無(wú)線大數(shù)據(jù)支撐的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)論文

無(wú)線大數(shù)據(jù)支撐的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)論文

　　【摘要】本文主要介紹無(wú)線網(wǎng)的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀，提出用大數(shù)據(jù)平臺(tái)解決當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營(yíng)面臨的困境，介紹構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)，展望利用大數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)支撐。本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)的實(shí)際工作需求，提出構(gòu)建大數(shù)據(jù)支撐平臺(tái)的方案，旨在提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)效率。

　　【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù);用戶模型;網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)

　　一、、傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維面臨的困境

　　1.1大數(shù)據(jù)概念

　　大數(shù)據(jù)作為當(dāng)前社會(huì)的熱點(diǎn)技術(shù)，已經(jīng)在社會(huì)很多行業(yè)包括交通、醫(yī)療、健康、零售等方面有著巨大的應(yīng)用，大大的提升了這些行業(yè)的服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)形式來(lái)源比較廣泛，包括不同的應(yīng)用系統(tǒng)、各種各樣的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)等等，這就造成了數(shù)據(jù)形式的多樣性，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)間有很強(qiáng)因果關(guān)系的數(shù)據(jù)；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)間因果關(guān)系比較弱的數(shù)據(jù)；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)間無(wú)因果關(guān)系的數(shù)據(jù)。通常認(rèn)為大數(shù)據(jù)典型的特點(diǎn)包括四個(gè)方面，即數(shù)據(jù)量大，處理速度高，數(shù)據(jù)多樣性強(qiáng)，數(shù)據(jù)價(jià)值高，業(yè)界也稱為大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)。

　　1.2無(wú)線網(wǎng)運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀

　　無(wú)線網(wǎng)絡(luò)管理的主要工作是無(wú)線網(wǎng)絡(luò)維護(hù)、優(yōu)化、建設(shè)及客戶服務(wù)等。在日常工作中，優(yōu)化人員經(jīng)常面臨一些網(wǎng)絡(luò)難題，最典型的三個(gè)問(wèn)題是：1、網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)好，用戶感知差。例如，網(wǎng)絡(luò)接通率達(dá)到99.5%以上，話務(wù)掉話率在0.3%以下，但是用戶感知卻沒(méi)有提高，時(shí)常認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)信號(hào)不好，網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量之間難以劃等號(hào)。2、用戶投訴的位置和原因定位。如何快速定位網(wǎng)絡(luò)的故障原因和位置，如何再現(xiàn)用戶投訴問(wèn)題的現(xiàn)象，決定了投訴處理的時(shí)效，也決定的用戶對(duì)運(yùn)營(yíng)商服務(wù)的感知。3、新基站建設(shè)，如何快速發(fā)現(xiàn)不好的位置，在什么位置建設(shè)基站。解決這些難題的傳統(tǒng)手段主要是依靠DT/CQT、網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)分析、仿真、用戶回訪、現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試等。這些方式的數(shù)據(jù)來(lái)源比較分散，關(guān)聯(lián)性比較差，難以全面反映網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。分析工作主要依靠人工手工完成，對(duì)運(yùn)維人員的數(shù)量要求多，技能要求高，并且手動(dòng)分析效率低。當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商使用的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，可以全面提升無(wú)線網(wǎng)絡(luò)管理水平。系統(tǒng)主要利用大數(shù)據(jù)分析手段，建立模型，關(guān)聯(lián)分析，MR/CDT數(shù)據(jù)，用戶信令，網(wǎng)元性能，設(shè)備告警，用戶投訴等多個(gè)維度的數(shù)據(jù)，高效支撐了網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，規(guī)劃建設(shè)，客戶服務(wù)等方面的工作。全面提升了無(wú)線網(wǎng)絡(luò)管理水平。

　　二、大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

　　2.1平臺(tái)架構(gòu)

　　支撐運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)可分成三層，最底層是采集層，采集層主要采集了無(wú)線側(cè)的CDT/MR數(shù)據(jù)，核心網(wǎng)話單，DPI等，配置告警、性能參數(shù)等。第二層是共享層，共享層主要對(duì)底層數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗、存儲(chǔ)、分發(fā)、加載，對(duì)應(yīng)用層提供了API的接口。應(yīng)用層主要利用API接口調(diào)用共享層的數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)各種業(yè)務(wù)應(yīng)用。整個(gè)架構(gòu)需要實(shí)現(xiàn)多網(wǎng)元接口，多廠家數(shù)據(jù)管理，整個(gè)應(yīng)用于存儲(chǔ)分離通過(guò)業(yè)界通用的API接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)能力的開(kāi)放。

　　2.2大數(shù)據(jù)平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)

