李良斌 羅耀旭

摘要：提供了一種基于無線網(wǎng)絡性能數(shù)據(jù)的用戶業(yè)務分類方法，同時提供完備的感知分析技術(shù)。通過研究各類應用的具體資源占用特征，研究人員設計出有效的業(yè)務類型區(qū)分方法；同時考察不同應用對各種KPI的敏感程度以制訂準確的感知評估規(guī)則。經(jīng)過大量測試驗證，該方法具有分類評估準確，效率高，處理開銷小等優(yōu)點。

關(guān)鍵詞： 業(yè)務分類；感知評估；無線網(wǎng)絡性能；資源占用

Abstract： In this paper， we describe a method for classifying user services. This method is based on wireless network performance and a complete-perception technique. By analyzing the resource occupation feature， we design a method for roughly determining the service type. Using this method， we measure applications against various KPIs in order to build up the accurate perception estimate regulation. Through testing， we verify that this method is capable of accurate classification and high efficiency. It also is not costly to the process.

Key words： service classification； perception evaluation； wireless network performance； resource occupation.

隨著3G應用的推廣，無線網(wǎng)絡的服務主體逐漸向數(shù)據(jù)業(yè)務轉(zhuǎn)移，越來越多的用戶使用無線終端享受數(shù)據(jù)服務，例如觀看視頻，瀏覽網(wǎng)頁、QQ或MSN等。每種數(shù)據(jù)業(yè)務的特征不同，對于無線網(wǎng)絡的資源占用情況也有很大差異：使用MSN的用戶，在線時長往往大于下載文件的用戶，但是其流量可能只有下載用戶的百分之一，同時不同的業(yè)務對于無線環(huán)境的要求也不一致。

用戶使用業(yè)務滿意度，是無線網(wǎng)絡服務質(zhì)量的重要指標。為了改善用戶使用感受，我們需要了解無線網(wǎng)元上的現(xiàn)有資源是否能夠滿足用戶業(yè)務的需要，也就是依賴于用戶業(yè)務分類和感知評估的方法。傳統(tǒng)技術(shù)無法做到用戶業(yè)務分類與無線網(wǎng)絡資源分配的無縫關(guān)聯(lián)，例如IP網(wǎng)絡監(jiān)控工具可以在核心網(wǎng)側(cè)監(jiān)控IP網(wǎng)絡的應用協(xié)議類型、流量變化等信息，但是卻無法獲取無線網(wǎng)元資源變化；傳統(tǒng)的無線資源管理工具正好相反，它們能夠有效地監(jiān)控所有無線網(wǎng)元的資源分配，卻不能探知本網(wǎng)元無線用戶的應用業(yè)務種類。

文章討論了一種基于無線網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，用于區(qū)分網(wǎng)絡用戶應用的業(yè)務類型，并且對其使用感知進行評估[1]。

1 業(yè)務占用資源特征

目前主流的網(wǎng)絡應用主要有：網(wǎng)頁瀏覽/微博、網(wǎng)絡視頻、文件傳輸協(xié)議（FTP）/BT下載、視頻通話、數(shù)據(jù)上傳以及QQ/MSN等，在此簡單例舉幾種典型網(wǎng)絡應用的IP速率變化曲線圖，看看這些應用之間是否存在明顯差異。

圖1描述了多種應用的IP速率變化情況，F(xiàn)TP下載業(yè)務的前向IP速率維持在較高水平（>100 kbit/s），反向速率則一般處在低水平（<20 kbit/s），整個下載過程中，前反向速率的變化不大，比較穩(wěn)定。

圖1顯示的各類應用的IP速率差異還是比較明顯的，當用戶進行網(wǎng)頁瀏覽時，IP速率并非持續(xù)保持高水平，這與下載應用差別很大；只有在打開新網(wǎng)頁或者新的網(wǎng)絡資源時，IP速率才會突發(fā)到較高水平，整個過程的總前向吞吐量相對下載要小很多。IM即時通訊應用（在此僅限定文字聊天）與網(wǎng)絡瀏覽的特征很像，也存在較長的低速率區(qū)間，區(qū)別在于IM業(yè)務的突發(fā)速率要小于網(wǎng)頁瀏覽。因為文字所占的流量非常小，按照兩字節(jié)的國際標編碼計算，一段500字的記錄只占約1 kB，而一般門戶網(wǎng)站的主頁大小都在MB級別。

