電信生態系統如何更有效、可量化地促進可持續發展

目前，網絡消耗約3%的全球電力，并排放約2%的全球溫室氣體，如果我們能夠改變這些網絡，使其更具可持續性，這將無疑是一個巨大的進步?？梢钥隙ǖ氖?，任何一家電信服務提供商都希望通過提高能效而降低網絡運營成本。但是，實現可持續發展目標是一個復雜的多層次問題，需要整個生態系統共同努力才能減少電信業的碳足跡。

許多服務提供商希都望借助人工智能 (AI) 驅動的高級數據分析來提高成效。然而，人工智能的效果取決于我們為其提供的數據，而在傳統網絡、云和多供應商網絡中，在流量模式和能耗等方面收集足夠準確的數據是一項尚待解決的挑戰。如何通過大規模自動化將人工智能建議轉化為對網絡和相關工作流程的實時處理也是一個挑戰。此外，人工智能本身也會對能耗產生重大影響，因此，我們在使用人工智能優化網絡能耗時必須深思熟慮。

時至今日，許多可持續發展項目仍以孤立的方式實施，重點關注單個網絡域或單項挑戰，這種方法已顯示出其局限性。為了最大程度對節能戰略產生影響，需要借助使用高級數據分析、人工智能和自動化技術的開放式平臺，對各個網絡域采取一種更加全面的方法。我希望通過這篇文章簡要介紹統一方法的一些構件，并特別指出紅帽正與合作伙伴聯手積極開展的一些舉措。

利用開放式5G核心基礎架構實現價值最大化，降低功耗

紅帽、NEC和英特爾聯手提供開放式5G核心基礎架構，幫助降低與電力成本和能耗相關的運營支出。目前，NEC可以利用面向5G核心的英特爾? Infrastructure Power Manager，將基于紅帽OpenShift的NEC融合5G用戶平面功能 (UPF) 的商用功耗降低30%以上。借助面向5G核心的英特爾? Infrastructure Power Manager，每個處理器內核都能在正確的時間分配到適當的功率，從而最大限度減少排放和成本。

更強大的可持續呼叫處理和數據包連續性

去年，我們展示了紅帽和Arm攜手推出了基于紅帽開源技術和Arm?計算平臺的更高能效的5G與vRAN解決方案。

最近，我們與NEC、Arm和高通公司合作，在同等商業環境中使用Qualcomm? X100 5G RAN加速卡和基于Arm Neoverse?的CPU，在紅帽OpenShift上成功演示了NEC開放式虛擬化無線接入網 (vRAN) 和5G核心產品的端到端運行情況。通過集成我們的技術，我們能夠成功地展示以更低功耗、更節省空間的方式實現可持續呼叫處理和數據包連續性，并且可以顯著降低服務提供商RAN部署的總體擁有成本。

使用Kepler和人工智能來監控電力使用情況

在容器、Pod 和命名空間層面，模型訓練和推理會消耗大量能源。開源項目Kepler，即基于Kubernetes的高效功率級別導出器（Efficient Power Level Exporter），可以捕捉多種平臺的能耗指標，幫助系統管理員和開發者了解、優化和規劃能源使用情況。該技術由紅帽和IBM研究院共同創建，并在紅帽OpenShift中用于功耗監控，它可以捕捉CPU和圖形處理單元 (GPU) 的能耗，以供深入了解訓練和推理任務的計算資源利用模式，并為進一步的調整和優化提供依據。

Kepler可以為其他開源項目和技術提供數據，用于更好地管理能源。以SusQL為例，這是一個用于跟蹤分布式環境中人工智能模型訓練作業的開源項目，它使用Kepler指標來匯集分布式訓練作業的功耗數據，并將功耗洞察擴展到集群級別。

它還支持優化模型推理服務，如紅帽OpenShift AI上的此類服務 —— 紅帽OpenShift AI是一個MLOps平臺，用于在OpenShift上構建、訓練、部署和監控支持人工智能的應用。通過監測功耗可以得出能源使用模式。這些模式可以與系統配置和服務調配相關聯，以推薦最優的每瓦特性能配置。通過將Kepler這樣的工具集成到紅帽的人工智能產品組合中，我們可以幫助人工智能變得更具可持續性。

