Um novo relatório da empresa de análise SNS Telecom & TI sugere que os gastos globais em software program e serviços de automação Open RAN chegarão a quase US$ 700 milhões até o ultimate de 2027.
UMA automação da Rede de Acesso de Rádio (RAN) – a parte mais cara, tecnicamente complexa e que consome mais energia da infraestrutura celular – é um aspecto elementary das estratégias de transformação digital das operadoras móveis que visam reduzir seu TCO (Custo Complete de Propriedade), melhorar a qualidade da rede e atingir metas de geração de receita. Em conjunto com Inteligência Synthetic (IA) e Aprendizado de Máquina (ML)A automação de RAN tem o potencial de transformar significativamente a economia de redes móveis ao reduzir a relação OpEx (despesas operacionais)/receita, minimizar o consumo de energia, diminuir as emissões de CO2 (dióxido de carbono), adiar o CapEx (despesas de capital) evitável, otimizar o desempenho, melhorar a experiência do usuário e habilitar novos serviços.
O mercado de automação de RAN remonta suas origens ao início da period LTE, quando a tecnologia SON (Self-Organising Community) foi introduzida para reduzir a complexidade da rede celular por meio de autoconfiguração, autootimização e autocorreção. Enquanto os recursos D-SON (Distributed SON) incorporados, como ANR (Computerized Neighbor Relations), tornaram-se um recurso padrão em produtos RAN, as soluções C-SON (Centralised SON) que abstraem o controle de nós de ponta para ações em toda a rede foram adotadas por menos de um terço das aproximadamente 800 operadoras móveis nacionais do mundo devido a restrições associadas à interoperabilidade, escalabilidade e latência de vários fornecedores.
Estas deficiências, juntamente com a mudança da indústria móvel para interfaces abertas e modelos de informação comuns, virtualização e redes orientadas por software programestão conduzindo uma transição da abordagem tradicional D-SON e C-SON para a automação Open RAN com componentes baseados em padrões – especificamente os RICs Close to-RT (tempo actual) e Non-RT (RAN Clever Controllers), estrutura SMO (Service Administration & Orchestration), xApps (Prolonged Purposes) e rApps (RAN Purposes) – que permitem maiores níveis de programação e automação de RAN.
Junto com a transição contínua de SON para RIC, os casos de uso de automação de RAN também evoluíram na última década. Por exemplo, recursos relativamente básicos de MLB (Mobility Load Balancing) se transformaram em aplicativos de direcionamento de tráfego mais sofisticados e orientados por políticas que utilizam algoritmos de otimização orientados por IA/ML para se adaptar eficientemente a picos e vales na carga de rede e uso de serviços, gerenciando e redistribuindo dinamicamente o tráfego entre recursos de rádio e camadas de frequência.


Devido à densidade muito maior de rádios e estações de rádio celular no Period 5Ga eficiência energética surgiu como um dos casos de uso mais priorizados da automação RAN, à medida que operadoras móveis com visão de futuro avançam com iniciativas de sustentabilidade para reduzir o consumo de energia, emissões de carbono e custos operacionais sem degradar a qualidade da rede. Alguns dos outros casos de uso que atraíram considerável interesse da comunidade de operadoras incluem habilitação de fatiamento de rede, otimização com reconhecimento de aplicativo e detecção de anomalias.
Embora os benefícios da automação RAN baseada em SON em redes ativas sejam bem conhecidos, as expectativas são ainda maiores com a abordagem RIC, SMO e x/rApps. Por exemplo, a operadora de brownfield japonesa NTT DoCoMo espera reduzir seu TCO em até 30% e diminuir o consumo de energia em estações base em até 50% usando Automação Open RAN. Vale destacar que a rival doméstica Rakuten Cell já alcançou aproximadamente 17% de economia de energia por célula em sua rede ativa usando aplicativos de automação RAN hospedados em RIC. Após testes de laboratório bem-sucedidos, a operadora greenfield pretende aumentar a economia para 25% com modelos de IA/ML mais sofisticados.