在視頻對話時，前反向速率非常接近，而且都維持在一個“安全”的水平（能夠保證對話雙方數(shù)據(jù)正常交互），前向流量一般低于下載業(yè)務但是比網(wǎng)頁業(yè)務要高，反向流量則非常接近前向[2]。

最后，再來比較當下很火的Youku視頻應用。它與FTP下載的變化曲線很像，但是仔細研究后發(fā)現(xiàn)在幾個大“矩形”之間都會存在或多或少的間隔，這是由于網(wǎng)絡視頻的緩存技術(shù)以及用戶觀看行為導致的。用戶在觀看網(wǎng)絡視頻，特別是超長視頻時，并不是一次性下載完成整個文件，而是下載分割好了的視頻小文件（對于總大小不大的視頻不需分割），用戶在觀看當前文件內(nèi)容時，有可能該文件早已下載完成，而下一個小文件尚未開始下載，此時就會出現(xiàn)速率間隔。

基于以上分析，可以將網(wǎng)絡應用分門別類劃分為如下類型。

（1）下載類

主要應用：FTP連續(xù)下載、網(wǎng)絡視頻、BT下載等。

資源占用特征：前向流量大，連接時長較長，需長時間保持高速率。

（2）較大速率突發(fā)類

主要應用：Http網(wǎng)頁訪問、微博等。

資源占用特征：前向流量較大，連接時長短，無需長時間保持高速。

（3）較小速率突發(fā)類

主要應用：QQ、MSN文字聊天等IM應用。

資源占用特征：前向流量小，連接時長短，不需要長時間保持高速。

（4）前反向?qū)ΨQ類

主要應用：QQ視頻、MSN視頻、網(wǎng)絡電話（VOIP），可視電話等。

資源占用特征：前反向流量相當，連接時長較長，需要長時間保持前反向速率。

（5）上傳類

主要應用：反向文件上傳，外發(fā)郵件等。

資源占用特征：反向流量大，連接時長較長，需長時間保持高速率。

（6）其他類。

主要應用：不屬于以上的業(yè)務。

資源占用特征：無法歸類到前面幾項。

某一類業(yè)務類型中的所有應用都具有相似的資源使用特征，例如下載類業(yè)務，下載流量較大，需要長時間保持較高速率；而較小突發(fā)類業(yè)務占用的流量非常有限，并且大部分時間不要求保證高速率。如果確定了某次業(yè)務的資源占用情況，就能夠明確該業(yè)務屬于以上哪種類型。

2 業(yè)務類型判定方法

通過業(yè)務的資源占用特征可以推導出本次業(yè)務所屬的業(yè)務類型，如果無線網(wǎng)元側(cè)采集的信息能夠充分描述資源占用情況，即可僅通過無線網(wǎng)元數(shù)據(jù)來確定應用業(yè)務類型。

