移動通信網絡優化中大數據技術的運用分析

黃 堅

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移動通信網絡優化中大數據技術的運用分析

黃 堅

浙江寶揚網絡科技有限公司，浙江 杭州 310053

隨著我國移動通信網絡的不斷發展完善，數據也在不斷上漲。當前社會中，人們正在被各種數據潛移默化地影響。因此，面對這一情況，大數據的時代也在全面到來。通過大數據的處理模式，為人們在工作生活中帶來較大改善。因此，社會也需要不斷將其重視起來，并發現其中存在的各方面問題，采取必要的措施加以完善。這也在最大限度上保證我國的信息水平不斷進步，并且改變人們日常的生活工作方式，對我國的整體建設也有著重要的意義。

移動通信；網絡優化；大數據

1 大數據概念與特點

通常情況下，數據的產生可以分為三個階段：

1.1 被動產生階段

數據量出現第一次飛躍是在數據庫剛剛產生的時候。在這個階段，數據庫還沒有得到廣泛使用，通常只是應用在政府或者是一些比較大型的企業中，比如用來處理大超市的銷售記錄、用來處理銀行的大量交易數據等，一般都是為了運營活動而使用，所以這個時候的數據處于被動產生的狀態[1]。

1.2 主動產生階段

數據量出現第二次飛躍是在互聯網產生的時候，互聯網用戶量很多，每天都有很多人使用微博、QQ等聊天工具進行聊天，加上手機和電腦越來越智能化，越來越方便用戶的使用，在這個過程中，數據的產生是通過用戶自愿完成的，此時的數據處于主動產生的狀態。

1.3 自動產生階段

數據量出現第三次飛躍是在數據能夠自動產生的時候。在這個階段，物聯網與移動通信網絡相互結合在一起，產生了很多傳感設備，并且得到全球的廣泛使用，數據是通過自動的方式來產生的，于是就迎來大數據時代。大數據通常有以下幾個特點：（1）大數據并沒有固定的結構，非結構化較強。（2）大數據所包含的數據量很大。（3）大數據可以在短時間內獲得，具有實時性。（4）大數據的來源很多，可以通過不同設備來進行采集[2]。

2 大數據價值鏈

移動通信網絡大數據價值鏈中主要分為四個階段：（1）數據的產生，需明確其產生渠道。（2）數據獲取，即為信息采集、傳輸、預處理。（3）數據儲存，該階段的關鍵在于做好的大規模數據持續儲存與管理。（4）數據分析，該階段的工作目的是將數據潛在價值提取出來，提供相應的決策服務。

2.1 數據產生

隨著信息化進程的不斷加快，有效推動了智能終端和應用技術的發展，用戶可及時獲取豐富的互聯網服務，完成手機支付、社交、文件傳輸等網絡應用，拓展了數據獲取的渠道。另外，隨著手機用戶群體規模的不斷擴大，使得移動通信商在擁有用戶基本信息、網絡通信數據的同時，還能夠獲得其網上行為信息。設備層、運維層和用戶層是移動通信商獲取數據的主要來源，這三者分別面向維護、管理、市場[3]。

2.2 數據獲取

由于網絡數據的分布載體十分零散，因此往往是碎片式的、多樣性的。數據量的龐大，大大提高了數據獲取的成本，且為信息獲取帶來一定困難。一般情況下，數據獲取可分為數據的采集、預處理和傳輸這三個子步驟。移動通信商主要使用DPI數據采集器進行數據采集，提取出有價值的信息，有利于加強對用戶網絡行為的管理和控制；通過數據預處理，能夠提高數據質量，以免增大數據傳輸、存儲壓力，為后期的數據分析奠定良好基礎；通過IP骨干網可將數據傳輸至數據中心存儲，大數據時代背景下數據量不斷增加，計算要求也在提高，云計算數據中心的構建已經提上日程，其是數據中心的重要發展方向。

