通信領域中大數據技術的應用探析

孫 彬，魏正瀾

（1福州職業技術學院 福建 福州 350108）（2福州市國家電網 福建 福州 350108）

1 引言

網絡通信過程中會伴隨著大量數據產生，數據處理情況對通信效果具有較大的影響，需要將大數據技術使用在其中，加強通信數據的管理，既可以提供完善的流量運營環境，又能夠保障通信環境的安全性，為通信領域提供正確的發展方向。

2 在通信領域中大數據技術的應用價值

大數據技術對于通信領域尤為重要，是構建良好通信的關鍵。隨著網絡技術的發展，“互聯網+”時代來臨，客戶對流量的需求逐漸增加。為了對通信情況進行嚴格管理，需要將大數據技術應用在通信領域中，實現通信數據的采集、整理、分析工作，使數據能夠得到有效利用，提高網絡通信的質量。通信數據形式多種多樣，具有較廣的覆蓋面，通過大數據技術可以挖掘數據的價值，使其得到更加廣泛的應用。

2.1 提供大量數據資源

在通信運營過程中，會產生大量的數據信息，為了提高數據的存儲能力，需要將大數據技術應用在其中，對用戶數據進行記錄。例如：瀏覽網站、微信聊天等會產生一定的數據量，運營商需要對重要數據進行記錄，而且用戶的數據量巨大且種類繁多，若要將數據完整保存，采用大數據技術是不可或缺的。大量的數據將會對數據的存儲造成阻礙，并且會影響到數據的存儲效率，對通信過程造成嚴重影響。在瀏覽網站時，當瀏覽的人數增多后，由于需要對數據進行存儲，將會對網站的運行速度造成影響，導致出現網站無法打開的現象，甚至導致服務器癱瘓。因此，需要注重大數據技術的應用，通過該技術保障數據的存儲，實現良好的通信效果，為用戶提供更加優質的服務，對通信質量進行完善[1]。

2.2 創建流量運營環境

通過大數據技術，可以對流量消耗情況進行監控，實現復雜的流量運營活動，形成良好的流量運營環境。流量運營涉及到眾多方面，包括網絡、資費、客戶等，需要通過大數據對流量使用情況進行分析，對流量的消耗進行監測與控制。一旦客戶開啟網絡，將會產生一定的資費消耗，需要進行兩個方面的檢測：一方面，需要對流量速率進行檢測，對網絡通信的質量進行判斷，進而對網絡環境進行優化。另一方面，需要對資費情況進行判斷，通過對剩余流量的分析提供客戶進行繳費，保障客戶具有充足的流量，避免其通信情況受到影響。實際上，客戶對流量的需求是巨大的，流量包就是為了應對這種情況，而流量包的使用需要通過大數據技術實施監測，進而對流量使用情況進行限制，保障運營商能夠順利完成運營。

2.3 提高數據分析能力

在通信領域中，數據具有重要的作用，需要以大數據技術為基礎，做好數據的分析工作，使數據得到有效管理。數據分析的作用主要體現在如下幾個方面：第一，通信過程中會產生大量的數據，但并不是所有的數據都具有存儲價值。為此，需要采用大數據技術對數據進行篩選，針對有用的數據進行保存，既可以保障數據的有效性，又能夠降低數據對空間的占用。第二，可以對數據的使用情況進行檢測，使數據能夠得到正確的應用，同時對數據的應用情況進行改進，提供完善的數據應用環境，使數據的分析更加可靠。第三，可以對數據進行深入挖掘，使數據得到有效分類，提高對數據的分析效率，進而通過數據對客戶進行分析，對客戶信息進行充分了解，進而構建完善的經營體系，為通信領域帶來更大的發展空間。

3 在通信領域中大數據技術的應用分析

3.1 構建完善數據環境

通信領域對數據環境具有較高的要求，需要對數據環境進行完善，形成良好的通信條件。在構建數據環境時，一方面，需要保障通信的質量，構建完善的通信環境，避免對數據的傳輸效率造成影響。為此，需要通過大數據技術實施流量監測，確定客戶的流量使用情況，避免客戶發生流量不足的現象。另一方面，需要構建流量存儲環境，完成數據庫的構建，對大量的數據進行保存。當前主流的數據庫為MySQL、Oracle等，對數據具有較高的存儲效率，采用SQL語句對數據進行操作，因而在數據控制方面較為方便。在數據存儲過程中，需要做好數據分類工作，將數據以不同的字段進行保存，并且將同類型數據保存在同一表中，使數據存儲過程更加完善。數據庫是實現數據存儲的主要形式，是構建通信環境的重要組成部分[2]。

