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因應大數據時代來臨，數據中心正積極將基礎設施升級至100Gbit/s或更高速的光纖網絡，并舍棄傳統開關鍵控(On-off-keying, OOK)數據編碼機制，改用復數調制技術，從而降低光波信號占用的帶寬，同時減少延遲發生，以提高光纖鏈路的數據傳輸效率。 一般使用者到現在還是搞不清楚“云端”、“大數據(Big Data) ”、“數據挖掘”等，到底對自己的生活有何影響，許多專家也努力嘗試定義這些新名詞。值得留意的是，一場悄無聲息的革命已開始在世界各地的數據中心蔓延開來。 全球各地正在興建許多新的數據中心，而最新一代的中央處理器(CPU)也開始用于新一代高效能運算(HPC)服務器。隨著CPU性能和RAM等級不斷升高，而且延遲顯著減少，要在眾多服務器間映像大量的數據早已不成問題，幾乎不到一秒就可完成。 過去，只有擁有自己的數據中心的大型企業，才能夠進行大規模的數據挖掘，以分析極其龐大的結構化和非結構化數據，例如根據不同客戶的喜好推廣個人營銷。不過現在有許多專為中小企業設計的基礎設施，可在云端儲存并分析大數據，讓這些公司能夠獲得最佳的供應鏈、營銷活動效益。透過云端服務，無力負擔服務器建置成本的小企業，現在可用最低的成本，在任何地點進行快速數據分析。 不久的將來，即便是家小咖啡館，也可以分析大量的結構化和非結構化天氣數據，以便掌握客戶在不同氣候和節日的消費狀況，進而在多雨的星期天烘焙出數量恰到好處的蛋糕、松餅和餅干。 采用DQPSK/PDM技術 光纖數據傳輸率激增 如前所述，數據中心已經準備好要迎接數據革命，但更重要的問題是，外部基礎設施是否能跟上這個潮流。數據量的爆炸性成長，使得骨干網絡面臨極巨大的挑戰，如果不希望骨干網絡成為未來的傳輸瓶頸，則須同時提高光纖網絡的數據傳輸效率。不久的將來，光纖基礎設施必須能支持100Gbit/s或更高的數據傳輸速率，而傳統數據編碼機制將無法因應這個變化。 和電子信號傳輸一樣，光數據傳輸技術剛開始也是采用最簡單、成本最低的數字編碼機制，即回返歸零(RZ)或是非回返歸零(NRZ)開關鍵控(On-Off-Keying, OOK)。此時信號是理想的1(電源開啟)、0(電源關閉)矩形序列，但如果傳輸速率高達40Gb/s，這個概念就會面臨限制。 在速率達40Gbit/s以上時出現的另一個限制因素是，由于時鐘速率過高，信號占用帶寬會大于50GHz ITU通道帶寬。如圖1所示，當帶寬通道變大，就會開始與相鄰的通道重迭，而波長濾光器會改變信號的形狀，導致串音干擾和調制信息惡化。結果，開發人員只好放棄OOK并改用差分正交相移鍵控(DQPSK)這類的復數調制(Complex Modulation)技術。復數調制技術可減少所須占用的帶寬，實際減少的占用帶寬跟不同的符號時鐘速率也就是和波特率 (Baud Rate)有關，而且可在50GHz的ITU通道中支持更高的數據傳輸速率。 圖1 使用OOK技術時，當傳輸速率達100Gb/s或更高，會開始出現信道干擾或調制數據惡化，而復數調制技術可以解決這個問題。 由于相干檢測技術可提供完整的光場(Optical Field)信息，這些新概念還允許用戶在處理信號時，執行色散(CD)和極化模式色散(PMD)補償。 色散的原理是，不同的光波根據其頻率和極化特性，以不同的速率進行傳播，因折射角度不同，所以產生了色散；如果不加以補償，會造成信號質量降低。