大數據技術及在電信運營商IT 支撐系統的應用研究

趙新星

（江西省郵電規劃設計院有限公司，南昌 330000）

被認作為“未來的新石油”的大數據，其中潛藏著巨大、可挖掘的信息價值，成為各國家新一輪戰略爭奪點，也成為社會業界關注的新興焦點。英特爾中國研究院首席工程師吳甘沙說，“大數據是當前社會生命活動主要承擔者”。就國內電信運營商而言，大數據時代大潮勢不可擋，既有信息服務優勢在浪潮下遭受沖刷，管理運營支撐力不足、終端掌控力不夠、物業創新力滯后等問題逐漸顯現。這就要求電信運營商與時俱進，緊跟時代浪潮，利用自身體系比較優勢，深挖數據、整合信息，將大數據技術充分運用于IT 支撐系統構建、優化與完善，強化核心競爭力，進而實現穩定、可持續發展。

1 大數據技術基本特征

“大數據”其本質為一個數據集合。從此數據集合角度分析，無法運用傳統數據庫工具，對其進行抓取、管理與處理，究其緣由，關鍵在于其4V—體量（Volumes）、類別（Variety）、速度（Velocity）、真實（Veracity）基本特征。

一是數據體量大，就大數據而言，在實際應用中，其體量已達PB、EB 量級；二是數據類型多，數據來源廣泛，種類、格式日益多樣化，沖破既定結構化數據范疇，半結構化、非結構化數據囊括其中；三是數據處理快，基于數據超大體量，在數據存儲、傳輸、增長、更新等方面依舊能實現實時處理，大數據信息運用極其高效；四是數據真度高，企業內容、交易、應用與社交等新數據源逐漸興起，傳統數據源主導格局被破除，就需要保證數據真實有效來確保企業信息安全[1]。

2 大數據技術主要內容

2.1 大數據處理技術

對海量數據有效處理，是大數據運用中至關重要的一個課題。靜態數據批量處理、圖表數據綜合處理、在線數據實時處理，是目前大數據主要處理形式。針對大數據處理，相應處理系統也各自演化，各持特色，大體而言，呈現出三大趨勢，一為降成本、提能效，數據引擎專用化；二為擴領域、塑生態，數據處理平臺多樣化；三為加速度、走批量，數據計算實時化。

2.2 大數據分析技術

要深入挖掘大數據潛在信息價值，針對地分析與計算不可或缺。大數據分析，基于深度學習、知識計算，再以可視化關鍵性技術呈現分析結果。其中，深度學習，將架構學習對象層次化并進行梯度表達，把抽象問題具象化，加深理解并有效解決；知識計算，從海量數據中進行價值化抽取，構建查詢、計算知識庫，進行高端分析；可視化技術，將數據信息轉化為動態圖形，實現交互式展示，助力理解與合理決策。

3 大數據在電信運營商IT 支撐系統的應用分析

3.1 數據產生

終端技術智能化、用戶群體規模化、網絡業務多樣化，導致訊息數據海量化，給電信運營商IT 支撐系統帶來極其嚴峻的挑戰。就整個IT 支撐系統而言，其數據主要來自面向維護的設備層、面向管理的運維層、面向市場的用戶層三大方面，主要由GPRS的Gn、Gi、Gb 接口，交換網的A 接口、Abis 口等傳輸。這就要求電信運營商基于常規的網絡運營數據、用戶基本信息，構建更為真實、更為全面的用戶網上行為信息庫[2]。

3.2 數據獲取

在IT 支撐系統中，數據獲取分為采集、預處理、傳輸三個步驟，其中，數據采集，主要通過DPI 數據采集器，依據指定周期、IP 地址，采集網絡數據包，進行拆包處理，提取有價值信息；數據預處理，主要針對含噪、冗余、差異化的異構多源數據，以數據清洗、集成、冗余消除等方式，提質量，降傳輸、存儲壓力，確保分析結果準確；數據傳輸，數據經IP 骨干網到數據中心，完成存儲。面對海量數據信息，大數據處理、分析技術將行之有效。

3.3 數據存取

訊息數據海量化、業務結構復雜化，傳統數據庫無法線性擴容，也難以滿足非結構化處理要求，電信運營商存儲、訪問壓力陡增，這要求基礎存儲空間更高性能、更大容量，更快吞吐。充分利用大數據技術，有效實現數據庫線性擴容，從容應對存儲需求，另外，也能滿足非結構化數據處理要求，進而提升IT 支撐系統整體性能。

3.4 數據分析

數據分析，可應對非結構化數據，作用在于發掘數據價值。電信運營商依托IT 支撐系統優勢，革新運營模式，創新出大數據分析服務，從而提升品牌影響力。基于大數據分析技術，完善數據發掘、統計分析、數據可視等整體流程，將數據封裝為服務，轉型為信息服務供應商，實施企業戰略，精細運營、精準營銷，強管理、增體驗，提高市場占有率。

3.5 數據應用

一方面，構建企業內部統一數據運算分析平臺，可提供企業級數據訪問功能，直接控制數據實例，既能靈活擴展、配置，又降低投資風險；另一方面，基于大數據統一分析云平臺，有效融入Map Reduce 架構與數據庫存儲，從而對半結構化、甚至非結構化數據進行高效化處理分析，基于此，客戶能以數據驅動業務，實現成本控制、利潤增長[3]。

4 結束語

大數據技術發展已然大勢所趨，其領域滲入將更為廣泛、更為深入、更為全面。大數據與電信領域有效結合，對數據潛在價值發掘意義重大，大數據技術應用于IT 支撐領域，電信運營商要把握其初級階段表現及規律，進行有益嘗試，打開電信行業發展新局面。