2020 vio grandes avances para Open RAN a medida que más operadores comenzaron a probar e implementar la tecnología en todo el mundo y más proveedores de radio, servidores y software se unieron al ecosistema. Con una adopción más amplia, también se hizo evidente que la desagregación de radio, hardware y software previamente estrechamente acoplados presentaba tanto algunos desafíos de integración iniciales como algunos desafíos continuos con respecto a cómo se gestionarían y actualizarían los componentes desagregados.
La buena noticia es que Open RAN sigue el camino de la desagregación empresarial cómo se ve con los centros de datos. Una vez que el hardware y el software se desagregaron en el sector empresarial en la década de 2000, fue necesario abordar dos desafíos similares:
- Cómo integrar software y hardware de diferentes proveedores.
- Cómo automatizar las actualizaciones de ese software.
Aquí es donde entran en juego la cloudification, ZTP (Zero Touch Provisioning), AI (Inteligencia Artificial) y ML (Machine Learning) junto con Analytics para permitir la automatización en Open RAN, y estos elementos se están volviendo cada vez más importantes para los operadores móviles.
La cloudificación con microservicios y contenedores aporta agilidad operativa, permite la automatización y la elasticidad. Para administrar la operación segura de la red, ML proporciona inteligencia y respuesta para tomar diferentes acciones en la red, por ejemplo, escalar. Esto ofrece eficiencia operativa, asistencia operativa 24×7 y un medio para aprovechar la flexibilidad de Open RAN. Analytics es un medio para comprender los objetivos de la red.
Analicemos cómo la automatización ayudará a Open RAN a cumplir su promesa.
Cloudificación con microservicios y contenedores
La nube a través de funciones nativas de la nube (contenedores y microservicios) es la base de Open RAN y ayudará con la automatización efectiva en la Fase 2 de Open RAN.
Se pueden implementar diferentes componentes de la función RAN como microservicios separados, no como una máquina virtual monolítica (VM). Por eso, se pueden ampliar de cualquier forma necesaria para optimizar el rendimiento de la función RAN.
Los desarrolladores pueden realizar cambios en uno o varios microservicios sin tener que actualizar ni afectar a toda la aplicación RAN. Una arquitectura de microservicios permite a los operadores móviles innovar continuamente adoptando un modelo DevOps ágil. Un operador de telefonía móvil puede enviar actualizaciones de RAN a tantos sitios como sea necesario, ya que probar un microservicio implica muy pocos casos de prueba.
Los microservicios se empaquetan en contenedores, lo que permite a los desarrolladores cambiar solo un microservicio específico según sea necesario. Los cambios se limitarán a un microservicio en un solo contenedor. Cada microservicio se puede implementar, actualizar, escalar y reiniciar independientemente de otros microservicios en la aplicación RAN, utilizando un sistema automatizado, lo que permite actualizaciones frecuentes de aplicaciones en vivo sin afectar los SLAs.
Conclusión clave: la cloudificación no significa ejecutar servicios RAN desde la nube. Significa virtualizar los servicios RAN (microservicios) en contenedores para garantizar que se puedan tomar acciones rápidas en el borde de donde se encuentra actualmente el equipo RAN. Las API serán responsables de conectar las aplicaciones nativas de la nube y el hardware subyacente y la infraestructura de software relevante.
Automatización
La automatización está habilitada por cuatro capacidades en todas las etapas de la implementación de la red, desde la puesta en funcionamiento inicial del sitio hasta las etapas de optimización, como mostramos a continuación: ZTP, CI / CD y AI / ML y Analytics. La automatización es un habilitador clave para la nube nativa. Todas las actualizaciones se implementan automáticamente sin interrumpir la red o la experiencia del usuario final. La automatización se utiliza para escalar, probar y asignar software y recursos de hardware subyacentes.
ZTP significa aprovisionamiento sin contacto (por sus siglas en ingles zero touch provisioning), lo que significa que un operador móvil no tiene que realizar ninguna tarea manual para configurar los sitios celulares. Los sitios se configuran de forma rápida y automática.
Una vez que los sitios están configurados, la Integración y el Desarrollo Continuos (CI/CD) intervienen para automatizar cualquier actualización y reducir el trabajo manual involucrado en el sitio o en el centro de datos. Al reducir o eliminar la necesidad de enviar ingenieros a los sitios, se reducirán los costos de mantenimiento continuo para los operadores móviles.
Conclusión clave: ZTP será fundamental para implementaciones densas de 5G cuando sea necesario configurar cientos de sitios.
