VIAVI ロケーションインテリジェンスソリューションは、契約者から知見を利用することでネットワーク性能に変革をもたらすともに、詳細なアナリティクスを可能にして、自動的なネットワークの最適化を実現します。
VIAVI は、ユーザーエクスペリエンスを損なうことなく、ラボエミュレーション、最適なフィールド展開、リアルタイムのロケーションインテリジェンスにより、効率とビジネス成果を向上できるよう支援します。
5G ハードウェアの消費電力は 4G の 2～4 倍であり、サイトのインフラ構築に大きな課題を生み出します 1。
3GPP が消費電力の削減を目的に定める前にも、5G は短期（運用費用）と長期（脱炭素）の両方の観点からネットワークのエネルギー節約を目標に含めていました。
全体的なワット/ビットパフォーマンスが向上しているにもかかわらず、無駄のないインテリジェントなエネルギー消費モデルを目指す 5G サービスプロバイダーは、需要に対応するために必要なセルの膨大な量と、限られた5G RAN 要素のミリ波範囲に困惑しています。
ネットワーク機能の仮想化（NFV）、ファイバーの多重化、液晶（LC）アンテナ技術、および効率的な受動的冷却無線装置により、エネルギー節約の向上に向けて変化がもたらされています。ただし、総合的なネットワークテストと最適化のアプローチが備わって初めて、5G の未来を環境に優しく収益性の高いものにすることができます。
今すぐ、静的で過剰にプロビジョニングされたリソースから、エネルギーを効率的に消費する自己認識プロセスに移行しましょう。
ラボでのネットワークエネルギー節約の実現
RAN は 5G ネットワークのエネルギーの 70% 以上を消費し、このエネルギーのほとんどは非 RF 要素に送られるため、O-RAN は大幅なエネルギー節約の機会をもたらします。
クラウドネイティブ RAN インテリジェントコントローラー（RIC）により、RAN 運用を大規模に最適化できるようになり、プロバイダーはネットワークのパフォーマンスと効率を向上させる新しいアプリケーションを搭載できるようになります。
人工知能（AI）と機械学習（ML）はRIC を無限の可能性を備えた動的でリアルタイムのパワー管理ツールに変換し、これはすべてラボでの xApp と rApp のトレーニングから始まります。現実世界のセル、エネルギー使用状況、加入者の移動をエミュレートすることで、TeraVM RIC テストは、最適化されたエネルギーと QoE ウィンドウ内で動作するように RIC をトレーニングします。展開前に、推奨される RAN 最適化法の決定とセル構成の有効性がラボで評価および微調整されます。
フィールドでの効率の向上
新しい 5G 基地局は、ネットワークのエネルギー節約に組み込まれた機会を活用するために、設計仕様に従って構築および運用する必要があります。Massive MIMO アンテナアレイは、より少ない電力でより広いエリアをカバーし、一方、ビームフォーミングはインテリジェントにターゲットユーザーに効率的に送信します。
新しい基地局を展開する場合、エネルギーコストを節約し、二酸化炭素排出量を削減するための最適化が必要です。そのためには、初回で成功させ、不必要なトラックロールや、納品や修理のために複数クラスのエンジニアがサイトを訪問する必要がないようにする必要があります。
RF のオーバーラップとカバレッジギャップを減らすための正確な RF アンテナアラインメントと、位置ずれ、データ損失、および再送信を防ぐためのマイクロ波アンテナの認証試験により、サービスプロバイダーはこれらの RAN の先進機能を完全に実現できます。
VIAVI 3Z RF Vision は、現実世界のアラインメントを RF の設計意図と同期させる、先進的なアンテナアライメントツールです。
バックホールおよび x-haul のファイバーリンクは、リンク損失をなくし、帯域幅効率を最大化するように最適化されると、フィールドでの RAN エネルギー節約の陰の英雄となる可能性があります。ファイバーのリンクのパフォーマンスを認証することにより、データの再送信の問題や初期の障害が隠れたエネルギーシンクになるのを防ぐことができます。
VIAVI OneAdvisor 800 ワイヤレスは、無線同期とタイミング、ファイバー テスト、x-haul または干渉解析など、複数のファイバーと RF テストを 1 つのデバイスに組み合わせたものです。
ロケーションインテリジェンスによる常時保証
5G 無線ユニットは効率の向上を念頭に置いて設計されていますが、伝送距離が短くなり、使用率が高くなると、これらの節約が損なわれる可能性があります。ネットワークが展開された後、ユーザーエクスペリエンスに影響を与えることなく無線ネットワークの消費電力を最適化し続けるにはどうすればよいでしょうか？
展開後のロケーションインテリジェンスは、省エネのパズルの基礎的な部分になりつつあります。 ロケーションインテリジェンスは、加入者のイベントによって提供される豊富なデータを継続的に取得して分析することにより、RAN の消費電力と加入者の QoE を同時に改善する機会をもたらします。
モビリティデータと加入者中心の知見から得られる詳細情報は、分析のために ML 駆動のデジタルツインに提供されます。完全または部分的に電源がオフになっているセルと e-チルト によって生まれる RAN のエネルギー節約は、デジタルツインによって並行して予測および定量化され、加入者のモバイルエクスペリエンスを保護できます。その後、継続的な最適化ループの一部として、最大限の利点を得るために調整を施すことができます。
ご支援します
5G RAN は、加入者の帯域幅、レイテンシ、密度の期待を満たすために、調和して機能する多くの新しいテクノロジーに依存しています。同様に、5G 通信事業者とサービスプロバイダーは、ネットワークのエネルギー消費を大幅に削減するために、さまざまなエンドツーエンドの効率化ツールと実践方法を組み合わせる必要があります。
VIAVI は、持続可能性の要件を満たし、より良いエネルギー消費パターンを達成するのに役立つ、堅牢なテスト、検証と保証、およびソリューションを含有するエンドツーエンド のポートフォリオを備えています。
Huawei, “5G Power: Creating a green grid that slashes costs, emissions & energy use”, July 2020.
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