Рынок интеллектуальных контроллеров O-RAN в режиме, близком к реальному времени — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по компонентам (медиатор A1, Demo1, менеджер E2 (E2M), терминатор E2 (E2T), ведение журнала, система сигнализации RIC, маршрутизатор сообщений RIC (RMR), RNIB, менеджер маршрутизации, xApp Framework для CXX, xApp Framework для Go, xAp

Обзор рынка

Глобальный рынок интеллектуальных контроллеров O-RAN в режиме близком к реальному времени был оценен в 4,53 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 51,62% до 2029 года.

Ключевые драйверы рынка

Ускорение развертываний 5G и спрос на гибкость сети

Основным драйвером развития глобального рынка интеллектуальных контроллеров O-RAN в режиме близком к реальному времени является ускорение развертывания сетей 5G по всему миру. Спрос на более высокие скорости передачи данных, меньшую задержку и повышенную пропускную способность сети привел к быстрому развертыванию инфраструктуры 5G. Near-RT RIC играет ключевую роль в сетях 5G, обеспечивая интеллектуальную и динамическую оркестровку функций сети радиодоступа (RAN). Поскольку операторы стремятся использовать весь потенциал 5G, гибкость, предлагаемая принципами O-RAN, становится существенной. Near-RT RIC позволяет операторам оптимизировать ресурсы RAN, эффективно распределять полосу пропускания и адаптироваться к изменяющимся условиям сети, способствуя более гибкой и отзывчивой инфраструктуре связи.

Переход к открытым и дезагрегированным сетевым архитектурам

Глобальный рынок интеллектуальных контроллеров O-RAN Near-Real-Time RAN обусловлен фундаментальным сдвигом в сетевых архитектурах в сторону открытости и дезагрегации. Традиционные монолитные архитектуры RAN заменяются открытыми и совместимыми решениями, которые используют виртуализацию и программно-определяемые принципы. Инициативы альянса O-RAN, продвигающие открытые интерфейсы и стандартизированные протоколы, ускорили эту трансформацию. Near-RT RIC служит стержнем в этом сдвиге парадигмы, предлагая интеллектуальные возможности управления и оркестровки в дезагрегированной среде RAN. Движущей силой этой тенденции является признание отраслью необходимости гибкости, разнообразия поставщиков и инноваций в развертываниях RAN, что в конечном итоге приводит к более конкурентоспособной и адаптивной среде.

Спрос на интеллектуальную оркестровку и оптимизацию

Возрастающая сложность современных сетей связи в сочетании с динамичным характером потребностей пользователей обуславливает спрос на интеллектуальную оркестровку и оптимизацию, предоставляемые Near-RT RIC. По мере того, как сети развиваются для поддержки разнообразного спектра услуг, включая улучшенную мобильную широкополосную связь (eMBB), массовую машинную связь (mMTC) и сверхнадежную связь с малой задержкой (URLLC), потребность в адаптивном и реальном времени управления RAN становится первостепенной. Near-RT RIC удовлетворяет эту потребность путем динамической оркестровки функций RAN, оптимизации распределения ресурсов и адаптации к изменяющимся условиям сети. Движущей силой здесь является стремление отрасли к более эффективным и отзывчивым сетям, способным удовлетворять разнообразные требования новых приложений и услуг.

Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Интеграция возможностей искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) представляет собой значительный драйвер на мировом рынке интеллектуальных контроллеров O-RAN Near-Real-Time RAN. ИИ и МО позволяют Near-RT RIC учиться на поведении сети, прогнозировать будущие условия и принимать обоснованные решения в режиме, близком к реальному времени. Этот драйвер подпитывается достижениями в алгоритмах ИИ, возросшей вычислительной мощностью и доступностью больших наборов данных для моделей обучения. Используя ИИ и МО, Near-RT RIC может оптимизировать параметры RAN, прогнозировать перегрузку сети и проактивно решать проблемы, способствуя повышению производительности сети и пользовательского опыта. Стремление отрасли к самооптимизирующимся и автономным сетям является движущей силой интеграции ИИ и МО в Near-RT RIC.

