5G對業務運營支撐系統BOSS的影響研究

魏露

摘要：“4G改變了生活，而5G即將改變社會。” 伴隨著5G技術的逐漸落地應用，5G商用的呼聲也越來越高。而5G的商用無疑會給現有運營商的運營支撐系統帶來巨大的沖擊，譬如數據量的大幅度增長、業務的多元化、套餐類型的復雜化等一系列的變化，傳統的BOSS系統也應該站在這時代的風口浪尖做出相應的改變。本文在簡要介紹業務運營支撐系統的基礎上，對業務運營支撐系統即將面臨的挑戰進行多角度的分析。

關鍵詞：5G;BOSS系統;計費系統;CRM;大數據

中圖分類號：TN929.5 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）02-0026-02

1 業務運營支撐系統BOSS簡介

BOSS系統是BSS系統和OSS系統的總稱，其建設目標是在一個平臺上實現多種業務的管理和計費，是最核心的電信軟件產品領域，是運營商實現網絡運營、管理、維護的重要支撐軟件平臺。BOSS從業務層面來看就是一個框架，來承載業務系統、CRM系統、計費系統。下面著重介紹一下CRM系統和計費系統。

1.1 CRM系統

客戶關系管理系統（CRM）是以客戶數據的管理為核心，建立一個客戶信息的收集、管理、分析、利用的系統，幫助企業實現以客戶為中心的管理模式。

就電信運營商而言，其系統架構主要有四層結構組成：數據通信層、數據處理層、數據展現層、數據存儲層，如圖1所示。

（1）數據通信層：數據通信層主要負責通兩種方式進行數據同步，一是對于數據量不大的情況下，可通過程序中數據代碼進行同步;二是對于數據量大的業務數據，一般通過以DBLINK方式進行數據同步。（2）數據處理層：主要負責對同步數據或者程序查詢數據進行理。為了保證數據處理性能上的要求，我們采用C/C++作為數據處理層的主要開發語言，使用多進程/多線程技術實現數據處理的并發功能。（3）數據展現層：主要負責數據的綜合展現，主要通過報表方式展現各保障手段的處理結果，如稽核日志報表、故障自動處理日志報表、差異數據報表等，由于需要展示內容和展現方式較多，且圖形化展示方面有要求，可采用Flex作為前臺應用的主要開發語言，使用較為成熟的數據訪問框架（FRM_REUSE框架）和報表展示框架（DIC_FCF），通過靈活的配置界面，滿足大部分的統計頁面的展示要求。（4）數據存儲層：主要保存原始同步數據、系統日志等類型的數據。在數據訪問性能和安全方面，我們針對物理數據庫采用RAC方式，保證數據訪問的高可用性和安全性。在數據存儲策略方面，可考慮對超大數據表和歷史數據以及系統日志的存儲策略：1）當月數據按天分區，生成時間更早的歷史數據，則建議按月分區，同時，歷史數據整理時需要對其進行適當的數據壓縮處理或采用合適的抽樣方式，對歷史數據進行遷移保存;2）對系統日志數據的存儲管理，需要定時（如：每三個月）把日志數據進行備份，并從運行環境遷移出去。

1.2 計費系統

從計費系統的發展來看，計費系統是一個不斷豐富的過程。在電信運營商提供不同基礎電信服務的同時收取相應的費用。現有的計費系統已經可以做到：支持全網業務融合計費，支持跨客戶、跨網絡、跨產品、跨業務的交叉捆綁優惠;支持靈活的資費模式;提供統一帳戶管理、統一余額視圖、統一客戶帳單，提供面向客戶的統一客戶服務能力;支持預付和后付用戶均能使用相同的業務、相同的資費和組合套餐、相同的客戶體驗;支持客戶付費模式的自由切換等功能。

其系統架構分為網元接口層、業務實現層、數據管理層、系統管理層和應用層。通過不同的業務網元采集相應的數據，進行計費處理，把相應的數據傳輸存儲，在不同的系統模塊進行處理，最后返回應用層實現對個人業務計費的處理。

2 5G對業務運營支撐系統BOSS的影響

和現在的4G技術相比，5G在峰值速率、用戶體驗數據率、頻譜效率、時延等方面都有質的提升，低時延、高可靠、低功耗、高容量是5G的顯著特點。5G無疑豐富了傳統的四種基本電信業務類型：會話類、流媒體、交互類和后臺類。電信業務不斷更新、擴展，后臺類業務擴展成為傳輸類和消息類，同時涌現出大量物聯網和人機交互之間的業務，包括采集類和控制類。

