大數據技術在5G通信網絡中的應用

陳云柯 葛裴

(中國信息通信研究院 北京 100191)

隨著科學技術的進步和發展，各行各業在技術的支持下迅速發展，通信事業同樣如此。5G通信網絡體系不斷完善，不僅能夠為用戶提供更為安全、便捷的服務體驗，還在智能家居、智能城市等建設領域發揮著重要作用，極大程度地推動新生活形態發展。為進一步挖掘5G 通信網絡服務潛能，充分發揮其服務優勢，在5G通信網絡建設中融入大數據技術，能夠有效完善5G通信網絡服務與通信網絡信息技術架構，豐富5G通信網絡應用場景，促進5G通信網絡智能化、現代化發展。

1 5G通信網絡發展現狀

作為新一代無線網絡通信技術，5G技術能夠基本滿足越來越高的移動通信需求。在移動互聯網飛速發展，互聯網業務不斷增加的環境下，對5G 通信網絡提出了更高的要求，既要保證安全可靠，又要減少能源和成本消耗，其傳輸速率達到了100倍，傳輸過程延時減小至毫秒級，峰值傳輸速率可達到10 GBt/s。不僅如此，5G 通信網絡還打破了空間的限制，設備連接密度大幅增加，流量密度持續提升，極大程度地縮短了人與物之間的距離，實現了相互間快速連通，為用戶帶來了極好的交互體驗。

5G通信網絡的信號傳輸強度更強，基站的建立使用戶群增多，加強了各區域用戶間的互動交流，整體發展更為協調，為智能化、信息化城市發展奠定基礎。并且，5G 的出現使通信網絡更能夠適用于各種網絡環境，有利于提高網絡質量，使信號具有更強的穿透性，利用頻率不斷提高。在5G網絡的投入應用下，更多業務領域如云存儲、增強現實、在線游戲等對其無線接入寬帶和無感知時延提出了更高的要求，未來，5G 網絡還需實現在戰爭、自然災害等發生之前的快速、準確應急通信服務。在飛機、高鐵等高速移動的實體交通工具中，5G 通信網絡提供了極大的便利和高質量服務，實現實時網絡接入。

但當前的5G通信網絡還存在部分問題有待提升。相較4G 大規模多天線，5G 大規模多天線的波束組合更多，場景應用更復雜，但其干擾特征更為強烈，相關研究顯示：5G 多樣化場景波束，可實現上千種波束的組合，人工判斷更為困難。面對成千上萬的參數組合，人工方式找出最優參數值難度相當之高。并且，在5G發展初期階段，其網絡覆蓋不夠連續，主要承載數據通信業務，但其VoNR仍然不夠成熟，使5G用戶的語音體驗受到影響，還需在很長時期里與4G 網絡共存發展，相互補充。

總體而言，當前5G網絡通信存在的問題主要體現在數據類型繁雜、數據傳輸質量低等方面。

1.1 數據類型繁雜

5G通信網絡，為保證傳輸效率，其架構更為復雜，網絡通信數據量極大，這些數據來自各個環節，通過通信技術收集獲取。在智能手機方面，5G通信網絡甚至要對不同的設備進行特殊歸納分析，確保其能夠在所有硬件設備中的適用性。隨著5G通信網絡數據的不斷增加，數據存儲和處理壓力持續加大，其中包括基礎數據層、訪問數據層等，需進行不同類型的數據分析存儲，數據整合、分析和存儲問題急需大數據技術的接入[1]。

1.2 數據傳輸質量低

5G 通信網絡對數據通信傳輸的速度有著極高的追求，要求傳輸速率高，這就意味著需要有一系列的配套工作。數據通信時，所使用的硬件設備一般有數據基站、數據天線等，為了提高數據通信速度，數據基站和數據天線的信息密度必須高于其他通信設備，這一高密度要求常就會造成信息之間的相互干涉現象。由于通信數據的互相影響，數據品質也將無法保證，系統在實際使用中就難免會產生延時、卡頓等的現象。

1.3 通信系統容量小

5G網絡通信技術在信息傳輸期間，主要利用毫米波，毫米波主要為24～100 MHz的波段，其在傳輸過程中存在一定弊端。經調查發現：毫米波信號傳輸過程中，更容易出現嚴重的損耗問題，其中的數據信息可能被異常攔截。并且，其應用范圍較小，毫米波的傳輸過程更容易受到環境的影響，阻擋其信號傳輸。由于5G通信系統容量小的問題，將嚴重影響其通信技術發揮。

2 大數據技術在5G通信網絡中的應用

大數據技術，是一種在互聯網技術下的大數據存儲模式，其使用領域非常廣闊，將深刻影響著人類的生活與方式。在大數據時代下，萬物互聯將成為一大特點，人與物、人與網絡平臺間的差距也將進一步縮短。大數據最根本的特點即是信息量巨大。在當前計算機技術的發展與提高下，對數據的存貯率要求愈來愈高，利用大數據不但能夠保存大量數據，還可以快速挖掘和定位數據信息，為人們的生活工作提供便利。隨著大數據技術的不斷發展，其應用渠道和信息來源變得更為廣泛。將大數據技術應用于5G通信網絡中，可有效推動智能型社會發展，為國家發展進步提供動力。大數據技術的應用能夠有效提高5G 通信網絡的數據收集、分析和應用能力。由于5G通信網絡本身數據量涉及較大，數據種類多、規模大，對數據的挖掘、分析和存儲等功能提出更高的要求。而大數據技術中就包含了數據采集、數據分析、數據存儲和數據挖掘等各項關鍵性技術，利用大數據技術，能夠有效實現對5G 通信網絡中各類數據的快速處理，從中獲取有效信息。