Los marcos de CI / CD se han utilizado en espacios empresariales y de TI durante años. Hay dos factores importantes a tener en cuenta cuando se adopte CI / CD para la Fase 2 de Open RAN. El primer factor es la desagregación en sí, ya que los componentes de hardware y software provienen de diferentes proveedores. La segunda consideración se refiere a los componentes físicos (servidores, radios) en la RAN.
Todos estos componentes alimentan diferentes funciones en la red. Al aplicar modelos de CI/CD a las actualizaciones de RAN, deben incorporarse de manera integral a la estrategia general de CI/DC en todos los segmentos de red: RAN, transporte, Core. Por lo tanto, además de crear una estrategia de CI/CD de RAN cohesiva, un operador de telefonía móvil debe crear una estrategia de CI / CD de red general.
DevOps requiere un cambio de mentalidad, ya que los departamentos tradicionalmente separados dentro de una organización ahora necesitan trabajar muy de cerca. Deberán implementar un conjunto de nueva automatización que se utilizará en todo el grupo para monitorear y probar la aplicación y mantenerla segura.
Conclusión clave: DevOps y CI/CD permiten cambios rápidos en el software para satisfacer las necesidades comerciales y las necesidades del usuario final. Las actualizaciones entregadas a los sitios se pueden monitorear para evaluar cómo impactan a los usuarios finales y si están logrando los objetivos comerciales predeterminados.
La integración, las actualizaciones de software y la gestión del ciclo de vida de estos componentes de software desagregados que se ejecutan en hardware COTS están habilitando un nuevo modelo de prueba, donde el software de los diferentes grupos dentro de una organización no se prueba en silos, sino más bien bajo un paraguas CI/CD general. Como resultado, CI/CD reducirá significativamente el tiempo de desarrollo de horas a minutos de esfuerzo, eliminando la mayoría de las tareas manuales.
Este enfoque ayudará a crear planos de CI/CD para implementaciones futuras con:
- Un ecosistema más interconectado de proveedores de Open RAN: al implementar CI/CD, los operadores móviles adoptan una mayor colaboración entre los diferentes miembros del ecosistema, lo que fomenta la innovación. Admite la incorporación de CNF de varios proveedores y la gestión del ciclo de vida. Este enfoque minimiza el riesgo mediante la entrega frecuente de nuevas funciones y nuevas optimizaciones al tiempo que aumenta la eficiencia a través de la automatización que conduce a la introducción más rápida de nuevos servicios para mantener felices a los usuarios finales.
El equipo de mantenimiento del operador móvil puede habilitarse con estas herramientas de automatización abiertas para permitir que el conjunto de herramientas crezca en conjuntos de aplicaciones independientes del proveedor.
- El poder combinado de los contenedores y CI/CD: Agile DevOps simplifica la automatización al proporcionar plantillas de pila validadas para que los contenedores alojen microservicios. Estas actualizaciones se automatizarán con CI/CD. La combinación de software que se envía a través de CI/CD a contenedores permite a los MNO definir fácilmente su propia arquitectura y hacer que Open RAN sea más fácil y rentable de implementar y mantener. El principal beneficio estará en los sitios que se ejecutan como un servicio con actualizaciones de software que se envían automáticamente a cientos de sitios en lugar de programarlas para actualizaciones para cuando un equipo esté disponible para ir al sitio y actualizar manualmente.
- Automatización de pruebas y actualizaciones: la implementación de un modelo CI/CD en la industria de las telecomunicaciones ayuda a migrar las pruebas, la integración, el lanzamiento de software y la implementación real de software de la RAN del trabajo de campo manual a la implementación automatizada y remota. Las actualizaciones manuales en el sitio están sujetas a errores y el período de mantenimiento es corto. Con la automatización, se eliminan los errores y se amplía la ventana de tiempo.
Conclusión clave: el ciclo de entrega rápida de CI/CD facilita que los desarrolladores trabajen según lo requiera la empresa. Kubernetes facilita la búsqueda de código defectuoso, lo que significa que se puede revertir o corregir mucho más rápido sin afectar el negocio. Si hay un problema con la infraestructura, la automatización permitirá mover la aplicación a otro centro de datos, periférico o centralizado, según la aplicación. Las reversiones por fallas de aplicaciones o contenedores están automatizadas, por lo que la última versión estable siempre está disponible, lo que minimiza el tiempo de inactividad y cualquier impacto en el usuario final.
Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML)
En una encuesta reciente de Omdia, el 80 por ciento de los operadores de telefonía móvil que respondieron afirmaron que planean usar IA para automatizar las operaciones de red a partir de 2021. La IA junto con ML serán las herramientas principales para garantizar la calidad del rendimiento de la red y la calidad de los resultados. experiencia del usuario final en TODOS las Gs.
