Các tính năng BBU nào hỗ trợ khả năng mở rộng mạng?

Thiết kế phần cứng BBU theo dạng mô-đun nhằm hỗ trợ mở rộng quy mô theo chiều dọc và chiều ngang

Thiết bị viễn thông hiện đại phụ thuộc vào kiến trúc Bộ xử lý băng tần cơ sở (BBU) hỗ trợ hai chiến lược mở rộng bổ trợ lẫn nhau: mở rộng theo chiều dọc — nâng cao năng lực xử lý của từng đơn vị bằng cách bổ sung thêm công suất xử lý — và mở rộng theo chiều ngang — triển khai thêm các nút BBU trên toàn bộ mạng để phân bổ tải và tăng dung lượng.

Các mô-đun thay thế nóng và tính linh hoạt của khung máy nhằm tăng dung lượng theo từng bước

Các kỹ sư vận hành giờ đây có thể thay thế hoặc lắp đặt các thành phần phần cứng như thẻ xử lý và đơn vị giao diện vô tuyến mà không cần ngừng dịch vụ, nhờ các mô-đun có thể thay thế tại hiện trường hỗ trợ tính năng thay nóng (hot swapping). Lợi ích mang lại là gì? Khả năng mở rộng dung lượng nhanh chóng khi cần thiết. Chỉ cần cắm một thẻ xử lý mới vào và thông lượng sẽ tăng khoảng 40% gần như ngay lập tức. Các thiết kế khung máy hiện đại được trang bị sẵn các khe cắm tiêu chuẩn và hệ thống mặt sau (backplane) linh hoạt, tương thích với nhiều loại mô-đun khác nhau — bao gồm cả bộ tăng tốc mã hóa và giao diện fronthaul. Sự linh hoạt này cho phép các doanh nghiệp xây dựng đúng cấu hình họ cần mà không bị phụ thuộc vào thiết bị của một nhà cung cấp duy nhất, đồng thời tiết kiệm đáng kể không gian giá đỡ (rack space). Các bài kiểm tra trong ngành đã chỉ ra rằng các tính năng thay nóng này giúp giảm thời gian ngừng hoạt động để bảo trì khoảng 90% so với các hệ thống cũ, nơi mọi thành phần đều được cố định vĩnh viễn ngay từ ngày đầu triển khai.

Mở rộng CPU/FPGA/GPU và tối ưu hóa băng thông bộ nhớ cho các khối công việc đòi hỏi cao về tính toán

Các Bộ xử lý băng tần cơ sở hiện đại (BBU) cần đáp ứng cả yêu cầu của 5G-Advanced lẫn tiêu chuẩn Open RAN, do đó chúng tích hợp nhiều loại năng lực tính toán khác nhau. Chẳng hạn, Mảng cổng lập trình trên trường (FPGA) đảm nhiệm các tác vụ xử lý tín hiệu siêu nhanh, nơi từng microgiây đều mang tính quyết định. Đơn vị xử lý đồ họa (GPU) được huy động khi cần triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) cho các nhiệm vụ như định hướng chùm tia (beamforming) và xử lý các vấn đề nhiễu. Ngoài ra, các đơn vị xử lý trung tâm đa ổ cắm (multi-socket CPU) quản lý toàn bộ hoạt động của mặt điều khiển (control plane) và phối hợp vận hành mọi thứ phía sau hậu trường. Về bộ nhớ, các nhà sản xuất đang chuyển sang công nghệ DDR5 và HBM3, có khả năng truyền dữ liệu với tốc độ vượt quá 1 terabyte mỗi giây. Dải thông như vậy là hoàn toàn thiết yếu để hỗ trợ các hệ thống MIMO (Multiple Input Multiple Output) quy mô lớn và đáp ứng nhu cầu xử lý fronthaul thời gian thực. Một số tối ưu hóa thông minh cũng góp phần hiện thực hóa điều này — ví dụ như phân chia không gian bộ nhớ đệm (cache) nhằm đảm bảo các chức năng băng tần cơ sở then chốt không bị nghẽn; phân bổ bộ nhớ một cách thông minh giữa các ổ cắm khác nhau dựa trên nguyên tắc NUMA; và nén phần cứng tích hợp giúp giảm lưu lượng fronthaul khoảng 35%. Tất cả những thành phần này phối hợp nhịp nhàng với nhau nhằm duy trì độ trễ dưới 5 mili giây, đồng thời đảm bảo hiệu năng 5G New Radio ổn định và đáng tin cậy ngay cả khi các trạm gốc đang xử lý liên tục luồng dữ liệu đạt 200 gigabit mỗi giây.

