ผลกระทบของระบบนิเวศด้านโทรคมนาคม ที่วัดผลได้และมีความหมายต่อความยั่งยืน

โครงข่ายโทรคมนาคมปัจจุบันใช้พลังงานประมาณ 3% ของการใช้พลังงานทั้งโลก และปล่อยก๊าซเรือนกระจกประมาณ 2% ของการปล่อยก๊าซนี้ทั่วโลก แน่นอนว่าผู้ให้บริการโทรคมนาคมทุกแห่งต้องการลดต้นทุนการดำเนินงานด้านโครงข่ายของตนด้วยการประหยัดพลังงานให้มากขึ้น แต่การจะบรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืนได้นั้นเป็นเรื่องซับซ้อน มีความท้าทายทุกขั้นตอน และต้องการการทำงานร่วมกันของผู้ที่อยู่ในระบบนิเวศนี้ทั้งหมด

ผู้ให้บริการจำนวนมากกำลังมองหาแนวทางนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม AI อาจทำได้ดีเท่าข้อมูลที่เราป้อนเข้าไปเท่านั้น การรวบรวมข้อมูลที่แม่นยำมากพอในเรื่องต่างๆ เช่น รูปแบบการรับส่งข้อมูลและการใช้พลังงานทั้งบนระบบโครงข่ายแบบดั้งเดิม หรือที่อยู่บนคลาวด์และผู้จัดจำหน่ายหลายราย ยังคงเป็นความท้าทายที่ต้องการการแก้ไข รวมถึงการนำคำแนะนำต่างๆ จาก AI ไปปรับโครงข่ายและเวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวข้องให้เหมาะสมแบบเรียลไทม์ ด้วยเครื่องมืออัตโนมัติที่มีอยู่อย่างมากมาย และองค์กรจำเป็นต้องใช้แนวทางแบบองค์รวมร่วมกับโดเมนโครงข่ายทั้งหมดให้มากขึ้น ด้วยการใช้คุณประโยชน์ของโอเพ่นแพลตฟอร์มต่างๆ ที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ใช้ AI และระบบอัตโนมัติ

โครงสร้างพื้นฐานหลัก 5G แบบเปิด (Open 5G) เพื่อเพิ่มมูลค่าและลดการใช้พลังงาน
Red Hat, NEC และ Intel ร่วมมือกันเพื่อให้บริการโครงสร้างพื้นฐานหลัก open 5G ที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนด้านพลังงานและการใช้พลังงาน ปัจจุบัน NEC สามารถลดการใช้พลังงานเชิงพาณิชย์ของฟังก์ชันส่วนข้อมูลผู้ใช้ (User Plane Function: UPF) แบบ converged 5G ของ NEC บน Red Hat OpenShift ได้มากกว่า 30% ด้วย Intel® Infrastructure Power Manager for 5G Core

ประมวลผลการโทรที่ยั่งยืนและความต่อเนื่องของแพ็คเก็ตที่ทรงพลังมากขึ้น
Red Hat, NEC, Arm และ Qualcomm Technologies, Inc. ประสบความสำเร็จในการร่วมมือกันสาธิตการทำงานแบบครบวงจรของโครงข่ายการเข้าถึงคลื่นวิทยุเสมือน (vRAN) แบบเปิด ของ NEC และผลิตภัณฑ์หลัก 5G ที่ใช้ Qualcomm® X100 5G RAN Accelerator Cards and Arm Neoverse™-based CPUs บน Red Hat OpenShift ในสภาพแวดล้อมที่เทียบเท่าการใช้งานเชิงพาณิชย์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการประมวลผลการโทรที่ยั่งยืนและความต่อเนื่องของแพ็กเก็ต ผ่านการประหยัดพลังงานและพื้นที่ได้มากขึ้น ทั้งยังสามารถลดต้นทุนรวม (TCO) ในการใช้ RAN ของผู้ให้บริการได้อย่างมาก

ใช้ Kepler และ AI ตรวจติดตามการใช้พลังงาน
การเทรนด์ให้กับโมเดลและการอนุมานนั้น ต้องใช้พลังงานจำนวนมากที่ระดับคอนเทนเนอร์ พ็อด และเนมสเปซ Kepler ซึ่งเป็นโอเพ่นซอร์สโปรเจกต์ หรือ Efficient Power Level Exporter ที่ทำงานบน Kubernetes รวบรวมตัวชี้วัดด้านการใช้พลังงานจากทุกแพลตฟอร์ม เพื่อช่วยให้ผู้ดูแลระบบและนักพัฒนาซอฟต์แวร์เข้าใจ ปรับและวางแผนการใช้พลังงานได้อย่างเหมาะสม

นอกจากนี้ Red Hat OpenShift AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม MLOps ที่ใช้สร้าง เทรนด์ ปรับใช้ และติดตามการทำงานของแอปพลิเคชัน AI-enabled บน OpenShift ที่สามารถติดตามตรวจสอบการใช้พลังงานร่วมกันเพื่อให้ทราบถึงรูปแบบการใช้พลังงานต่างๆ ที่อาจสัมพันธ์กับการกำหนดค่าระบบและการเตรียมบริการเพื่อให้การแนะนำประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุดต่อการกำหนดค่าวัตต์ ดังนั้นการผสานเครื่องมือต่างๆ เช่น Kepler เข้ากับพอร์ตโฟลิโอด้าน AI ของ Red Hat จึงช่วยให้การใช้ AI มีความยั่งยืนมากขึ้น

