大數據技術在5G通信網絡中的應用探析

李永鋼

摘要：“日新月異”是技術創新最真實的寫照。在技術創新中大數據技術的創新應用極具代表性，成就突出，令人矚目。大數據技術作為計算機與互聯網產業發展的融合性產物，具有鮮明的特征，容量更大、連接更廣、低時延特性更突出。在大數據技術加持下，我國5G通信網絡也進入高速發展期，拉開萬物互聯、信息快速流通的新序幕。文章主要對大數據技術在5G通信網絡中的具體應用情況進行論述，通過解讀大數據技術，分析其在5G通信網絡技術中的具體應用和技術優勢，肯定其應用價值并以理性態度審視其應用中的不足，以期打破瓶頸，實現大數據技術在5G通信網絡技術中的拓展運用。

關鍵詞：5G通信；大數據技術；價值；瓶頸；對策

中圖分類號：TP393? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）27-0056-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

當前社會已經進入5G移動通信新時代，5G通信網絡相較于4G，在可靠性、傳輸效率、覆蓋面等方面優勢更為明顯。5G通信技術在推廣應用中也急需解決大容量數據處理的現實難題，以保證通信質量與傳輸效率。大數據技術作為新型信息集成處理技術，將有助于上述問題的破解，帶來用戶5G通信的優化體驗，也將支持構建多元化的5G網絡應用場景。

1 大數據技術應用背景

當前社會已進入大數據時代，海量的社會資源逐漸完成網絡化、數據化的改造，而大數據技術則負責提取這些數據進行有效的處理與存儲。大數據技術具有鮮明的4V特征，分別對應大容量、多樣化、高價值和高速度。從容量看將不斷躍升到EB級[1]，而多樣性具體指數據來源多樣，結構性數據之外非結構性數據、源數據、音視頻數據不斷涌現。高價值指大數據中蘊含有價值的信息，可以即時篩選出無效信息。高速度指大數據處理速度快，響應及時，支持數據實時分析。與5G通信網絡技術所設定的大容量、高速率、廣連接、低時延等特征一致，大大提升5G通信網絡數據分析及處理應用能力。5G通信網絡架構過程中以大數據技術為支撐，通過數據源獲取數據采集、處理、存儲與管理，做到數據的可視化運用，實現各類數據的分門別類存儲與快速分解轉化，做到信息的科學提取。5G通信網絡架構關鍵技術見圖1。大數據技術支持聚集型異構數據構建是數據整合與應用的基礎和核心技術。

2 大數據技術用于5G通信網絡的必要性

2.1 提升通信質量

5G通信網絡運行中天線數量多、網絡覆蓋面廣、無線需求量大、信號干擾情況較為普遍，影響通信質量。運用大數據技術，使用數據自動挖掘技術，以自動挖掘技術指導探明天線之間的干擾情況，發出預警信息，以提升通信穩定性。

2.2 提高數據處理效率

5G通信網絡架構中數據來源不一，且量大、煩瑣。科學化的管理才能保證數據的有效存儲與利用。引入大數據技術，于各通信環節采集數據信息，明確運營特點、運營環境，針對性地進行數據信息管理，提升5G通信網絡運行效率。

2.3 提升網絡穩定性

5G通信網絡具有超密集異構性特征，邊緣數據敏感度較低，復雜性數據切換現象突出。在大數據技術支持下，可實現邊緣數據的有效感知，做到這些數據的科學存儲，配合人工智能算法、數據挖掘算法等構建異構數據庫，使得數據存儲分門別類，一目了然。

3 大數據技術在5G通信網絡中的應用流程

3.1 數據采集及篩選

以大數據技術進行5G通信網絡海量數據的采集及篩選是數據運用的前提。數據采集顧名思義是數據提取、轉換與加載的過程。目前大數據采集技術由智能感知和基礎支撐兩大部分構成，前者對應通信網絡、智能識別系統等，負責源頭數據的采集。而后者對應物聯網云端存儲服務器，為數據后續存儲管理提供后勤保障。數據采集后進入到數據篩選階段，篩選主要對應數據的抽取及清洗，將凌亂復雜的數據進行單一化排列，或進一步查明數據結構，及時刪掉錯誤的價值信息，奠定后續數據運用的基礎。

3.2 數據分析及挖掘

5G通信網絡技術應用中需要進行數據的統籌分析與深度挖掘，獲得利用價值高的有效數據。數據分析與挖掘建立在數據采集與初步處理基礎之上，主要根據客戶興趣、網絡行為、情感語義等維度進行5G網絡用戶形象描繪[2]，了解5G用戶行為特征、應用習慣，從而向用戶提供針對性強、匹配度高的服務項目，實現數據應用的科學增值。大數據挖掘技術在數據挖掘采集中應用優勢明顯，適用于不同的挖掘任務場景，支持生成專門的數據或序列模型，以做到多維數據的整合分析。