　　無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)需要四個(gè)關(guān)鍵技術(shù)能力，后面的大數(shù)據(jù)分析主要是基于這四個(gè)技術(shù)能力進(jìn)行工作開(kāi)展。四個(gè)技術(shù)點(diǎn)包括1、高精度定位；2、移動(dòng)用戶感知評(píng)價(jià)模型；3、業(yè)務(wù)感知柵格化；4基于用戶感知的端到端定界定位技術(shù)。高精度的定位技術(shù)是準(zhǔn)確的CQTmr定位技術(shù)是無(wú)線分析的基礎(chǔ)，AGPS數(shù)據(jù)定位技術(shù)的核心技術(shù)是指紋定位。指紋定位技術(shù)分為兩個(gè)階段，包括離線階段和在線階段。離線階段主要完成指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，通過(guò)將地理位置劃分成固定大小的柵格，然后將柵格中所有包含AGPS的MR數(shù)據(jù)抽取出來(lái)，得到代表這個(gè)柵格的RSRP和TA的信息，將這些信息存入指紋庫(kù)；第二階段是在線階段，完成用戶位置的定位，當(dāng)用戶輸入MR數(shù)據(jù)，利用主小區(qū)的RSRP和TA進(jìn)行粗匹配再細(xì)匹配。移動(dòng)用戶感知評(píng)價(jià)模型，傳統(tǒng)的網(wǎng)優(yōu)指標(biāo)不能客觀的評(píng)價(jià)用戶的感知，必須建立一個(gè)基于用戶感知的評(píng)價(jià)體系。整個(gè)評(píng)價(jià)體系按照不同的類型分別建立，主要從用戶感覺(jué)QOE指標(biāo)、業(yè)務(wù)KQI指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)KPI指標(biāo)來(lái)建立感知體系模型。語(yǔ)音業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)模型主要從三個(gè)維度進(jìn)行考慮：1、終端的接收電平情況；2、用戶接入時(shí)長(zhǎng)；3、用戶通話質(zhì)量和保持性能。數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型比較復(fù)雜，感知體系必須進(jìn)行業(yè)務(wù)分類和細(xì)化，通常分為16大類業(yè)務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，主要參考互聯(lián)網(wǎng)商店的業(yè)務(wù)進(jìn)行分類，包括網(wǎng)頁(yè)瀏覽、即時(shí)通訊、社交媒體、視頻、購(gòu)物、打車、游戲、地圖、應(yīng)用下載等。評(píng)價(jià)模型從三個(gè)維度建立：1、4G終端的RSRP；2、連接時(shí)延和終端；3、用戶的業(yè)務(wù)體驗(yàn)。業(yè)務(wù)感知柵格化是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)感知的地理化分析，將地球表面按照高斯投影的方式劃分成20*20m的柵格，對(duì)于每一個(gè)柵格按照互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的類型植入感知的數(shù)據(jù)，比如覆蓋，視頻速率，網(wǎng)頁(yè)的打開(kāi)時(shí)延，每個(gè)業(yè)務(wù)在柵格上植入不同的KQI指標(biāo)，可以根據(jù)不同的門限評(píng)價(jià)柵格質(zhì)量的好壞。然后對(duì)每個(gè)柵格賦予地域特征標(biāo)識(shí)，實(shí)際應(yīng)用中可以通過(guò)柵格的組合實(shí)現(xiàn)用戶的業(yè)務(wù)感知與質(zhì)量分析�；�于用戶感知的端到端定界定位分析技術(shù)，主要是通過(guò)探針采集業(yè)務(wù)面的數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)評(píng)測(cè)，并實(shí)現(xiàn)定界定段定位分析。在定界定段后，關(guān)聯(lián)分析無(wú)線側(cè)核心網(wǎng)的數(shù)據(jù)，遍歷終端、基站、傳輸、核心網(wǎng)、SP等端到端全流程的各個(gè)環(huán)節(jié)，并進(jìn)行故障原因定位分析。終端可以分析射頻的質(zhì)量和響應(yīng)速度等，無(wú)線側(cè)可以分析網(wǎng)絡(luò)的覆蓋、干擾、負(fù)荷等問(wèn)題，核心網(wǎng)可分析MME設(shè)備異常和傳輸帶寬等，SP可分析DNS解析能力，SP響應(yīng)時(shí)延，丟包等情況。無(wú)線話單、核心網(wǎng)話單關(guān)聯(lián)可以采用關(guān)聯(lián)五元組，即通過(guò)SYSID基站、小區(qū)、MMEID、MMEgroupID進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

　　三、大數(shù)據(jù)支撐網(wǎng)絡(luò)維度和未來(lái)工作重點(diǎn)