高能效邊緣人工智能分析

紅帽致力于我們在IOWN全球論壇中的工作，以可持續發展為出發點，為未來提供更智能的解決方案。最近，紅帽、NTT、富士通和NVIDIA展示了一種基于IOWN的節能平臺解決方案，該解決方案采用NTT的加速數據管道提供人工智能分析服務。通過優化用于大規模視頻攝像頭數據分析的邊緣人工智能推理，我們能夠將以IOWN全光子網絡 (APN) 和數據為中心的基礎架構 (DCI) 與紅帽OpenShift相結合，提供大規模人工智能數據分析，從而顯著降低功耗。

這項合作表明，在邊緣視頻人工智能分析用例中，可以在保持低延時的同時大幅降低功耗。我們發現，即使大量攝像頭互相連接，利用人工智能匯集和分析數據所需的延時也能比集中式云的延時縮短60%。通過實施紅帽OpenShift的容器技術，NTT能夠輕松靈活地進行人工智能分析處理。這也證明該解決方案可廣泛應用于智慧城市的視頻人工智能分析，以及擁有眾多分布式傳感器的類似場景。

紅帽、英特爾和愛立信聯手降低網絡功耗

紅帽正與英特爾和愛立信合作，共同開發、集成和部署更具可持續性的云原生技術，以降低網絡的能源成本和碳排放。保持網絡性能與優化和降低能耗需要達到一種平衡。紅帽、英特爾和愛立信最初專注于無線電接入網絡 (RAN)，并已能夠證明使用具有vRAN增強能力的第四代英特爾?至強?可擴展處理器可節省高達20%的處理功耗。該解決方案有三大支柱：硬件，包括高能效服務器和加速器；軟件，例如用于RAN分布式單元 (DU) 和集中式單元 (CU)工作負載的CPU內核實時動態擴展；以及自動化：基于網絡利用率和流量模式的實時能源感知自動化。

電信數據中心的智能擴展

紅帽正與Intracom Telecom合作，希望推出一種解決方案，通過主動調整服務器工作負載和戰略性地關閉未充分利用的服務器而解決空閑功耗問題，從而在不影響工作負載性能和穩定性的情況下，優化基于OpenShift的基礎架構（包括本地和云端基礎架構）。工作節點的數量根據資源需求的實時預測動態擴展，以確保最佳的基礎架構擴展性和效率。該解決方案非常適合托管5G網絡功能（例如，用戶平面功能Pod、控制平面Pod）和相關服務（AI Pod、邊緣Pod）的融合電信數據中心，因為這些服務的流量負載按照每日和每周模式周期性波動。實踐證明，智能擴展能力可以顯著減少工作節點的平均數量，即使對于在一天內出現輕微負載波動的電信公司數據中心也是如此，從而節省了重要的能源和成本。

協作可推動可持續的創新

紅帽在開發開源工具、功能和方法方面積累了豐富的經驗，這些使可持續性成為云原生架構控制和管理不可或缺的一部分。我們還一貫堅持開放合作的傳統，激勵原始設備制造商 (OEM)、獨立軟件供應商 (ISV)、客戶和政策制定者共同在整個行業推廣可持續發展最佳實踐。數據收集和分析將是我們的客戶通過衡量正確指標而做出最佳決策的關鍵。紅帽持續致力于結合人工智能平臺和大規模自動化而增強觀測能力，以大規模分析數據，并及時給出行動建議。我們與客戶和合作伙伴一起，在IT、網絡、邊緣、核心和云環境中實現全面的、數據驅動的、節能的方法。

若想了解更多信息，歡迎光臨本周紅帽在巴塞羅那世界移動通信大會 (MWC) 的2F30展臺。

關于作者

Rimma Iontel

紅帽首席架構師 

Rimma Iontel是負責支持紅帽在電信行業全球生態系統中的客戶和合作伙伴的首席架構師。自2014年加入紅帽以來，她一直協助客戶和合作伙伴進行網絡轉型之旅，幫助他們利用紅帽的開源解決方案構建電信網絡，以高效、成本效益的方式為消費者提供現代化、先進的服務。