大數據分析在移動通信網絡優化中的應用淺析

艾紅偉

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大數據分析在移動通信網絡優化中的應用淺析

艾紅偉

中國移動通信集團河南有限公司，河南 鄭州 450000

我國在大力發展信息的大環境下，移動通信網絡步入大數據時代。可是現今我國的移動通信網絡無法較好地利用大數據技術，不能發揮其應有的作用，致使其改良工作受阻。通過很多年的工作實踐與學術了解，分析了大數據與移動網絡通信，并描述了數據的利用進程及改良策略，期望對移動網絡供應商與一線工作者給予幫助。

大數據分析；移動通信；網絡優化；具體策略

引言

技術的創新為通信網絡制定了極高的標準，這與國家策略存有一定的關聯，也是國家政策進步的要求，尤其是4G牌照的發放，讓移動通信網絡有了大踏步提升，對于通信行業來講是巨大的進步。可是在發展中碰到了一些問題，關鍵體現為移動網絡在運營改良中的技術也要得到全方位的提升，才能確保運營的平穩性，這樣才能滿足群眾的使用要求[1]。這就需要通過大數據分析辦法，對移動通信的發展趨勢及要求展開分析，尋求更加科學的辦法，制定越加全面的方針，提高移動網絡的使用質量，推動技術的進步。

1 大數據分析概述

大數據處理技術是以大數據分析為基礎逐步興起的。在掌控大數據的前提下，通過數據存儲、處理和分析等不一樣的技術，創新數據間的協調性，讓處理數據的速度越來越快，達到數據處理的全方位進步。大數據分析以大量的數據信息為前提。這些數據信息的獲取可以是任何的平臺以及網絡軟件系統中的數據，技術人員對這些數據展開收集分析，進而篩選需要的數據信息，為企業的進步提供參考，協助企業更加精準地尋找數據，提高信息處理的質量與效率[2]。與以往的數據信息處理辦法對比，大數據在數據收集方式中更加快捷，使數據的處理質量與效率有了大幅提升，掌控了越來越合理的數據處理辦法。

2 移動通信網絡技術

現今，我國的移動通信網絡是建立于2G的形式之上，即擴頻通信是其中利用面寬的碼分多址（Code?Division?Multiple?Access，CDMA）技術。可是，此種網絡在利用進程中極易受到外部環境的作用，在數據傳送層面也不佳，所以需要深入的改良。隨著技術的進步，產生了3G網絡，通過高頻譜利用率的碼分多址技術，加快網絡傳送速度，提高數據的傳送質量。在峰值上達到了總體傳輸的進步，可以達到3.1?Mbps；而4G通信探究的正交頻分復用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）、光纖通信、無線接入等優秀技術[3]，隨著技術的創新，運用于管理利用中，能夠讓移動通信系統在各類的業務分組之中都能夠得到使用。其數據傳送速度突破了100 Mbit/s，在數據處理辦法層面得到明顯的改良。可是此項技術還存有一些干擾要素，想要再進一步提升，則要依靠大數據技術。網絡改良是通過不一樣的辦法對現時期網絡上的突出問題展開集中的改良管理，通過一定的設備實現網絡協議更新以及支持，制訂各項集成串聯以及監控方式，對數據實施壓縮管理，對寬帶展開管理，并且對數據展開分析與導出，達到整體網絡的優化運營[4]。

3 大數據分析應用于移動通信網絡優化中的問題

3.1 通信網絡數據量比較大

隨著移動通信設備的不斷普及，大大擴大了移動通信網絡的覆蓋范圍。用戶大幅增長，帶動了相關移動網絡基站數量的增加，由此出現了較多的移動通信網絡數據。移動網絡由于負荷過重無法承擔這些網絡流量，影響了移動通信網絡的正常運行。

圖1

如圖1所示，某區域大數據平臺網絡數據采集情況：每秒數據量超過180?GB，平臺采集數據量每秒超過1.81?GB。

3.2 資金投入量大

將大數據技術應用于移動通信網絡優化中，需要花費大量的時間和資金。具體而言，在移動通信網絡建設過程中，各個區域的數據結構和性質等方面的差異越來越懸殊，一定程度上很難同時進行優化，因此很難及時地完成移動通信網絡的優化工作，從而延長了解決問題的時間，導致資金投入的增加。

某區域利用大數據平臺實現站點自動規劃節約建設投資（見圖2）。

圖 2

通過大數據平臺可以實現優化和規劃工作的自動化，提升工作效率，節約網絡投資，提升整體效益。

3.3 移動通信網絡用戶業務多樣化

在同一地點，利用信號對場所進行覆蓋，一些用戶可以通過移動設備來觀看新聞、視頻及瀏覽網頁，并且與親朋好友進行通話等。網絡用戶業務多樣化，影響網絡的正常使用。比如，某辦公場所的人員密集區，使用無線網絡的人員比較多，無線網絡負載很重，從而影響網絡的正常使用，導致用戶在使用高流量的BE業務時會遇到一定的阻礙，往往只能使用低流量的QQ業務。

