近日,知名咨詢公司Analysys Mason發(fā)布了一份關(guān)于運營商在電信云與公有云部署核心網(wǎng)的模型對比評估報告。該報告基于對全球60家運營商(其中70%為Tier 1)的調(diào)查結(jié)果。研究顯示,從技術(shù)和商業(yè)收益來看,運營商選擇部署電信云更具優(yōu)勢,尤其是從中長期來看,電信云能夠提供更佳的TCO(總擁有成本)。
白皮書指出,對于運營商來說,電信云仍然是其移動核心網(wǎng)的首選解決方案。電信云與公有云相比具有三個關(guān)鍵優(yōu)勢:更好的安全性、更卓越的網(wǎng)絡(luò)性能和滿足數(shù)據(jù)主權(quán)要求。雖然公有云在按需可擴展性方面更有優(yōu)勢,但許多正在嘗試公有云的運營商表示其并未達到預(yù)期的網(wǎng)絡(luò)性能水平。
安全性
隨著容器化、微服務(wù)等云原生技術(shù)的引入,電信網(wǎng)絡(luò)受攻擊面增大,潛在漏洞數(shù)量增多,安全是需要特別關(guān)注的問題。受訪運營商認為,電信云因為其專用資源和電信級增強,可以為移動核心網(wǎng)提供更高的安全性。與公有云(基礎(chǔ)設(shè)施在多個租戶之間共享)不同,電信云為運營商提供環(huán)境的獨占控制,顯著地降低了未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)泄露的風險。與此相比,幾乎每個公有云供應(yīng)商都至少遭受過一次重大安全漏洞,這也加劇了運營商的擔憂。
網(wǎng)絡(luò)性能
運營商對在公有云上部署核心網(wǎng)還存在性能顧慮,擔心公有云會增加時延,且無法滿足高可靠性、一致性和可預(yù)測性等電信級要求。已經(jīng)嘗試在公有云部署的受訪運營商表示,他們在公有云環(huán)境運行時無法體驗到與在電信云中相同的性能和可靠性。此外,在SLA方面公有云相比電信云99.999%的可靠性保障(每年宕機時間不超過5.26分鐘)仍然落后。
數(shù)據(jù)主權(quán)
由于用戶隱私和數(shù)據(jù)安全相關(guān)立法的增加,數(shù)據(jù)主權(quán)也是運營商日益關(guān)注的問題。電信云由專用基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)成,能夠使數(shù)據(jù)在指定的司法管轄區(qū)域存儲和管理,更輕松地遵守當?shù)財?shù)據(jù)保護法律,并避免產(chǎn)生跨境數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆娠L險。公有云供應(yīng)商并不是在所有地區(qū)都具有數(shù)據(jù)中心,在部分國家可能無法符合相關(guān)法律。并且,公有云對加密密鑰的管理和控制也為運營商帶來了更多的主權(quán)問題。
白皮書還詳細比較了不同部署模型的TCO對比:電信云、集中式公有云和混合式公有云。白皮書指出,從中長期來看由于網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)傳輸成本,公有云TCO會顯著的高于電信云。
集中式公有云模型
該模式是指運營商把整個核心網(wǎng)業(yè)務(wù)托管在公有云的數(shù)據(jù)中心。運營商不僅需要支付計算&存儲資源租賃費用、集群管理服務(wù)費用,還要支付從運營商網(wǎng)絡(luò)連接到公有云數(shù)據(jù)中心的專線費用,以及數(shù)據(jù)出入(數(shù)據(jù)進出公有云)的流量費用。這種專用線路需要穩(wěn)定、高速的連接,不僅有高昂的初始費用,還會隨著業(yè)務(wù)和帶寬容量增長而增加。
混合式公有云模型
該模式是指公有云廠商以入駐的方式把硬件安裝在運營商的數(shù)據(jù)中心。這種方式節(jié)省了專線和流量費用,仍需要收取計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)硬件的租賃費用,但丟失了公有云彈性容量和按需擴展的優(yōu)勢。并且,入駐式的硬件規(guī)格和定制化能力有限,反而導(dǎo)致硬件資源過度配置,租賃成本更高。
通過調(diào)查分析,白皮書指出無論哪種部署模型,公有云中長期TCO仍遠高于電信云。
最后,白皮書還提到,電信云有巨大的潛力為運營商獲取更佳的TCO。運營和維護(O&M)對運營商在實現(xiàn)可持續(xù)收入增長和最佳TCO方面起著至關(guān)重要的作用。電信云通過引入云原生和AI技術(shù)可以獲得更高效的E2E自動化能力,尤其是在跨層故障定位定界、網(wǎng)絡(luò)預(yù)測預(yù)防等方面。自動化可以顯著的幫助運營商簡化網(wǎng)絡(luò)管理流程,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運營的全面可視和控制,降低運營支出并提高運營效率,提高新業(yè)務(wù)的靈活部署能力和縮短上市時間。
更多內(nèi)容請訪問白皮書《Evaluating private versus public cloud models for CSPs' cloud-native mobile core deployments》