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Die Schnittmenge von Edgecomputing, Telekommunikationsnetzwerken und der Cloud

Veröffentlicht am 1 Februar, 2022

Microsoft Technical Fellow and Chief Technology Officer, Azure for Operators

Vor mehr als 12 Jahren haben wir mit dem Paradigmenwechsel des Edgecomputing begonnen, das die Cloud näher an die Quelle der Datenerzeugung und -nutzung bringt. Heutzutage bietet die Cloud ressourcenreiche Rechen- und Speicherkapazitäten, Remoteverwaltung und neue Anwendungen und Dienste, da die Latenzzeiten immer weiter reduziert werden. Edgecomputing ist zum Mainstream geworden, wie zahlreiche Konferenzen und Workshops, Tausende von Forschungsarbeiten, Artikel in den Mainstream-Medien, Doktorarbeiten und viele Produkte, darunter auch die von Microsoft, zeigen.

Vor Jahren haben wir in einem Artikel geschrieben, dass die Killeranwendung für Edgecomputing die Videoanalyse ist. Der Artikel, der von IEEE veröffentlicht wurde, geht von der Vorstellung aus, dass Kameras und Video überall angebracht sind, dass die Fähigkeit, diese Videoströme zu verstehen, verbessert wird und dass die Echtzeit-Videoanalyse am Edge die Fähigkeit verbessert, angemessen zu reagieren. Microsoft ist nach wie vor davon überzeugt, dass die Edge-Videoanalyse der dominierende Dienst für Edgecomputing sein wird, wie wir bereits vor vielen Jahren festgestellt haben. Seitdem haben wir uns zu einem Edge Fabric entwickelt, das allgegenwärtiges Computing ermöglicht. Hier ist das Computing Fabric überall um uns herum in vielen verschiedenen Umgebungen – es arbeitet für uns, verbessert unsere Effizienz, schützt uns vor Problemen und unterhält uns.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf das, was als Nächstes kommt. Dazu gehört auch das Thema Edgecomputing für die Telekommunikation, das sich zur nächsten Innovationswelle entwickelt hat, die wir unbedingt annehmen müssen. Microsoft ist davon überzeugt, dass der Telekommunikations-Edge der Katalysator für eine neue Welt ist, in der die Telekommunikations- und die Cloudbranche ihre Kräfte bündeln, um Doppelarbeit zu vermeiden und gleichzeitig eine neue Ära von latenzempfindlichen Anwendungen und Diensten zu schaffen.

Ermöglichung privater 5G-Netzwerke mit Azure Private Multi-Access Edge Computing (MEC)

Ein privates 5G-Netz ist ein lokales Mobilfunknetz; technisch gesehen ist es dasselbe wie ein öffentliches 5G-Weitverkehrsnetz. Dieses Netzwerk der nächsten Generation ermöglicht erweiterte Anwendungsfälle, die von aktuellen gängigen WLAN-Technologien nicht unterstützt werden. Beispielsweise können private 5G-Netzwerke die Konnektivität vereinheitlichen und eine Vielzahl unternehmensspezifischer sicherer IoT-Dienste und -Anwendungen unterstützen.

Im Juni 2021 stellte Microsoft eine neue Produktkategorie für die Telekommunikationsbranche vor, als wir unsere verwaltete Lösung Azure Private Multi-Access Edgecomputing (Azure PMEC) ankündigten. Azure Private MEC ist eine Lösung zur Modernisierung von Unternehmensnetzwerken, bestehend aus Azure Stack Edge, Azure Network Function Manager, Netzwerkfunktionen von Erst- und Drittanbietern sowie Verwaltbarkeit über Azure Arc. Damit können Netzbetreiber und Ökosystempartner Netzwerkfunktionen wie mobile 5G-Kerne, RAN-Lösungen (Radio Access Networking) und SD-WAN-Produkte (Software-Defined Wide Area Network) einfach und schnell direkt über Azure Marketplace bereitstellen und verwalten. Unsere offene Plattformlösung ermöglicht es Betreibern und Systemintegratoren (SIs), die private 5G-Chance zu erschließen, indem sie verwaltete, kuratierte Lösungen für Unternehmen mit der Flexibilität von Erst- und Drittanbieterangeboten bereitstellen, einschließlich ihrer Wahl des RAN und latenzempfindlicher Anwendungen.

Viele von uns in der IT- und Telekommunikationsbranche betrachten Edgecomputing als eine bahnbrechende architektonische Innovation, die die Zeit für die Verarbeitung von Datenpaketen reduziert, nachdem sie an der Quelle erzeugt wurden. Alle Edgecomputing-Produkte, die es heute gibt, bieten diese Möglichkeit, aber Azure Private MEC ermöglicht noch mehr. Mit dem Aufkommen neuartiger 5G-Implementierungen, die ausschließlich auf Software basieren, entwickelt sich Edgecomputing zu einem spannenden Teil der Infrastruktur für die Paketerstellung.

Verschmelzung von virtuellen Radio Access Networks und Edgecomputing

Die folgende Abbildung veranschaulicht die Verlagerung weg von spezialisierten, monolithischen Netzwerkinfrastrukturen hin zu programmierbaren, virtualisierten Radio Access Network (vRAN)-Elementen. Virtualisiertes RAN bietet eine kosteneffiziente Lösung für den Betrieb des 5G-RAN als virtualisierte Netzwerkfunktion (VNF) auf Standardhardware. Um vRAN zu implementieren, benötigen Telekommunikationsunternehmen eine Verbindung mit geringer Latenz zwischen der Signalerfassung und der Computerhardware. Damit vRAN möglich wird, ist Edgecomputing erforderlich.

