打造可持續(xù)網(wǎng)絡

如何在保持網(wǎng)絡性能的同時降低能耗？這牽涉到優(yōu)化用戶體驗和謹慎管理網(wǎng)絡性能。本文中，愛立信服務產(chǎn)品組合總監(jiān)G?kce Alacadagli向記者安妮·特納介紹了使有源、無源網(wǎng)絡部件能耗降低的創(chuàng)新方式。

關于安妮·特納

安妮·特納(Annie Turner)自80年代末以來，一直以記者、編輯和分析師的身份為海內(nèi)外報紙 (如英國《國際先驅(qū)論壇報》和《泰晤士報》)以及無數(shù)B2B出版物和品牌報道電信行業(yè)。她曾編輯湯姆森國際和經(jīng)濟學人集團的通信雜志，并自2019年以來一直擔任Mobile Europe編輯。她為TM論壇和GSMA研究并撰寫了包括人工智能，工作場所多樣性、元宇宙、數(shù)據(jù)貨幣化和零接觸自動化等主題在內(nèi)的多篇行業(yè)報告。

愛立信于2022年發(fā)布了行業(yè)白皮書《打破能耗曲線永遠在路上》。研究結(jié)果表明，運營商每年在能源方面的支出達到約250億美元。愛立信清楚認識到，持續(xù)上升的能耗曲線，無論是在經(jīng)濟上還是在生態(tài)上都是不可持續(xù)的。從那時起，愛立信就預估能源支出，可能會因能源價格飆升而超300億美元。

報告強調(diào)

運營商發(fā)布新一代節(jié)能產(chǎn)品時，需始終以RAN能效為第一要務。這是既控制能耗又提供卓越用戶體驗的唯一方法。

G?kce Alacadagli解釋，出現(xiàn)這樣的曲線是因為我們正在部署移動網(wǎng)絡來滿足高峰容量需求，并且從2G、3G、4G到現(xiàn)在的5G，網(wǎng)絡中的部件數(shù)量不斷增加。這意味著“我們需要采取一種更為周全的方式。有時，我們過于關注網(wǎng)絡KPI和網(wǎng)絡擴展的投資，而這可能會導致整體能耗增加，即便大多數(shù)運營商已經(jīng)發(fā)布了集團層面的碳中和與凈零排放目標也不例外。這促使他們從追求最大性能的運營商，轉(zhuǎn)為追求節(jié)能的可持續(xù)運營商?！?/p>

Alacadagli表示，鑒于以上因素，愛立信制定了一套三管齊下的計劃來打破能耗曲線。

第一是通過“正確的規(guī)劃和投資來最有效地利用頻譜，例如通過推動Massive MIMO的發(fā)展實現(xiàn)網(wǎng)絡的可持續(xù)發(fā)展?！?/p>

第二是關于網(wǎng)絡的擴展和現(xiàn)代化，比如把無線裝置換成能夠減少多達40%能耗的較新型號。他解釋道：“雖然更多的網(wǎng)絡功能會使流量增加，但仍可以減少能耗?！?/p>

Alacadagli尤其關注第三點：“如何讓今天的網(wǎng)絡運營變得更加智能化，利用人工智能（AI）和機器學習（ML）來減少當前的能耗。”

但愛立信觀察到一些運營商對于以更加節(jié)能的方式運營無線接入網(wǎng)（RAN）猶豫不決，擔心這些措施會影響網(wǎng)絡KPI并認定這會破壞客戶體驗?！?/p>

轉(zhuǎn)變觀念

其實減少能耗并不一定會影響體驗，或者說不會有明顯影響。愛立信和其他公司公開的經(jīng)驗數(shù)據(jù)可以證明這一點。Alacadagli表示：“假設有人在網(wǎng)速為28Mbps的手機上看高清視頻，即便網(wǎng)速降低了3Mbps，也不會影響視頻或通話性能。事實上研究表明，大多數(shù)這樣的個人用戶服務，可在10Mbps的平均網(wǎng)速下正常運行。因此，即便由于能源優(yōu)化措施導致吞吐量出現(xiàn)變化，只要這個變化在可控范圍內(nèi)，就不會對用戶體驗產(chǎn)生感受得到的影響?！?/p>

“我們從網(wǎng)絡中獲得的數(shù)據(jù)，能幫助運營商在節(jié)能、優(yōu)化吞吐量之間取得良好的平衡。我們不會去改變那些用戶不愿更改的部分，但在其他部分只需要作出比如3%的調(diào)整，就能降低10%的能耗。”

“以前，我們的客戶沒有能安全探索不同解決方案的工具或者辦法。但現(xiàn)在，我們通過一套周全的方法向客戶展示整個過程中的每一個部分，讓他們可以選用適合自己的方案?！?/p>

工欲善其事，必先利其器

在任何行業(yè)，提高能效的最簡單方法，就是將耗能的設備設置成低能耗，或者待機模式。

Alacadagli表示：“我們可以通過很多方法，在無線產(chǎn)品節(jié)點上做到這一點。RAN中的各個功能負責不同的工作，大多廠商都具備能在瞬間打開或關閉功率放大器的軟件功能。”

“低能耗調(diào)度器（LESS）會作出具有最佳節(jié)能效果的數(shù)據(jù)傳輸安排，使Micro Sleep TX等其他硬件近似算法變得更有效率。MIMO休眠模式會停用一些分支，而快速休眠模式會關閉整個小區(qū)，尤其是在流量低于閾值時的容量層。因此，RAN有基礎的節(jié)能功能，但由于運營商擔心影響網(wǎng)絡KPI，這些功能通常只在夜間開啟。更加智能化的管理辦法是在白天和晚上采用不同閾值?！?/p>