3.3 數據存儲及管理

數據要想真正應用于5G網絡通信技術場景下，用于個別用戶行為習慣分析的有效數據必須得以有效地存儲與科學地管理。數據存儲與管理環節也需要大數據技術參與。數據存儲與管理的本質是由大數據技術主導，進行數據的科學歸類，減少數據間的干擾，最終讓不同類型的數據存儲于不同類型的數據庫中。從大數據技術支持下的數據存儲情況看，可分為關系型數據庫、非關系型數據庫[3]、圖數據庫及內存數據庫等，以分類存儲為原則解決5G通信網絡中結構化、半結構化乃至非結構化數據管理難題。做好管理工作的基礎上實現云存儲空間的拓展，大數據技術與云計算技術融通及時將云平臺或云數據接入至5G通信網絡中，也將帶來網絡云存儲空間的擴展，提升5G通信網絡管理水平。

3.4 數據可視化運用

大數據技術應用于5G通信網絡最為關鍵的一步是實現數據的可視化運用。通過網絡數據系統采集、整合、分析與挖掘處理后，及時將取得的有效信息借助數據、圖表或模型的方法進行數據的量化處理，并以可視化方式進行呈現并非易事。技術人員必須捕捉更為精準、有價值的通信網絡數據，以指導后續的運營活動。而網絡通信用戶也從數據的可視化呈現中獲益，及時獲取相關數據信息，以提升自身的網絡應用體驗。例如，新冠肺炎疫情發生期間及后疫情時代，5G教育系統推出的網課全面展開，而最終的呈現方式為可視化大數據平臺界面。

3.5 移動云計算應用

移動云計算技術近幾年發展快速且前景光明，其不僅是云計算技術形式的具體體現，同時是大數據技術應用的典型體現。云計算與5G通信網絡相連接，構成移動設備組合，滿足人們智能手機端或電腦端的多重信息需求。移動云計算技術與移動云平臺、5G通信網絡高效銜接，以網絡服務性能的擴充帶來云計算平臺功能的拓展，讓數據遠程處理與存儲落地，方便人們數據查詢及使用。

4 大數據應用于5G通信網絡的瓶頸

大數據技術在5G通信網絡體系中發揮自身優勢，有效記錄用戶基本信息、信息傳輸狀態、傳輸內容，使得移動通信網絡服務深化展開，數據提取與處理更為便捷，促使5G移動網絡通信數字化建設、信息化建設逐漸落地。如移動通信計費系統管理中，以大數據查閱用戶套餐選擇情況，追蹤消費數據，可幫助決策部門進一步明晰市場，搶占市場先機。再如，在用戶位置信息管理中，以大數據技術獲取用戶位置信息，指導移動通信基站布設。再如，聚焦移動通信用戶行為管理，關注用戶業務選擇傾向、使用偏好頻次等[4]，避免軟件設計的偏頗，使軟件設計定位更準確。實際應用中對瓶頸性問題的關注必不可少。

4.1 網絡數據問題突出

5G網絡通信技術快速發展使得用戶暴增，增加通信網絡運營壓力和威脅。在龐大的信息數據面前，大數據技術支持下的數據處理并不理想，雖然能借助大數據技術進行海量互聯網信息的集中分析與記錄，但受數據通信網絡中數據存儲時間短的客觀限制，暫時無法做到特定數據信息的高效處理。

4.2 缺乏安全保護屏障

大數據技術應用于5G通信網絡也不得不考慮數據安全問題。而數據安全所面對的內外部威脅更為明顯。特別是時代發展背景下，數據存儲實現了傳統本地存儲到云存儲的轉變[5]，數據安全管理壓力驟增。大數據技術要想實現海量數據處理，需要聚焦于如何實現海量數據專業而深入地處理探討。當數據皆被存儲于云存儲平臺中，一旦平臺受到黑客攻擊或遭受惡意軟件植入，很可能引發數據泄露或損毀，因此亟待建立良好的數據安全保護屏障。

4.3 技術安全問題棘手

當前5G通信網絡用戶海量化對數據存儲、分析及處理提出較高要求，大數據技術作為一種新技術，在應用中并不成熟。而過大的數據量又會加劇數據保護的單一性[6]，使得數據技術安全處理存在漏洞或死角，因此用戶信息被竊取等事件頻發。我國現階段大數據技術研發并不成熟，部分技術暫時無法有效支持5G通信網絡的優化，使得大數據技術安全問題更為突出。

5 大數據應用于5G通信網絡的優化舉措

5.1 明確管理標準，優化網絡管理模式

完善的制度、明確的管理標準是管理落地的保障。當務之急是建立完善的大數據管理體系、建立健全管理機制。在機制制定中應確定明確可量化、可監督考核的工作指標，確保工作人員理解到位、嚴格執行。要逐步提升專業人員素養與能力。要建立有效的監管隊伍，以監管體系的完善構建，實現網絡安全管理的科學追責，減少信息泄露風險。為保障機制推行應輔以獎懲舉措，調動工作人員工作積極性，并起到以儆效尤的作用，于正反兩個方面保證大數據技術在5G通信網絡中的優化運用。同時及時將網絡安全問題納入機制體系中，以安全系數高的管理體系、統一的管理標準，減少5G通信網絡風險事件。

