EN
Dikey ve Yatay Ölçeklenebilirlik İçin Modüler BBU Donanım Tasarımı
Modern iletişim ekipmanları, iki tamamlayıcı ölçeklendirme stratejisini destekleyen Taban Bant Birimi (BBU) mimarilerine dayanır: dikey ölçeklendirme — bireysel birimlere ek işlem gücü ekleyerek güçlendirme — ve yatay ölçeklendirme — yükü dağıtmak ve kapasiteyi artırmak amacıyla ağa daha fazla BBU düğümü yerleştirme.
Artan Kapasite Büyümesi İçin Sıcak Tak-Çıkart Modüller ve Kasada Esneklik
Operatörler, artık hizmetleri durdurmadan işlemci kartları ve radyo arayüz birimleri gibi donanım bileşenlerini değiştirebilir veya kurabilirler; çünkü sıcak tak-çalıştır (hot swapping) özelliğini destekleyen alanla değiştirilebilir modüller sayesinde bu işlemler mümkündür. Avantajı nedir? Gerektiğinde hızlı kapasite genişletmesi. Yeni bir işlemci kartı takın ve verimliliğin yaklaşık %40 oranında neredeyse anında arttığını görün. Modern şase tasarımları, şifreleme hızlandırıcılar ve fronthaul arayüzler de dahil olmak üzere çeşitli farklı modüllerle uyumlu standart yuvalar ve uyarlanabilir arka panel sistemleriyle donatılmıştır. Bu esneklik, şirketlerin tam olarak ihtiyaç duydukları sistemi inşa etmelerini sağlar; aynı zamanda yalnızca tek bir üreticinin ekipmanına bağlı kalmalarını önler ve değerli raf alanından tasarruf edilmesini sağlar. Sektör testleri, bu sıcak tak-çalıştır özelliklerinin bakım süresini, ilk günden itibaren tümü sabit monte edilmiş eski sistemlere kıyasla yaklaşık %90 oranında azalttığını göstermiştir.
Hesaplama Yoğun İş Yükleri İçin CPU/FPGA/GPU Genişletimi ve Bellek Bant Genişliği Optimizasyonu
Modern Temel Bant Birimleri (BBU'lar), hem 5G-Gelişmiş gereksinimlerini hem de Açık RAN (Open RAN) spesifikasyonlarını karşılamak zorundadır; bu nedenle farklı türde hesaplama gücü kaynaklarını bir araya getirir. Örneğin, Alan Programlanabilir Mantık Dizileri (FPGA'lar), her mikrosaniyenin sayıldığı olağanüstü hızlı sinyal işleme görevlerini üstlenir. Işın Yönlendirme (beamforming) gibi işlemler ile girişim sorunlarının giderilmesi gibi alanlarda Yapay Zekâ’yı devreye sokmak için Grafik İşlem Birimleri (GPU'lar) devreye girer. Ayrıca, tüm kontrol düzlemi işlemlerini yöneten ve arka planda her şeyi koordine eden çok-yuvalı Merkezi İşlem Birimleri (CPU'lar) bulunmaktadır. Bellek konusunda üreticiler, veriyi saniyede 1 terabayttan fazla hızla taşıyabilen DDR5 ve HBM3 teknolojilerine yönelmektedir. Bu düzeyde bant genişliği, büyük ölçekli Çoklu Giriş Çoklu Çıkış (MIMO) sistemlerini desteklemek ve gerçek zamanlı ön bağlantı (fronthaul) işleme ihtiyaçlarına yetişmek için mutlaka gereklidir. Bunun mümkün kılınmasında bazı akıllı optimizasyonlar da etkili rol oynar: örneğin, kritik temel bant işlevlerinin yavaşlamasını önlemek amacıyla önbellek alanının bölünmesi; NUMA ilkelerine göre belleğin farklı yuvalar arasında akıllıca dağıtılması; ayrıca ön bağlantı trafiğini yaklaşık %35 oranında azaltan donanım içi sıkıştırma özelliği. Tüm bu bileşenlerin birlikte çalışması, hücre siteleri saniyede 200 gigabitlik sürekli veri akışlarını işlerken bile gecikmeyi 5 milisaniyenin altına tutar ve sağlam bir 5G Yeni Radyo (5G NR) performansı sunar.
Bulut-Natif ve Programlanabilir Ağlarla (SDN/NFV) BBU Entegrasyonu
SDN Destekli BBU Yönetimi Aracılığıyla Kontrol Düzlemi Ayrıştırması ve Dinamik Orkestrasyon
Yazılım Tanımlı Ağlama (SDN), kontrol işlevlerini gerçek veri işlemeden ayıran bir yaklaşım ile temel bant birimlerinin (BBU) yönetimini değiştirir. Bu, akıllı denetleyicilerin çoğunlukla merkezde karar vermesini sağlayan ancak BBU’ların kendilerinin veri yönlendirme ve radyo kaynakları yönetimi konusunda yerel kararlar almasına izin veren bir sistem oluşturur. Açık uygulama programlama arayüzleri (API’ler) sayesinde ağ operatörleri artık spektrum tahsisini anlık olarak ayarlayabilir, ihtiyaç duyduklarında farklı modülasyon yöntemleri arasında geçiş yapabilir ve gerçek zamanlı trafik durumuna göre hücre sektörleri arasındaki iş yükü dağılımını değiştirebilirler. Yoğun trafiğin yaşandığı yoğun saatlerde bu SDN sistemleri neredeyse anında devreye girer ve ayarların elle yapılandırılması gerekmeksizin aşırı yüklü bölgelerden ağ kapasitesini yeniden yönlendirir. Sonuç? Teknisyenler için daha az kesinti ve daha az baş ağrısı. 2024 yılında yayımlanan bir sektör raporu, bu yöntemi benimseyen şirketlerin, bireysel cihazlara dayalı eski yaklaşımlara kıyasla ağ yönetimi maliyetlerinde genellikle üçte bir oranında azalma yaşadığını göstermektedir.