2.1 數據采集篩選技術

運用大數據收集篩選技術，就可以達到對5G通信系統中的大量信息高效收集與篩選的能力。通過大信息收集與篩選方法，進行通信網絡中的大數據信息提取，使之加載并轉換為有效數據。大數據收集技術，一般分為基于支撐層與智能感知層。其中，智能傳感層主要由通信網絡、傳感器和智能識別系統構成，對各類數據源數據進行高效采集；基礎層主要由物聯網和云存儲服務器構成，進行數據采集后的存儲和應用等工作，為其提供有利條件[2]。在數據采集完成后，利用大數據篩選技術對海量數據篩選，提取有效數據，清理無用數據，將復雜的數據簡化處理，使數據結構更為清晰明了，將錯誤數據信息篩除，為數據分析和應用等工作奠定堅實基礎。

2.2 數據挖掘分析技術

5G通信網絡運行的過程中，為了能夠幫助運營商更為精準地定位用戶，為其提供更為智能化、完善的網絡通信服務，大數據挖掘和分析技術必不可少。在數據收集和篩選工作完成后，需要從大量的有效數據信息中，進一步挖掘出有應用價值的數據信息。在數據采集和篩選結果展示后，利用數據挖掘技術和機器學習，智能化分析用戶的網絡行為、興趣和情感語義等多方面的數據，對其進行針對性大數據分析。基于大數據分析技術，了解5G用戶的特征和需求，以此為基礎，為其推送針對性的服務內容，以此進一步提高數據挖掘價值，從而提升了5G 網絡的整體服務水平。此外，在強大數據挖掘技術的應用下，也可以更加深入發掘5G通信系統中的各種數據資源，并根據客戶的特征需要設計專門的數據挖掘任務，形成了一定的序列模式和數據庫，對數據信息進行多維度歸納分析，助力5G通信網絡的更新升級。

2.3 數據存儲管理技術

大數據技術建立數據庫，為5G通信網絡的數據存儲提供更大的空間，拓展數據存儲空間范圍，使工作人員可以進一步完善數據信息，充分進行數字信息深度發掘，從而達到對各種類別數字信息的分級存儲。所以，在信息存儲技術的發展下，能夠形成各種形式的數據庫系統，以便將各種形式的信息存放到各種數據庫系統中，彼此之間互不影響。一般而言，數據庫系統的類型主要分為內存數據庫系統、地圖數據庫、關系型數據庫和非關系型數據庫，分類存儲了通信系統資料，為5G通信系統中的高結構化、非結構化和半結構化等大數據處理和管理問題帶來更好的解決辦法[3]。另外，大數據技術的應用，還可有效擴展5G通信網絡的云存儲空間，借助大數據技術與云計算技術之間密切的聯系，將云數據或云平臺與5G通信網絡之間建立連接關系，提高5G通信網絡的管理質量，不斷優化5G通信網絡工作和發展環境。

2.4 數據可視化技術

在5G通信網絡中，數據可視化技術也是關鍵性技術之一。利用大數據技術，對通信網絡中的數據進行充分挖掘和分析，在數據可視化技術的作用下，將其中的相關數據信息以模型或圖表的形式呈現出來，以更直觀的方式展現，并在此基礎上進行定量分析。基于之一模型，技術人員可以更為直觀地獲取和觀察各類數據，并對其進行進一步處理和利用。通過圖表的形式，將所查詢的信息呈現在通信網絡用戶面前，使其可以直觀獲取相關信息，很大程度上提高了5G通信網絡的服務質量。例如：“5G+教育系統”就可以借助數據可視化技術，將網課開展情況展示在大數據平臺界面中，顯示其中的規律，發揮其應用價值。

2.5 無線監控技術

為保證5G網絡系統內信息的安全，通過大數據分析技術還能有效建立安全監控體系，以防止出現信息泄漏或損失的現象。例如：專業人員可對目標信息實施集中化監測，制訂重點防御方案，構建無線監測技術模型，即時監測通信系統的通信情況，對危險源的攻擊情況快速辨識，做出針對性防護措施，提高5G 通信網絡安全。在此基礎上，通信經營單位還可建立以大數據為基礎的運行體系，構建安全管理體系，發揮其數據處理功能，為通信網絡工作過程提供安全環境，提高通信服務的安全性。相關技術人員在無線監控技術下，建立安全防護體系，保證數據處理、數據分析和數據庫工作等均處于安全防護狀態下，避免受到黑客攻擊，打造安全的通信網絡平臺[4]。

