一種基于DPI的CMNet城域網(wǎng)用戶模型流量預(yù)測(cè)方法

張忠杰

（吉林吉大通信設(shè)計(jì)院股份有限公司，吉林 長(zhǎng)春 130012）

1 深度包檢測(cè)DPI概述

DPI，即深度包檢測(cè)（Deep Packet Inspection），是一種基于數(shù)據(jù)包的深度檢測(cè)技術(shù)，針對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用層載荷（如DNS、HTTP等）進(jìn)行深度檢測(cè)，通過(guò)對(duì)報(bào)文的有效載荷檢測(cè)決定其合法性。DPI設(shè)備可以根據(jù)事先定義的策略對(duì)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵點(diǎn)處的流量和報(bào)文內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè)分析，對(duì)檢測(cè)流量進(jìn)行過(guò)濾控制，對(duì)所在鏈路執(zhí)行包括業(yè)務(wù)流量流向分析、業(yè)務(wù)流量占比統(tǒng)計(jì)、業(yè)務(wù)精細(xì)化識(shí)別、業(yè)務(wù)占比整形，以及應(yīng)用層DDOS攻擊、對(duì)濫用P2P的控制和對(duì)木馬、病毒進(jìn)行過(guò)濾等在內(nèi)的相關(guān)功能。

運(yùn)營(yíng)商部署DPI系統(tǒng)可以有針對(duì)性的對(duì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)邊界關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的流量報(bào)文進(jìn)行深度分析，通過(guò)業(yè)務(wù)流量的定向分析可以對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行精細(xì)化管理、對(duì)用戶類型進(jìn)行判定，進(jìn)一步精準(zhǔn)識(shí)別用戶熱點(diǎn)行為及不同類型用戶流量流向趨勢(shì)。基于DPI的統(tǒng)計(jì)分析，可指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)商對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行合理規(guī)劃和管理，也可對(duì)流量預(yù)測(cè)方法進(jìn)行定量分析，改進(jìn)方法中相關(guān)參數(shù)指標(biāo)，優(yōu)化方法應(yīng)用效果[1]。

2 CMNet承載業(yè)務(wù)分析

目前運(yùn)營(yíng)商互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)基本分為骨干層、省內(nèi)網(wǎng)層及城域網(wǎng)層三個(gè)層次，骨干層將全國(guó)網(wǎng)絡(luò)劃分為幾個(gè)區(qū)域，區(qū)域內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)流量較大省會(huì)或直轄市作為該區(qū)域的互聯(lián)互通網(wǎng)絡(luò)骨干層核心節(jié)點(diǎn)，后期隨著互聯(lián)網(wǎng)流量爆炸式增長(zhǎng)，骨干層核心節(jié)點(diǎn)作用不再明顯，全國(guó)以各省會(huì)城市作為骨干層核心節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)全互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，流量疏導(dǎo)可直達(dá)目的省份，網(wǎng)絡(luò)層級(jí)扁平化，流量轉(zhuǎn)發(fā)速度進(jìn)一步提升；省內(nèi)網(wǎng)層作為省內(nèi)至骨干網(wǎng)和省內(nèi)互通轉(zhuǎn)接節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)出省及省內(nèi)各地市間流量疏導(dǎo)作用；城域網(wǎng)實(shí)現(xiàn)各地市出口、地市內(nèi)流量轉(zhuǎn)發(fā)及地市內(nèi)業(yè)務(wù)接入功能，靠近用戶側(cè)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較復(fù)雜。

DPI系統(tǒng)根據(jù)運(yùn)營(yíng)商互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的特點(diǎn)及運(yùn)營(yíng)商部署DPI系統(tǒng)的需求和目的，目前主要部署在骨干層各節(jié)點(diǎn)間、省內(nèi)網(wǎng)層至骨干層間及城域網(wǎng)層至省內(nèi)網(wǎng)層間，后期針對(duì)大型城域網(wǎng)中流量熱點(diǎn)設(shè)備也將部署DPI系統(tǒng)用于有針對(duì)性的檢測(cè)業(yè)務(wù)形態(tài)，為更好維護(hù)網(wǎng)絡(luò)提供數(shù)據(jù)側(cè)分析保障，提升網(wǎng)絡(luò)價(jià)值。

通過(guò)DPI數(shù)據(jù)分析可知，CMNet城域網(wǎng)中承載的主要業(yè)務(wù)包括家庭寬帶、集團(tuán)專線、4G及VoLTE、5G等業(yè)務(wù)，其他業(yè)務(wù)占比極低。