　　3.1支撐網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)的維度

　　大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)的支撐從四個(gè)維度體現(xiàn)，包括主動(dòng)服務(wù)、智能網(wǎng)優(yōu)、網(wǎng)絡(luò)精確規(guī)劃、數(shù)據(jù)變現(xiàn)。主動(dòng)服務(wù)是指評(píng)價(jià)用戶端到端感知、診斷用戶無(wú)線、核心網(wǎng)、SP環(huán)節(jié)的故障，對(duì)用戶感知的變化進(jìn)行預(yù)警，自動(dòng)派發(fā)工單和預(yù)處理。在用戶投訴之前解決網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，轉(zhuǎn)變服務(wù)模式，從而使被動(dòng)服務(wù)變?yōu)橹鲃?dòng)服務(wù)。智能網(wǎng)優(yōu)是利用感知柵格化技術(shù)，綜合分析用戶感知不良的問(wèn)題區(qū)域自動(dòng)派單，自動(dòng)驗(yàn)證，閉環(huán)管理，同時(shí)可以對(duì)高速、高鐵、校園等重要的區(qū)域動(dòng)態(tài)監(jiān)控，提升網(wǎng)優(yōu)的'工作效率。網(wǎng)絡(luò)精確規(guī)劃是自動(dòng)偵測(cè)移動(dòng)、電信、聯(lián)通多個(gè)運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)覆蓋數(shù)據(jù)，精確指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與建設(shè)，自動(dòng)分析網(wǎng)絡(luò)弱覆蓋區(qū)域，輸出網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃建議。數(shù)據(jù)變現(xiàn)，主要基于用戶的位置，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，挖掘用戶多種類型特征數(shù)據(jù)，精確支撐市場(chǎng)營(yíng)銷或政企應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)的一個(gè)轉(zhuǎn)變。

　　3.2未來(lái)的工作重點(diǎn)

　　當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)升級(jí)到了VoLTE網(wǎng)絡(luò)，VoLTE網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和接口比較復(fù)雜，運(yùn)維難度也大大增加。如何利用大數(shù)據(jù)手段實(shí)現(xiàn)VoLTE問(wèn)題區(qū)域的智能分析和可視化，建立VoLTE用戶感知評(píng)價(jià)體系，基于VoLTE用戶感知，自動(dòng)更新分析，輸出優(yōu)化實(shí)施建議，指導(dǎo)優(yōu)化人員進(jìn)行優(yōu)化作業(yè)，提升VoLTE的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，這是亟需解決的問(wèn)題。當(dāng)前運(yùn)營(yíng)商的組網(wǎng)模式越來(lái)越復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)的疊加度也越來(lái)越高，為了提升優(yōu)化的效率，進(jìn)一步節(jié)約成本，利用大數(shù)據(jù)手段實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分析網(wǎng)絡(luò)覆蓋容量問(wèn)題，自動(dòng)輸出建議，預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)容量，實(shí)現(xiàn)天饋?zhàn)詣?dòng)調(diào)整，參數(shù)自優(yōu)化，包括容量、負(fù)荷自均衡，系統(tǒng)軟擴(kuò)容等方面的功能。這也是未來(lái)大數(shù)據(jù)支撐網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)的重點(diǎn)工作。NB-IoT是將來(lái)業(yè)務(wù)的爆發(fā)點(diǎn)，層出不窮的應(yīng)用對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，大數(shù)據(jù)支撐NB-IoT網(wǎng)絡(luò)將從覆蓋、接入、業(yè)務(wù)、終端四個(gè)維度去研究，更好的保障NB-IoT的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，給用戶更好地感知體驗(yàn)。

　　四、總結(jié)

　　本文首先介紹大數(shù)據(jù)的概念和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營(yíng)面臨的問(wèn)題，提出利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)，然后分析實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建方式，即三層的架構(gòu)。再提出大數(shù)據(jù)平臺(tái)需要的四個(gè)關(guān)鍵技術(shù)高精度定位、移動(dòng)用戶感知評(píng)價(jià)模型、業(yè)務(wù)感知柵格化、基于用戶感知的端到端定界定位技術(shù)。然后介紹大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)網(wǎng)絡(luò)支撐的維度即主動(dòng)服務(wù)、智能網(wǎng)優(yōu)、網(wǎng)絡(luò)精確規(guī)劃、數(shù)據(jù)變現(xiàn)。最后介紹了大數(shù)據(jù)支撐網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)未來(lái)工作的重點(diǎn)方向。

　　參考文獻(xiàn)

　　[1]周濤《為數(shù)據(jù)而生：大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐》北京聯(lián)合出版公司，2016年

　　[2]張守國(guó)等.《4G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)原理及優(yōu)化》清華大學(xué)出版社，2017年05月

　　[3]BertBrijs《基于大數(shù)據(jù)的商務(wù)智能分析》機(jī)械工業(yè)出版社，2016年1月

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