如某高校區域用戶偏好視頻類業務，網絡負荷較高，視頻類和瀏覽類業務感知均較差（見圖3）。

圖 3

如某辦公區域用戶偏好網頁類業務，整體感知良好（見圖4）。

圖 4

由于用戶的多樣性，不同場景、不同人群的業務使用習慣和對網絡的要求也不盡相同，因此對網絡優化工作提出了更精細的要求。

3.4 通信網絡傳統優化手段已經不適應無線網絡當前的發展

目前網絡更關注客戶業務感知，傳統網絡優化手段和措施已經無法滿足現代網優的需求（見圖5）：

圖5

傳統的網絡優化主要是依靠人工進行話務數據分析、硬件檢查、現場測試數據采集、參數分析等方法，對掉話率、接通率、切換成功率和擁塞率等KPI指標進行分析，才能找出影響網絡質量的原因并進行處理。傳統的網優手段更多依賴技術人員的經驗，優化過程需耗費大量的時間、人力、物力，自動化程度非常低，不僅造成了大量的資源浪費，而且效率比較低，已經不能滿足移動互聯網時代的網絡優化需求。

4 大數據分析在移動通信網絡優化中的應用策略

4.1 應用大數據存儲功能收集和存儲現網數據

針對每天持續增加的移動通信網絡用戶數與不斷攀升的信息數據量，為更好地對用戶提交的數據進行處理，移動網絡運營商可以采用大數據技術手段，進一步做好網絡優化整合的工作。例如，可采用存儲虛擬化的策略，來對移動網絡產生的數據進行存儲分析工作。所謂虛擬化存儲工作，是在數據進入服務器前進行一定的分析篩選，把結構一致的信息儲存在統一信息平臺之上，進行系統化的集中管理處理，以此提高其運算處理的速率，更好地反饋至用戶[5]。使用這樣的功能，能夠有效減少儲存大量數據時需要的空間與能源，進一步避免數據可能存在的數據量波動，以此降低數據管理的難度與成本，更好地使移動網絡供應商優化服務。

4.2 充分發揮大數據分析的潛力進行網絡優化

數據分析是大數據實踐研究的最關鍵環節，尤其對于傳統難以應對的非結構化數據，大數據技術可以充分發揮作用。無線運營商利用自身在運營網絡平臺的優勢，充分發展大數據在網絡優化中的應用，可提高網優能力和網優工作效率，從而大大強化無線網絡運營質量和用戶感知。

電信級運營商使用的大數據分析主要為了實現如下功能：第一，了解無線網絡現狀，包括網絡的資源配置和使用情況、用戶分布、用戶行為分析等；第二，優化網絡資源配置和使用，有針對性地進行網絡維護優化和調整，提升網絡運行質量，改善用戶感知；第三，網絡優化性能預測、實施網絡建設規劃，確保網絡覆蓋和資源利用最大化，實現精細化網絡運營，提升用戶體驗。

傳統網絡優化的工具很多。針對不同的專業優化領域，常用的網優工具包括：路測數據分析軟件、話統數據分析平臺、信令分析軟件、頻率規劃與優化軟件、話單分析處理軟件等。這些軟件雖然給網絡優化工作帶來了很大的便利，但往往只是針對網絡優化過程中的特定領域，不能全方位地解決網絡優化遇到的問題。網絡優化是一個涉及全局的綜合過程，需要通盤考慮優化方案和措施，因此需要引入大數據分析平臺對這些優化工具所反映出來的問題進行集合，并綜合分析和判斷，輸出相關優化建議。

建設大數據技術的網優平臺，通過平臺可實現數據采集和獲取、數據存儲、數據分析，幫助運營商利用分析結果優化網絡質量并助力市場決策，實現精細化營銷策略。利用信令數據支撐終端、網絡、業務平臺關聯性分析，優化網絡，實現網絡價值的最大化。

例一：某區域利用大數據平臺實現網絡問題的自動定界，提升工作效率，減少優化投資（見圖6）。

圖 6

使用大數據平臺，開展移動網感知問題定界，將感知問題細化為異常用戶、異常終端、無線網絡問題、網站問題、核心網問題等，建立完整的感知質差問題定界優化流程。

例二：某區域開展高校4G業務特點大數據分析，助力市場部門開展個性化營銷（見圖7）。

圖 7

通過長期有效跟蹤，對高校新發展用戶質量進行評價，提升營銷效率。

例三：某區域利用大數據平臺開展IDC業務分析（見圖8）。

通過大數據分析，對比同網站省內外服務器業務KQI、競爭網站有無省內服務器業務KQI，展現省內IDC業務優勢。

對主流網站（如游戲）業務KQI進行評價，倒逼業務感知差的網站提升省內IDC業務占比（見圖9）。

例四：某區域利用大數據平臺開展新入網終端分析（見表1）。

圖 8

圖 9

統計2017年5月之后上市終端，現網共計753款終端，累計新入網終端209?740部，其中vivo X20A表現強勢，以8.43%市場份額遙遙領先，其余熱門終端如蘋果8系列、華為nova系列、小米MAX2等排名較為靠前。