AI será responsable de analizar los datos y utilizar algoritmos de aprendizaje automático para ajustar las condiciones de la red con respecto al equilibrio de carga (load balancing) adecuado, ICIC y la gestión de transferencias (handoffs) sin problemas, todo para garantizar que el suscriptor obtenga la mejor experiencia posible.
Todas las fuentes de datos, como en Big Data, deberán tenerse en cuenta para clasificar primero los datos, luego reconocer el patrón o la anomalía en segundo lugar y, en tercer lugar, predecir el comportamiento. A medida que pasa el tiempo, los algoritmos de aprendizaje automático evolucionarán y mejorarán en la predicción y la ayuda de la IA para tomar decisiones de red en tiempo real. Esto será fundamental para 5G cuando los seres humanos y las cosas estén conectados.
Pero cualquier IA puede ser tan buena como los datos que contiene. Los datos deberán cubrir diferentes casos de uso que deben ser compatibles e incluir datos de diferentes proveedores no solo en todos los componentes de la RAN, sino en la red en general. Aquí es donde la apertura jugará un papel fundamental y donde se debe crear el ecosistema.
Los modelos de IA se dividen en dos categorías: aprendizaje supervisado y no supervisado. Al ser una red celular en tiempo real, se prefieren los modelos que son aprendices sin supervisión para eliminar el desafío del modelo y la capacitación de forma continua.
Un RIC casi en tiempo real (near real-time) debe incluir inteligencia artificial (IA) como un xAPP responsable de predecir, prevenir y mitigar situaciones (ej. handovers) que afectan la experiencia del cliente. La razón por la que la IA debe estar en el RIC casi en tiempo real es que la IA impulsará las decisiones urgentes para el rendimiento de la red. Todas las xAPP deben utilizar los modos de aprendizaje sin supervisión.
Los algoritmos AI / ML serán responsables de:
- Parámetros de previsión
- Detección de anomalías
- Predecir fallas
- Proyectar mapas de calor
- Clasificación de componentes en grupos
Como resultado, esto permitirá una acción proactiva y la capacidad de predecir el futuro con cierta precisión. Según las predicciones, se puede tomar una acción preventiva para evitar una situación similar en el futuro.
Esta red y los datos de los suscriptores se completarán en Analytics para producir informes diarios y por hora sobre patrones de comportamiento y de red.
Conclusión clave: el software de IA utilizará algoritmos creados por ML que se ejecutan como un rAPP en el RIC en tiempo no real. Cualquier algoritmo y entrenamiento se puede construir en tiempo no real. El refuerzo de esas decisiones debe suceder en tiempo real por parte de la IA. Un ML rAPP del RIC en tiempo no real ayudará a AI xAPP en el RIC en tiempo real a reconocer patrones de tráfico y anomalías y ajustar el estado de la red para proporcionar los recursos de RAN adecuados para la experiencia óptima del suscriptor.
Analytics
Analytics es una herramienta para ver y comprender lo que sucede en la red y cómo esos cambios afectan la experiencia del suscriptor. Los análisis proporcionarán una representación visual de patrones o anomalías y ayudarán al operador móvil a comprender qué es necesario corregir para mejorar el rendimiento de la red para una mejor experiencia del suscriptor. Es una oportunidad para revisar los datos de IA y ver informes sobre cómo el ML está mejorando la red.
Conclusión clave: los análisis se implementarán como rAPP como parte del RIC en tiempo no real y utilizarán Big Data para proporcionar una visión general de las condiciones de la red. Habrá una necesidad de una mayor apertura y mejores API entre los proveedores que permitan esa minería de datos.
Resumen:
La estrategia de automatización clara y los procesos definidos en CI/CD, ZTP, AI/ML y Analytics ayudarán a los operadores móviles a moverse hacia un mundo RAN completamente automatizado, que es clave cuando los componentes RAN provienen de diferentes proveedores como con Open RAN.
El alcance del trabajo es el mismo que con la RAN tradicional; lo que es diferente es la cantidad de proveedores que serán parte del ecosistema Open RAN. La automatización de la configuración con ZTP y la automatización del mantenimiento continuo con CI/CD, AI/ML ayudarán a los operadores móviles a cumplir la promesa de Open RAN para evitar el bloqueo del proveedor al tiempo que aumentan la eficiencia, brindan una mejor utilización de los recursos y reducen el TCO general.
Debe estar conectado para enviar un comentario.