Цели снижения затрат и повышения эффективности эксплуатации

Снижение затрат и повышение эффективности эксплуатации становятся важнейшими драйверами при внедрении интеллектуальных контроллеров O-RAN Near-Real-Time RAN. Традиционные архитектуры RAN часто включают фирменное оборудование и тесно интегрированные решения, что приводит к высоким капитальным и эксплуатационным расходам. Открытый и дезагрегированный подход O-RAN позволяет операторам вводить разнообразие поставщиков, выбирать лучшие в своем классе компоненты и использовать коммерческое готовое (COTS) оборудование. Near-RT RIC, предоставляя интеллектуальные возможности управления и оптимизации, способствует повышению эффективности работы за счет динамической адаптации к условиям сети и автоматизации управления ресурсами. Стремление минимизировать затраты и повысить эффективность работы мотивирует операторов принять принципы O-RAN, при этом Near-RT RIC играет ключевую роль в достижении этих целей.

Основные проблемы рынка

Сложности взаимодействия и проблемы стандартизации

Одной из существенных проблем, с которыми сталкивается глобальный рынок интеллектуальных контроллеров O-RAN Near-Real-Time RAN, являются сложности, связанные с взаимодействием и продолжающимися усилиями по стандартизации. Движение отрасли к открытым и дезагрегированным сетевым архитектурам требует бесшовной совместимости между компонентами от разных поставщиков. Однако достижение этой совместимости является сложной задачей из-за различий в реализациях, интерфейсах и протоколах в различных решениях Near-RT RIC. Отсутствие стандартизированных интерфейсов создает препятствия для интеграции различных компонентов, что может привести к проблемам интеграции, несоответствиям в производительности и ограничению гибкости, которую стремится обеспечить O-RAN. Отраслевые альянсы, такие как O-RAN Alliance, активно работают над определением общих интерфейсов, но процесс стандартизации сложен и требует консенсуса между различными заинтересованными сторонами.

Проблемы безопасности в средах Open RAN

Проблемы безопасности представляют собой значительную проблему для принятия интеллектуальных контроллеров O-RAN Near-Real-Time RAN, особенно в контексте сред Open RAN. Дезагрегированная и открытая природа O-RAN вводит новые векторы атак и уязвимости, которые необходимо комплексно устранять. Обеспечение безопасности и целостности сетей связи становится первостепенным, поскольку Near-RT RIC играет решающую роль в организации и оптимизации функций RAN. К проблемам относятся обеспечение безопасности интерфейсов, предотвращение несанкционированного доступа и защита от потенциальных киберугроз. Заинтересованные стороны отрасли должны сотрудничать для создания надежных структур безопасности, внедрения протоколов шифрования и разработки передовых методов для укрепления состояния безопасности развертываний Near-RT RIC.

Проблемы интеграции с существующей инфраструктурой RAN

Интеграция интеллектуальных контроллеров O-RAN Near-Real-Time RAN с существующей инфраструктурой RAN представляет собой существенную проблему для сетевых операторов. Многие операторы создали развертывания RAN, которые могут изначально не быть разработаны для соответствия открытым и дезагрегированным принципам O-RAN. Модернизация существующей инфраструктуры для поддержки функций Near-RT RIC включает в себя решение проблем совместимости, решение устаревших протоколов и управление сосуществованием традиционных и современных компонентов RAN. Задача заключается в обеспечении плавного перехода, который использует преимущества Near-RT RIC, не вызывая сбоев в работе существующих сервисов или не ставя под угрозу производительность всей сети.

Сложность интеграции и оптимизации AI/ML

Интеграция возможностей искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) в интеллектуальные контроллеры O-RAN Near-Real-Time RAN представляет собой уникальный набор проблем. Хотя AI и ML обещают повысить адаптивность и эффективность операций RAN, для бесшовной интеграции этих технологий требуется решение сложных задач в разработке алгоритмов, обучающих моделей и обеспечения реагирования в реальном времени. К проблемам относятся оптимизация моделей AI/ML для принятия решений в режиме, близком к реальному времени, управление вычислительными ресурсами, необходимыми для обработки на устройстве, и обработка динамической и непредсказуемой природы беспроводных сетей. Отрасль должна преодолеть эти проблемы, чтобы полностью использовать потенциал интеллектуальных контроллеров RAN и выполнить обещание самооптимизирующихся и автономных сетей.