表1 大數據平臺新入網絡端分析

終端型號上市時間數量新入網份額 vivo X20A2017年9月21日17?6898.43% 華為nova 2 PLUS2017年6月16日10?5075.01% 小米 MAX22017年5月25日9?6254.59% 蘋果8 PLUS2017年9月13日9?6244.59% OPPO R11 PLUS2017年6月30日8?6514.12% 小米5X2017年7月26日6?4553.08% 三星GALAXY S8Edge2017年5月1日6?4273.06% 華為nova 22017年6月16日6?3943.05% 蘋果82017年9月13日5?1492.45% OPPO A772017年8月2日4?8332.30%

新入網終端品牌統計，五月份之后現網共有306個終端品牌推出新終端，其中小米以52?006部終端占據榜首，占比為24.88%，華為、vivo、OPPO緊隨其后（見圖10）。

圖10 終端品牌占有率

高校終端推廣可以考慮上述終端品牌和型號。

4.3 采用分階段優化的策略

首先，在無線網絡優化調整工作具體展開之前，做好準備工作。除明確待優化的項目與目標外，技術人員要展開分析探究，篩選最適當的優化辦法與策略，再確定詳細的優化方案。其次，在選定優化方案后，在投入具體優化工作之前要展開測試工作，確保優化方案不會破壞現有網絡數據，造成現有數據出錯或丟失。在測試完成并投入使用后，觀測其是否能真正提升有關數值如運算速率、儲存容量等。再次，在測試完畢確認方案不會損壞數據后，要對利用的方案展開分析，可選擇不同類型的辦法對統一數據實施優化，通過對比的辦法甄選出最適當和最高效的方案。最后，在實現全部的調整優化后，還要對其展開實時的動態化觀察。如果產生特殊情況或錯誤情況，就要及時進行調整，保證用戶的順暢使用。

4.4 健全移動網絡通信的各項管理制度

雖然現今在移動網絡通信中已經大面積運用大數據技術，可是以安全問題為代表的各種技術問題依然需要進行深入研究。為此有關的移動網絡供應商要主動聯動，出臺一定的管理制度，以此規范個人用戶或事業單位的使用。首先，要強化網絡安全的有關技術，禁止一些不法分子為牟取非法利益而制造的木馬、病毒等侵入個人用戶的移動設備中，進而偷取個人用戶的信息。其次，相關的移動網絡供應商要主動配合政府共同展開工作，創建高效完善的監管體制，禁止一些企業單位試圖利用移動網絡采集個人用戶信息的情況出現。

5 結束語

總而言之，應用大數據技術是改良移動通信網絡的必然選擇，同時也是處理移動通信網絡存有的問題和發展趨勢的關鍵。通過逐步改進大數據技術，提升移動通信網絡發展水平，為大數據技術的存儲與分析打下堅實的基礎，創建數據網絡平臺，改進移動通信網絡，簡化工作程序，加速社會信息化建造進程，便捷人們的生產生活。

[1]張靚，黃克彬. 大數據分析在移動通信網絡優化中的應用[J]. 數字通信世界，2018（4）：209.

[2]吳軍玲. 大數據分析在移動通信網絡優化中的應用研究[J]. 甘肅科技縱橫，2017，46（9）：7-9，84.

[3]杜偉杰. 淺談大數據分析在移動通信網絡優化中的應用[J]. 通訊世界，2017（10）：81-82.

[4]汪敏，廖名揚. 大數據分析在移動通信網絡優化中的應用研究[J]. 通訊世界，2017（2）：123.

[5]甄仲強. 大數據分析在移動通信網絡優化中的應用[J]. 工程建設與設計，2017（1）：173-174，177.

Application of Big Data Analysis in Optimization of Mobile Communication Network

Ai Hongwei

China Mobile Communications Group Henan Co., Ltd., Henan Zhengzhou 450000

With the development of information in China, the mobile communication network has stepped into the era of big data. However, today’s mobile communication network in China cannot make good use of big data technology and cannot play its due role. As a result, its improvement work is hindered. Through many years of work experience and academic understanding, the paper analyzes big data and mobile network communications, and describes the use of data and improvement strategies, hoping to help mobile network providers and front-line workers.

big data analysis; mobile communication; network optimization; specific strategies

TN929.5

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