O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller 시장 – 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 구성 요소별 세분화(A1 Mediator, Demo1, E2 Manager(E2M), E2 Terminator(E2T), 로깅, RIC Alarm System, RIC Message Router(RMR), RNIB, Routing Manager, xApp Framework for CXX, xApp Framework for Go, xApp Framework for Python), 배포별(중앙 집중형, 분산형), 지역별, 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller 시장은 2023년에 45억 3천만 달러 규모로 평가되었으며, 2029년까지 CAGR 51.62%로 예측 기간 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

주요 시장 동인

5G 구축 가속화 및 네트워크 유연성 수요

글로벌 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller 시장을 이끄는 주요 동인은 전 세계적으로 5G 네트워크 구축이 가속화되고 있다는 것입니다. 더 높은 데이터 속도, 더 낮은 지연 시간, 증가된 네트워크 용량에 대한 수요로 인해 5G 인프라가 빠르게 구축되었습니다. Near-RT RIC는 무선 접속망(RAN) 기능의 지능적이고 동적인 오케스트레이션을 제공하여 5G 네트워크에서 핵심적인 역할을 합니다. 운영자가 5G의 모든 잠재력을 활용하고자 함에 따라 O-RAN 원칙이 제공하는 유연성이 필수적이 됩니다. Near-RT RIC를 사용하면 운영자가 RAN 리소스를 최적화하고, 대역폭을 효율적으로 할당하고, 다양한 네트워크 조건에 적응하여 보다 민첩하고 대응성이 뛰어난 통신 인프라를 구축할 수 있습니다.

개방적이고 분산된 네트워크 아키텍처로의 전환

글로벌 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller 시장은 개방성과 분산을 향한 네트워크 아키텍처의 근본적인 전환에 의해 주도됩니다. 기존의 모놀리식 RAN 아키텍처는 가상화와 소프트웨어 정의 원칙을 활용하는 개방적이고 상호 운용 가능한 솔루션으로 대체되고 있습니다. 개방형 인터페이스와 표준화된 프로토콜을 촉진하는 O-RAN Alliance의 이니셔티브는 이러한 변화를 가속화했습니다. Near-RT RIC는 분산된 RAN 환경 내에서 지능형 제어 및 오케스트레이션 기능을 제공하여 이 패러다임 전환의 핵심 역할을 합니다. 이러한 추세의 원동력은 RAN 배포에서 유연성, 공급업체 다양성 및 혁신에 대한 필요성에 대한 업계의 인식이며, 궁극적으로 더 경쟁적이고 적응 가능한 환경으로 이어집니다.

지능형 오케스트레이션 및 최적화에 대한 수요

최신 통신 네트워크의 복잡성이 증가하고 사용자 요구 사항이 동적으로 변함에 따라 Near-RT RIC에서 제공하는 지능형 오케스트레이션 및 최적화에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 네트워크가 향상된 모바일 광대역(eMBB), 대규모 머신 유형 통신(mMTC), 초고신뢰성 저지연 통신(URLLC)을 포함한 다양한 서비스를 지원하도록 발전함에 따라 적응형 및 실시간 RAN 제어에 대한 필요성이 무엇보다 중요해졌습니다. Near-RT RIC는 RAN 기능을 동적으로 조정하고, 리소스 할당을 최적화하며, 다양한 네트워크 조건에 적응하여 이러한 수요를 충족합니다. 여기서의 원동력은 새로운 애플리케이션과 서비스의 다양한 요구 사항을 충족할 수 있는 보다 효율적이고 대응성 있는 네트워크에 대한 업계의 탐구입니다.

인공지능 및 머신 러닝의 발전

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기능의 통합은 글로벌 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller 시장에서 중요한 원동력을 나타냅니다. AI와 ML을 통해 Near-RT RIC는 네트워크 동작에서 학습하고, 미래 조건을 예측하고, 거의 실시간으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 원동력은 AI 알고리즘의 발전, 향상된 컴퓨팅 성능, 모델을 학습하기 위한 대규모 데이터 세트의 가용성에 의해 촉진됩니다. AI와 ML을 활용하는 Near-RT RIC는 RAN 매개변수를 최적화하고, 네트워크 혼잡을 예측하고, 문제를 사전에 해결하여 향상된 네트워크 성능과 사용자 경험에 기여할 수 있습니다. 업계의 자체 최적화 및 자율 네트워크 추구는 Near-RT RIC에서 AI와 ML을 통합하는 원동력입니다.