2.3 數據儲備

目前，我國移動通信商自身具有一定的資源優勢，能夠有效處理用戶的數據記錄，但存儲方式尚不完善，存儲周期較短，在我國業務形式不斷發生變化的背景下，應將數據存儲形式更深層次的價值挖掘出來。通過大數據的相關技術的應用，能夠有效改善該情況，延長數據存儲周期，提高其存儲價值，從而實現對數據存儲統一化服務的目的。

2.4 數據分析

數據的核心就是挖掘潛在價值，而確保數據自身作用能夠充分發揮出來的核心就是分析，這也是大數據研究的關鍵環節。移動通信商利用自身所具備的資源優勢能夠實現其運營方式的進一步改革，發揮大數據分析功能，提高移動通信商社會影響力。

數據分析步驟如下：第一步為數據可視化。通過圖形化手段，可直觀反應數據分布情況與各屬性間相關性；第二步為統計分析。通過統計方法定向/定量分析數據，主要包括描述統計、推斷統計；第三步數據挖掘。該方法涉及面十分廣，如數據庫系統、機器學習、統計學習、人工智能等，主要目的在于挖掘數據中潛在的、具有價值的模式。移動通信商利用豐富的數據資源，實現“數據封裝—數據服務”、“傳統網絡服務提供商—信息服務提供商”的轉變，但在這一過程中，需要加強對數據的逐層分析。

3 移動通信網絡中大數據處理的關鍵技術

隨著數據量和數據分析深度的不斷增加，直接為移動通信網絡大數據的實時性帶來一定困難，在此背景下云計算理念應運而生[4]。2004年，典型云計算模型——Map Reduce技術被提出，得到廣泛關注，該技術框架主要包括三大內容：（1）分布式文件系統；（2）并行編程模型；（3）并行執行引擎。Map Reduce技術被投入實際應用的過程中，雖然是一個處理和分析大數據的有效工具，但在大數據的處理過程中仍存在諸多不足之處，比如不支持Schema、不具備存取優化、數據處理缺乏一定的靈活性，因此，相關研究人員對Map Reduce技術展開了更深層次的研究，主要包括技術性能的提升和技術易用性的改進等。大數據處理方式具體可分為兩種：（1）流處理；（2）批處理。Map Reduce技術采取的是批處理方式，但是實際上社交網站、電子商務等均要求實現數據的在線處理，而Map Reduce技術卻無法滿足這一要求。

4 結束語

我國的移動通信網絡隨著各種科學技術的不斷提升也有了極大程度的改變，并且也促進了我國的通信產業的不斷發展。具相關調查報告顯示，目前我國的通信網絡在生產數據上相比于以往有了極大程度上的不同。并且在這樣的影響下，國家也出臺了相關的管理政策與法規，在大數據的研究上也下了極大的工夫。隨著世界范圍內對這一概念的不斷重視，也使我國的移動通信網絡中的大數據研究有了新的方向，成為了一項發展戰略措施。

[1]張延彬.基于移動通信行業的大數據服務研究[J].電信工程技術與標準化，2016（2）：44-47.

[2]金紫陽.大數據在移動通信網絡中的應用及發展策略研究[J].中國新通信，2016（10）：64.

[3]丁洪濤.大數據在移動通信中的應用研究[J].中國新通信，2016（11）：97.

[4]王洋，顧佩月.移動通信大數據資源價值化運營研究[J].武漢理工大學學報（信息與管理工程版），2016（3）：347-350.

Analysis of the application of big data technology in the optimization of mobile communication network

Huang Jian

Zhejiang Bao Yang Network Technology Co.，Ltd.，Zhejiang Hangzhou 310053

With the continuous development of China's mobile communication network， the data is also rising， the current society， people are being affected by a variety of data. So in the face of this situation， the era of big data is also in full. Through the large data processing mode， for people in the work life brings a great improvement. Therefore， the society also needs to pay attention to it， and found that all aspects of the problem， to take the necessary measures to improve. This will also ensure that the level of information in our country to the greatest extent， and change people's daily life and work， the overall construction of our country also has important significance

mobile communication； network optimization； big data

TN929.5

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1009-6434（2017）01-0054-02