eller NFV förkortat, förändrar hur telekomföretag driver sin infrastruktur. Istället for att förlita sig på dyr, proprietär BBU-hårdvara kör operatörer nu basbandsfunktioner på vanliga standardserverar. Saker som signalbehandling, kanalkodning och de protokoll som ingår i lager 2 fungerar alla som lättviktiga virtuella nätverksfunktioner eller molnbaserade alternativ. Hela systemet hanteras automatiskt via plattformar såsom Kubernetes och ONAP, vilka tar hand om allt från installation och skalning vid behov till felhantering och uppdatering med korrigeringar – allt från centrala instrumentpaneler. När trafiken plötsligt ökar kan dessa NFV-system snabbt skapa kopior av virtuella BBUs och distribuera dem över olika servergrupper. Och när efterfrågan minskar stängs oanvända resurser helt enkelt av för att spara energi. Enligt resultaten från förra årets Cloud RAN-benchmarkstudie minskar denna flexibla metod kapitalkostnaderna med cirka hälften samtidigt som nästan perfekt driftstid (99,999 %) bibehålls. Vad som verkligen gör NFV unikt är dock hur snabbt uppdateringar kan distribueras. Företag kan distribuera nya funktioner till tusentals platser inom minuter istället för att vänta veckor, vilket innebär snabbare innovationscykler utan att avbryta tjänsterna för kunderna.
BBU-formfaktorer och infrastrukturinriktning med hänsyn till distribution
Sidecar- vs. rackmonterade BBU-konfigurationer för distribuerad och centraliserad vRAN
Att välja rätt BBU-formfaktor är mycket viktigt när hårdvarukonstruktionen ska anpassas till hur systemen distribueras och vilka begränsningar som finns i infrastrukturen. Sidecar-BBU:er är små, energieffektiva enheter som placeras direkt bredvid antennerna på platsen. De minskar signaldröjsmån, vilket gör dem utmärkta för applikationer som kräver extremt tillförlitliga anslutningar med minimal fördröjning, till exempel URLLC-tjänster eller edgecomputing-uppgifter i utspridda vRAN-uppställningar. Å andra sidan sammanfogar rackmonterade BBU:er all basebandbearbetning vid centrala nav. Denna ansats minskar ibland den nödvändiga ytan med upp till 40 % och förenklar även hanteringen av värme, reservkraftförsörjning och rutinmässiga kontroller. De flesta nätverksleverantörer väljer rackmonterade versioner eftersom de skalar bättre och möjliggör resursdelning mellan olika områden. Glöm dock inte bort sidecar-BBU:er! De spelar fortfarande en avgörande roll där utrymmet är begränsat eller på svårtillgängliga platser. Båda lösningarna fungerar väl tillsammans med SDN- och NFV-teknikerna, så att allt integreras smidigt i moderna molnbaserade nätverk.
AI-drivna resursoptimering över skalbara BBU-kluster
Artificiell intelligens har förändrat hur vi hanterar BBU-kluster, vilket innebär att vi går ifrån att enbart reagera på problem till att vara proaktiva och anpassningsbara. Verkliga nyckeltal i realtid – såsom trafiknivåer, antalet användare som är anslutna samtidigt, hur effektivt spektrum används samt övervakningsdata från hårdvaran – matas in i maskininlärningssystem. Dessa system kan förutsäga vilken kapacitet som kommer att behövas upp till 48 timmar framåt, vilket sedan automatiskt skalar upp eller ner de virtuella basbandsfunktionerna efter behov. Speciella förstärkningsinlärningstekniker förbättrar ständigt hur beräkningskraften fördelas mellan olika delar av nätverket, liksom hanteringen av bandbredd och ströminställningar. Denna metod minskar energiförbrukningen med cirka 22 % eftersom den smarta stängningen av utrustning som inte används mycket minskar slöseri med energi. När det gäller att balansera arbetsbelastningen mellan servrar bidrar automatiseringen till att öka den totala utnyttjandegraden med cirka 30 %. Detta gör det mycket enklare att utöka BBU-pooler när 5G-trafiken fortsätter att växa. Vad vi får som resultat är i princip en infrastruktur som självreparerar sig. Den hindrar företag från att köpa för mycket utrustning i förväg, håller latensen under 5 millisekunder för viktiga applikationer och hanterar oväntade toppar i trafiken utan att någon behöver ingripa manuellt.
