פתרון הרשת ההטרוגנית של אינטל

מאת: אריק וינשטיין. השימוש הגואה בטלפונים חכמים מעמיד את מפעילי הרשתות תחת לחץ חסר תקדים להדביק את הביקוש העולה בהתמדה תוך שמירה על איכות השירות. התחזיות, כמו זו למשל של חברת Cisco* הצופות עליה של פי 26 בתעבורת מידע בהתקנים ניידים בין 2010 ל-2015 הן מדהימות. מלבד הצריכה המסיבית ברוחב הפס של הרשתות, צרכני הטלפון מצפים שהזמינות המסיבית של אפליקציות ושירותים חדשים תמשך ללא הפוגה. הצעת פתרון לדרישה הגואה לתעבורת נתונים ולצריכה אישית יכולה להיתמך בהוספת אינטליגנציה לחלקי הרשת לשם ניצול יעיל יותר של רוחב הפס והגדלת הקיבולת לשרות.
מהי אינטליגנציית רשת? זוהי קיבולת חישוב (computing capacity) המשמשת לניהול ועיבוד חבילות מידע – מעבר לניתוב והעברה (forwarding) האופייניות. זה כולל קידוד, דחיסה, הטמנה (caching), שינוי קצבים (transrating), תהליכי שליטה ובקרה (provisioning), מתן עדיפויות להעברות כגון רשת שמספקת שרות להפיק קופונים למנויי טלפון שמבקרים בחנות.
מאמר זה מתאר את השיקולים עבור מפעילי רשתות המחפשים ארכיטקטורות מתקדמות לרשתות שעונות טוב יותר לדרישה ההולכת וגדלה לתנועת המידע ותמיכה בשירותים חדשים. מכיוון שהרשת היא הטרוגנית עם שילוב של מנגנונים שתומכים ברוחבי פס נמוכים וגבוהים, הפתרונות צריכים לתמוך בטווח רחב של תרחישים.

תרשים 1 גישות להוספת אינטליגנציה לרשתות מקרו (Macro)

איפה למקם את האינטליגנציה?
קיימת הסכמה כללית שרשת צריכה להיות יותר חכמה מכמה סיבות:
לנהל את התעבורה בשדרה האחורית (backhaul)
ליישם שירותים מקומיים חדשים
לשפר את חווית השימוש במחשוב ענן.
באופן קונספטואלי, האינטליגנציה ברשת יכולה להיות מרכזית או מבוזרת, כפי שמודגם בתרשים 1, אבל במציאות מפעילי רשתות גדולים, משלבים את שתי הטופולוגיות בגלל שהרשתות שלהם רחוקות מלהיות הומוגניות. למעשה, זה הגיוני למקם את האינטליגנציה ברשת בכמה מיקומים כפי שתואר להלן:
טופולוגית מקרו (Macro Topology): הוספת אינטליגנציה לתחנות בסיס מאפשרת לתעבורה רבה יותר להיות מעובדת בקצוות הרשת, בכך מקטינים פוטנציאלית את תעבורת השדרה האחורית, מאיצים את משלוח המידע, משרתים יותר משתמשים ומאפשרים סוגים חדשים של שירותים מקומיים.
טופולוגיה מבוזרת (Highly distributed): שימוש בתאים חכמים קטנים (Small Cells) כדי להגדיל את תחנות הבסיס מספק אמצעים שהם יעילים במחיר להגדלת צפיפות הכיסוי, תוך אופטימיזציה של השימוש החוזר של הספקטרום ע”י חלוקת התאים (spatial diversity). למשל, כמה תאים קטנים יכולים להיות בשימוש בקניוני קניות גדולים ולספק את קיבול התעבורה המקומית והדרישה לשירותים.
טופולוגיה ריכוזית (Highly-centralized): איחוד האינטליגנציה לליבת הרשת מורידה את הוצאות התמיכה ברשת כיוון שרוב משאבי המחשוב מרוכזים במיקום, ומאפשר להתקני קצה ברשת להיות פשוטים ולא יקרים ובכך להקטין את ההוצאות ההוניות (CapEx).
גורם מפתח בהחלטה איפה למקם את האינטליגנציה הוא כמה קיבולת תעבורה או שדרה אחורית זמינה להתקנים בקצה, כמו תחנות בסיס ותאים קטנים (Small Cells). אם החיבורים כבר מוגבלים ברוחב פס, המעבר לטופולוגיה ריכוזית יכולה לפגוע באיכות השרות בגלל שתעבורה רבה צריכה להישלח אל ומאת ליבת הרשת לעיבוד. הכמות של רוחב הפס בשדרה האחורית בד”כ תלוי בכמות הסיבים המיועדים לכך ושייכים למפעיל הרשת הסלולארית.

