Anong mga Katangian ng BBU ang Sumusuporta sa Paglalawak ng Network?

Modular na Disenyo ng Hardware ng BBU para sa Patayong at Pahigang Paglalawig

Ang modernong kagamitan sa komunikasyon ay umaasa sa mga arkitektura ng Baseband Unit (BBU) na sumusuporta sa dalawang komplementaryong estratehiya ng paglalawig: ang patayong paglalawig—pagpapalakas ng mga indibidwal na yunit gamit ang dagdag na kapasidad sa pagproseso—at ang pahigang paglalawig—pag-deploy ng higit pang mga node ng BBU sa buong network upang ipamahagi ang karga at berticalin ang kapasidad.

Mga Module na Maaaring Palitan Nang Mainit (Hot-Swappable) at Flexibilidad ng Chassis para sa Gradual na Paglalawig ng Kapasidad

Ang mga operator ay maa nang palitan o i-install ang mga bahagi ng hardware tulad ng mga card ng processor at mga yunit ng radyo na interface nang hindi kinakailangang i-stop ang mga serbisyo dahil sa mga field replaceable module na sumusuporta sa hot swapping. Ano ang kalamangan? Mabilis na pagpapalawak ng kapasidad kapag kailangan. Ilagay lamang ang isang bagong card ng processor at makikita mo agad na tumaas ang throughput ng halos 40%. Ang mga modernong disenyo ng chassis ay may kasamang standard na mga slot at nababagong backplane system na gumagana kasama ang iba't ibang uri ng module, kabilang ang mga accelerator para sa encryption at mga fronthaul interface. Ang fleksibilidad na ito ay nagbibigay-daan sa mga kumpanya na magbuo ng eksaktong kailangan nila nang walang pagkakaroon ng limitasyon sa kagamitan ng isang vendor lamang, at nakatipid din ito ng mahalagang espasyo sa rack. Ayon sa mga pagsusuri sa industriya, ang mga katangiang hot swap na ito ay nabawasan ang oras ng pagkakabigo sa pagpapanatili ng humigit-kumulang 90% kumpara sa mga lumang sistema kung saan ang lahat ay nakafixed mula pa noong unang araw.

Pagpapalawak ng CPU/FPGA/GPU at Pag-optimize ng Bandwidth ng Memory para sa mga Compute-Intensive na Workload

Ang mga modernong Baseband Unit (BBU) ay kailangang makapagproseso ng parehong mga kinakailangan ng 5G-Advanced at ng mga espesipikasyon ng Open RAN, kaya naman pinagsasama nila ang iba't ibang uri ng computing power. Halimbawa, ang Field Programmable Gate Arrays (FPGA) ay nangangasiwa sa mga napakahuling gawain sa signal processing kung saan bawat mikrosegundo ay mahalaga. Ang Graphics Processing Units (GPU) naman ay pumapasok kapag kailangan ng AI para sa mga gawain tulad ng beamforming at pagharap sa mga isyu ng interference. At mayroon ding multi-socket na Central Processing Units (CPU) na namamahala sa lahat ng operasyon ng control plane at nag-o-orchestrate ng lahat sa likod ng eksena. Sa aspeto ng memorya, ang mga tagagawa ay gumagamit na ng DDR5 at HBM3 technologies na kayang magpadala ng data sa bilis na hihigit sa 1 terabyte kada segundo. Ang ganitong antas ng bandwidth ay lubos na kailangan upang suportahan ang malalaking Multiple Input Multiple Output (MIMO) system at panatilihin ang real-time na fronthaul processing. May ilang matalinong optimization din na ginagawa upang maging posible ito—tulad ng paghahati ng cache space upang hindi ma-block ang mga kritikal na baseband function, ang matalinong pag-aalok ng memorya sa iba't ibang socket gamit ang mga prinsipyo ng NUMA, at ang built-in na hardware compression na binabawasan ang fronthaul traffic ng humigit-kumulang 35%. Ang lahat ng mga komponenteng ito na gumagana nang sabay-sabay ay nagpapanatili ng latency sa ilalim ng 5 milisegundo habang nagbibigay ng matibay na 5G New Radio performance kahit kapag ang mga cell site ay nakakapagproseso ng patuloy na data flow na 200 gigabits kada segundo.