（1）家庭寬帶業(yè)務(wù)：寬帶接入業(yè)務(wù)主要通過(guò)PON接入網(wǎng)實(shí)現(xiàn)接入。用戶數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)PON接入網(wǎng)二層透?jìng)骱笊闲兄罛RAS，由BRAS進(jìn)行業(yè)務(wù)接入控制。PON接入網(wǎng)與BRAS間采用直連方式組網(wǎng)。

（2）集團(tuán)專線業(yè)務(wù)：集團(tuán)客戶寬帶接入業(yè)務(wù)主要通過(guò)城域傳送網(wǎng)PTN或PON接入網(wǎng)實(shí)現(xiàn)接入。用戶數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)PTN或PON接入網(wǎng)二層透?jìng)骱笊闲兄罶R/BRAS，由SR/BRAS進(jìn)行業(yè)務(wù)接入控制。

（3）4G及VoLTE、5G業(yè)務(wù)：無(wú)線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)主要由無(wú)線基站實(shí)現(xiàn)接入。用戶數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)城域傳送網(wǎng)PTN匯聚至核心網(wǎng)SAE-GW/UPF，再接入CMNet城域網(wǎng)。

3 CMNet流量預(yù)測(cè)方法

在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展初期，特別是國(guó)內(nèi)一些運(yùn)營(yíng)商主要在無(wú)線領(lǐng)域發(fā)力的情況下，互聯(lián)網(wǎng)流量呈緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)，主要承載的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)也以運(yùn)營(yíng)商自有業(yè)務(wù)居多，向IT公司或ICP廠商提供通道等服務(wù)較少，業(yè)務(wù)多樣性亦無(wú)從談起，甚至可以定位為未提供相應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。這個(gè)特別的時(shí)期，互聯(lián)網(wǎng)流量平滑增長(zhǎng)，在此背景下，互聯(lián)網(wǎng)流量預(yù)測(cè)主要采用平均增長(zhǎng)率的方式進(jìn)行預(yù)測(cè)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)大潮的蓬勃發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)流量也呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)，增長(zhǎng)幅度出現(xiàn)不規(guī)律、不平穩(wěn)的趨勢(shì)，經(jīng)常出現(xiàn)短期內(nèi)的極高波峰現(xiàn)象。傳統(tǒng)平均增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)方法不再適用互聯(lián)網(wǎng)流量陡增地情況下，一種以用戶為模型的流量預(yù)測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生。無(wú)論互聯(lián)網(wǎng)流量如何增長(zhǎng)，產(chǎn)生流量的發(fā)起端永遠(yuǎn)都是用戶本身，如果以用戶為出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行流量預(yù)測(cè)，那么流量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性將大幅提升。此種預(yù)測(cè)方法在使用中也存在一定偏差，因此各種改進(jìn)的方法不斷出現(xiàn)，本文提出的基于DPI的用戶模型預(yù)測(cè)方法就是其中一種。

3.1 年平均增長(zhǎng)率法

年平均增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)方法主要應(yīng)用于在流量增長(zhǎng)平緩的情況下，預(yù)測(cè)相應(yīng)系統(tǒng)的流量增長(zhǎng)預(yù)期，具體分為如下3個(gè)步驟：

（1）取定所預(yù)測(cè)年份前三年的流量現(xiàn)狀，流量現(xiàn)狀以運(yùn)營(yíng)商提供數(shù)據(jù)為準(zhǔn)；

（2）分別計(jì)算出給定現(xiàn)狀中各年份的流量增長(zhǎng)率；

（3）對(duì)計(jì)算出的流量增長(zhǎng)率進(jìn)行取平均數(shù)，得出年平均增長(zhǎng)率。

年平均增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)方法公式如下：

年平均增長(zhǎng)率方法在目前業(yè)務(wù)發(fā)展背景下已不再適用，通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比，此方法一般性誤差在50%～100%，有些情況下誤差可能在100%以上，因此此方法不做重點(diǎn)分析。

3.2 用戶模型流量預(yù)測(cè)方法

用戶模型流量預(yù)測(cè)方法對(duì)用戶數(shù)規(guī)模及用戶流量模型分別進(jìn)行預(yù)測(cè)，測(cè)算用戶側(cè)發(fā)起的流量需求。其中用戶數(shù)規(guī)模以運(yùn)營(yíng)商提供的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，預(yù)測(cè)公式如下：

在我國(guó)，長(zhǎng)期或大劑量應(yīng)用皮質(zhì)激素已是非創(chuàng)傷性股骨頭壞死的首位發(fā)病因素［1］。激素性股骨頭壞死（osteonecrosis of femoral head,ONFH）恢復(fù)困難，致殘率高，嚴(yán)重影響患者的生活質(zhì)量，是骨科學(xué)領(lǐng)域亟待解決的難題之一。由于其發(fā)病機(jī)制尚未闡明，目前主要是姑息治療，缺乏有效的治愈方法。最近有研究顯示基因組的表觀遺傳學(xué)改變?cè)谠摬〉陌l(fā)生與發(fā)展過(guò)程中起著很重要作用［2］。