5.2 加大數據存儲保障，降低內外風險

大數據技術應用于5G通信網絡應重點解決數據存儲安全問題。在大數據存儲功能拓展研究上“做文章”，關注到網絡用戶數量需求的變化，以動態化管理思維切實提升通信數據存儲保障水平。基于大數據存儲功能，借助虛擬存儲以實現現實存儲難題的轉化，及時將來自于不同組織的數據匯總到統一的信息平臺上進行集中化管理，以集中統一管理降低數據動態變化風險，集中人力物力資源，保障數據存儲安全。網絡通信后續階段應采用不同應用策略，如準備通信網絡階段可組合大數據技術與云計算技術，明確優化目標，選擇相應的工具材料，從源頭方面做好存儲安全保護載。如測試通信網絡階段[7]，做好測試數據記錄，通過反復比較與結果驗證，確保數據技術運用達到理想效果。再如針對信息覆蓋和交流等大量數據進行專門的優化分析，及時查明問題，保證分析結果完整。再如基于天線射頻增強通信網絡穩定性，減少通信網絡故障引發的數據存儲風險。

5.3 利用數據分析技術，提升整體安全性

鑒于大數據技術安全處理中的某些漏洞或死角，必須著手大數據分析技術的靈活運用。工作人員應重點關注大數據技術測試與優化等關鍵任務，重點關注端到端的優化測試效果。工作人員立足于大數據技術應用實際，在探明信號覆蓋范圍、信號切換等實際情況的基礎上提出有效改進舉措。通信公司層面則應發揮大數據技術優勢，趨利避害，以科學完善的技術管理體系為導向，動態調整大數據的具體應用情況，以提高大數據技術應用整體安全性。

6 大數據技術應用驅動下的5G通信網絡發展展望

鑒于當前大數據技術在5G通信網絡體系中的有效運用，其將成為推動5G網絡體系結構完善構建的驅動力之一。通過科學預估，一般認為，以大數據技術為支持的5G網絡體系結構技術將主要朝著三方向發展。首先呈現訪問平面的網絡發展趨勢，對應C-、D-、無線網狀網絡等形式，C-網絡形式抗信號抗干擾能力強[8]，而D-網絡形式站點分布更為靈活。無線網狀網絡則可彌補有線網絡發展劣勢。其次，更強調數據平面網管與業務接收器的完善[9]，以網關設備性能改進提升流量調度水平，增強網絡與云計算的協調性。最后，更強調平面重構網絡控制功能的拓展與完善，平面重構網絡控制功能將進行模塊劃分[10]，以模塊為單位進行數據信息的整合與歸類管理。功能模塊與其他模塊可整合兼容，做到不同場景下的科學標記。

7 結束語

社會發展速度明顯加快，信息技術不斷涌現。大數據技術作為創新的信息技術，理應在多領域、多行業得到廣泛應用。目前已經探明的是大數據技術在5G通信網絡中具有極大的應用優勢，是5G網絡通信蓬勃發展的技術支撐。在肯定大數據技術應用價值的同時，更應預估、感知到技術應用的局限性和面臨的現實挑戰，這也客觀上要求開發者加大大數據技術與5G通信網絡發展之間的關聯性研究。通過趨利避害，找準兩種技術的融合點，以實現大數據技術與5G行業發展的有效融合，并推出統一的行業結構模式及技術標準，制定完善的管理機制，加強外在保障，使得大數據技術真正在5G通信網絡中發揮自身優勢，實現5G通信網絡發展質的飛躍。

參考文獻：

[1] 韓春楊.大數據技術在5G通信網絡中的網絡優化應用[J].電子測試，2022，36（12）：132-134，131.

[2] 王素云.試論大數據技術在5G通信網絡中的應用[J].電子質量，2022（6）：90-94.

[3] 陳文泱.大數據技術在通信網絡優化中的應用研究[J].長江信息通信，2021，34（12）：216-219.

[4] 蔡登江.探討5G通信網絡的大數據技術應用[J].中國新通信，2021，23（20）：13-14.

[5] 宋芳，錢罕林.大數據技術在5G通信網絡中的應用探討[J].無線互聯科技，2021，18（16）：7-8.

[6] 卓雨.大數據技術在5G通信網絡中的應用[J].集成電路應用，2021，38（8）：280-281.

[7] 陳衛康.大數據技術在5G通信網絡中的應用研究[J].中國新通信，2021，23（13）：20-21.

[8] 于世澤，韓愷敏，許宏如.大數據技術在通信網絡優化中的應用研究[J].數字通信世界，2021（5）：213-214.

[9] 劉志.大數據技術在5G通信網絡中的應用[J].中國新通信，2020，22（24）：32-33.

[10] 楊洪平.大數據技術在5G通信網絡中的應用研究[J].江西通信科技，2020（4）：11-13，16.

【通聯編輯：謝媛媛】