Pagsasama ng BBU sa Cloud-Native at Programmable Networking (SDN/NFV)

Paghihiwalay ng Control-Plane at Dynamic na Orchestration sa pamamagitan ng SDN-Enabled na Pamamahala ng BBU

Ang Software Defined Networking o SDN ay nagbabago sa paraan ng pagmamanage natin ng mga baseband unit sa pamamagitan ng paghihiwalay ng mga control function mula sa aktuwal na data processing. Nagbibigay ito ng isang sistema kung saan ang mga madunong na controller ang nangangasiwa ng karamihan sa pag-iisip nang sentral, ngunit pinapahintulutan ang mga BBUs na magdesisyon nang lokal tungkol sa pagpapadala ng data at pamamahala ng mga radio resource. Dahil mayroon nang bukas na application programming interfaces, ang mga network operator ay maa ngayong i-adjust ang spectrum allocation nang real time, magpalit ng iba't ibang modulation method ayon sa pangangailangan, at i-shift ang workload balance sa pagitan ng iba't ibang cell sector batay sa aktuwal na daloy ng trapiko. Kapag maraming kliyente ang gumagamit ng network sa panahon ng rush hour, ang mga sistemang ito ng SDN ay sumasali nang halos agad, ina-redirek ang kapasidad ng network palayo sa mga sobrang abalang lugar nang walang kailangang manu-manong pag-configure ng mga setting. Ang resulta? Mas kaunti ang downtime at mas kaunti ang problema para sa mga teknisyan. Ayon sa isang kamakailang ulat sa industriya noong 2024, ang mga kumpanya na sumusunod sa pamamaraang ito ay karaniwang nakakakita ng humigit-kumulang isang ikatlo na pagbaba sa kanilang kabuuang gastos sa network management kumpara sa mga lumang pamamaraan na umaasa nang husto sa mga indibidwal na device.

Virtualized na Baseband Functions at Automated na Lifecycle Management kasama ang NFV

Ang Network Functions Virtualization, o NFV para maikli, ay nagbabago sa paraan kung paano pinapatakbo ng mga kumpanya ng telekomunikasyon ang kanilang imprastruktura. Sa halip na umaasa sa mahal na proprietary na hardware ng BBU, ang mga operator ay ngayon ay tumatakbo ng mga baseband function gamit ang karaniwang off-the-shelf na server. Ang mga bagay tulad ng signal processing, channel coding, at ang mga protocol sa Layer 2 ay lahat ay gumagana bilang lightweight na virtual network functions o cloud-native na alternatibo. Ang buong sistema ay awtomatikong pinamamahalaan gamit ang mga platform tulad ng Kubernetes at ONAP, na nangangalaga ng lahat mula sa pag-setup hanggang sa pag-scale ng operasyon kapag kailangan, pag-aayos ng mga problema, at pag-aapply ng mga patch — lahat mula sa sentralisadong dashboard. Kapag biglang tumataas ang trapiko, ang mga sistemang ito ng NFV ay maaaring agad na lumikha ng mga kopya ng virtual na BBU at ipakalat ang mga ito sa iba’t ibang grupo ng server. At kapag bumaba ang demand, isinasara nila lamang ang hindi ginagamit na mga resource upang makatipid sa kuryente. Ayon sa resulta ng Cloud RAN Benchmark Study noong nakaraang taon, ang fleksibleng pamamaraang ito ay nababawasan ang capital costs ng halos kalahati habang panatag pa rin ang praktikal na perpektong uptime sa 99.999%. Ngunit ang tunay na nagpapakilala sa NFV ay ang bilis ng pag-deploy ng mga update. Ang mga kumpanya ay maaaring i-push ang mga bagong feature sa libu-libong lokasyon sa loob lamang ng ilang minuto imbes na maghintay ng mga linggo — na nangangahulugan ng mas mabilis na innovation cycles nang hindi nakakapag-iwan ng interupsiyon sa serbisyo para sa mga customer.