Управление сетевой нарезкой для разнообразных услуг

По мере развития рынка интеллектуальных контроллеров RAN O-RAN в режиме почти реального времени управление сетевой нарезкой становится заметной проблемой. Сетевая нарезка является ключевой функцией, позволяющей создавать изолированные виртуальные сети, адаптированные к конкретным требованиям к обслуживанию. Однако эффективное управление несколькими сетевыми нарезками для разнообразных услуг, каждая из которых имеет различные требования к производительности и задержке, представляет собой проблему. Координация ресурсов, обеспечение изоляции и динамическая адаптация к изменяющимся требованиям к обслуживанию требуют сложных механизмов оркестровки и координации в рамках Near-RT RIC. Решение этих проблем имеет решающее значение для выполнения обещания гибких и масштабируемых сетей, которые могут вместить широкий спектр услуг и приложений в различных отраслях.

Основные тенденции рынка

Развитие сетевых архитектур с O-RAN Near-RT RIC

Глобальный рынок интеллектуальных контроллеров O-RAN Near-Real-Time RAN становится свидетелем тенденции, отмеченной эволюцией сетевых архитектур. Near-RT RIC играет ключевую роль в этой эволюции, внедряя интеллект и программируемость в сети радиодоступа (RAN). Эта тенденция характеризуется переходом к более гибким и динамичным архитектурам RAN, что позволяет операторам оптимизировать производительность сети, улучшать распределение ресурсов и поддерживать разнообразные услуги. Внедрение интеллекта на уровне RAN позволяет принимать решения практически в реальном времени, способствуя общей эффективности и адаптивности сетей связи.

Ускорение развертываний 5G и принятие O-RAN

Значительной тенденцией на рынке O-RAN Near-RT RIC является ускорение развертываний 5G и широкое принятие принципов O-RAN. По мере того, как сети 5G продолжают развертываться по всему миру, растет признание важности интеллектуальных контроллеров RAN для оптимизации производительности инфраструктуры 5G. Near-RT RIC, облегчая оркестровку и управление функциями RAN в реальном времени, соответствует требованиям сетей 5G, позволяя операторам предоставлять улучшенный пользовательский опыт, связь с малой задержкой и эффективное использование ресурсов.

Инициативы по взаимодействию и сотрудничеству

Инициативы по взаимодействию и сотрудничеству становятся заметными тенденциями на рынке O-RAN Near-RT RIC. Поскольку отрасль принимает принципы открытости и дезагрегации, предпринимаются согласованные усилия по обеспечению взаимодействия между решениями Near-RT RIC разных поставщиков. Отраслевые альянсы, такие как O-RAN Alliance, играют решающую роль в содействии сотрудничеству, определении общих интерфейсов и установлении стандартов, способствующих бесшовной интеграции компонентов Near-RT RIC. Эта тенденция направлена на создание более разнообразной и конкурентоспособной экосистемы, избегая при этом привязки к поставщику и ускоряя темпы инноваций.

Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения

Интеграция возможностей искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) является заметной тенденцией на рынке O-RAN Near-RT RIC. Near-RT RIC, наделенный алгоритмами ИИ и МО, повышает свою способность динамически оптимизировать функции RAN на основе данных в реальном времени и сетевых условий. Эта тенденция отражает стратегический сдвиг в сторону автономных и самооптимизирующихся сетей, где интеллектуальные контроллеры могут адаптироваться к изменяющимся средам, прогнозировать поведение сети и проактивно решать проблемы. Внедрение ИИ и МО в Near-RT RIC призвано сыграть ключевую роль в оптимизации производительности сети, снижении эксплуатационных расходов и обеспечении более устойчивой и отзывчивой инфраструктуры связи.

