Huawei представила первый в мире 320T централизованный прототип полностью оптического коммутатора WDM

0
221 views

Компания Huawei представила первый в мире 320T централизованный полностью оптический прототип коммутатора WDM OXC на Всемирном мобильном конгрессе – 2016.

Каждый OXC обладает коммутационной емкостью 320T, что в 12-16 раз больше, чем коммутационная емкость традиционных устройств OTN. Потребление энергии оптического переключателя OXC в тысячу раз меньше, чем у обычного переключателя OTN. OXC обеспечивает высокую ёмкость, низкое потребление энергии и малые задержки в эпоху облачных центров обработки данных (ЦОД).

Стремительный рост облачных технологий и услуг требует, чтобы телекоммуникационные компании по всему миру фокусировались на преобразовании сетей для ЦОД. Рост объема услуг для соединения ЦОД предъявляет высокие требования к коммутационной емкости на узлах супер-ядра сети. Однако устройства, которые сегодня применяются на этих узлах не соответствуют коммутационным требованиям 100T и выше.

Huawei OXC предоставляет централизованные оптические коммутационные технологии с минимальными требованиями к обслуживанию и низким потреблением энергии и внедряет полностью оптическую коммутацию при низких затратах на установку, эксплуатацию и обслуживание.

OXC использует лидирующую в отрасли централизованную архитектуру коммутации N x N и обеспечивает 1+1 оптическую перекрестную защитную способность, гибкую, неблокируемую, независящую от длины волны и направления коммутацию. Впервые за всю историю топологически независимая, полностью оптическая коммутация становится реальностью.

Быстрое развитие информационной отрасли способствует модернизации опорных сетей телекоммуникационных компаний, так как растут требования к пропускной способности, оптимизации трафика, надежности, эксплуатации и техническому обслуживанию. Решения Huawei Transport Network используют самые передовые технологии оптической передачи, отвечают требованиям настоящего и будущего к базовым сетям операторского класса и помогают операторам связи успешно решать задачи по обработке «больших данных».