비용 절감 및 운영 효율성 목표

비용 절감 및 운영 효율성은 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controllers 도입에서 중요한 동인으로 부상합니다. 기존 RAN 아키텍처는 종종 독점 하드웨어와 긴밀하게 통합된 솔루션을 포함하므로 자본 및 운영 비용이 많이 듭니다. O-RAN의 개방적이고 분산된 접근 방식을 통해 운영자는 공급업체 다양성을 도입하고, 동종 최고의 구성 요소를 선택하고, 상용 기성품(COTS) 하드웨어를 활용할 수 있습니다. Near-RT RIC는 지능형 제어 및 최적화 기능을 제공하여 네트워크 조건에 동적으로 적응하고 리소스 관리를 자동화하여 운영 효율성에 기여합니다. 비용을 최소화하고 운영 효율성을 향상하려는 노력은 운영자가 O-RAN 원칙을 수용하도록 동기를 부여하며, Near-RT RIC는 이러한 목표를 실현하는 데 중요한 역할을 합니다.

주요 시장 과제

상호 운용성 복잡성 및 표준화 과제

글로벌 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller 시장이 직면한 중요한 과제 중 하나는 상호 운용성과 지속적인 표준화 노력과 관련된 복잡성입니다. 업계가 개방적이고 분산된 네트워크 아키텍처로 이동함에 따라 다양한 공급업체의 구성 요소 간에 원활한 상호 운용성이 필요합니다. 그러나 이러한 상호 운용성을 달성하는 것은 다양한 Near-RT RIC 솔루션에서 구현, 인터페이스 및 프로토콜의 차이로 인해 어렵습니다. 표준화된 인터페이스가 부족하면 다양한 구성 요소를 통합하는 데 걸림돌이 생겨 통합 문제, 성능 불일치가 발생할 가능성이 있으며 O-RAN이 제공하려는 유연성이 제한될 수 있습니다. O-RAN Alliance와 같은 산업 연합은 공통 인터페이스를 정의하기 위해 적극적으로 노력하고 있지만 표준화 프로세스는 복잡하고 다양한 이해 관계자 간의 합의가 필요합니다.

개방형 RAN 환경에서의 보안 문제

보안 문제는 특히 개방형 RAN 환경에서 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controllers 도입에 상당한 과제를 제기합니다. O-RAN의 분산되고 개방적인 특성은 포괄적으로 해결해야 할 새로운 공격 벡터와 취약성을 도입합니다. Near-RT RIC가 RAN 기능을 조정하고 최적화하는 데 중요한 역할을 하므로 통신 네트워크의 보안과 무결성을 보장하는 것이 가장 중요해집니다. 과제에는 인터페이스 보안, 무단 액세스 방지, 잠재적 사이버 위협으로부터의 보호가 포함됩니다. 업계 이해 관계자는 견고한 보안 프레임워크를 구축하고, 암호화 프로토콜을 구현하고, Near-RT RIC 배포의 보안 태세를 강화하기 위한 모범 사례를 개발하기 위해 협력해야 합니다.

기존 RAN 인프라와의 통합 과제

O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller를 기존 RAN 인프라와 통합하는 것은 네트워크 운영자에게 상당한 과제를 안겨줍니다. 많은 운영자가 O-RAN의 개방적이고 분산된 원칙을 수용하도록 본질적으로 설계되지 않은 RAN 배포를 구축했습니다. Near-RT RIC 기능을 지원하기 위해 기존 인프라를 개조하려면 호환성 문제를 탐색하고, 레거시 프로토콜을 처리하고, 기존 및 최신 RAN 구성 요소의 공존을 관리해야 합니다. 과제는 기존 서비스를 중단시키거나 전체 네트워크의 성능을 손상시키지 않으면서 Near-RT RIC의 이점을 활용하는 원활한 전환을 보장하는 것입니다.

AI/ML 통합 및 최적화의 복잡성

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기능을 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controllers에 통합하면 고유한 과제가 발생합니다. AI와 ML은 RAN 운영의 적응성과 효율성을 향상시키겠다고 약속하지만 이러한 기술을 원활하게 통합하려면 알고리즘 개발, 모델 교육 및 실시간 응답성 보장의 복잡성을 해결해야 합니다. 과제에는 근실시간 의사 결정을 위한 AI/ML 모델 최적화, 온디바이스 처리에 필요한 계산 리소스 관리, 무선 네트워크의 동적이고 예측할 수 없는 특성 처리가 포함됩니다. 산업은 지능형 RAN 컨트롤러의 잠재력을 최대한 활용하고 자체 최적화 및 자율 네트워크의 약속을 실현하기 위해 이러한 과제를 극복해야 합니다.

