基于DPI&PCC的“明星機”全業務保障策略研究

李 嶸，唐 斕

（中國電信股份有限公司湖南分公司 長沙 410016）

1 高端用戶成為運營爭奪的焦點

從三大運營商發布的前兩個季度的財報獲悉，中國聯通的利潤增長率保持較高水平，雖然其用戶整體ARPU值并不出眾，但依賴高質量的3G用戶ARPU值，實現了對利潤率的有效保障和支撐。德國電信咨詢公司高級顧問譚炎明曾指出：“中國聯通依靠3G網絡聚攏了一大批優質的中高端用戶，而據數據分析，這批3G用戶里80%左右都搶奪自原中國移動用戶。”

（1）“明星機”帶來的高端用戶效益凸顯

從終端角度來講，中國聯通的利潤率的高增長率并不難理解，全球WCDMA制式的終端最為豐富，尤其在“明星機”方面，中國聯通與蘋果合作的先發優勢，逐漸轉變為利益回報呈現在財報中。隨著運營商對“明星機”效應的重視，與終端設備廠商的合作不斷深化，中國電信與蘋果的合作，中國移動、中國電信與三星、HTC、華為等國內外終端公司的合作，將進一步加劇從“明星機”角度爭奪高端用戶的局面。

（2）業務保障成為高端拓展短板

隨著 “明星機”與3G服務產品的不斷引入，終端性能持續提升，業務應用也隨之日益豐富。與此相對，有限的網絡資源呈現出無序化爭搶，高端用戶的業務及服務無法得到有效保障，兩者之間的矛盾日益尖銳。如何為高端用戶提供差異化的業務服務和保障能力，提升高端用戶的業務體驗和網絡使用感知，成為各大運營商亟待解決的問題。

2 業務保障模型設計

從明星機入手，實現對高端用戶的全業務保障，需要對終端類型、業務使用特征進行深度解析，形成DPI的用戶信息與業務分析數據作為PCC的輸入，最終由PCC完成業務保障的策略制定，從而實現對高端用戶的精細化服務保障策略制定。

要實現從明星機角度對高端用戶的業務保障，主要依賴于DPI模塊和PCC模塊的協作，具體介紹如下。

（1）DPI模塊完成用戶與業務信息的獲取

首先，DPI通過接入關鍵網絡數據接口（PI/GN），實現對現網數據碼流的解析，從而獲取用戶標識信息（MS-ISDN等），通過用戶標識與終端類型的識別與匹配，圈定目標保障用戶，即明星機使用用戶，并對保障用戶進行應用業務解析，獲取業務應用特征信息。

其次，對于PCC架構所不支持的非IMS業務，由DPI構建偽AF模塊，由偽AF模塊直接向PCRF上報符合格式要求的應用層會話信息，包括用于識別業務數據流的 IP filter信息和用于 QoS的媒體/應用帶寬需求等會話信息。

（2）PCC模塊完成策略輸出

在現有的3GPP的PCC架構下，只滿足針對少量的IMS架構的業務策略支撐需求，對于大部分熱門應用都無法實現有效的策略管理，WAP或HTTP訪問、E-mail和FTP、RTSP等很多應用都不包含在IMS體系中，沒有PCC下的應用功能實體模塊，從而無法實現對這些應用的業務信息采集，不能形成管理策略。

通過DPI對全業務的深度解析，首先實現對終端中“明星機”用戶群體的遴選，然后完成對“明星機”用戶的應用業務解析，并針對IMS業務信息與非IMS業務信息分別進行呈送。首先，對于IMS業務，由DPI模塊直接上報至AF，再由AF與PCRF進行會話交互；對于非IMS業務，則由DPI構建偽AF模塊，由偽AF模塊上報至PCRF。PCRF根據AF或偽AF上報的業務信息，結合用戶簽約數據和計費信息，最終形成PCC管理策略下發至PCEF。具體交互流程如圖1所示。