3.2 構建數據整合平臺

為了對通信數據進行分析，需要對數據整合平臺進行構建，對數據進行準確采集和深入挖掘。數據整合平臺需要根據客戶的需求進行構建，通過數據分析為項目的后續實施提供依據，使數據得到有效運用。在通信過程中，運營商往往會對數據進行收集，將數據信息整合到系統的內部。在對數據進行篩選后，便完成了數據的采集工作，可以將數據存儲在指定的數據庫中等待分析。客戶數據中存在著大量的信息，分析過程便需要應用大數據技術，從大量數據中挖掘出客戶的潛在需求，提高對客戶的服務質量。數據整合平臺具有完善的數據模型，可以提高數據分析的功能性，對客戶的通信訪問信息進行精準的判斷。通過這種方式，有助于對用戶需求的分析，使運營商更好地了解用戶對流量使用情況，制定有效的經營模式。

3.3 提高通信系統性能

在通信過程中，客戶端與服務器需要建立良好的連接，使數據能夠有效傳遞，保障系統運行的穩定性。通過大數據技術可以對系統的運行狀態進行分析，如CPU使用率、內存占用率等，防止系統的運行效率下降，實現良好的通信效果。系統運行效果檢測主要包含以下幾個方面：第一，吞吐能力。用于對系統的消息處理能力進行判斷，保障系統對事務的處理效率，使系統能夠快速地運行。第二，響應時間。客戶端與服務器建立連接需要一定的時間，需要將該時間控制在1 s以內，使其能夠迅速完成通信的建立，使客戶端能夠正常工作。第三，CPU使用率。系統處理事務時CPU需要頻繁地進行調用，CPU使用率越大，系統運行速度越慢，進而對通信質量造成影響。通常情況下，需要將CPU使用率控制在70%以下，保障系統運行的穩定性。第四，內存占用率。系統處理事務時需要對數據進行存儲，內存消耗將會逐漸增加，需要將內存占用率控制在70%以下，否則將會影響到數據存儲的效率。

3.4 提高流量報警能力

網絡通信過程中，需要持續性地對流量進行消耗，這樣才能保障數據傳輸的效率，實現良好的通信效果。一旦產生流量問題，系統需要及時產生報警，對流量使用情況進行處理。由于用戶的數量較多，需要依賴大數據技術對流程進行監測，并且產生報警，保障用戶的流量使用體驗。在通信領域中，流量是運營商的主要收入來源之一，保證服務質量非常重要，報警能力是實施流量控制的關鍵。報警條件主要包含以下幾個方面：第一，當通信質量較差時需要產生報警，通過通信數據對原因進行分析，使通信問題得到及時解決。第二，需要對網絡高峰期進行分析，對網絡峰值進行預警，防止網絡發生堵塞現象，保障網絡通信的質量。第三，需要將IDC服務應用在流量分析中，對網絡進行監測，防止出現卡帶、斷網等問題[3]。

3.5 通信網絡安全維護

網絡通信過程中具有一定的風險性，需要通過數據分析來提高網絡使用的安全性，營造良好的網絡環境，避免用戶信息發生泄漏。網絡安全維護措施如下：首先，需要做好數據采集工作，對客戶流量消耗情況進行檢測，確定無流量異常消耗狀態出現。一旦出現流量異常消耗狀況，則說明網絡存在安全隱患，需要進一步對通信數據進行分析，確定流量的確切去向，進而解決流量使用異常問題。其次，需要對歷史數據進行分析，對網絡安全進行全面防護，分析數據傳遞的準確性，確保無數據篡改現象出現，對通信數據的安全性進行有效檢測，避免數據遭到非法損壞。最后，需要構建風險評估體系，對通信風險等級進行明確規定，使風險問題得到有效控制，對網絡進行有效的安全維護[4]。

3.6 豐富流量經營模式

客戶對流量具有較高的需求，為了使經營模式更加豐富，需要構建流量經營模型，合理地對流量進行分類，使流量能夠得到有效利用[5]。在通信領域中，通過擴大流量經營規模可以提高流量的利用率，使運營商具有更大的發展空間。流量可以分為公域流量、商域流量、私域流量，如圖1所示。在不同的應用形式下，可以擴展流量的使用范圍，提供良好的流量使用方案。通過大數據技術可以對流量的使用模式進行分析，使客戶能夠在一定范圍內使用流量，使流量使用具有豐富的層次。另外，需要提供豐富的流量共享服務，建立更加完善的流量使用關系，加強客戶之間在流量方面的交流。流量共享需要有發起者和參與者，通過共享結構進行連接，使更多的用戶能夠參與到流量共享中，對流量經營模式進一步擴展。

圖1 流量經營模型

4 結論

綜上所述，大數據技術的應用提高了網絡通信的質量，通過對通信數據進行分析，可以對客戶需求進行深入分析，使運營商能夠做出正確的決策，為客戶提供更加優質的服務。而且，通過大數據技術有助于流量的管控，準確地對流程使用進行限制，保障運營商順利完成流量運營。