移動通信大數據系統建設研究

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摘要：闡述大數據技術獲得豐富的商業資源信息，推動產業建設發展，維護、更新市場，提高運營能力的專業化、集約化。在保證質量的同時，節約運營成本、獲得更多用戶使用產品的數據。對已上架的線上產品進行嚴格檢查，提高網絡質量和穩定性，從而加強用戶體驗感。

關鍵詞：移動通信，大數據系統，用戶體驗

移動互聯網技術不斷發展其覆蓋范圍逐漸擴大，用戶日益增多。這對互聯網運營也有了更高的要求，網絡運營商要制定更加高效、簡約的網絡管理方案，保障用戶有良好的業務體驗。保證用戶體驗感的同時，還要保證網絡正常運行這是運營商要解決的主要問題。運營商要全方位實時分析網絡運營情況，了解用戶業務使用情況，解決不良問題，提高用戶體驗感。另外，根據用戶的反饋，可提供更多有效的數據，對市場發展進行優化。當傳統網絡運營轉變為服務運營，那么運營維護就會從網絡為本轉化為服務為本。

1運營商大數據系統建設的狀況

2013～2014年大數據業務被運營商判定為新型發展對象，有長遠發展意義。大數據業務的發展路程與國外運營商較為相似，都是以平臺為支點進行建設，由專業運營機構構建。現階段主要依靠設備廠商檢查設備日志和對局部接口進行檢查分析，但該方法存在弊端：設備間的傳輸信號相互交匯日志不能真實地表達出來，不同廠家的產品設備要相互配合時無法確定其真實情況，問題源頭難查找，解決過程復雜多變；面對用戶流量大，信號傳輸多樣復雜的大規模運營市場，抓包分析手段+wireshark無法解決其產生的全部問題。如果用戶接觸點復雜，且每個接觸點都有獨立體系，就不能全部監督和管制，無法進行服務能力及資源的共享，服務和管理層面會成為一盤散沙，無法規范管理。每個后端服務支撐部門都會建立自己的流程支撐系統，讓其服務流程可以在內部獨立運作，但是無法監督管制所有的流程，無法保障服務質量水平。

2大數據系統建設面臨的問題

（1）網優運維成本提高。網絡不斷發展，其復雜程度日益提高，網絡服務行業崛起，新增了許多業務類型，業務多樣化使得網絡質量有更多的要求。為保障質量問題，網優運維需要不斷提升其成本也在不斷提高。（2）投資收益比例失調。寬帶使用方面增量不增收，一部分寬帶被低價業務占領，為滿足網絡需求，需要運營商不斷增大網絡容量，但是收益與投資不成正比，入不敷出，只增大網絡容量無法解決根本問題，要根據現實網絡狀況去優化流量數據，進行合理管控才能解決根本問題。（3）投訴量增加。網絡使用者爆炸式的增長會造成網絡信息傳輸更加復雜多樣，網絡資源超負消耗，導致網絡堵塞，業務中斷等問題，嚴重影響使用者的體驗感，數據業務的投訴值不斷增長。當務之急就是如何快速解決網絡擁堵問題高效率降低業務投訴率。（4）網絡內容的可視化。傳統的網絡建設對數據業務質量和用戶體驗感的評測不具有真實性，無法全面真實的進行業務質量檢測和用戶體驗感分析。由于業務管道內容可視度低，數據業務流向分布模糊。（5）運營商管道化。移動互聯網有著開放性發展的特點，其數據業務不依賴運營商而是由各大業務提供商提供，而運營商需要提高數據業務能力以及分析管制用戶的行為，使得數據業務的運營更加細致，提供一對一服務，用戶與業務相配套，提高網絡可用性。大數據技術打破了傳統行業的規則，為各行各業的融合發展提供了有利條件。

3系統結構分層

（1）數據采集。探針：進行資源數據獲取；NDS：對RAN設備側輸出的資源數據，信息交流進行收集，分析和清洗。（2）存儲共享。GBase8aCluster:高性能、高可用、高擴展的分布式、并行的數據庫系統，用于存儲關系型數據和統計結果數據。Loader：操作系統內核運行，采集相關數據，分析數據特點及應用系統需求，將其記錄在數據庫中。大數據集群：由分布式硬件組成的集群,用大數據組件計算并分布式處理數據。接口適配層:供給標準接口向應用層，例如文件存取，消息通信，SQL等。只有在明確的應用層對接需求時接口適配層才會單獨處在。（3）應用分析。客戶端:與服務器相對應，通過Windows、Browser等應用程序為用戶提供服務的接口。REST接口：提供服務器端訪問能力。服務器端，網絡中能對其他通信設備提供某些服務的計算機系統。

4數據集成

數據集成指通過一定的方法和工具，將不同來源、格式、性質特點的數據按照有序的邏輯關系進行集中規劃整理，完成資源共享。

5大數據分析功能

進行數據分析時，大數據會對數據類型及其相對的數據挖掘方法產生一定的影響，另外還需要對數據進行實時分析。大數據系統有主要有四個分析點；（1）分析數據總體趨勢查看時間緯度上的變化趨勢。（2）分析對比多個時間段上的數據差異。（3）TOP分析選擇出指標最高、最低的統計對象。（4）區間分析取得不同取值范圍內對象個數分布數據。流量管理，數據驅動應用、內容可視化是通信大數據建設的三個關鍵點。（1）流量管理（微信業服務質量）。微信業務質量指標包含終端型號、目的服務器、RNC/BSC/eNodeB、SO和BSID等等一系列多維度指標。業務次數、微信活躍用戶、微信心跳次數是三大重要指標；RNC/BSC/eNodeB、終端型號、目的服務器、SO和BSID等均為分析維度。（2）數據驅動應用。業務流量分析（業務、應用）：根據統計制定報表，解決用戶業務流量問題；業務時長、流量流速問題是其關鍵指標；從應用、業務、基礎協議類型三個方面分析其維度。用戶感知端評估：通信信號、社交媒體、視頻音頻下載、消息發送接收的時長、網頁狀態等都是用戶使用效果的重要評估內容，通過分析這一系列的感知評分數據趨勢圖。總結影響感知得分的中心問題，解析引發該問題的網元信息，制定合適的解決方案。（3）內容可視化。任務的不同分類、任務的執行進度、任務之間的關系狀況等一系列信息，用戶都可以從監控界面快速精準地得到詳細信息。綜合評分包含了一定范圍內重點用戶總體所得總分以及用戶總人數及其所用流量總數據；用戶及流量發展分析：以時間為軸線總流量數據與粒度重點用戶數（間隔5min）的趨勢變化圖；重點用戶數據解析：粒度VIP和vVIP的評分值、用戶信息及其數據分析可以在移動鼠標后查看，且只能查看5min。用戶組數據分析：包含粒度內VIP及sVIP用戶數據和群組數據信息；重點用戶GIS地圖：主要展現區縣得分的GIS地圖。

6結語

網絡環境復雜多變，產業環境和競爭格局都會不斷改變，運營商要根據這些變化對服務進行調整更新和完善。如果解決了實際存在的問題，就可以完成大數據的分析的目標。想要維持大數據體系的正常運行就需要調整相關的管理機制，改造完善其系統功能。要保障系統之間的功能以及數據相互連通，服務流程符合標準。通過分析不同業務系統提供的數據，制定數據的趨勢圖，并對其進行深入研究解析。將分析研究得到的數據成果轉化為有利價值，增加所得利潤，制造新的競爭力，確定其在產業鏈中的地位。在未來更要保障信息數據的安全。

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作者：陳智揚 單位：中國移動通信集團廣東有限公司