該保障模型的實現難點主要集中在以下3個方面：

·圈定明星機需要對終端進行識別，當前單一應用協議的終端識別率偏低；

·要實現對全業務的保障，需要對IMS業務和非IMS進行全盤解析；

·突破PCC的AF功能實體帶來的IMS業務限制，利用DPI的非IMS業務信息的獲取，實現對全業務的保障支撐。

3 模型設計關鍵技術

針對以上3個技術難點，本文給出了相應的解決方案，終端聯合識別模型旨在解決當前終端識別率偏低的問題，從理論上講，該模塊可有效提升終端識別率10%以上，即從平均75%的識別水平提升至85%以上；業務特征分析模型完成針對主流業務應用的全解析，實現對熱門應用的業務信息搜集，并根據協議承載分別形成提交至AF及偽AF的基礎數據；并詳細闡述了保障策略形成的PCC交互流程。

3.1 終端聯合識別模型

隨著對用戶感知運營需求分析的不斷深化，從用戶、終端維度進行數據挖掘的需求凸顯，由于在網絡信令消息中并不強制攜帶終端信息，使得在各網元及信令接口間無法直接獲取用戶的終端信息；通過基于DPI的對業務信息的深度解析，從用戶的數據業務中尋找終端信息，實現對終端的識別，成為唯一可行的途徑。

終端聯合識別模型提供了一種終端識別的集合策略，以WAP與HTTP的解碼協同實現在業務層面的高精度終端識別能力。從業務面的應用協議（WAP/HTTP）中提取用戶終端信息，由于在用戶訪問網絡的過程中，使用的瀏覽器及上網方式不同，從而導致提取的字段并非總是正確的終端信息，這就需要對新提取的用戶終端信息進行合法性驗證。

3.1.1 HTTP的終端信息獲取

HTTPUA（user agent）用于獲取客戶端瀏覽器信息，可以獲取瀏覽器的類型、版本號碼、操作系統類型等，通過解析HTTP中的UA信息實現終端識別。通過UA信息識別用戶終端的特征庫，根據這種終端識別庫的使用經驗，終端類型識別率可以達到75%以上，在硬件設備識別方面，可實現對手機終端與PC的區分；在操作系統識別方面，可以完全識別主流的操作系統 （如Windows/Linux/*nix/Mac OSX/iOS/Android/Windows Phone/Symbian）。當用戶使用手機類的移動終端使用2.5G/3G網絡時，就可識別手機的具體型號。

不同終端在使用HTTP時所攜帶的UA信息見表1。

表1 UA中的終端信息

3.1.2 WAP的終端信息獲取

通過用戶WAP上網協議中的x-wap-profile字段實現終端識別。“x-wap-profile”的內容本質上是一個URL的字符串，指向的鏈接就是用戶終端能力描述文件。在文件名稱中有終端型號信息，WAP的終端提取就是通過這個型號描述信息來提取終端型號，最終實現終端識別。

以對iPhone的業務終端識別為例，判定iPhone使用的“x-wap-profile”串，見表 2。

若用戶的業務數據分組中攜帶的“x-wap-profile”串中有這些特征串，即判定該用戶為iPhone用戶。

表2 iPhone的x-wap-profile字段樣式

3.1.3 終端識別的管理策略

可以看出，通過WAP和HTTP的終端獲取是行之有效的，但單單依靠其中一種獲取方式無法滿足對終端類型解析的精度要求，聯合識別模型就是利用對WAP和HTTP的關聯分析，實現對終端識別的精度解析。終端聯合識別流程如圖2所示，具體介紹如下。