Mga Porma ng BBU na May Kamalayan sa Pag-deploy at Pag-align sa Imprastraktura

Mga Konpigurasyon ng BBU: Sidecar vs. Rack-Mounted para sa Distributed at Centralized na vRAN

Ang pagpili ng tamang anyo ng BBU ay napakahalaga kapag isinasama ang disenyo ng hardware sa paraan ng pag-deploy nito at sa mga limitasyon na umiiral sa imprastraktura. Ang mga sidecar na BBU ay maliit at mahusay sa paggamit ng enerhiya, at nakatayo malapit sa mga antenna sa lokasyon. Binabawasan nila ang pagkaantala ng signal, kaya't lubos silang angkop para sa mga aplikasyon na nangangailangan ng napakatibay na koneksyon at napakababang latency—tulad ng mga serbisyo ng URLLC o mga gawain sa edge computing sa mga kalahok na vRAN na kumakalat sa malawak na lugar. Sa kabilang banda, ang mga rack-mounted na BBU ay nagkakaisa sa lahat ng baseband processing sa sentral na hub. Ang pamamaraang ito ay nababawasan ang kinakailangang espasyo—mga 40% minsan—at ginagawang mas madali ang pamamahala ng init, mga backup na power supply, at mga regular na pagsusuri. Karamihan sa mga provider ng network ay pumipili ng mga rack-mounted na bersyon dahil mas mainam ang kanilang kakayahang lumawak (scale) at nagbibigay-daan sa pagbabahagi ng mga resource sa iba’t ibang lugar. Ngunit huwag kalimutan ang mga sidecar din! Patuloy pa rin silang gumaganap ng mahalagang papel kung saan may limitadong espasyo o sa mga mahirap abutin na lugar. Parehong epektibo ang dalawang uri kasama ang mga teknolohiya ng SDN at NFV, kaya’t lahat ay maayos na nakakakonekta sa loob ng mga modernong cloud-based na network.

Optimisasyon ng mga Mapagkukunan na Pinapagana ng AI sa loob ng mga Nakasukat na BBU Cluster

Ang mga sistemang may kasanayan sa pag-iisip (artificial intelligence) ay nagbago ng paraan kung paano natin pinamamahalaan ang mga BBU cluster, mula sa simpleng pagtugon sa mga problema patungo sa pagiging proaktibo at nababagong-kayang umangkop. Ang mga pangunahing tagapagpahiwatig ng pagganap (key performance indicators) na nakakakuha ng datos sa real time—tulad ng antas ng trapiko, bilang ng mga gumagamit na konektado nang sabay-sabay, kahusayan ng paggamit ng spectrum, at datos mula sa pagsubaybay sa hardware—ay ipinasok sa mga sistemang gumagamit ng machine learning. Ang mga sistemang ito ay nakakapredict ng kailangang kapasidad hanggang 48 oras bago mangyari, na kung saan ay awtomatikong pinaaangat o pinaibaba ang mga virtual baseband function batay sa pangangailangan. Ang mga espesyal na teknik sa reinforcement learning ay patuloy na pinabubuti ang paraan ng pamamahagi ng computing power sa iba't ibang bahagi ng network, kasama na rito ang pamamahala ng bandwidth at mga setting ng kuryente. Ang ganitong pamamaraan ay nababawasan ang pagkawala ng enerhiya ng humigit-kumulang 22% dahil sa matalinong pag-o-off ng mga kagamitan na hindi gaanong ginagamit. Sa pagbabalanse ng mga gawain sa iba't ibang server, ang awtomasyon ay tumutulong na dagdagan ang kabuuang rate ng paggamit ng mga server ng humigit-kumulang 30%. Dahil dito, mas madali nang palawakin ang mga BBU pool habang patuloy na tumataas ang trapiko sa 5G. Ang resulta ay isang imprastruktura na praktikal na nakakapag-repair ng sarili. Ito ay hinahadlangan ang mga kompanya mula sa sobrang pagbili ng kagamitan nang maaga, panatilihin ang latency sa ilalim ng 5 milisekundo para sa mahahalagang aplikasyon, at harapin ang di-inaasahang pagtaas ng trapiko nang walang kailangang manu-manong pakiki-alam o pagre-resolve.