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中国工程院院士邬贺铨:5G网络技术面临十大挑战

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2020年1月9日,中国首批5G标准发布,推动5G相关产业加速发展。面向未来,中国工程院院士邬贺铨认为,5G是一次网络技术的变革,引入了很多过去没有大规模使用的网络技术。

从5G网络技术构架看,底层传统的传输承载网SDH在发生变化;三层网络是IP层,以前是不面向连接的,因为5G要考虑引入IPv6,可能会使用网络第二层的智能交换;二层也不会照搬以前的网络,而是采用基于以太网的TSN(时间敏感网络)。网络切片、SDN(软件定义网络)、NFV(网络功能虚拟化)、无定型小区、用户中心网等新技术,都会在5G网络中应用。

邬贺铨表示:“5G标准很理想,但网络现实很骨感。”并将由于新技术引入带来的技术挑战归纳为十项。

 1.软件定义网络的挑战

首先,软件定义网带来挑战。互联网建立以来,IP基本是分组的,但是是无连接的。每个IP包独立写入,而且走的路径也可能不一样,虽然都是从A到D,但实际上它们各自为战。因为在互联网初期网络不稳定,以包为单位传输,即便某个包丢了,只要重传这个包,而不需要一大半重传,但这种做法牺牲了效率。

5G中基于IPv6实现选路也会带来挑战,因为IPv6地址不仅仅用来定义终端的位置和终端的身份,还定义了路由,这样的好处能保证低时延和高可靠,这是5G所希望做到的,但是其中明显也有挑战。

SDN实现了传送与控制分离,实际上把无连接变成面向连接。这个里面利用网络操作系统集中管理网络,基于大数据和人工智能为每一个业务流计算出端到端的路由,而且将路由信息嵌入到原节点的IPv6扩展报头,并原路径传递到各节点,中间节点只需转发而无需选路,保证低时延转发。

虽然现在期待通过SDN对所有业务流和所有节点都实时优化,但大规模网络、低时延响应的多目标优化是个难题。算出来的路由业务不断在变,网络资源不断在变,算出来的路由可能冲突不收敛。一种方法是把SDN分成几级,分区域选择SDN。那么,本区域没问题,但是跨区域的路由需要SDN之间交换业务流和网络资源数据,实现上增加了复杂性。另一种方法,只对部分业务流按面各连接转发,其他业务流还得回到无连接方式处理。

 2.网络功能虚拟化的挑战

传统的交换机是专用硬件、专用软件,传统路由器也是专用硬件、专用软件,设备是改不了的,它们在网络架构中的工作层级也是固定的。而5G为了业务的灵活性,需要网络设备有不同的能力,NFV(网络功能虚拟化)的方向是硬件通用、软件可以定义,当然这很理想。

NFV虽然提高了网络利用效率,但时延低了。NFV使用的前提是对全局的业务流和网络资源数据都要精准地获得,SDN跟NFV同时操作,很难避免网络资源没有冲突。网络设备的“白盒化”趋势也存在问题,与专用设备相比,白盒化的时延可能要更大。而且网络绝对不可能一天全部变成“白盒”,存量是做不了“白盒化”的,存量和“白盒”增量两者共存于一个网络中,NFV的效果能体现吗?这也是一个挑战。我们要考虑是否真的要把网络全部都变成NFV去做。

 3.网络切片的挑战

按业务逻辑需求能够组成不同的网络切片,其中至少分三大类:增强移动宽带、高可靠低时延、大连接。

通过网络切片管理为每一个业务组织形成一个VPN(虚拟专用网络),这是一个非常好的想法,但实际上是有难题的。例如北京的交通,给公交车早高峰、晚高峰一条专用公交车道,如果建了5G之后对所有业务都用专用车道。公交车有公交车车道,大客车有大客车车道,小轿车有小轿车车道,对三轮车、摩托能这样做到吗?现在全链路的VPN很难。

5G想把这种网络切片向大客户开放,由客户发现、选择、生成和管理VPN,给大客户提供按需实时动态调整的权利,但VPN并不能实现跨运营商。可取的办法是只是对时延、丢包率、可靠性有比较严格的业务提供网络切片,跟现有4G网络的VPN相比,5G的VPN可以实时提供。此外,要考虑以用户价值为中心、按服务质量计费的模式,而不是按流量为单位的计费模式。

 4.SBA的挑战

SBA(基于服务体系)可以使5G业务是开放的。过去移动网的协议是专用、封闭的,现在为了适应未来业务需求都把协议互联网化,如此一来,现有互联网上的很多应用可以直接移植到5G,这是好事,但是带来一个问题。

首先,类似SBA这种业务开放的思想30年前电信网就有。而现在网络流量更大,问题也更大了。原来运营商的网络是封闭的,现在的网络安全事件极少听到运营商网络被哪个黑客木马攻击瘫痪了。为什么?因为它是封闭的,不是通用的,特别是运营商的网络协议是专用的。SBA使网络和业务是开放的,协议是通用的,可以说5G比4G具有更有巨大的网络信息安全风险。

这并不是说5G不安全,但为了5G业务的灵活性我们要承受这种不安全会带来的风险,这个过程不会是一帆风顺的。

 5.边缘计算的挑战

5G应用边缘计算是希望把计算能力下沉到边缘,边缘负责处理对时间敏感的数据,并且过滤掉这些数据再上到中心云。按IDC的预测,未来会有超过50%的数据会在边缘层处理,而两级云的成本只是单级云的39%,还要省钱,当然这是一个好事。