Embora os esforços de automação do Open RAN aparentemente tenham perdido força além da fase de teste de campo nos últimos dois anos, vários compromissos comerciais surgiram desde então, com muito do foco inicial no SMO, Non-RT RIC e rApps para gerenciamento automatizado e otimização em ambientes Open RAN, RAN construídos para fins específicos e híbridos. Dentro da estrutura de seu contrato de infraestrutura Open RAN de cinco anos e US$ 14 bilhões com a Ericsson, a AT&T está adotando o sueco telecomunicações solução SMO e Non-RT RIC da gigante para substituir dois sistemas C-SON legados. No vizinho Canadá, a Telus também iniciou a implementação de uma plataforma SMO e RIC junto com sua implantação Open RAN multifornecedor para transformar até 50% de sua pegada RAN e trocar o equipamento Huawei de sua rede 4G/5G.
Esforços semelhantes também estão em andamento em outras regiões. Por exemplo, na Europa, a Swisscom está implantando uma plataforma SMO e Non-RT RIC para fornecer recursos de gerenciamento e automação de rede multitecnologia como parte de um esforço mais amplo para proteger sua rede móvel brownfield no futuro, enquanto a Deutsche Telekom está progredindo com planos para desenvolver sua própria estrutura SMO independente de fornecedor. A automação Open RAN também deve ser introduzida como parte da licitação world do Vodafone Group para atualizar 170.000 websites de celular.


A SNS Telecom & IT estima que os gastos globais em RIC, SMO e x/rApps crescerão a um CAGR de mais de 125% entre 2024 e 2027, juntamente com a segunda onda de implementações de infraestrutura Open RAN por operadoras brownfield. O mercado de automação Open RAN eventualmente representará quase US$ 700 milhões em investimentos anuais até o ultimate de 2027, à medida que as lacunas de padronização e os desafios técnicos em termos da interface SMO-para-Non-RT RIC, portabilidade de aplicativos entre plataformas RIC e mitigação de conflitos entre x/rApps forem resolvidos. O mercado mais amplo de software program e serviços de automação RAN — que inclui automação Open RAN, soluções SON de fornecedores de RAN, plataformas C-SON de terceiros, aplicativos RAN inteligentes integrados à banda base, software program de planejamento e otimização de RAN e soluções de teste/medição — deve crescer a um CAGR de aproximadamente 8% durante o mesmo período.
O “Automação RAN, SON, RIC, xApps e rApps na Period 5G: 2024 – 2030 – Oportunidades, Desafios, Estratégias e PrevisõesO relatório apresenta uma avaliação aprofundada do mercado de automação de RAN, incluindo a cadeia de valor, impulsionadores de mercado, barreiras à adoção, tecnologias habilitadoras, áreas funcionais, casos de uso, tendências principais, roteiro futuro, padronização, estudos de caso, perfis de participantes do ecossistema e estratégias. O relatório também fornece previsões de tamanho de mercado world e regional para RAN e automação de rede móvel de ponta a ponta de 2024 a 2030. As previsões cobrem três domínios de rede, nove áreas funcionais, três tecnologias de acesso e cinco mercados regionais.
O relatório vem com um conjunto de planilhas Excel associado que abrange dados quantitativos de todas as previsões numéricas apresentadas no relatório.
O relatório será valioso para investidores atuais e futuros no mercado de automação de RAN, bem como fornecedores de infraestrutura de RAN, provedores de plataformas SON, RIC e SMO, desenvolvedores de x/rApp, especialistas em tecnologia de IA/ML, fornecedores de software program de planejamento e otimização de RAN, provedores de soluções de teste/medição, operadoras de telefonia móvel e outros participantes do ecossistema que buscam expandir seus conhecimentos do setor.
Para mais informações sobre a publicação SNS Telecom & IT “Automação RAN, SON, RIC, xApps e rApps na Period 5G: 2024 – 2030 – Oportunidades, Desafios, Estratégias e Previsões“por favor visite: https://www.snstelecom.com/son
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