תרשים 2 תחנת בסיס קטנה וחכמה של חברת *Ubiquisys.

טופולוגיה מבוזרת המשתמשת בתחנות בסיס חכמות
כדי לנהל את הדרישה העתידית של יותר משתמשים והתיאבון שלהם ליישומים מבוססי רוחב פס גדול (כגון ווידאו), מפעילי רשת רבים מגדילים קיבולת ע”י הוספת תחנות בסיס חכמות לרשת. תחנות אלו ממנפות את קירבתן למנויים ע”י אחסון (caching) המדיה בצורה מקומית, ומאפשר לשלוח את המידע מהר יותר מאשר לנהל את הבקשה במשרד מרכזי או ב-data-center של הארגון. בדוגמא זו, תחנת בסיס חכמה בקצה הרשת עוזרת לשפר את חווית המשתמש ולהקטין את התעבורה לליבת הרשת – מה שהתעשייה מכנה כגישת “הענן בקצה” (edge cloud) כדי להציג את המקרים הרבים שבהם תחנת בסיס חכמה יכולה לטפל דרך משאבי המחשוב הזמינים בקצות הרשת. כאשר לתחנות בסיס קטנות יש מספיק מרווח בכוח החישוב, הן יכולות לבצע פונקציות אחרות אשר יכולות להקטין בהרבה את התעבורה בשדרה האחורית או לעזור להגן על הרשת. לדוגמא, קבצים דחוסים יכולים להישלח מהליבה של הרשת (פחות רוחב פס נדרש) לתחנת הבסיס כל עוד יש לה מספיק עודף ביצועים כדי לפתוח את הקבצים לפני העברה למנוי הקצה. תחנות בסיס קטנות בעלות ביצועים גבוהים יכולות לבצע ניתוח לעומק של התעבורה (Deep Packet Inspection) הנכנסת כדי לגלות ולבודד תוכן שהתגלה כ-“נגוע“ (infected) לפני שהוא משפיע על חלקים אחרים של הרשת או מגיע למנויים עצמם.
למרות שדורשים יותר כוח חישוב ליישומים מאשר יש בתחנות בסיס אופייניות, יצרני ציוד מפתחים תחנות בסיס קטנות, כפי שמתואר בתרשים 2, שהם יחסית זולות ומאד קטנות. תחנת הבסיס החכמה והקטנה של *Ubiquisys מבוססת על מעבד Intel® Core, שמריץ יישומים, בקרה (control plan), ועיבוד מנות מידע (Packets Processing).
נקודות גישה