傳輸距離越長，色散問題就越嚴重。 利用復數光調制技術，開發人員毋須使用PMD補償器或色散補償光纖(DCF)來進行補償，這樣就不會出現這些模塊所導致的延遲。 復數調制機制參考振幅和頻率或相位等光波參數來進行編碼，以提高帶寬使用效率。多年來無線工程師一直使用這種編碼方法，而光通訊產業最近也開始采用這種方法。 除了復數調制法，另外還有其他方法也可提高光纖鏈路的數據傳輸效率，例如極化復用(PDM)技術(圖2)可將第二光波信號與第一光波信號進行正交極化處理，以便透過同一光纖傳輸不同的數據。如此一來，用戶不須要增加第二條光纖就可以擁有第二個信道，并將傳輸速度加快一倍。 圖2 極化復用技術 工程師現在還是持續使用波分復用 (WDM)等其他類型的多任務技術。這些技術有個共同點，就是將多個獨立的數據串流綁在一起，并經由同一條光纜進行傳輸。此外，使用者還可使用脈沖整形濾波器(Pulse Shaping Filter)，進一步降低信號占用的帶寬。 圖3提出如何結合運用這些不同技術來增進光譜效率的構想。最下方是簡易的OOK，如果改用正交相移鍵控(QPSK)，則可將OOK符碼率的傳輸速率提高一倍，因為QPSK可編碼二位符號。藉由使用極化復用(PDM)技術，傳輸速率還可再提高一倍。QPSK加PDM可讓使用者在相同時鐘速率下，獲得2×2=4倍的數據傳輸速率。最后，利用脈沖整形濾波器進一步縮小占用帶寬后，用戶可以100Gb/s的速率，透過50GHz信道傳輸數據。 圖3 藉由結合使用不同的調制技術，光譜效率可迅速倍增。 強化帶寬/信噪比效能 光譜傳輸加速升級 上面的方法看起來好像萬無一失，只要不再遇到其他問題就好了。但是，事情當然不會這么簡單。 早在1940年代，美國數學家和電子工程師，同時也是信息論之父Claude Shannon發現，傳輸信道最大的無誤差數據傳輸速度，取決于噪聲和帶寬。他把此速率稱為“信道容量”，即眾所周知的“Shannon極限值”。 Shannon–Hartley定理： 信道容量： Shannon–Hartley定理 其中，B是帶寬(Hz)、S是平均接收信號功率(W)，而N是平均噪聲功率(W)。藉由增加帶寬，或是將信噪比(SNR=S/N)優化，用戶可增加信道容量；事實上，Shannon–Hartley定理僅提供理論上的最大值，卻未指出那一種信號傳輸法可讓用戶最接近此極限值。 實作時，SNR是最根本的限制因素。因此，從現在到未來，業界都須持斷改進這個問題，以達成Shannon極限值。當數據傳輸速率超過100Gb/s，就需更出色的SNR性能，以便在給定帶寬下進行長距離傳輸。 Ellis、Zhao和Cotter利用這些范例參數，來仿真相關傳輸和檢測類型的信息光譜密度C/B(圖4)。進行非線性傳輸時，信息光譜密度不會隨著發射功率光譜密度而無限增加。由于光纖本身具有功率放大器的飽和效應和非線性效應，因此其信息光譜密度有最高上限。不過如果是進行純線性傳輸，就不會遇到這種問題。 圖4 圖中使用A. Ellis、J. Zhao和D. Cotter論文《接近非線性Shannon極限值》JLT 28(4), 423-433中提出的每極化預期信息頻光譜密度限制的范例。 在圖4中，使用者可清楚看出，就信息光譜密度而言，OOK的直接檢測法(僅萃取振幅信息)，完全無法與復數調制信號之相干檢測法相抗衡。毫無疑問的，不同類型的復數調制法，對于光傳輸方案開發人員能夠多接近Shannon光譜效率極限，有關鍵性影響。 |