（1）由DPI模塊完成對用戶的識別，形成針對目標用戶數據的上下文維護。

（2）對用戶產生的WAP或HTTP進行解析，截獲協議所攜帶的終端信息，并對該終端信息加蓋協議戳。

（3）使用散列算法遍歷用戶終端—用戶對應表，如已存在該目標用戶的終端信息，則對比新獲取的信息，如果兩者相同，則不做處理；如果不相同，則需驗證新終端信息的有效性。

（4）對于新識別用戶，即終端—用戶對應表中不存在的用戶，同樣需要驗證終端信息的有效性。

（5）終端信息的有效性驗證需要利用終端信息庫，如果新終端信息有效，則更改終端—用戶對應表；如果新信息無效，則刪除該終端信息并更改終端—用戶對應表中的終端類型。

（6）對于新識別用戶終端信息的有效性驗證，同樣需要查詢終端信息庫，如果所獲終端信息是有效的，則加入終端—用戶對應表；如果所獲信息是無效的，則在終端—用戶對應表中的終端欄標記為空。

3.2 業務特征分析模型

在業務特征分析模塊中，除了已經完成的用戶識別以及終端類型外，還將針對不同的業務應用形成符合應用功能實體模塊AF要求的業務信息格式，對于大部分業務（不存在AF）來說，若要實現業務信息到PCRF的輸入，則要構建偽AF模塊，即在DPI中設計針對該應用的偽AF，并將該業務信息傳送至匹配的偽AF模塊，再由該偽AF模塊完成與PCRF的會話交互。

分析模型完成對業務數據流的檢測分析，從中獲取業務特征信息，如五元組信息、源IP地址、目的IP地址、源端口號、目的端口號、協議類型、7層URL、流量識別、應用協議會話信令等，并將這些信息和AF與偽AF模塊中所要求的信息進行匹配分析，獲取業務信息，如圖3所示。

3.3 PCC生成保障策略

在當前的網絡構架中，IMS業務應用通常都使用SIP信令，是否使用SIP信令也成為IMS業務與非IMS業務應用的主要區別。對于IMS業務，其制定了與PCC架構相匹配的業務架構，可以使用預定義的網絡智能框架支持業務的傳送；但對于其他大多數業務，由于業務架構的不匹配，不存在與非IMS業務相匹配的AF模塊，使得無法獲取業務信息，從而無法實現與PCC的信息交互，也就無法實現動態PCC策略的決策生成。本文提供了一種針對AF/無AF場景下的全業務保障策略控制模型，利用DPI架構與PCC架構的對接，在實現對目標用戶群IMS業務進行信息輸入的同時，通過構建偽AF模塊，實現對非IMS業務的信息輸入，從而實現針對全業務的PCC管理策略生成。

DPI與PCC的交互流程如圖4所示，具體介紹如下。

（1）由DPI模塊完成對用戶標識和終端信息的獲取，鎖定需要進行業務保障的明星機用戶群體，并解析該類用戶的業務應用信息，形成滿足AF或偽AF需求的業務特征信息。

（2）由DPI向AF或偽AF模塊下發獲取的目標明星機的業務特征信息。

（3）AF或偽AF向PCRF上報動態會話業務特征信息。

（4）在PCRF收到AF或偽AF的上報信息后，與SPR交互獲取用戶的簽約信息。

（5）同時，PCRF與 OCS/OFCS交互，獲取用戶的計費信息。

（6）根據用戶的業務信息以及簽約、計費信息，生成PCC策略。

（7）生成PCC策略后，PCRF向PCEF下發PCC策略。

（8）PCRF向DPI模塊下發動態DPI策略。

根據明星機所確定的保證用戶群體，結合保障用戶簽約數據（SPR獲取）、套餐信息、實時余額（OCS/OFCS獲取）變更QoS等級，PCRF根據對保障用戶等級的判定，下發ARP、TC、MBR等QoS參數到無線網，實現無線信道分配優化效果的分業務、分用戶的動態資源調控，使無線網提供差異化帶寬能力保證及QoS，包括業務有效性（trafficavailability）、時延（latency）、抖 動 （jitter）、吞 吐 量 （throughput）、分 組 丟 失 率（loss probability）等指標。通過變更以上指標的QoS等級，實現差異化保障策略，從而實現服務的差異化，提升網絡資源的有效利用率，向高價值用戶提供更好的服務質量和業務使用保障，提升用戶的體驗，革新當前粗放式的運營服務方式。