תרשים 3 מודלים לשימוש בתאים קטנים

(Public Hotspots) ציבוריות
טכנולוגיית תחנות בסיס למחשוב “ענן בקצה” (Edge cloud) יכולה לספק קיבולת גישה גדולה בנקודות גישה ברשת מקומית כמו מרכז קניות, משרדי חברה או בשכונת מגורים. יכולת זו פותחת את הדלת לאפשריות מעניינות חדשות, כמו גידור גיאוגרפי (geofencing) שבה תחנת הבסיס החכמה שולחת התראות אוטומטיות או הודעות כאשר מנויים נכנסים, עוזבים או נעים באזור גיאוגרפי מסוים.
דוגמה להפצת קופונים: שימוש ביכולת geofencing, מאפשרת לקמעוניים לשלוח קופונים לטלפון הנייד של לקוח שנע בכיוון החנות כפי שמודגם בתרשים 3. במקרה זה, תחנת הבסיס החכמה מריצה את היישום שמפיץ את הקופון, וחוסך את הצורך לשלוח בקשה לקופון בחזרה ל-data-center במשרדי החברה הראשיים.
דוגמא לאחסון מקומי (caching) של מידע: בזמן קנייה בחנויות, לקוחות נוהגים בד”כ להשתמש בטלפונים החכמים כדי חפש מידע על מוצרים או לבדוק את המחירים הטובים ביותר. לעורכי הקניות שניגשים לאותו תוכן, כמו למשל אתר האינטרנט של החנות, תחנת הבסיס החכמה יכולה לשמור את המידע הזה באופן מקומי במקום למשוך אותו כל פעם מהאינטרנט. בגלל שהמידע ממוקם קרוב למכשירים הניידים, משתמשי הקצה חווים תגובה מהירה, תעבורת הרשת מוקטנת ובכך חוסכים בעלויות השדרה האחורית למפעילי הרשת.
מעבדי Intel® Architecture מתאימים ליישומים אלו ע”י זיכרונות מטמון גדולים שהם on-chip, ארכיטקטורות מרובות ליבות, ממשקי זיכרונות מהירים וממשקים מוכחים לזיכרונות לא-נדיפים (non volatile). תכונות אלו מאפשרות לתחנת בסיס לשדר במהירות מספר רב של דפי אינטרנט, ווידאו או כל תוכן אחר. למעשה, תכונות אלו מסבירות מדוע חברות שמספקות אחסון לאתרי Web משתמשות בעיקר במעבדי ®Intel ב-datacenters. “אינטל מכירה בזה שתאים קטנים וחכמים מהווים נכסים חשובים עבור ספקי השרות בתכנון רשתות” מצהירה רוז שולר (Rose Shooler) מנהלת כללית של חטיבת תשתיות תקשורת באינטל. “על ידי מיקום פלטפורמות מחשוב ענן קרוב להתקנים הניידים אנו מאפשרים חווית משתמש עשירה יותר ואישית יותר”.
בסימולציות שנערכו באינטל, שימוש בהטמנת מידע (data caching) הראתה הפחתה משמעותית בתעבורת השדרה האחורית בעוד היא מגדילה את השידורים בערוצים האלחוטיים, ובכך מאפשרת חווית משתמש קצה טובה יותר. דבר זה ניתן לראות בתרשים 4, כאשר שיא קצב המידע בערוץ הוגדל מ-2.1Mbps ל-7.2Mbps, המהווה שיפור בביצועים פי 3.4. גידול זה בביצועים התאפשר כי המידע היה מאוחסן באופן מקומי ולא היה מוגבל לקיבולת השדרה האחורית.

תרשים 4 בדיקות תעבורה - בתנאי מעבדה

גישה מרכזית עם C-RAN
ארכיטקטורת רשת חדשה הנקראת Cloud Radio Access Network או בקצור C-RAN, מזיזה את עיבוד סיגנלי התקשורת אחורה לתחנות בסיס ווירטואליות המרוכזות במקום אחד ונקראות Basedband Unit Pool או BBU. כתוצאה מכך, אתרי-התאים (cells-sites) אחראים לשידור רדיו ולפיכך מורכבים מיחידות רדיו נשלטות (Remote Radio Heads, RRHs) ואנטנות. השרתים הווירטואליים מבצעים עיבוד baseband למספר גבוה של אתרי-תאים, (אלפים ב-data centers גדולים). אתרי-תאים אלו, הם משאבים משותפים (pooled resources) ומכילים את האינטליגנציה הנדרשת בשירותים נוספים כמו Content Distribution Network (CDN), Distributed Service Network , ובחינה לעומק של חבילות מידע (deep packet inspection or DPI). רשתות C-RAN יכולות לספק יתרונות מחיר משמעותיים בתחום צריכת האנרגיה ברשתות, בינוי (CapEx) ותפעול (OpEx). “עבדנו על הוכחת היתכנות של רשת Cloud-RAN עם חברת China *Mobile שהוא המפעיל הגדול בעולם במספר המנויים וגודל הרשת. ביחד, פתחנו אב טיפוס לרשת C-RAN הרצה על שרתים המבוססים על מעבדי Intel® Xeon לעיבוד סיגנלי TD-LTE”, אומרת רוז שולר מאינטל.

