基于骨干網上行流量深度報文檢測的網絡質差評估方法

余雪芬

(中國電信股份有限公司福州分公司，福建 福州 350001)

0 引言

客戶對業務的服務質量的感知是在業務生命周期中產生的。從產品角度來說，業務生命周期包含了產品銷售和協商階段、產品開通及實現階段、產品體驗及付費階段、產品使用結束及銷戶階段[1]。互聯網產品體驗及付費階段占據全生命周期比例最大，且對客戶QoE(Quality of Experience)最重要。互聯網產品體驗及付費階段QoE指標包括“端到端業務可用性”以及“業務訪問完成時間”兩個指標。現網中，運營商“端到端業務可用性”通常為“接入段和IP網業務可用性”，通常通過網管告警、群障攔截系統進行可用性故障快速發現和通知。但對于“業務訪問完成時間”，目前預檢預修的手段多為通過部署探針實現QoE指標數據收集、分析，結果呈現和質差派單。這種方法存在若干問題，首先檢測數據不是用戶實際業務訪問數據，其次撥測請求頻繁度高與服務提供商防DDoS相悖，最后探針部署及維護都頗具難度。因此，本文提出基于骨干網上行流量深度報文檢測的網速慢評估方法，目的在于提升網速慢發現精準性，實現網速慢預檢預修。

1 骨干網上行流量深度報文檢測技術概述

DPI是客戶報文數據流的深度解析，能夠記載所有業務訪問產生流量的報文交互情況[2]。由于骨干網下行流量巨大，現網中通常不存儲下行流量，僅存儲上行HTTP端口流量。本網速慢評估方法都是基于上行HTTP端口流量分析基礎之上。

根據DPI記錄流量聚集數據，生成以下TCP會話傳輸質量特征的解析：

1.1 會話級別TCP建鏈確認時延

運營商接入用戶作為客戶端是TCP連接主動發起方，若客戶端發SYN報文，遠端服務端未響應或者SYN、ACK丟包，則TCP未建鏈成功，TCP建鏈確認時延為空，正常則有TCP建鏈確認時延能夠表征端到端連接時延。

1.2 會話級別上行TCP報文重傳

運營商接入用戶作為客戶端是TCP連接主動發起方，如果上行DPI流量匯聚點到遠端出現數據請求丟包或者下行遠端服務端到客戶端出現丟包，這時，客戶端會重新請求，產生duplicated ACK，則為重傳報文。

客戶端作為服務端為TCP連接響應方，如果上行DPI流量匯聚點到遠端出現數據丟包或者下行遠端客戶端到本端服務端確認出現丟包。這時，本端服務端會重傳數據包。

總之，由于固網DPI僅記錄上行數據包，因此，重傳報文只能代表上行DPI流量匯聚點到遠端或者下行遠端到本端用戶之間網絡存在丟包。

1.3 會話級別上行TCP報文亂序

亂序報文代表報文由DPI匯聚點收集后記錄的SEQ出現位置錯位的現象。原因可能為網絡路徑導致亂序、丟包重傳導致亂序[3]。如果本端接入用戶到DPI匯聚點上行報文出現丟包，則將出現TCP報文亂序。綜上，僅上行報文無法判斷亂序報文產生的原因，但是本端用戶到DPI匯聚點上行報文出現丟包，則將出現TCP報文亂序。

1.4 會話級別TCP建鏈嘗試次數

會話級別TCP建鏈嘗試次數代表TCP建立握手連接嘗試的次數。次數較多可能是服務端問題也可能是網絡丟包導致。

2 骨干網上行流量數據預處理及特征概述

針對上述session級別流量特征因子，生成用戶級別DPI流量匯總信息如表1所示。

表1 用戶級別DPI流量信息匯總

限制目的IP位于運營商為與接入運營商相同的運營商，將用戶申告網速慢的申告記錄結合上行DPI HTTP數據進行分析。按照仿真分析結果，隨著各類重傳率、各類亂序率、TCP建鏈確認時延中值、TCP建鏈嘗試次數中值提升，相較于目的IP不做篩選處理，對用戶感知異常率發現有明顯改善。因此，限制目的IP位于同網運營商，能夠提高基于骨干網上行HTTP流量發現網速慢用戶的準確性[4]。

3 上行流量特征與網速慢的關聯關系研究

3.1 上行流量特征與網速慢的一元變化關系

增加網速慢申告樣本量至約4 000例。通過仿真發現：

(1)隨著上行重傳率增加，異常感知用戶率占比升高，上行重傳率40%，異常感知用戶率>80%。

(2)在上行亂序率<35%時，隨著上行亂序率增加，異常感知用戶率占比升高。

(3)在TCP建鏈確認時延中值<200ms時，隨著時延中值的增加，異常感知用戶率占比升高。特別是在130ms時，異常感知用戶率激增。在200ms以后，異常感知用戶率約穩定在70%。

(4)隨著TCP建鏈嘗試次數中值增加，異常感知用戶率占比升高，上行重傳率4，異常感知用戶率≈100%。

3.2 上行流量特征與網速慢的二元變化關系

上行重傳率、上行亂序率與用戶感知異常率關聯關系。(1)上行重傳率40%，異常感知用戶率占比>80%：按照前文分析，上行重傳率特別高代表下行丟包高，指示業務使用感知裂化。(2)20%上行重傳率<40%且20%上行亂序率<35%，異常感知用戶率占比>80%：按照第二章分析，同時上行重傳率和亂序率高可能代表用戶家庭內網質差，指示業務感知裂化(見圖1)。

圖1 上行流量特征與網速慢的二元變化關系

4 結語

DPI數據相比于探針數據具備數據量持續、數據量真實的優勢。用持續、真實的流量特征來觀測用戶感知，如果流量特征異常，則能夠指示用戶使用業務感知異常。但由于DPI數據量特別大，通常只有指定時間段的上行指定端口(HTTP/HTTPS)的流量，這又給監測用戶感知帶來很大的難度。本文通過提取用戶DPI流量特征，研究用戶申告網速慢與DPI流量特征的關聯關系，提出了一種基于骨干網上行流量深度報文檢測的網絡質差評估方法，準確率可以達到80%，能夠投入生產使用。