Étalonnage des performances et orientation du trafic sur des réseaux multi-fournisseurs

Découvrez une réussite O-RAN concrète montrant comment l’étalonnage axé sur les données et l’orientation du trafic par l’IA offrent des gains tangibles de performance du réseau.
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Aperçu

HCLTech a été un partenaire clé dans le projet ARIANE (Accélérer l’intelligence RAN à travers les écosystèmes de réseaux), une initiative menée par le Telecom Infra Project (TIP) et cofinancée par le gouvernement britannique (DSIT), visant à faire progresser la . Dans le cadre de ce programme, nous nous sommes concentrés sur dans des environnements O-RAN complexes et multi-fournisseurs.

À mesure que les opérateurs télécoms adoptent de plus en plus des architectures RAN désagrégées, ils font face à d’importants défis liés à l’interopérabilité, la cohérence des performances et l’évolutivité. Dans le cadre d’un programme mondial d’écosystème télécom, notre équipe a conçu, développé et validé des applications de gestion avancée du trafic (ATS) et de benchmarking qui fonctionnent sur des plateformes Near-RT RIC comme OSC RIC et VMware RIC.

L’initiative a combiné des tests en laboratoire contrôlés, des essais avec des scénarios de trafic réels et des intégrations multi-fournisseurs, garantissant des résultats précis, reproductibles et opérationnellement pertinents pour les opérateurs. En abordant à la fois la mesure précise des performances et l’optimisation active du trafic, nous avons aidé à établir une base solide pour l’optimisation du RAN axée sur les données et à accroître la confiance opérationnelle dans les déploiements O-RAN.

Le défi

Les opérateurs étaient confrontés à d'importants obstacles pour maintenir une performance réseau cohérente à travers les composants RAN provenant de plusieurs fournisseurs. Chaque implémentation de fournisseur se comportait différemment, ce qui rendait difficile la prévision des performances en charge ou la comparaison équitable des solutions. L'absence d'un cadre de référence unifié limitait la visibilité sur les caractéristiques critiques de l'interface E2, notamment l'évolutivité, la latence, le débit et la fiabilité.

En outre, une distribution inégale du trafic causait de la congestion et des cellules surchargées, entraînant une diminution du débit et une expérience utilisateur dégradée. Faute de gestion proactive du trafic, les opérateurs étaient contraints de recourir à des mesures réactives, augmentant la complexité opérationnelle et le risque pour la qualité de service.

Le défi

L'objectif

L'objectif principal était d'établir une approche standardisée et reproductible pour mesurer et améliorer la performance du réseau dans les environnements O-RAN. Plus précisément, le programme visait à :

  • Valider l'interopérabilité entre les RIC, les éléments RAN et les écosystèmes multi-fournisseurs
  • Mesurer les indicateurs clés de performance de bout en bout, tels que la latence, la gigue, le débit et l'utilisation des ressources
  • Améliorer l'équilibrage de la charge et la gestion de la congestion grâce à l'orientation du trafic basée sur l'IA
  • Permettre aux opérateurs de comparer les plateformes et configurations RIC à l'aide de données de performance objectives
Objectif

La solution

Notre équipe chez HCLTech a fourni une solution complète, construite autour de deux éléments clés : l’étalonnage de performance (Benchmarking) et l’acheminement avancé du trafic (Advanced Traffic Steering).

Le xApp d’étalonnage de performance fournissait un cadre structuré pour tester l’interopérabilité E2, l’évolutivité et la performance à travers différentes plateformes RIC. Il permettait des tests contrôlés de KPI, tels que la latence d’abonnement, la latence de contrôle, le débit et l’utilisation des ressources, permettant aux exploitants d’identifier les goulets d’étranglement du système et les problèmes d’intégration tôt dans le cycle de vie.

Pour compléter cette capacité, l’application ATS exploitait l’IA et l’apprentissage automatique pour surveiller les KPI des UE et au niveau de la cellule dans des scénarios en mode connecté. En anticipant la congestion et les tendances d’utilisation de la capacité, ATS exécutait de façon proactive des actions d’optimisation comme les transferts d’appel (handovers) et la répartition de charge (load balancing), améliorant ainsi le débit global du système et l’efficacité du réseau.

La solution a été déployée sous forme de xApp et de variantes hybrides sur les plateformes RIC OSC et et a été rigoureusement validée dans le cadre de tests exhaustifs multi-fournisseurs avec les partenaires de l’écosystème en laboratoire contrôlé.

La solution

L'impact

Des améliorations mesurables ont été apportées à la visibilité de la performance du réseau et à l’optimisation du trafic dans des environnements O-RAN multi-fournisseurs.

L'impact

Balisage de référence :

  • Évolutivité validée jusqu’à 100 nœuds E2 sur OSC RIC et VMware RIC
  • Prise en charge jusqu’à 1 050 abonnements E2 sur OSC RIC et 1 300 abonnements sur VMware RIC
  • KPIs critiques mesurés incluant la latence, le débit et l’utilisation des ressources
  • Comparaison claire de la performance entre fournisseurs et plateformes RIC
  • Cela a offert aux exploitants une vue fiable et normalisée de la performance du réseau et de la préparation.

Orientation du trafic :

  • Équilibrage de charge amélioré sans impact sur l’expérience utilisateur
  • Réduction des cellules surchargées :
    • OSC RIC : de 24 à 17
    • VMware RIC : de 25 à 15
  • Jusqu’à 11 à 12 % d’amélioration du débit maximal
  • Des gains de performance moyens de 10 à 14 % dans l’ensemble des scénarios de test

Perspectives d'avenir

Les efforts futurs seront axés sur des stratégies avancées d’atténuation des conflits entre plusieurs rApps et fournisseurs. HCLTech prévoit d’améliorer les flux de travail en IA/AA pour un alignement plus étroit avec les normes, d’élargir la visualisation des KPI à l’aide de tableaux de bord avancés et d’accroître l’évolutivité des nœuds E2 et des volumes d’abonnement. L’objectif à long terme consiste à faire évoluer l’ATS afin qu’il soit prêt pour le TRL-9 et qu’il prenne en charge des scénarios plus vastes, y compris la gestion du trafic du mode veille au mode connecté.

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