Trouver le bon équilibre entre économie d’énergie et performance réseau

La 5G est bel et bien arrivée, apportant avec elle de grandes attentes tant en matière d’expérience utilisateur ainsi qu'un large éventail d'opportunités commerciales passionnantes. Parallèlement, il est clair que si le réseau 5G est géré de la même manière que les générations précédentes, pour répondre à une demande de trafic de donnée en constante augmentation, la consommation d’énergie liée au réseau mobile va augmenter de façon spectaculaire. Ce n’est pas viable autant en termes de coût que d'impact environnemental. Pour briser la tendance négative de la consommation énergétique, il est nécessaire d’aborder les différentes parts du réseau de manière holistique, tout en s'assurant que l'expérience 5G soit bien délivrée dans son intégralité. 

Un des moyens les plus simples pour réduire la consommation d’énergie du réseau est d’activer les logiciels d’économie d’énergie. Cependant, si ces activations ne sont pas basées en temps réel et en conditions réelles, il y a un risque que la performance du réseau et l'expérience utilisateur se dégradent lorsque certaines parties des ressources du réseau ne sont pas disponibles. Donc, comment pouvons-nous être sûrs que les ressources réseau sont désactivées au bon moment -quand le trafic est faible- pour maximiser l’économie d’énergie et sont activées au bon moment -quand le trafic atteint son pic- afin d’éviter une baisse des performances ? En d’autres termes, comment trouver cet équilibre entre économie d’énergie et performance réseau ? 

La continuité de service fournie par l’Ericsson Support Services est une solution innovante tenant compte de la consommation d’énergie, qui est basée sur des années d’expérience de travail sur la performance réseau associée aux connaissances des experts de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML). Cette nouvelle solution permet tout au long de la journée d’optimiser l’économie d’énergie, lors de périodes de faible trafic et de diminuer les pertes d'énergie pendant les heures de forte affluence. 

Activation/désactivation de la fonction intelligente d’économie d'énergie 

L’introduction de fonctions logicielles avancées d’économie d’énergie, tel que le mode veille renforcée, permet de réduire la consommation d’énergie créée par l’utilisation des radios massives MIMO (entrées multiples, sorties multiples) utilisée dans les réseaux sans fil. La continuité de service complète cette fonction en déterminant de façon claire quelle fonctionnalité activer et quand.  Notre solution intelligente d’économie d’énergie RAN (Radio Access Network) façonne l’entièreté du réseau de téléphonie mobile en fonction du comportement du trafic, comme la quantité de données et la quantité d’utilisateurs. Elle utilise les technologies de ML avancées et détermine de manière autonome, sur l’ensemble du réseau, les activations et désactivations du mode ‘veille renforcée’ permettant les réductions d’énergie, sans bloquer ou limiter les éléments. Par conséquent, ce cas d’usage prolonge le temps de veille et augmente l’économie d’énergie d’au moins 13 % en plus de la fonction de veille renforcée. 

Mis à part assurer un système efficace de gestion d’énergie capable d’accomplir des améliorations notables en matière d’économie d’énergie, la solution est aussi liée aux paramètres de performance réseau en temps réel comme le contrôle du trafic, la latence du flux de donnée et l’utilisation des liens pour éviter tout impact sur l'expérience utilisateur.  

Cependant, l’IA et le ML seuls ne peuvent apporter de conclusions 100% correctes dans le temps car le réseau évolue. Cela signifie que ce qui s’appuie sur l’autoapprentissage non supervisé de l’IA/ML est insuffisant. La méthode utilisée dans Ericsson Network Services est de tirer avantage des connaissances à partir d’informations historiques et actuelles en temps réel, afin d’entraîner et adapter sans cesse les algorithmes de machine learning. Ce qui signifie qu’on peut maximiser les économies d’énergie tout en préservant la performance du réseau. 

Figure 1 : Activation/désactivation dynamiques des fonctionnalités d’économie d’énergie

Cartographie de l’efficacité énergétique du réseau 

L’exploitation efficace des sites d’un point de vue énergétique nécessite une compréhension claire de leurs potentiels, de leurs capacités et de leurs performances à tout moment. Cependant, trop souvent, ces informations ne sont pas visibles de manière simple pour les fournisseurs de service, ce qui signifie que ces décisions importantes reposent sur des suppositions plutôt que sur les données en temps réel du site. 

La cartographie de l’efficacité de puissance de nos modules radio permet de visualiser l’efficacité énergétique de chaque site et de comprendre la cause de l’inefficacité. Dans ce cas d’usage, la consommation d`énergie par site est mise en corrélation avec des mesures de trafic telles que le volume de données et le nombre moyen d`utilisateurs par cellule. Ensuite, le site le moins efficace énergiquement est trouvé et chaque site est analysé par rapport à la dimension, aux matériels, aux logiciels et aux problèmes de fréquence radio afin de comprendre en détail la source du problème de cette inefficacité. Une fois l’origine du problème trouvé, le système va soit le résoudre automatiquement, soit envoyer une recommandation pour une action ultérieure. Cela signifie que la solution ne traite et ne diminue pas uniquement les pertes d’énergie lors des heures où le trafic est le plus élevé, mais qu’elle améliore aussi la performance du réseau. 

Nello Califano, Directeur en charge de la stratégie des services réseau et de la gestion de portefeuille, déclare : « L’objectif principal de l’Ericsson Support Services est, et a toujours été, de fournir les meilleures performances réseau pour nos clients. Avec le service Ericsson Network Intelligence, nous nous engageons auprès de nos clients tout en les aidant à atteindre l’efficacité énergétique ».

Figure 2 : Visualisation de l’efficacité énergétique par node sur le réseau

Conclusion 

En s’appuyant sur l’ensemble des données, via l’utilisation des techniques de machine learning avancées et des connaissances profondes du réseau, la solution Ericsson Network Intelligence permet de réaliser des prévisions détaillées, d’anticiper tout problème de réseau afin d’équilibrer parfaitement les économies d’énergie et la performance du réseau, tout en étant à la hauteur des attentes des clients. Ensemble, faisons ce premier grand pas dans cette aventure et réduisons l’empreinte carbone, afin de nous diriger vers un avenir plus vert. 

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