时隔一年,再聊Open RAN

鲜枣课堂 2021-03-04

上周参加MWC,小枣君最大的感受,就是扑面而来的网络开放化、虚拟化、智能化浪潮。


从接入网到核心网,几乎所有的传统通信设备都有了云化解决方案。“白盒”、“云化”、“轻量化……类似的字眼在展会上几乎随处可见。仿佛一夜之间,所有的企业都成为了基站设备商、核心网设备商,整个行业进入了“人人皆Vendor(设备厂家)”的时代。



对于传统通信设备商来说,这无疑是雪上加霜。原本就竞争激烈的市场,又涌入了这么多的新对手,将会导致利润进一步削薄,日子更加难过。


然而,对于运营商,却是喜闻乐见。他们盼望已久的网络开放、解耦,终于到了开花结果的阶段。越来越多的Vendor,意味着自己可以摆脱那几家设备商的“绑架”,能够更灵活地部署网络。运营商的网络综合成本(TCO,Total Cost of Ownership),也有望进一步降低。


说到网络开放,就不得不提到Open RAN。


一直以来,RAN(无线接入网)的开放和解耦,都是运营商的关注重点。在运营商看来,RAN的云化,比核心网更加意义重大。


RAN的开销,占了运营商TCO的60%以上。


在一年多以前,小枣君给大家介绍过O-RAN(链接)。后来,我也一直在密切关注Open RAN的发展和变化。


今天,基于从MWC上获取的最新信息,我想从技术和架构的角度,再和大家聊聊这个话题。



在这次MWC上,有一个概念被反复提及,而这个概念和Open RAN的架构有非常密切的关系,那就是——RIC


RIC是Open RAN架构体系的关键。看懂了RIC,就看懂了Open RAN的架构。


早在2018年O-RAN联盟创立的时候,为了制定开放的RAN规范标准,成立了9个小组(Work Group,WG),分别研究对应的接口和技术。


O-RAN工作组


其中WG2和WG3,分别负责的是非实时RIC和近实时RIC。


RIC到底是什么?RAN Intelligent Controller,也就是无线接入网智能控制器


在继续介绍它之前,我们先看一下O-RAN的整体架构。



上面这张图,是5G O-RAN相比4G的主要架构变化。从图中可以看出,4G LTE RAN的主要组件BBU和RRH,变成了5G O-RAN里的O-CU、O-DU、O-RU。


O-CU:负责协议的分组数据汇聚协议(PDCP)层。

O-DU:负责所有基带处理、调度、无线电链路控制(RLC)、媒体访问控制(MAC)和物理层(PHY)的上部。

O-RU:负责底层物理层处理的组件,包括无线电发送器和接收器的模拟组件。


O-RAN使用开放协议的可互操作硬件,取代了传统的封闭接口和专有硬件及协议,使得RAN架构变成更加灵活、开放、解耦。


我们通常所说的RAN虚拟化,其实主要是指O-CU和O-DU的虚拟化。也就是说,它们是可以搭建在x86服务器平台上的。O-RU是射频收发,这块现在讲的是软件无线电、白盒无线电,还没有办法虚拟化。


我们深入看一下O-RAN架构的内部,如下图所示:


(图片来自O-RAN联盟)


这个图就有点复杂了,因为它列出了3GPP的标准接口(X2、Xn、NG、E1、F1等),还有我们刚才所说的RIC以及对应新增接口。


我还找到一张图,O-RAN和3GPP RAN的架构对比,看得就更加清楚了:


(图片来自爱立信)


很明显,在服务管理和编排(Service Management and Orchestration,SMO,类似NFV里面的MANO)中,有一个非实时RIC(Non-Real-Time RIC)。而在CU中,多了一个近实时RIC(Near-Real-Time RIC)


非实时RIC是一个功能,并非物理硬件。它负责RAN中所有网络元素的配置管理、设备管理、故障管理、性能管理和生命周期管理。非实时RIC,负责处理时延要求大于1秒的业务,比如数据分析、AI模型训练等。


近实时RIC,也就是接近实时RIC。它负责处理时延要求小于1秒(50ms-200ms)的业务,比如无线资源管理、切换决策、双连接控制、负载均衡等。


非实时RIC通过从RAN和应用服务器收集全域相关数据,进行数据分析和AI训练,并将推理和策略通过A1接口下发、部署于近实时RIC。


近实时RIC负责收集和分析RAN的即时信息,结合非实时RIC提供的额外或全局信息,并通过非实时RIC下发的推理模型和策略,实时监控和预测网络和用户行为变化,并根据策略(比如QoE目标)实时对RAN参数进行调整,包括调整资源分配、优先级、切换等。


近实时RIC中包括了很多xAPP。顾名思义,xAPP就是由第三方独立部署的APP(应用),它将AI推理模型和策略部署于其中,并且不同的xAPP与不同的RAN功能关联,从而使得RAN的功能组件具备灵活的可编程性和可扩展性。



在MWC上,佰才邦、英特尔、中国移动就共同演示了基于RIC的“5G+AI”应用场景案例,如下图所示:



案例中,集成了人工智能的非实时RIC,通过学习推理,把算法推送到近实时RIC平台。近实时RIC通过E2接口,控制RAN的功能组件,从而对RAN进行精确、合理的调度和控制。准确来说,控制的目标就是切换(HO)门限,从而让UE(用户终端)进行更合理的切换,大幅降低掉话率,提升用户的网络体验


这个案例,充满诠释了什么是5G和AI的结合。


可想而知,RIC不仅是Open RAN架构顺利实现全面解耦开放的关键,也是AI赋能5G接入网的关键。

作为最早加入O-RAN的传统设备商,诺基亚也在MWC上展示了自己对RIC的运用:



从图中可以看出,RIC不仅可以用于改善用户网络体验,还可以监测网络运行异常,甚至帮助进行智能节能。



开放解耦是O-RAN和Open RAN的首要目标,但不是唯一目标。


随着5G的不断建设,运营商网络变得空前复杂和庞大。纯人工运维的方式,肯定是死路一条。运营商的唯一出路,就是向AI人工智能求助。


所以说,不管是3GPP还是O-RAN,都会将人工智能与网络的结合放在首要位置,认真研究如何利用AI赋能网络建设和运维。这几年频繁提出的“自动驾驶网络”(这里的自动驾驶和车联网无关,是指网络自己“驾驶(管理)”自己),其实就是这样,将AI嵌入传统通信网络,管理资源分配,识别外部环境变化,建立算法模型,生成策略结果,自动对参数进行调整,从而降低人工干预,缩减成本。


吹了半天,我们还是要先回到现实。现实是什么?Open RAN架构目前在现网中的占比,远不到10%。也就是说,不要高兴得太早。


Open RAN本身也不是完美无缺的。爱立信就曾提出,Open RAN引入了RIC控制器,新增了A1、E2、O1、O2等接口,使得架构更加复杂,可能会增加安全风险。


华为不加入O-RAN联盟,则是认为Open RAN架构的能耗表现并不理想。


之前搞Open RAN最风生水起的日本乐天移动(Rakuten Mobile),近期也传出了不少的负面新闻。



Open RAN到底何去何从,我们还是静观其变吧!



—— The End ——


参考文献:

1、《Why 5G O-RANs need compliance and interoperability testing》,5G Technology World;

2、《5G Open RAN到底是什么?》,SDNLAB;

3、《Security considerations of Open RAN》,爱立信;

4、《O-RAN存在的安全风险》,网优雇佣军;

5、《什么是Open RAN标准?》,通信百科。

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