云计算的部分能力下沉,存储和内容分发能力下沉,能够适应低时延、快速处理,但是边缘云颗粒度到什么程度?下沉到什么程度?是下沉到每一个DU分布单元,还是下沉到CU集中单元,还是下沉到更高一点的等级?边缘计算的密集度怎样选择,这是一个挑战。

边缘计算不是固定的边缘云,例如汽车一会儿接到这个基站,一会儿在那个基站,如果边缘计算是落地在基站里,那么边缘计算的点就要不断地变,这产生了边缘计算之间的通信,这种通信究竟通过中心云沟通,还是边缘云与边缘云之间沟通,现在没有很好的研究。而且边缘云与边缘云之间的沟通,需要有大量的网络开销,会引入时延。

 6.精准同步的挑战

无论是NFV还是SDN,要同一时间收集所有节点报上来的数据都应该是同样的,如果时间同步不精准,得出来的数据就不准确。这时基于不准的数据做出来的决策更糟糕。

过去电信网用的是IEEE1588做时间同步。1588是否能满足5G的同步需求?按照目前的方法,时间的同步并不精准,因为算出来的时间偏离不断地在变,可能将来5G对时间同步有新的要求。

 7.运营支撑的挑战

5G的运营支撑系统,不仅仅包括传统网络的故障管理、配置管理、告警管理、性能管理,还要包括NFV的管理,什么时候网元当路由器、交换机,什么时候当交叉链接用。随着业务流的变化,同一时间,网元对某个业务流是路由器,对另外一个业务流又是交换机,这是变的。

而且网络切片也在变,业务来了要切片,业务走了要撤销,这是动态的。网管如果还是像以前那样靠人工在网络层面管理是根本不可能了,现在必须要信令来管,配以一个很复杂的编排器来设计网元和业务组成。全网如果做一个OSS会是非常复杂的,而且这么大的网络处理能力和处理时延怎样满足要求?OSS可以分级管理,但跨区、跨OSS来协商,这也是一个很大的挑战。

 8.车联网的挑战

车联网被认为是5G的重要应用场景,5G在接入网和核心网两个方面都考虑了低时延的措施,但是面向个人通信的东西与面向车联网有很大的不同。公众网的个人通信平均要经过十多个节点,而车联网的通信就是一两跳。在多跳环境下,对控制时延表现突出的NFV、网络切片、SRv6在车联网场景下并不显优势。

传统的个人通信在接入接是点对点的方式,现在车联网在V2V的场景下是点到多点、多点到多点方式,甚至是广播方式,将增加频率安排的难题,难以采用。没法用D2D连接,那就借助V2N2V,时延就会略有增加。

面向公众的通信所发送的信息是主叫方主动的,被叫方也是已知的;而车联网中每一辆车发送的信息并不受车主所控。5G支持增强移动宽带、高可靠低时延和广覆盖大连接的网络技术在车联网环境下其效果还值得研究。

5G虽然比4G更适合车联网,但这些技术在车联网并没有真正发挥出作用,所以要看明年3月份车联网的标准做成什么样。

现在中国有13个直连点,负责连接全国30个省,有些省要出省连接,比如说贵州的电信和联通、移动互联,要通过重庆直连点才能沟通。如果车联网还是用这种直连点,城市就会撞车。车联网就要求直连点要在本城。

 9.5G大连接的挑战

5G支持1平方公里有100万个物联网设备连接,每个物联网设备怎么样接入呢?如果所有终端接入都要认证,一个一个认证肯定不行,这是个难题。大连接也不能慢,有的传感器可以慢一点,但车联网要快。mMTC要每个终端有安全算法和协议,但是安全算法要简单,否则就会增加时延,又要安全又简单,这本身是有难度的。

装了uRLLC的终端本身要高可靠。过去用的是信用卡,现在这么大量的物联网终端,要用什么方式管理?5G来了,在物联网的认证、安全、标识和身份上,都有新的挑战。

 10.5G企业专网的挑战

运营商的网络主要是面向消费者设计的。5G采用的TDD模式,在同一个频段上既有上行数据又有下行数据,消费者应用一般下行多,上传少,是不对称的,上行与下行用频率的利用七三开。而面向工业应用,大部分工业传感器上传消息多,上行发视频,下行接受网络指令,这是倒的三七开。如果都在运营商网络上有两个不同配置,它要产生干扰,因为要选择不同的载频。

面向工业应用,企业要做专网投资,实现灵活配置和网络安全,这都是好的。问题是需要电信管理部门给它发放专用频率,现在欧洲已经预留了76MHZ给5G专网用,德国分配了100MHZ,上海商飞等企业也提出建5G专用网。

大多数企业可能会找运营商公网解决TDD上下配置不对称的问题,这是需要考虑的问题。

邬贺铨说,5G是网络新技术的集中体现,除了上述十大网络挑战,其发展还面临频谱资源、站址选择、网络安全的挑战。5G与物联网、云计算和人工智能融合发展,催生新业态,但也带来了社会影响隐私保护法律适用上的新风险,因此在5G发展中,要从技术、管理、法制等方面逐步完善,推动5G应用。


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