Tích hợp BBU với Mạng dựa trên Đám mây và Có thể Lập trình (SDN/NFV)

Tách rời Mặt phẳng Điều khiển và Điều phối Động thông qua Quản lý BBU được kích hoạt bởi SDN

Mạng được định nghĩa bằng phần mềm (Software Defined Networking - SDN) thay đổi cách chúng ta quản lý các đơn vị băng tần cơ sở (baseband units - BBUs) bằng cách tách biệt các chức năng điều khiển khỏi quá trình xử lý dữ liệu thực tế. Điều này tạo ra một hệ thống trong đó các bộ điều khiển thông minh đảm nhiệm phần lớn việc ra quyết định tập trung, đồng thời vẫn cho phép các BBU tự đưa ra các quyết định cục bộ về việc chuyển tiếp dữ liệu và quản lý tài nguyên vô tuyến. Nhờ có các giao diện lập trình ứng dụng mở (open application programming interfaces - API), các nhà khai thác mạng hiện nay có thể điều chỉnh phân bổ phổ tần theo yêu cầu, chuyển đổi linh hoạt giữa các phương pháp điều chế khác nhau khi cần thiết, cũng như tái phân bổ tải công việc giữa các vùng phủ sóng (cell sectors) dựa trên lưu lượng thực tế đang diễn ra. Khi mạng trở nên quá tải vào các khung giờ cao điểm, các hệ thống SDN này sẽ phản ứng gần như tức thì, tái định hướng dung lượng mạng từ những khu vực bị quá tải mà không cần kỹ thuật viên can thiệp thủ công để cấu hình lại các thiết lập. Kết quả đạt được? Thời gian ngừng hoạt động giảm đáng kể và bớt đi nhiều rắc rối hơn cho đội ngũ kỹ thuật. Một báo cáo ngành gần đây năm 2024 chỉ ra rằng các doanh nghiệp áp dụng phương pháp này thường giảm khoảng một phần ba chi phí quản lý mạng tổng thể so với các phương pháp cũ vốn phụ thuộc nặng nề vào từng thiết bị riêng lẻ.

Các chức năng băng tần cơ sở ảo hóa và Quản lý vòng đời tự động với NFV

Chức năng mạng ảo hóa (Network Functions Virtualization, viết tắt là NFV) đang thay đổi cách các công ty viễn thông vận hành cơ sở hạ tầng của mình. Thay vì phụ thuộc vào phần cứng BBU chuyên dụng và đắt đỏ, các nhà khai thác hiện nay chạy các chức năng băng tần gốc trên các máy chủ thương mại phổ biến. Các tác vụ như xử lý tín hiệu, mã hóa kênh và các giao thức lớp 2 (Layer 2) đều được thực hiện dưới dạng các chức năng mạng ảo nhẹ (lightweight virtual network functions) hoặc các giải pháp thay thế gốc điện toán đám mây (cloud-native). Toàn bộ hệ thống được quản lý tự động thông qua các nền tảng như Kubernetes và ONAP, đảm nhiệm mọi khía cạnh — từ triển khai ban đầu, mở rộng quy mô khi cần thiết, khắc phục sự cố cho đến cập nhật bản vá — tất cả đều được thực hiện từ các bảng điều khiển tập trung. Khi lưu lượng truy cập đột ngột tăng vọt, các hệ thống NFV này có thể nhanh chóng tạo ra các bản sao của các BBU ảo và phân bổ chúng trên nhiều nhóm máy chủ khác nhau. Còn khi nhu cầu giảm, hệ thống sẽ đơn giản là tắt các tài nguyên không sử dụng để tiết kiệm năng lượng. Theo kết quả từ Nghiên cứu Đánh giá Hiệu năng Cloud RAN năm ngoái, cách tiếp cận linh hoạt này giúp cắt giảm chi phí đầu tư (CAPEX) khoảng một nửa, đồng thời vẫn duy trì độ sẵn sàng gần như hoàn hảo ở mức 99,999%. Tuy nhiên, điều khiến NFV thực sự nổi bật chính là tốc độ triển khai các bản cập nhật. Các công ty có thể triển khai tính năng mới tới hàng nghìn địa điểm chỉ trong vài phút, thay vì phải chờ hàng tuần — nhờ đó chu kỳ đổi mới được đẩy nhanh mà không làm gián đoạn dịch vụ dành cho khách hàng.

