5G時代有哪些關鍵的“省錢”技術?

網(wǎng)優(yōu)雇傭軍
5G時代網(wǎng)絡越來越復雜,需要自動化來降低運維成本;另一方面,5G網(wǎng)絡切片要敏捷開通,并能在開通后保障SLA,靠人力無法完成,也需要網(wǎng)絡自動化。

虛擬化

傳統(tǒng)專用電信設備功能單一,軟硬件封閉式垂直一體化,運營商每一次網(wǎng)絡升級后,各種新老專用設備堆疊,使得網(wǎng)絡越來越復雜,機房空間越來越緊張,CAPEX和OPEX成本不斷上升。

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而NFV(網(wǎng)絡功能虛擬化)將網(wǎng)絡功能從傳統(tǒng)專用硬件設備解耦,并將虛擬化網(wǎng)絡功能(軟件)運行于通用的服務器之上,從而不必像過去那樣將特定的網(wǎng)絡功能與專用硬件一對一綁定,而是可以將各種網(wǎng)絡功能靈活部署于統(tǒng)一的通用硬件資源上,這樣就可以利用通用硬件的規(guī)模效應來降低成本,并提升網(wǎng)絡部署的靈活性。

簡單的理解,傳統(tǒng)專用電信設備就好比是過去的計算器、相機、游戲機等專用電子設備,它們功能單一;而NFV就好比是今天的智能手機+APP時代,相機、游戲等各種APP共享運行于統(tǒng)一的智能手機硬件平臺上。

云化

盡管NFV打破了傳統(tǒng)電信設備軟硬件垂直一體化的煙囪式架構,實現(xiàn)了軟件與硬件分離,但解耦出的VNF軟件依然是“大塊頭”的,依然不夠靈活。

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于是,VNF進一步被拆分為粒度更小的、模塊化的微服務(網(wǎng)絡功能服務),并部署于容器中,從而可進一步提升軟件開發(fā)的靈活性和敏捷性。這就是所謂的“云原生設計”。5G核心網(wǎng)正是基于這樣的設計。同時,無狀態(tài)設計是云原生的另一大功能,其意味著將傳統(tǒng)網(wǎng)元的上下文信息與網(wǎng)絡功能軟件分離,使得軟件可以在容器之間靈活遷移,從而提升彈性和擴展性。云原生設計可加速新業(yè)務上線,敏捷應對變幻莫測的市場,也為靈活定制網(wǎng)絡切片奠定了基礎。

網(wǎng)絡切片

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過去2/3/4G時代,網(wǎng)絡服務類型很少,主要提供語音、數(shù)據(jù)和視頻業(yè)務。過去的網(wǎng)絡也是以“一刀切”的方式提供這些有限的服務。而5G時代的網(wǎng)絡切片技術將一張物理網(wǎng)絡切成多個相互隔離的虛擬子網(wǎng)絡來滿足VR/AR、智能工廠、智慧城市、自動駕駛等不同用例的服務需求。一方面,網(wǎng)絡切片可靈活高效的共享利用網(wǎng)絡物理資源,從而可最大化網(wǎng)絡價值;另一方面,網(wǎng)絡切片具有確定性的SLA保障,可使能大量的5G創(chuàng)新應用,從而可增加收入來源。未來5G創(chuàng)新應用越多,切片越多,網(wǎng)絡資源利用率越高,運營商收入越高。

自動化

一方面,5G時代網(wǎng)絡越來越復雜,需要自動化來降低運維成本;另一方面,5G網(wǎng)絡切片要敏捷開通,并能在開通后保障SLA,靠人力無法完成,也需要網(wǎng)絡自動化。

比如,某工廠向運營商提出了通過5G網(wǎng)絡來實現(xiàn)自動化機械臂、AGV、資產(chǎn)追蹤等應用的需求,運營商需能迅速根據(jù)這些應用所需的網(wǎng)速、時延、可靠性等網(wǎng)絡能力來完成資源分配、切片配置和切片開通,這個過程可能要求在幾小時甚至幾分鐘內(nèi)完成,要是依靠傳統(tǒng)人工模式根本不可能實現(xiàn);同時,開通后還需實時監(jiān)控和保障切片性能,若切片網(wǎng)絡發(fā)生故障甚至中斷,系統(tǒng)需迅速通過編排管理重新分配資源,或者將連接切換到備用鏈路,否則,就可能給企業(yè)帶來經(jīng)濟損失,這同樣是傳統(tǒng)人工運維模式無法完成的,也需要網(wǎng)絡自動化。

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事實上,5G大帶寬、大規(guī)模連接網(wǎng)絡產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)與不斷進步的AI技術相結合,使得5G時代基于數(shù)據(jù)驅動的智能化、自動化網(wǎng)絡成為可能:AI可以從海量數(shù)據(jù)中分析和學習,并根據(jù)數(shù)據(jù)做出更好的決策。比如,在RAN網(wǎng)絡中,通過AI預測流量模式,預估某個小區(qū)在某個時間段沒有流量或流量很低,從而可自主通過載波關斷來節(jié)省設備功耗,降低越來越受到關注的5G網(wǎng)絡電費成本。

在5G自動化網(wǎng)絡中,主要包含兩個閉環(huán):一個是編排,一個是服務保障。編排的作用是根據(jù)定制化服務分配網(wǎng)絡資源;服務保障的作用是保障始終如一的網(wǎng)絡SLA。兩個閉環(huán)都基于從端到端收集全域數(shù)據(jù),以及基于AI分析引擎來實現(xiàn)。

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