다양한 서비스를 위한 네트워크 슬라이싱 관리

O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller 시장이 진화함에 따라 네트워크 슬라이싱 관리가 주목할 만한 과제로 부상하고 있습니다. 네트워크 슬라이싱은 특정 서비스 요구 사항에 맞게 조정된 격리된 가상 네트워크를 생성할 수 있는 핵심 기능입니다. 그러나 각각 고유한 성능 및 대기 시간 요구 사항이 있는 다양한 서비스에 대한 여러 네트워크 슬라이스를 효율적으로 관리하는 데는 과제가 있습니다. 리소스를 조정하고, 격리를 보장하고, 변화하는 서비스 요구 사항에 동적으로 적응하려면 Near-RT RIC 내에서 정교한 오케스트레이션 및 조정 메커니즘이 필요합니다. 이러한 과제를 해결하는 것은 산업 전반에 걸쳐 광범위한 서비스와 애플리케이션을 수용할 수 있는 유연하고 확장 가능한 네트워크의 약속을 실현하는 데 매우 중요합니다.

주요 시장 동향

O-RAN Near-RT RIC를 통한 진화하는 네트워크 아키텍처

글로벌 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller 시장은 네트워크 아키텍처의 진화로 특징지어지는 추세를 목격하고 있습니다. Near-RT RIC는 무선 접속 네트워크(RAN)에 지능과 프로그래밍 기능을 도입하여 이러한 진화에서 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 추세는 보다 유연하고 동적인 RAN 아키텍처로의 전환이 특징이며, 이를 통해 운영자는 네트워크 성능을 최적화하고, 리소스 할당을 향상시키고, 다양한 서비스를 지원할 수 있습니다. RAN 수준에서 인텔리전스를 도입하면 거의 실시간 의사 결정이 가능해져 통신 네트워크의 전반적인 효율성과 적응성에 기여합니다.

5G 구축 및 O-RAN 도입 가속화

O-RAN Near-RT RIC 시장의 중요한 추세는 5G 구축 가속화와 O-RAN 원칙의 광범위한 채택입니다. 5G 네트워크가 전 세계적으로 계속 출시됨에 따라 5G 인프라의 성능을 최적화하는 데 있어 지능형 RAN 컨트롤러의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있습니다. Near-RT RIC는 RAN 기능의 실시간 오케스트레이션 및 제어를 용이하게 함으로써 5G 네트워크의 요구 사항에 부합하여 운영자가 향상된 사용자 경험, 저지연 통신 및 효율적인 리소스 활용을 제공할 수 있도록 합니다.

상호 운용성 및 협업 이니셔티브

상호 운용성 및 협업 이니셔티브가 O-RAN Near-RT RIC 시장에서 중요한 추세로 부상하고 있습니다. 산업이 개방성과 분산의 원칙을 수용함에 따라, 다양한 공급업체의 Near-RT RIC 솔루션 간의 상호 운용성을 보장하기 위한 협력적 노력이 이루어지고 있습니다. O-RAN Alliance와 같은 산업 연합은 협업을 촉진하고, 공통 인터페이스를 정의하고, Near-RT RIC 구성 요소의 원활한 통합을 촉진하는 표준을 수립하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 추세는 공급업체에 대한 종속성을 피하고 혁신의 속도를 가속화하는 동시에 보다 다양하고 경쟁력 있는 생태계를 만드는 것을 목표로 합니다.

인공지능과 머신 러닝의 통합

인공지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기능의 통합은 O-RAN Near-RT RIC 시장에서 주목할 만한 추세입니다. AI와 ML 알고리즘으로 강화된 Near-RT RIC는 실시간 데이터와 네트워크 조건에 따라 RAN 기능을 동적으로 최적화하는 기능을 향상시킵니다. 이러한 추세는 지능형 컨트롤러가 변화하는 환경에 적응하고, 네트워크 동작을 예측하고, 문제를 사전에 해결할 수 있는 자율적이고 자체 최적화 네트워크로의 전략적 전환을 반영합니다. Near-RT RIC에 AI와 ML을 통합하면 네트워크 성능을 최적화하고, 운영 비용을 절감하고, 보다 탄력적이고 반응성이 뛰어난 통신 인프라를 보장하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

Near-RT RIC 배포의 보안 및 신뢰성

보안 및 신뢰성은 Near-RT RIC 솔루션 배포에서 중요한 추세로 부상했습니다. 이러한 지능형 컨트롤러가 RAN의 필수 구성 요소가 되면서 통신 네트워크의 보안을 보장하는 것이 가장 중요해졌습니다. 이 추세에는 암호화, 인증 및 보안 인터페이스를 포함한 강력한 보안 조치를 구현하여 Near-RT RIC 배포를 잠재적인 사이버 위협과 무단 액세스로부터 보호하는 것이 포함됩니다. 산업 이해 관계자들은 Near-RT RIC 솔루션의 안정성과 회복성에 대한 신뢰를 구축하기 위해 보안 문제를 적극적으로 해결하고 있으며, 지능형 및 개방형 RAN 아키텍처의 진화하는 환경을 위한 안전한 기반을 조성하고 있습니다.