מבוזרת, ריכוזית או שילוב של השניים?
שקילת היתרונות והחסרונות באינטליגנציה ריכוזית או מבוזרת מעניינת וכדאית, אבל המציאות שרשתות גדולות צריכות את שתי הגישות. הדבר מציב אתגר בגלל ששירותים צריכים להיתמך על ידי הרשת כולה ללא קשר האם השרות מורץ בליבת הרשת או על ידי תחנות בסיס חכמות. במילים אחרות, שירותים הנתמכים על ידי מעבדים קטנים בתחנות בסיס צריכים להיות ללא הבדל משירותים המורצים על מעבדי-שרתים חזקים. מעבדי Intel® Architecture מגשרים על פני דרישה זו בשתי דרכים. הראשונה, זה אפשרי להשתמש באותו קוד לרוחב אלמנטים שונים ברשת – מתחנות בסיס ועד לשרתי Cloud-RAN. תוכנה המפותחת כיום יכולה לגדול ולתמוך במשפחה של מעבדים, החל ממעבדי Intel® Atom עד למעבדי Intel® Xeon, דבר המהווה יתרון לתעשיית הטלקום, תמיכת ארוכת טווח של 7 שנים זמינה למוצרי Intel® embedded. יותר מזה, יצרני ציוד יכולים לעבור משימוש בארכיטקטורות בדידות בעומסי עבודה עיקריים (יישומים, data plane, control plane) לארכיטקטורה יחידה שמאחדת את עומס העבודה לפתרון יותר גמיש בגודלו ופשוט יותר. בניגוד לזה, תחנות בסיס בהווה משתמשות במספר ארכיטקטורות של מעבדים למטרות ייחודיות, כמו עיבוד אותות, העברת מידע (data forwarding) ועיבוד יישומים, דבר הנוטה להגביל גמישות ומגדיל עלויות. בשימוש במעבדי ®Intel מרובי ליבות ניתן גם לבצע את עיבוד אותות הרדיו וגם את עיבוד היישומים על אותה פלטפורמה, שהופכת את טכנולוגיית ה-C-RAN עוד יותר כדאית במחיר. טכנולוגיות אחרות של ®Intel כמו ווירטואליזציה, שתומכת בחלוקה דינמית של משאבים וניהול הספק גורמים לעיבוד האותות והיישומים להיות יותר יעילים בנוסף למחיר. טכנולוגיות ®Intel נתמכות ע”י אקוסיסטם רחבה, כולל Intel® Embedded and Communication Alliance , קהילת מפתחי תקשורת ומערכות משובצות ויצרני פתרונות המחויבים לפיתוח פתרונות מודולריים וסטנדרטיים. יותר מ-100 החברות ב-Intel® ECA מספקות פתרונות תוכנה, חומרה וכלים לעזור למפתחים להקטין את זמן ההגעה לשוק ועלות הפיתוח בכללותה.

הוספת אינטליגנציה לרשת
בסופו של דבר, אין תשובה ברורה לאיזו גישה היא יותר טובה: אינטליגנציה ריכוזית או מבוזרת ברשת. תרחיש סביר הוא שמפעילי רשתות יפרסו רשתות משולבות של השתיים. ליצרני ציוד שרוצים להיות מוכנים לכל מקרה, הם יכולים לבחור ארכיטקטורת מעבד אחד כמו – Intel® Architecture לכל האפשריות.