Безопасность и надежность в развертываниях Near-RT RIC

Безопасность и надежность стали критически важными тенденциями в развертывании решений Near-RT RIC. Поскольку эти интеллектуальные контроллеры становятся неотъемлемыми компонентами RAN, обеспечение безопасности сетей связи становится первостепенным. Эта тенденция подразумевает реализацию надежных мер безопасности, включая шифрование, аутентификацию и защищенные интерфейсы, для защиты развертываний Near-RT RIC от потенциальных киберугроз и несанкционированного доступа. Заинтересованные стороны отрасли активно решают проблемы безопасности, чтобы повысить доверие к надежности и устойчивости решений Near-RT RIC, способствуя созданию надежной основы для развивающегося ландшафта интеллектуальных и открытых архитектур RAN.

Сегментарные идеи

Компонентные идеи

xApp Framework для сегмента CXX

Доминирование xApp Framework очевидно в его способности содействовать инновациям и быстрому внедрению новых услуг в экосистеме O-RAN. Разработчики по всему миру предпочитают xApp Framework за его поддержку нескольких языков программирования, что позволяет им использовать язык, наиболее подходящий для их опыта и требований приложения. Адаптивность xApp Framework гарантирует, что он останется на передовой рынка O-RAN Near-Real-Time RIC, удовлетворяя меняющиеся потребности операторов, поставщиков услуг и более широкой телекоммуникационной отрасли.

xApp Framework способствует совместной и открытой экосистеме, способствуя взаимодействию между различными приложениями и компонентами в архитектуре O-RAN. Этот аспект совместной работы соответствует основным принципам O-RAN, подчеркивая разнообразие поставщиков и обеспечивая бесшовную интеграцию инновационных решений от различных участников. В результате xApp Framework не только доминирует, но и служит объединяющей силой на рынке интеллектуальных контроллеров O-RAN Near-Real-Time RAN, способствуя реализации открытых, интеллектуальных и эффективных развертываний RAN по всему миру.

Региональные данные

В регионе наблюдается быстрое и широкое внедрение технологии 5G, что создает благоприятную почву для развертывания и использования интеллектуальных контроллеров O-RAN Near-Real-Time RAN. Поскольку североамериканские операторы связи активно развертывают сети 5G для удовлетворения растущего спроса на высокоскоростное соединение с малой задержкой, потребность в интеллектуальных контроллерах RAN становится первостепенной. Near-RT RIC играет важную роль в оптимизации производительности сетей 5G, что соответствует обязательству региона оставаться на переднем крае технологий связи следующего поколения.

Лидерство региона на мировом рынке интеллектуальных контроллеров O-RAN Near-Real-Time RAN дополнительно подкрепляется совместными инициативами и отраслевыми альянсами. Североамериканские компании активно участвуют в глобальных усилиях по стандартизации, внося вклад в разработку открытых интерфейсов и совместимых решений. Этот дух сотрудничества способствует созданию динамичной экосистемы, которая ускоряет принятие принципов O-RAN.

Последние разработки

• В марте 2023 года Nokia и AT&T объявили об успешном испытании усовершенствованных интеллектуальных контроллеров RAN (RIC) xApps, работающих в режиме, близком к реальному времени, с собственным интерфейсом E2. Nokia является пионером в качестве первого крупного поставщика RAN, который предоставляет собственную поддержку для совместимого с Open RAN интерфейса RIC и E2 в режиме, близком к реальному времени, которые специально разработаны для работы xApp. Это испытание подтвердило потенциал подхода RIC и xApp в режиме почти реального времени для расширенных вариантов использования 5G. Испытание, проведенное на коммерческой платформе RIC в режиме почти реального времени от Nokia, интегрированной с базовыми станциями Nokia AirScale в сети AT&T, продемонстрировало эффективность xApp в режиме почти реального времени с использованием служб политик E2SM для динамической оптимизации RAN. Используя RIC в режиме, близком к реальному времени, операторы могут оптимизировать услуги для определенных групп пользователей, частотных уровней или идентификаторов классов качества обслуживания (QoS) в сетях 5G. Кроме того, платформа RIC в режиме, близком к реальному времени, и xApps от Nokia обеспечивают гибкость в использовании существующих интерфейсов, позволяя оптимизировать RAN в соответствии с уникальными требованиями сетей отдельных операторов.

Ключевые игроки рынка

• 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.