Es ist möglich, vRAN über eine Hierarchie von Edge-Installationen zu implementieren. In der 3GPP RAN-Sprache werden die verteilten Einheiten (Distributed Units, DU), welche die Quasi-Echtzeit-Funktionalität des RAN implementieren, zu denen die Verarbeitung der physikalischen Schicht (oft als L1 bezeichnet) und die Medienzugriffskontrolle (oft als L2/L3 bezeichnet) gehören, am "Far Edge" implementiert. Der Rest des RAN-Stacks wird zusammen mit dem Netzwerkkern am "Near Edge" implementiert. Wir haben daran gearbeitet, diese Edge-Infrastruktur für Betreiber als Teil des Kernangebots von Microsoft bereitzustellen.

Entwicklung der RAN-Architektur und Innovationen in 5G-Netzwerken.

Abbildung 1: Entwicklung der RAN-Architektur und Innovationen in 5G-Netzwerken.

Trotz dieser Entwicklung bei 5G-Netzwerken gibt es noch mehr zu tun. Bei der Implementierung von RAN-Funktionen an den Far und Near Edges muss entschieden werden, wie viele Serverkerne zur Unterstützung einer bestimmten Anzahl von Zellstandorten benötigt werden. Diese Art von Problem lässt sich leicht lösen. Die Informatiker von Microsoft sind in der Lage, die Anzahl der Kerne zu bestimmen, die für die Bedienung des Clientgeräts benötigt werden, und haben darüber hinaus Algorithmen und Techniken erfunden und entwickelt, die eine Skalierung, Energieverwaltung, Fehlertoleranz und Featurebereitstellung in laufenden Systemen ermöglichen. Beachten Sie, dass Serverkerne sowohl zur Unterstützung der Paketerzeugung als auch zur Ausführung von Anwendungen und Diensten bereitgestellt werden können.

In ACM SIGCOMM 2021 haben wir ein Dokument mit dem Titel Concordia: Teaching the 5G vRAN to Share Compute veröffentlicht. Wie in dieser Veröffentlichung erwähnt, ist vRAN unter anderem deshalb effizienter als herkömmliche RANs, weil es mehrere Basisstationen auf derselben Computerhardware multiplext. Obwohl dieses Multiplexing Effizienzgewinne bringt, bleiben in typischen vRAN-Settings immer noch mehr als 50 Prozent der CPU-Zyklen ungenutzt.

Hier verbessert die Zusammenlegung der vRAN-Funktionalität mit allgemeinen Workloads nicht nur die CPU-Auslastung, sondern ermöglicht es uns auch, Anwendungen mit geringer Latenz auf derselben Hardware zu unterstützen. Dies ist wichtig, da vRAN-Tasks Latenzanforderungen von unter einer Millisekunde haben, die in 99,999 Prozent der Zeit erfüllt werden müssen – was mit vorhandenen Systemen schwer zu erreichen ist.

Microsoft hat außerdem ein Framework für die Terminplanung im Benutzerraum für das vRAN entwickelt. Unser System umfasst Vorhersagemodelle, die Quantil-Entscheidungsstrukturen verwenden, um die Worst-Case-Ausführungszeiten von vRAN-Signalverarbeitungsaufgaben zu beschreiben. Der ultraschnelle Scheduler wird alle 20 Mikrosekunden ausgeführt und liefert genaue Vorhersagemodelle. Dadurch kann das System eine Mindestanzahl von Kernen reservieren, die für vRAN-Aufgaben erforderlich sind, während der Rest für allgemeine Workloads übrig ist. Auf einer kommerziellen vRAN-Referenzplattform evaluiert, erfüllt unser Design die Zuverlässigkeitsanforderungen von 99,999 Prozent und gewinnt mehr als 70 Prozent der ungenutzten CPU-Zyklen zurück, ohne die RAN-Leistung zu beeinträchtigen.

Ein Blick nach vorn

Edgecomputing wurde gemeinsam von Microsoft und unseren akademischen Kollegen entwickelt. Die Edgecomputing-Produkte haben sich weiterentwickelt, da wir die Lösungen für die neuen Problemstellungen, an denen wir arbeiten, immer weiter verfeinern. Neben der Implementierung der 5G-Infrastruktur auf Standardhardware nutzt unsere Software die neuesten Erkenntnisse, die wir bei der Anwendung von Machine Learning-Techniken zur Verbesserung der Leistung unserer Edgeknoten gemacht haben. Wir arbeiten weiterhin eng mit unseren akademischen Kollegen zusammen und sind im Beirat von zwei von der National Science Foundation (NSF) unterstützten Edge KI-Forschungszentren (The Institute for Future Edge Networks and Distributed Intelligence und The Institute for Edge Computing Leveraging Next Generation Networks). Beide Forschungsinstitute konzentrieren sich auf die Entwicklung von KI-Technologien als Teil des Edgecomputing, das die Kommunikationsnetze der nächsten Generation nutzt, um bisher unmögliche Dienste anzubieten.

Die Zukunft ist rosig, denn wir sind mit Azure Private MEC auf dem richtigen Weg. Die Architektur, die wir entwickeln, und die Produkte, die wir liefern, werden Edgecomputing unverzichtbar machen, da jedes Paket im Mobilfunknetz von einem Edgeknoten verarbeitet wird, was zu einem großen, allgegenwärtigen Processing Fabric führt, wie wir es noch nie zuvor erlebt haben.

Weitere Informationen

Weitere Informationen zu unserer Azure for Operators-Strategie finden Sie im Azure for Operators-E-Book.