2.6 移動云計算技術

網絡時代發展環境下，大數據技術與云計算技術之間密不可分，要想在5G通信網絡中發揮云計算技術的作用，就必須實現5G通信網絡與移動設備間的高質量連接。當前情況下，移動智能設備多種多樣，呈現出不同的類型，其中包括智能手機、智能電腦等泛智能終端。所以，為了進一步實現5G通信網絡與萬物互聯的有效融合，真正打破服務壁壘，需要加強云計算技術在其中的應用，通過搭建相應的云服務平臺，對通信網絡和移動智能設備或平臺之間高效連接、快速響應，提高用戶的使用體驗，使其能夠享受遠程控制等智能化服務。同時，云計算技術還可通過收集和存儲云數據，為用戶的信息查詢等功能需求提供有利條件。

3 大數據技術下的5G通信網絡架構

5G 通信網絡架構中，需要建立大量的天線，并設置高密度的基站，而各基站與天線之間會產生一定的信號干擾，導致天線傳輸中的正常數據與干擾數據相互摻雜在一起，降低5G 通信網絡的數據傳輸質量，嚴重情況下還容易發生延遲、卡頓等問題。并且，5G 通信網絡架構本身就相對復雜，其中包括了網絡基礎數據、用戶接入數據和網絡環境狀態等，屬于高度復雜類型，涉及海量數據信息，要想維持高質量通信，對其通信過程提供支持，還需更復雜的網絡架構作為支撐，但網絡架構的復雜，會使通信鏈路之間的操作環境出現一定問題。此外，5G通信網絡架構自身的超密集異構特性，使其邊緣數據和邊界數據的感知力下降，出現感知不敏感問題。所以，5G 通信網絡在發展中，網絡架構急需優化完善，以提供更優質的服務，大數據技術在其中發揮重要作用[5]。

3.1 MEC移動邊緣計算

互聯網的大范圍普及，移動端的新業務不斷增加，用戶需求不斷加大，使傳統的通信網絡架構已經難以支撐和滿足其需求，因此便發展了在SDN 技術和NFV技術下的云化核心處理方法，在網絡架構中應用云計算技術，使其成為其中的核心部分，推進架構優化演變，將其中涉及的各類計算在云端處理，輸出、輸入過程由終端完成。

5G 時代的到來，使終端數量不斷增多，對通信網絡提出了更高寬帶、更高密度和更低延遲等要求。在此環境下，MEC 移動邊緣計算應運而生，是一種能夠在無線側為用戶提供所需服務，并實現云計算功能的網絡架構，加快通信網絡中各應用的下載速度，實現通信網絡超高寬帶、超強時效性和超低延時的功能，為用戶帶來高質量、不間斷的網絡體驗[6]。

以中興的5GMEC應用和解決方案為例，其將UPF下沉至無線側，在運營商MEC平臺當中，共同部署CU和移動邊緣應用，包括ME、VR 視頻渲染等，實現就近提供前端服務，如通過MEC平臺部署，進行現場直播，可快速調取全景攝像頭拍攝視頻，保證視頻時效性和清晰度。或在視頻監控當中，為避免回傳數量較大影響畫面的流暢性，通過MEC 平臺部署，可以提前處理分析相關內容，從中提取出有價值的片段和畫面，上傳至平臺當中保存和使用，而不具有較高價值的數據就繼續保存在平臺存儲器中，避免出現資源的傳輸浪費。

3.2 霧計算

相較于云計算，霧計算的架構分布更具規律性，且與網絡邊緣布局相接近。霧計算主要是在網絡邊緣設備中，集中進行數據處理、數據應用等功能性操作，與云計算先將數據保存至云中再加以利用有所不同。事實上，數據的處理和存儲過程，對本地設備的依賴程度更高，對服務器反倒沒有過多依賴。因此，與云計算的集中式計算形式不同，霧計算的分布式計算形式，更契合互聯網的“去中心化”發展特征。

同時，霧計算在應用的過程中，也不需要使用者在想要實現存取服務時，必須將其設備與遠端的大型數據中心相連。從某種程度上來講，除了架構存在不同，霧計算基本能夠實現云計算所提供的全部功能和應用，但霧計算在應用過程中所借助的計算平臺相對大型數據中心而言效率較低。霧計算主要為小型云，如私有云、個人云、企業云等，其地理分布更為廣泛、移動性適應能力更強，且具備位置感知和低延時等優勢特征，能夠支持更多的邊緣節點[7]。這些優勢使其在5G通信網絡架構中，可更便于移動業務部署，接入更廣泛的邊緣節點。

4 結語

綜上所述，5G通信網絡的數據傳輸質量和傳輸效率相當之高，且具有可靠性高、延時性低、移動寬帶增強、覆蓋范圍廣等優勢特征。當前，我國正處于互聯網普及時代下，萬物互聯，智能化終端設備不斷增加，網絡數據流量也持續提升。將大數據技術應用其中，建立網絡架構體系，可有效提高5G 通信網絡服務質量。在未來，還需不斷加強對大數據網絡結構體系的研究和優化，不斷提升大數據網絡結構設計水平，發揮其實用價值，進一步提升其高效性和穩定性。