Các dạng thức BBU nhận thức về việc triển khai và sự phù hợp với cơ sở hạ tầng

Cấu hình BBU kiểu Sidecar so với kiểu gắn giá (Rack-Mounted) cho vRAN phân tán và tập trung

Việc lựa chọn đúng dạng thức BBU (Bộ xử lý băng tần cơ sở) là rất quan trọng khi khớp thiết kế phần cứng với cách triển khai thực tế cũng như các hạn chế hiện có trong hạ tầng. Các BBU kiểu sidecar là những đơn vị nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng, được lắp đặt ngay cạnh ăng-ten tại hiện trường. Chúng giúp giảm độ trễ tín hiệu, do đó rất phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu kết nối cực kỳ đáng tin cậy và độ trễ tối thiểu — ví dụ như các dịch vụ URLLC hoặc các tác vụ điện toán biên trong các cấu hình vRAN phân tán. Ngược lại, các BBU gắn trên giá (rack-mounted) tập trung toàn bộ xử lý băng tần cơ sở tại các trung tâm điều khiển tập trung. Cách tiếp cận này giúp giảm diện tích chiếm chỗ — đôi khi lên tới khoảng 40% — đồng thời cũng dễ dàng hơn trong việc quản lý nhiệt, nguồn điện dự phòng và kiểm tra định kỳ. Phần lớn nhà cung cấp mạng đều lựa chọn phiên bản gắn trên giá vì khả năng mở rộng tốt hơn và cho phép chia sẻ tài nguyên giữa các khu vực khác nhau. Tuy nhiên, cũng đừng quên vai trò của các BBU sidecar! Chúng vẫn đóng vai trò then chốt tại những vị trí có không gian hạn chế hoặc những nơi khó tiếp cận. Dù theo phương án nào, cả hai loại BBU đều tương thích tốt với các công nghệ SDN và NFV, nhờ đó mọi thành phần đều kết nối trơn tru trong các mạng hiện đại dựa trên nền tảng điện toán đám mây.

Tối ưu hóa tài nguyên do AI điều khiển trên các cụm BBU có khả năng mở rộng

Trí tuệ nhân tạo đã thay đổi cách chúng ta quản lý các cụm BBU, chuyển từ việc chỉ phản ứng thụ động trước các sự cố sang chủ động và linh hoạt hơn. Các chỉ số hiệu suất then chốt (KPI) theo thời gian thực — như mức lưu lượng truy cập, số lượng người dùng kết nối đồng thời, hiệu suất sử dụng phổ tần và dữ liệu giám sát phần cứng — được đưa vào các hệ thống học máy. Những hệ thống này có thể dự báo nhu cầu dung lượng lên đến 48 giờ tới, từ đó tự động mở rộng hoặc thu nhỏ các chức năng cơ sở băng tần ảo (virtual baseband functions) một cách phù hợp. Các kỹ thuật học tăng cường (reinforcement learning) chuyên biệt liên tục cải thiện cách phân bổ công suất tính toán giữa các thành phần khác nhau trong mạng, đồng thời tối ưu hóa việc quản lý băng thông và thiết lập công suất. Cách tiếp cận này giúp giảm khoảng 22% lượng năng lượng bị lãng phí nhờ tắt thông minh các thiết bị ít được sử dụng. Khi cân bằng tải làm việc trên các máy chủ, tự động hóa giúp nâng cao tỷ lệ sử dụng tổng thể lên khoảng 30%. Điều này làm cho việc mở rộng các nhóm BBU trở nên dễ dàng hơn nhiều khi lưu lượng 5G tiếp tục gia tăng. Kết quả cuối cùng là một hạ tầng gần như tự sửa chữa. Hạ tầng này giúp doanh nghiệp tránh mua quá nhiều thiết bị ngay từ đầu, duy trì độ trễ dưới 5 mili giây cho các ứng dụng quan trọng và xử lý linh hoạt các đợt tăng đột biến về lưu lượng mà không cần bất kỳ can thiệp thủ công nào.