上週參加mwc，小棗君最大的感受，就是撲面而來的網路開放化、虛擬化、智慧型化浪潮。
從接入網到核心網，幾乎所有的傳統通訊裝置都有了雲化解決方案。「白盒」、「雲化」、「輕量化」……類似的字眼在展會上幾乎隨處可見。彷彿一夜之間，所有的企業都成為了基站裝置商、核心網裝置商，整個行業進入了「人人皆vendor（裝置廠家）」的時代。
對於傳統通訊裝置商來說，這無疑是雪上加霜。原本就競爭激烈的市場，又湧入了這麼多的新對手，將會導致利潤進一步削薄，日子更加難過。
然而，對於運營商，卻是喜聞樂見。他們盼望已久的網路開放、解耦，終於到了開花結果的階段。越來越多的vendor，意味著自己可以擺脫那幾家裝置商的「綁架」，能夠更靈活地部署網路。運營商的網路綜合成本（tco，total cost of ownership），也有望進一步降低。
說到網路開放，就不得不提到open ran。
一直以來，ran（無線接入網）的開放和解耦，都是運營商的關注重點。在運營商看來，ran的雲化，比核心網更加意義重大。
ran的開銷，佔了運營商tco的60%以上。
在一年多以前，小棗君給大家介紹過o-ran（鏈結）。後來，我也一直在密切關注open ran的發展和變化。
今天，基於從mwc上獲取的最新資訊，我想從技術和架構的角度，再和大家聊聊這個話題。
在這次mwc上，有乙個概念被反覆提及，而這個概念和open ran的架構有非常密切的關係，那就是——ric。
ric是open ran架構體系的關鍵。看懂了ric，就看懂了open ran的架構。
早在2023年o-ran聯盟創立的時候，為了制定開放的ran規範標準，成立了9個小組（work group，wg），分別研究對應的介面和技術。
o-ran工作組
其中wg2和wg3，分別負責的是非實時ric和近實時ric。
ric到底是什麼？ran intelligent controller，也就是無線接入網智慧型控制器。
在繼續介紹它之前，我們先看一下o-ran的整體架構。
上面這張圖，是5g o-ran相比4g的主要架構變化。從圖中可以看出，4g lte ran的主要元件bbu和rrh，變成了5g o-ran裡的o-cu、o-du、o-ru。
o-cu：負責協議的分組資料匯聚協議(pdcp)層。
o-du：負責所有基帶處理、排程、無線電鏈路控制(rlc)、**訪問控制(mac)和物理層(phy)的上部。
o-ru：負責底層物理層處理的元件，包括無線電傳送器和接收器的模擬元件。
o-ran使用開放協議的可互操作硬體，取代了傳統的封閉介面和專有硬體及協議，使得ran架構變成更加靈活、開放、解耦。
我們通常所說的ran虛擬化，其實主要是指o-cu和o-du的虛擬化。也就是說，它們是可以搭建在x86伺服器平台上的。o-ru是射頻收發，這塊現在講的是軟體無線電、白盒無線電，還沒有辦法虛擬化。
我們深入看一下o-ran架構的內部，如下圖所示：
（來自o-ran聯盟）
這個圖就有點複雜了，因為它列出了3gpp的標準介面（x2、xn、ng、e1、f1等），還有我們剛才所說的ric以及對應新增介面。
我還找到一張圖，o-ran和3gpp ran的架構對比，看得就更加清楚了：
（來自愛立信）
很明顯，在服務管理和編排（service management and orchestration，smo，類似nfv裡面的mano）中，有乙個非實時ric（non-real-time ric）。而在cu中，多了乙個近實時ric（near-real-time ric）。
非實時ric是乙個功能，並非物理硬體。它負責ran中所有網路元素的配置管理、裝置管理、故障管理、效能管理和生命週期管理。非實時ric，負責處理時延要求大於1秒的業務，比如資料分析、ai模型訓練等。
近實時ric，也就是接近實時ric。它負責處理時延要求小於1秒（50ms-200ms）的業務，比如無線資源管理、切換決策、雙連線控制、負載均衡等。
非實時ric通過從ran和應用伺服器收集全域相關資料，進行資料分析和ai訓練，並將推理和策略通過a1介面下發、部署於近實時ric。
近實時ric負責收集和分析ran的即時資訊，結合非實時ric提供的額外或全域性資訊，並通過非實時ric下發的推理模型和策略，實時監控和**網路和使用者行為變化，並根據策略（比如qoe目標）實時對ran引數進行調整，包括調整資源分配、優先順序、切換等。
在mwc上，佰才邦、英特爾、中國移動就共同演示了基於ric的「5g+ai」應用場景案例，如下圖所示：
案例中，整合了人工智慧的非實時ric，通過學習推理，把演算法推送到近實時ric平台。近實時ric通過e2介面，控制ran的功能元件，從而對ran進行精確、合理的排程和控制。準確來說，控制的目標就是切換（ho）門限，從而讓ue（使用者終端）進行更合理的切換，大幅降低掉話率，提公升使用者的網路體驗。
這個案例，充滿詮釋了什麼是5g和ai的結合。
可想而知，ric不僅是open ran架構順利實現全面解耦開放的關鍵，也是ai賦能5g接入網的關鍵。
作為最早加入o-ran的傳統裝置商，諾基亞也在mwc上展示了自己對ric的運用：
從圖中可以看出，ric不僅可以用於改善使用者網路體驗，還可以監測網路執行異常，甚至幫助進行智慧型節能。
開放解耦是o-ran和open ran的首要目標，但不是唯一目標。
隨著5g的不斷建設，運營商網路變得空前複雜和龐大。純人工運維的方式，肯定是死路一條。運營商的唯一出路，就是向ai人工智慧求助。
所以說，不管是3gpp還是o-ran，都會將人工智慧與網路的結合放在首要位置，認真研究如何利用ai賦能網路建設和運維。這幾年頻繁提出的「自動駕駛網路」（這裡的自動駕駛和車聯網無關，是指網路自己「駕駛（管理）」自己），其實就是這樣，將ai嵌入傳統通訊網路，管理資源分配，識別外部環境變化，建立演算法模型，生成策略結果，自動對引數進行調整，從而降低人工干預，縮減成本。
吹了半天，我們還是要先回到現實。現實是什麼？open ran架構目前在現網中的佔比，遠不到10%。也就是說，不要高興得太早。
open ran本身也不是完美無缺的。愛立信就曾提出，open ran引入了ric控制器，新增了a1、e2、o1、o2等介面，使得架構更加複雜，可能會增加安全風險。
華為不加入o-ran聯盟，則是認為open ran架構的能耗表現並不理想。
之前搞open ran最風生水起的日本樂天移動（rakuten mobile），近期也傳出了不少的負面新聞。
open ran到底何去何從，我們還是靜觀其變吧！
—— the end ——
1、《why 5g o-rans need compliance and interoperability testing》，5g technology world；
2、《5g open ran到底是什麼？》，sdnlab；
3、《security considerations of open ran》，愛立信；
4、《o-ran存在的安全風險》，網優雇傭軍；
5、《什麼是open ran標準？》，通訊百科。
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