4 策略可行性驗證

該保障策略的可行性驗證主要完成兩方面工作：首先需要驗證DPI模塊，該模塊用于完成深度業務信息解析，實現對明星機的精度識別以及對用戶業務行為信息的挖掘，并提供滿足模擬AF端需求的Rx接口（AF與PCRF）會話，實現與PCRF的互通。該部分功能的實現和驗證，可通過采用具有DPI分析能力的第三方系統平臺實現，筆者利用中國電信股份有限公司湖南分公司 （以下簡稱湖南電信）與武漢虹信公司聯合研發的CDMA網信令監測分析系統對該部分進行驗證；另一個需要驗證的是PCC模塊，可利用現網的設備環境，驗證PCRF對DPI模塊會話輸入的識別和處理，并跟蹤PCRF與OCS間的Gy接口、與SPR間的Sp接口以及與PCEF間的Gx接口，驗證對輸入數據的有效處理以及輸出的PCC策略是否符合設計預想。保障策略的全部執行流程如圖5所示。

4.1 DPI模塊可行性驗證

為滿足研究需要，對已在網運行的“CDMA網信令監測分析系統”（用于網絡監測、故障分析和業務分析）中的DPI模塊進行改造，在實現業務信息深度解析的同時，采用本文提出的終端聯合識別模型構造偽AF模塊，實現與PCRF的交互對接。

（1）合法終端識別精度顯著提升

對比聯合識別模型與傳統識別模型的終端識別率，長期抽樣數據顯示，聯合識別模型高于傳統識別模型10%以上，識別率從原來的75%左右提升到85%以上。經過對終端信息數據的剖析，發現合法終端，尤其是中、高檔智能機的識別精度明顯提升。未識別的終端以非法的改裝機、山寨機為主，采用聯合識別模型后，非法終端識別率的提升不明顯。

同時在測試中發現，聯合識別模型的弊端在于所造成的性能開銷較大，針對該問題，后期將研究過濾規則，通過限定識別范圍，大幅降低性能開銷。

（2）偽 AF完成Rx接口會話

實驗通過DPI模塊完成對業務數據信息的分析，實現對不同業務數據的信息獲取，如業務數據流的IPfilter信息等。由偽AF模塊模擬發起的Rx會話主要完成會話信息的輸出定制、會話信息的修改、AF會話終止等過程。在偽AF模塊的構造過程中，可忽略門控過程、訂閱/取消訂閱信令路徑狀態通知過程等會話。接口采用輕量級的文件交換機制，可有效提升交互效率。

4.2 PCC模塊可行性驗證

將DPI的采樣數據通過偽AF模塊交互至PCC，偽AF與PCRF的Rx接口會話可以獲取用戶信息、動態業務會話特征信息，PCC模塊通過Sp接口、Gy接口完成對用戶簽約信息、計費信息的調取。獲取的用戶簽約信息包括用戶標識、用戶等級、計費類型、配額狀態、起賬日期等；獲取的業務會話相關信息包括用戶標識、業務類型、業務優先級、業務計費方式、業務起止時間。

PCRF對目標“明星機”的用戶數據簽約數據與業務訂購信息進行處理，依據PCC提供完善的時間管理策略、用戶管理策略與業務等級策略，實現不同時段的用戶等級與業務等級的綜合考評，完成對“明星機”全業務的QoS保障策略輸出，在DPI模塊對輸出的目標終端的綜合性業務策略中進行畫像呈現。

5 結束語

在移動寬帶蓬勃發展的趨勢下，運營商與內容提供商在網絡資源與利益分配上的矛盾不斷深化，與此同時，傳統的粗放式運營模式難以滿足用戶的服務需求，本文從“明星機”的高端用戶業務保障策略出發，以點代面深入探究精細化的管道運營模式，展現DPI與PCC解決方案為網絡運營帶來的豐富的應用。