業務類型的不斷豐富，也給現有的現有運營商的運營支撐系統帶來了巨大的挑戰。下面從三個角度展開5G對業務運營支撐系統BOSS影響的討論。

2.1 從服務對象來說

與4G主要服務于人與人之間的通信的區別是，5G重點增加了人與物和物與物之間的通信，在5G時代，從我們佩戴的眼鏡、手表、手鐲，到身穿的衣服、鞋子;從常見的手機、Pad、電腦，到不常見的VR/AR設備、無人機;從家里的冰箱、洗衣機、熱水器等常用電器，到門鎖、監控等安全設備;從乘坐的汽車、輪船等交通工具，到收割機、制造機器人等工農業領域。其目標客戶分布經濟社會中各行業各領域，業務終端無處不在。對于電信運營商來說，面對這些不斷涌現出來的新型服務對象，BOSS系統需要針對不同的服務對象提供不同的服務模式、計費模式、客戶管理模式。電信套餐的主體不只是人，還應包含萬物。計費系統也應該進行升級改造。

2.2 從數據應用上來說

從模擬通信時代的開始，電信運營商們就自然而然的掌握了無數的大數據，而BOSS系統是運營商大數據采集的核心平臺，主要在CRM系統中完成，一方面，利用大數據的整合分析實現用戶行為分析、市場營銷，銷售、服務等活動自動化。為用戶提供個性化的定制服務;另一方面，通過對大數據的整合，分析網絡行為，實現故障預警、定位，提高網絡運維能力，提升用戶體驗。

5G時代網絡結構的復雜化，網絡故障的定位也更加困難，這需要根據相應的網絡結構新增BOSS系統節點的部署，使得BOSS系統能對網絡行為進行深度分析，實現網絡故障的快速準確定位，實現智能運維。

2.3 從技術標準來說

5G網絡結構大幅演進，BOSS系統部署的節點位置大幅增長，需要新增大量軟件接口實現對不同業務的管控。5G承載網引入資源池化和云化、SDN/NFV、網絡切片、邊緣計算等新技術，網絡結構相比4G時代變化顯著。傳統網絡結構中，網元具備完整的功能，每個網元需要單獨進行配置，網元間關系相對剛性，BOSS系統接口設置在特定的網元中。5G時代為實現支持三大應用場景，不同業務的管控點分布不同，BOSS系統需要在不同網絡節點開放端口，實現對各類業務的底層支撐。（1）低時延業務在靠近用戶的接入環機房部署BOSS系統;（2）時延和速率均有要求的大帶寬業務在匯聚層和核心層機房部署BOSS系統;（3）廣域覆蓋的物聯網業務數據量小、覆蓋范圍巨大，BOSS系統部署在最高層的核心網骨干節點。

邊緣計算技術，靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。針對本地業務突發、傳輸資源不足的熱點區域，傳輸擴容難度較大，通過部署邊緣計算無線緩存進行業務保障，降低傳輸網擴容壓力。BOSS系統需要對邊緣計算節點開放接口，支持對邊緣計算業務的計費和管理。邊緣節點將核心網上互聯網應用內容數據提前緩存至接入側邊緣計算節點，用戶請求數據時，成功緩存的業務從邊緣計算緩存服務器直接向用戶發送，同時將用戶信息、業務信息等通過計費節點和BOSS系統服務器進行鑒權、計費處理以及數據采集。

3 結語

5G試點工作現在進行的如火如荼，各大電信運營商必須全方位的對業務運營支撐系統進行針對性的升級擴容，提高用戶整體感知度，做到想用戶之所想。領先占據5G業務的市場。

參考文獻

[1] 邢玉飛，等.電信運營商在線計費系統部署架構探析[J].中國新通信，2015（11）：51.

[2] 翟丹妮.加快運營商大數據業務發展[J].通信企業管理，2019（03）：76-77.

Research on the Impact of 5G on Business Operation Support System BOSS

WEI Lu

（Guangdong Southern Telecom Planning and Consulting Design Institute Co.， Ltd.， Shenzhen? Guangdong? 518038）

Abstract："4G has changed life， and 5G is about to change society." With the gradual application of 5G technology， the voice of 5G commercial is also increasing. The 5G commercial will undoubtedly bring huge impact to the existing operators'operation support system， such as the dramatic growth of data volume， diversification of business， complexity of package types and a series of changes. The traditional BOSS system should also stand at the vanguard of this era and make corresponding changes. Based on the brief introduction of business operation support system， this paper makes a multi-angle analysis of the challenges that business operation support system will face.

Key words：5G;BOSS system;billing system;CRM;big data