วิเคราะห์ AI ที่ edge อย่างประหยัดพลังงาน
Red Hat ทุ่มเททำงานให้กับ IOWN Global Forum โดยคำนึงถึงความยั่งยืน เพื่อช่วยมอบโซลูชันที่ชาญฉลาดมากขึ้นในอนาคต โดยล่าสุด Red Hat, NTT, Fujitsu และ NVIDIA ประสบความสำเร็จในการร่วมกันสาธิตแพลตฟอร์มโซลูชัน IOWN-based ที่ประหยัดพลังงานด้วยดาต้าไปป์ไลน์ที่เร่งความเร็วให้กับบริการวิเคราะห์ข้อมูลของ NTT ทั้งนี้การอนุมาน AI เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลกล้องวิดีโอขนาดใหญ่ที่เอดจ์ (edge) ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยให้เราเข้าใจเรื่องของการลดการใช้พลังงานด้วยการรวม IOWN all-photonics network (APN) และโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ข้อมูลเป็นศูนย์กลาง (data-centric infrastructure: DCI) ไว้ด้วยกันกับ Red Hat OpenShift เพื่อให้บริการการวิเคราะห์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่

การทำงานร่วมกันครั้งนี้ เราพบว่าแม้จะมีการเชื่อมต่อกล้องจำนวนมาก ลาเทนซีที่จำเป็นในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ลดลงได้ 60% เมื่อเทียบกับลาเทนซีของคลาวด์แบบรวมศูนย์ การใช้เทคโนโลยีคอนเทนเนอร์กับ Red Hat OpenShift ช่วยให้ NTT สามารถประมวลผลการวิเคราะห์ AI ได้อย่างยืดหยุ่นและไม่ยุ่งยาก ทั้งยังพิสูจน์ว่าสามารถนำโซลูชันนี้ไปใช้ในการวิเคราะห์วิดีโอ AI ได้อย่างกว้างขวาง ตั้งแต่เรื่องของเมืองอัจฉริยะ ไปจนถึงสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกันต่างๆ ที่ได้จากเซ็นเซอร์จำนวนมากที่อยู่ตามสถานที่ต่างๆ

Red Hat, Intel และ Ericsson ลดการใช้พลังงานของโครงข่าย
Red Hat, Intel และ Ericsson ให้ความสำคัญเบื้องต้นกับโครงข่ายการเข้าถึงคลื่นวิทยุ (RANs) และสามารถสาธิตให้เห็นว่ามีการประหยัดพลังงานที่ใช้ในการประมวลผลได้ถึง 20% ด้วยการใช้โปรเซสเซอร์ 4th Gen Intel® Xeon® Scalable บวกกับแรงเสริมของ vRAN โซลูชันดังกล่าวนี้มีแกนหลักสามส่วน คือ 1)-ฮาร์ดแวร์ ซึ่งรวมถึงเซิร์ฟเวอร์และตัวเร่งความเร็วที่ประหยัดพลังงาน 2)-ซอฟต์แวร์ เช่นการสเกล CPU cores สำหรับเวิร์กโหลด RAN distributed unit (DU) และ centralized unit (CU) ได้แบบไดนามิกและเรียลไทม์ และ 3)-ระบบอัตโนมัติ เช่น ระบบอัตโนมัติที่ช่วยให้รู้สถานะการใช้พลังงานซึ่งอิงตามการใช้งานโครงข่ายและรูปแบบการรับส่งข้อมูลต่างๆ แบบเรียลไทม์

สเกลดาต้าเซ็นเตอร์ด้านโทรคมนาคมอย่างชาญฉลาด
Red Hat และ Intracom Telecom กำลังทำงานร่วมกันเพื่อให้บริการโซลูชันที่ปรับโครงสร้างพื้นฐานที่อยู่บน OpenShift ให้เหมาะสม (ทั้งระบบที่ติดตั้งในองค์กรและบนคลาวด์) ด้วยการปรับเวิร์กโหลดของเซิร์ฟเวอร์ในเชิงรุก และปิดเซิร์ฟเวอร์ที่ไม่ได้ใช้งานอย่างมีกลยุทธ์ เพื่อแก้ปัญหาการใช้พลังงานที่ไม่จำเป็นต้องใช้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพและความเสถียรของเวิร์กโหลด โซลูชันนี้เหมาะกับคอนเวิร์จดาต้าเซ็นเตอร์ด้านโทรคมนาคมที่โฮสต์ฟังก์ชันโครงข่าย 5G เป็นอย่างมาก (เช่น พ็อดฟังก์ชันของผู้ใช้, พ็อดควบคุมต่างๆ) และบริการที่เกี่ยวข้อง (AI pods, edge pods)

ร่วมมือกันเป็นแรงผลักดันให้เกิดนวัตกรรมที่ยั่งยืน
Red Hat นำประสบการณ์ด้านต่างๆ สู่การใช้ประโยชน์ในวงกว้าง เช่นประสบการณ์ด้านการพัฒนาเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่หลากหลาย, ความสามารถและวิธีการต่างๆ ที่ทำให้ความยั่งยืนเป็นส่วนประกอบสำคัญในการควบคุมและบริหารจัดการสถาปัตยกรรมคลาวด์-เนทีฟ Red Hat ยังคงมองหาการเพิ่มขีดความสามารถผ่านแพลตฟอร์ม AI และระบบอัตโนมัติขนาดใหญ่ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลตามขนาดและปริมาณที่ต้องการ ทั้งยังร่วมมือกับลูกค้าและพันธมิตร เพื่อนำเสนอแนวทางประหยัดพลังงานแบบองค์รวมที่ใช้ข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อนให้กับระบบไอที, โครงข่าย, เอดจ์, คอร์, และคลาวด์

บทความโดยริมมา ไออนเทล, หัวหน้าสถาปนิก, เร้ดแฮท