세그먼트별 통찰력

구성 요소 통찰력

CXX 세그먼트를 위한 xApp 프레임워크

xApp 프레임워크의 우세함은 O-RAN 생태계 내에서 혁신과 새로운 서비스의 빠른 도입을 용이하게 하는 능력에서 분명하게 드러납니다. 전 세계 개발자들은 여러 프로그래밍 언어를 지원하여 전문 지식과 애플리케이션 요구 사항에 가장 적합한 언어를 사용할 수 있는 xApp 프레임워크를 선호합니다. xApp 프레임워크의 적응성 덕분에 O-RAN Near-Real-Time RIC 시장의 최전선에 남아 운영자, 서비스 제공자 및 광범위한 통신 산업의 변화하는 요구 사항을 수용할 수 있습니다.

xApp 프레임워크는 O-RAN 아키텍처 내에서 다양한 애플리케이션과 구성 요소 간의 상호 운용성을 촉진하여 협력적이고 개방적인 생태계를 촉진합니다. 이러한 협업적 측면은 O-RAN의 핵심 원칙과 일치하여 공급업체 다양성을 강조하고 다양한 기여자의 혁신적인 솔루션을 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 결과적으로 xApp Framework는 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller 시장에서 우위를 점할 뿐만 아니라 통합의 힘으로 작용하여 전 세계적으로 개방적이고 지능적이며 효율적인 RAN 배포를 실현하는 데 기여합니다.

지역 통찰력

이 지역은 5G 기술의 빠르고 광범위한 채택을 목격했으며, O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller의 배포 및 활용을 위한 비옥한 토양을 조성했습니다. 북미 통신 사업자가 고속, 저지연 연결에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 5G 네트워크를 적극적으로 출시함에 따라 지능형 RAN 컨트롤러에 대한 필요성이 가장 중요해졌습니다. Near-RT RIC는 5G 네트워크의 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 하며, 차세대 통신 기술의 최전선에 머물겠다는 이 지역의 노력과 일치합니다.

글로벌 O-RAN Near-Real-Time RAN Intelligent Controller 시장에서 이 지역의 리더십은 협력적 이니셔티브와 산업 제휴에 의해 더욱 촉진됩니다. 북미 기업은 글로벌 표준화 노력에 적극적으로 참여하여 개방형 인터페이스와 상호 운용 가능한 솔루션 개발에 기여합니다. 이러한 협력 정신은 O-RAN 원칙의 채택을 가속화하는 활기찬 생태계를 육성합니다.

최근 개발

• 2023년 3월, Nokia와 AT&T는 네이티브 E2 인터페이스를 갖춘 고급형 Near Real-Time RAN Intelligent Controller(RIC) xApp의 성공적인 시험을 발표했습니다. Nokia는 xApp 작동을 위해 특별히 설계된 Open RAN 호환 Near Real-Time RIC 및 E2 인터페이스에 대한 네이티브 지원을 제공하는 최초의 주요 RAN 공급업체로서 선구자 역할을 하고 있습니다. 이 시험은 고급 5G 사용 사례에 대한 Near Real-Time RIC 및 xApp 접근 방식의 잠재력을 검증했습니다. AT&T 네트워크의 Nokia AirScale 기지국과 통합된 Nokia의 상용 실시간 RIC 플랫폼에서 실시된 이 시험은 동적 RAN 최적화를 위한 E2SM 정책 서비스를 사용한 실시간 xApp의 효과를 입증했습니다. 거의 실시간 RIC를 활용하여 운영자는 5G 네트워크 내에서 특정 사용자 그룹, 주파수 계층 또는 서비스 품질(QoS) 클래스 식별자에 대한 서비스를 최적화할 수 있습니다. 또한 Nokia의 거의 실시간 RIC 플랫폼과 xApp은 기존 인터페이스를 활용할 수 있는 유연성을 제공하여 개별 운영자 네트워크의 고유한 요구 사항에 맞게 RAN 최적화를 가능하게 합니다.

주요 시장 참여자

• Nokia Corporation
• Rakuten Mobile, Inc.
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• Sterlite Technologies Limited
• Telefonaktiebolaget LM Ericsson
• IS-Wireless
• Parallel Wireless, Inc.
• VIAVI Solutions Inc.
• HCL Technologies Limited
• Casa Systems, Inc.