其中，調(diào)整系數(shù)=最近一年流量實(shí)際峰值/模型給出的最近一年預(yù)測(cè)流量。

雖然通過(guò)調(diào)整系數(shù)對(duì)模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，使其準(zhǔn)確率提升，但也存在預(yù)測(cè)模型本身存在的預(yù)測(cè)誤差問(wèn)題，主要因?yàn)橛脩舨l(fā)系數(shù)和業(yè)務(wù)復(fù)用比兩類參數(shù)均為經(jīng)驗(yàn)值。經(jīng)測(cè)算，此模型2017年誤差率平均在22%，2018年誤差率平均在24%。

3.3 基于DPI的用戶模型預(yù)測(cè)方法

DPI可對(duì)用戶流量進(jìn)行用戶類型、業(yè)務(wù)類型及業(yè)務(wù)流向、峰值時(shí)段用戶并發(fā)情況、用戶使用行為等分析，可支撐模型中用戶并發(fā)系數(shù)和業(yè)務(wù)復(fù)用比參數(shù)的確定。通過(guò)DPI對(duì)某省份運(yùn)營(yíng)商CMNet城域網(wǎng)分析可知，家寬流量占比超過(guò)70%，用戶使用行為包括上網(wǎng)、視頻直播、視頻點(diǎn)播，其中視頻流量的占比在70%左右，因此以家寬用戶為例對(duì)參數(shù)進(jìn)行分析說(shuō)明。

3.3.1 用戶并發(fā)系數(shù)

一般家庭寬帶用戶并發(fā)系數(shù)涉及到用戶滲透率、峰值用戶比、業(yè)務(wù)并發(fā)率、單播用戶比等。其中，業(yè)務(wù)并發(fā)率指用戶同時(shí)使用業(yè)務(wù)的比率；單播用戶比，目前運(yùn)營(yíng)商主要以視頻點(diǎn)播為主，分析得出單播用戶比例約為70%，未來(lái)視頻業(yè)務(wù)以IPTV為主，采用組播方式可大幅降低對(duì)CDN的能力需求，但目前仍以O(shè)TT單播業(yè)務(wù)為主。

表1 流量預(yù)測(cè)對(duì)比

家庭寬帶用戶的晚忙時(shí)特征比較明顯，并發(fā)率逐年提升，分析計(jì)算得出用戶并發(fā)系數(shù)為60%。

3.3.2 單用戶忙時(shí)平均使用速率

上網(wǎng)：光寬帶接入的推進(jìn)將推動(dòng)用戶上網(wǎng)平均速率持續(xù)增長(zhǎng)，在沒(méi)有開(kāi)放視頻直播的省份，基本為700 ～ 800 kb/s。

點(diǎn)播：點(diǎn)播業(yè)務(wù)中，4K比例會(huì)比直播略有提高，但4K視頻的占比由于節(jié)目源尚處于發(fā)展期仍不會(huì)太高。

直播：考慮電視臺(tái)節(jié)目制作、有線電視播出的限制，標(biāo)清、高清仍會(huì)占較大比重，4K比例較低。

以2019年中數(shù)據(jù)為例，重點(diǎn)分析用戶模型和基于DPI的用戶模型兩種預(yù)測(cè)方法對(duì)比可得表1。其中，預(yù)測(cè)值偏差率平均值為0.27，基于DPI預(yù)測(cè)值偏差率平均值為0.095。

通過(guò)上述數(shù)據(jù)分析，基于DPI的用戶模型預(yù)測(cè)方法較大程度提升了模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，平均誤差基本可控制在10%左右[2]。

4 結(jié) 論

本文對(duì)運(yùn)營(yíng)商DPI功能進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹，并對(duì)CMNet城域網(wǎng)承載業(yè)務(wù)進(jìn)行分析。重點(diǎn)分析了傳統(tǒng)年平均增長(zhǎng)率預(yù)測(cè)方法和用戶模型流量預(yù)測(cè)方法存在的準(zhǔn)確度不足問(wèn)題及基于DPI的用戶模型流量預(yù)測(cè)方法的改進(jìn)優(yōu)勢(shì)。通過(guò)例證數(shù)據(jù)分析，基于DPI的用戶模型流量預(yù)測(cè)方法可較大程度提升模型的精準(zhǔn)度，有力支撐運(yùn)營(yíng)商在CMNet網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃建設(shè)方面的投資決策，提高投資效益，為運(yùn)營(yíng)商在未來(lái)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中起到輔助作用。