愛立信認為，利用準確的數(shù)據(jù)優(yōu)化能耗，而不對體驗產(chǎn)生任何顯著的變化，是一種巨大的進步。這樣做是為了了解如何在不同流量和用戶體驗的網(wǎng)絡、集群和地區(qū)更合理的利用能源。

Alacadagli表示：“為了最大程度地節(jié)約能源，我們必須使用小到基站、甚至小區(qū)級別的協(xié)議。每個基站的流量情況不同，我們需要為它們創(chuàng)建獨立的節(jié)能模式。我們提出的認知型解決方案可以觀察基站，每個小區(qū)的流量趨勢，并創(chuàng)建可單獨采用的規(guī)則和行動。這是提高整個電信網(wǎng)絡基礎設施能效的基礎?！?/p>

無源基礎設施的力量

Alacadagli說的不僅是有源基礎設施，也就是無線裝置。正如他說，電信基站需要“無源基礎設施”使無線基站網(wǎng)絡能夠全天候運行。無源基礎設施指的是保持無線基站運行的配套生態(tài)系統(tǒng)，包括電池、電源裝置和為關鍵設備降溫的溫控裝置。

“愛立信的目標是使用AI和ML賦能可應用于所有技術和所有基礎設施，同時兼顧流量模式和用戶體驗的認知型能源管理或綜合能源管理解決方案?！?Alacadagli表示。

愛立信認為達成這個目標，有三個主要支柱：利用從整個網(wǎng)絡中獲取的數(shù)據(jù)來促進自動化；采用機器學習；然后利用輸出結(jié)果實現(xiàn)網(wǎng)絡的端到端控制。

“我們通過部件管理系統(tǒng)和OSS獲取測量能耗和性能的數(shù)據(jù)，所以我們知道每個基站的運行情況以及它們正在提供什么樣的客戶體驗、有什么樣的流量等?！?/p>

“另外，我們還需要檢查和了解來自RAN的數(shù)據(jù)，以此得出能耗規(guī)律并對其進行分析。沒有多少運營商會根據(jù)基站產(chǎn)生的流量進行能耗分析，不過我們會通過這種分析，根據(jù)基站向用戶提供的大量數(shù)據(jù)評估基站的能效。”

但管理無源基礎設施通常需要前往現(xiàn)場，比如將空調(diào)設備設置成21度后就不會改變?！叭绻麩o源基礎設施不產(chǎn)生數(shù)據(jù)，我們就無法控制它；為了控制這個生態(tài)系統(tǒng)中的各個部分，我們需要投資于控制器、傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)字化。這就是我們所說的最大程度地利用數(shù)據(jù)的力量構(gòu)建自動化?！?/p>

這項投資的收益可能是巨大的，但要把無源基礎設施“加進來”的難度同樣巨大，這是因為無論是網(wǎng)絡設備提供商還是無源基礎設施供應商，最初都沒有想到要加入無源基礎設施的數(shù)據(jù)。因此，來自無源部件的數(shù)據(jù)往往會被隔離。雖然還需要說服客戶這項必要投資的回報，但Alacadagli對此保持樂觀。

基于AI和數(shù)據(jù)

為此，愛立信于2020年在愛立信運營引擎（Ericsson Operations Engine）中推出了基于AI并以數(shù)據(jù)為依據(jù)的代管式服務。Alacadagli解釋，這項能源基礎設施運營服務側(cè)重于四個方面（如下圖）。

預測性小區(qū)能源管理應用能夠預測流量和使用模式，可以深入到基站上的每個小區(qū)，使它們進入待機或睡眠等最佳節(jié)能模式。Alacadagli興奮地表示：“我們可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來設置參數(shù)，或者我們可以做出實時決定并設置新的參數(shù)，比如每六小時一次。這是真正吸引人的地方，因為通常情況下，這些解決方案的參數(shù)在設置和部署后，無論條件如何變化都會保持原樣。另外，我們可以根據(jù)一天中的不同時間為一個節(jié)點設置不同的閾值，或者通過閉環(huán)自動化使其立即進入睡眠模式?！?/p>

基站和小區(qū)的能耗分析會使用算法得出結(jié)論，比如某些基站的小區(qū)比同類小區(qū)的能耗更高。

異常檢測和預測性基礎設施運營算法，能夠監(jiān)測無源基礎設施，以及無線產(chǎn)品部件的能耗，比如柴油發(fā)電機、整流器、空調(diào)等。如果能耗高于預期，它就會建議采取補救措施。例如，它能“推斷”出可能需要更換空調(diào)過濾器，或者可以通過遠程設置溫度來優(yōu)化冷卻。這將減少整個基站有源和無源部件的能耗。

關鍵在于，每個基站的有源管理都要到位，才能實現(xiàn)最佳的電源優(yōu)化效果，并確保在高峰期與電網(wǎng)斷開所需要的足夠電池容量等。一些運營商同樣對于這種向電池供電（而不是將電池作為緊急備用電源）的常規(guī)轉(zhuǎn)變感到緊張。但由于AI和ML可以每15分鐘檢查一次最佳電源選項，大家的態(tài)度正在發(fā)生變化。

“透明”和“證據(jù)”

G?kce說：“如果你的解決方案和ML透明到能在操作界面上，直接向運營商展示它們的具體行動和結(jié)果，就不用我們再向他們推銷解決方案了?，F(xiàn)在，很多客戶正是因為看到了這些“證據(jù)”而選擇加入進來?！?/p>

“這四個支柱背后的整體理念，就是通過ML與各種實現(xiàn)方法，根據(jù)來自基站的數(shù)據(jù)，在基站乃至小區(qū)層面做出決策。AI和ML已成為我們隨時單獨操作任意一端基礎設施和徹底改變電信行業(yè)能源效率的主要工具。” Alacadagli最后總結(jié)。

審核編輯：湯梓紅