Sanallaştırılmış Tabanbant İşlevleri ve NFV ile Otomatik Yaşam Döngüsü Yönetimi
Ağ İşlevleri Sanallaştırması (NFV), telekom şirketlerinin altyapılarını nasıl işlettiğini değiştiriyor. Pahalı ve özel donanıma dayalı BBU cihazlarına güvenmek yerine, operatörler artık taban bant işlevlerini standart, rafından alınabilen sunucular üzerinde çalıştırıyorlar. Sinyal işleme, kanal kodlama ve Katman 2 protokolleri gibi işlemler, hafif sanal ağ işlevleri veya bulut-native alternatifler olarak yürütülüyor. Tüm sistem, Kubernetes ve ONAP gibi platformlar aracılığıyla otomatik olarak yönetiliyor; bu platformlar, kurulumdan ihtiyaç duyulduğunda ölçeklendirme işlemlerine, sorun gidermeye ve merkezi panellerden yamaların uygulanmasına kadar her şeyi ele alıyor. Trafik aniden arttığında bu NFV sistemleri, sanal BBU’ların kopyalarını hızla oluşturup farklı sunucu grupları arasında dağıtabiliyor. Talep düştüğünde ise kullanılmayan kaynakları devre dışı bırakarak enerji tasarrufu sağlıyorlar. Geçen yılın Cloud RAN Benchmark çalışmasının sonuçlarına göre, bu esnek yaklaşım sermaye harcamalarını yaklaşık yarıya indirirken %99,999’a yakın mükemmel süreklilik sağlıyor. Ancak NFV’nin gerçekten öne çıkmasını sağlayan şey, güncellemelerin ne kadar hızlı dağıtılabilmesidir. Şirketler, yeni özellikleri dakikalar içinde binlerce konuma yayabilir; bu da haftalar süren beklemeler yerine daha hızlı yenilik döngüleri anlamına gelir ve müşteri hizmetlerinde kesintiye neden olmaz.
Dağıtım-Odaklı BBU Biçim Faktörleri ve Altyapı Uyumu
Dağıtılmış ve Merkezileştirilmiş vRAN için Yanlışlık (Sidecar) vs. Rafa Monteli BBU Yapılandırmaları
Doğru BBU form faktörünü seçmek, donanım tasarımını dağıtım şekline ve altyapıdaki sınırlamalara uygun hale getirmede büyük önem taşır. Yan koltuk (sidecar) BBÜ'ler, sahada antenlerin hemen yanına yerleştirilen küçük, enerji verimli ünitelerdir. Sinyal gecikmesini azaltarak, URLLC hizmetleri veya yayılmış vRAN yapılandırmalarında kenar bilişim (edge computing) görevleri gibi çok güvenilir bağlantı ve minimum gecikme süresi gerektiren uygulamalar için idealdir. Diğer yandan, raf montajlı BBÜ'ler tüm taban bant işleme işlevini merkezi merkezlerde bir araya getirir. Bu yaklaşım, bazen yaklaşık %40 oranında alan tasarrufu sağlar ve aynı zamanda ısı yönetimi, yedek güç kaynakları ve rutin kontrollerin yönetilmesini de kolaylaştırır. Çoğu ağ sağlayıcısı, ölçeklenebilirlik avantajı sunması ve farklı bölgeler arasında kaynak paylaşımına izin vermesi nedeniyle raf montajlı versiyonları tercih eder. Ancak yan koltuk (sidecar) BBÜ'leri de unutmayın! Bunlar, sınırlı yer bulunan ya da erişimi zor olan noktalarda hâlâ kritik bir rol oynar. Her iki çözüm de SDN ve NFV teknolojileriyle uyumlu çalışır; böylece modern bulut tabanlı ağlar içinde her şey sorunsuz bir şekilde entegre olur.
Ölçeklenebilir BBU Küme Boyunca Yapay Zekâyla Kaynak Optimizasyonu
Yapay zeka, BBU kümelerini yönetme biçimimizi dönüştürdü; bu kümeler artık yalnızca sorunlara tepki vermektense proaktif ve uyarlanabilir hale geldi. Trafik seviyeleri, aynı anda bağlı olan kullanıcı sayısı, spektrumun verimli kullanımı ve donanım izleme verileri gibi gerçek zamanlı temel performans göstergeleri, makine öğrenimi sistemlerine beslenir. Bu sistemler, 48 saat önceden ihtiyaç duyulacak kapasiteyi tahmin edebilir; bu da sanal taban bant işlevlerinin gerekli olduğunda otomatik olarak ölçeklenmesini sağlar. Özel takviye öğrenimi teknikleri, hesaplama gücünün ağın farklı bileşenleri arasında nasıl dağıtılacağını, ayrıca bant genişliği ve güç ayarlarını yönetmeyi sürekli geliştirir. Bu yaklaşım, çok fazla kullanılmayan ekipmanları akıllıca kapatarak enerji israfını yaklaşık %22 oranında azaltır. Sunucular arasında iş yüklerini dengelemede otomasyon, genel kullanım oranlarını yaklaşık %30 artırır. Bu da 5G trafiğinin devam eden büyümesiyle birlikte BBU havuzlarının genişletilmesini çok daha kolay hale getirir. Sonuçta elde edilen, temelde kendini onaran bir altyapıdır. Şirketlerin başlangıçta fazladan donanım satın almasını engeller, önemli uygulamalar için gecikmeyi 5 milisaniyenin altına tutar ve kimse müdahale etmeden ani trafik artışlarını yönetebilir.