無線網(wǎng)元側(cè)可采集如下數(shù)據(jù)描述資源占用情況。

·空口連接時長：空口連接建立到釋放之間的時長，對應于應用連接時長。

·物理層吞吐量：物理層前/反向吞吐量，可以連接用戶、網(wǎng)元等多個維度采集。

·無線連接協(xié)議（RLP）層吞吐量：RLP層吞吐量，與物理層吞吐量一樣都可表征應用的流量大小。

·前/反向占空比：高速率持續(xù)時長占總連接時長的比例，一般來說，50 kbit/s以上的前向或20 kbit/s以上的反向速率屬高速率。

·前/反向有效速率：數(shù)據(jù)激活期間的前向和反向速率。

·前/反向激活時長：無線網(wǎng)元服務時長占總連接時長的比例。

可以通過無線網(wǎng)元采集數(shù)據(jù)對某次連接的應用業(yè)務類型進行判斷，各種業(yè)務的判定模型說明如下。

（1）下載類

判定模型組成：連接時長、前向占空比、前向流量。

（2）較大速率突發(fā)類

判定模型組成：連接時長、前向占空比、前向有效速率。

（3）較小速率突發(fā)類

判定模型組成：連接時長、前向占空比、前向有效速率。

較小速率突發(fā)業(yè)務的前向有效速率要低于較大速率突發(fā)業(yè)務。

（4）前反向?qū)ΨQ類

判定模型組成：前反向吞吐量比例、前反向占空比。

（5）上傳類

判定模型組成：反向吞吐量、反向占空比、反向有效速率。

（6）其他類

判定模型組成：不屬于以上類型的業(yè)務。

可能存在同一連接，同時符合多個業(yè)務類型特征的情況，這時需要制定一套優(yōu)先規(guī)則，保證同一連接只能分屬一類業(yè)務。一種比較合理的優(yōu)先規(guī)則設定如下：

前反向?qū)ΨQ > 持續(xù)下載類 > 反向上傳 > 較大流量突發(fā) > 較小流量突發(fā) > 其他

根據(jù)該規(guī)則，假如同一連接同時滿足下載類與突發(fā)類業(yè)務特征，應當將其劃分為下載類業(yè)務。至此已經(jīng)確定了每次空口連接的業(yè)務類型。

與有線網(wǎng)絡承載數(shù)據(jù)業(yè)務有所不同，無線網(wǎng)絡資源有限，空口連接在沒有數(shù)據(jù)交互的情況下會進入休眠態(tài)。如果休眠時間過長，空口連接則將釋放以節(jié)約無線資源，降低整個系統(tǒng)的負荷。對于用戶來說，僅僅使用了10 min的QQ，可能就包括10余次空口連接。無線網(wǎng)元側(cè)監(jiān)控的連接與真實的用戶應用存在差異。為了解決這一問題，需要通過一定規(guī)則將空口連接合并，盡可能還原用戶應用的原貌[3]。

圖2描述了連接合并的預期效果，雖然用戶進行不同應用時，空口連接的頻度與時長等特征都不同，但是通過連接合并處理，可以優(yōu)化從空口信息得到的業(yè)務，使其更接近真實的用戶應用行為。例如在一次點對點協(xié)議（PPP）的對話中，用戶進行了多種業(yè)務，其中，QQ聊天業(yè)務一般包含多次空口連接，且每次連接的時長都很短（可能僅僅是一次文字消息的發(fā)送和接收）；而在線電影應用對應的空口連接一般時長較長，最終兩類業(yè)務經(jīng)過合并處理后，其結(jié)果都更加接近原始的用戶應用行為。

值得推薦的一種呼叫連接合并方法是：按照如下規(guī)則將所有空口連接劃分成呼叫連接集合，之后將單個集合內(nèi)的所有呼叫合并為一次業(yè)務行為。

連接合并條件包括：

（1）屬于同一個用戶；

（2）屬于同一類業(yè)務；

（3）相鄰兩次呼叫中，前一次呼叫釋放時刻與后一次呼叫建立時刻之間的時延應當小于預設門限。

呼叫合并的效果如圖2所示，相對于原始的空口連接，呼叫合并得到的業(yè)務行為更接近與用戶的應用。

3 完整的業(yè)務分類流程與

準確性

文中描述的業(yè)務分類方法僅通過無線網(wǎng)元側(cè)采集的空口呼叫數(shù)據(jù)即可完成，與傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡監(jiān)控工具不同，不需要額外監(jiān)控核心網(wǎng)側(cè)數(shù)據(jù)，進行深入解包（DPI）等操作。

圖3展示了業(yè)務分類的完整處理流程，具體步驟說明如下：

（1）無線網(wǎng)元側(cè)采集用戶的空口呼叫信息；

（2）計算每次呼叫的特征關(guān)鍵績效指標法（KPI），例如呼叫時間、占空比等；

（3）將計算結(jié)果與業(yè)務模型進行比較，確定所有呼叫的業(yè)務類型；

（4）對已經(jīng)分類好的單次呼叫進行合并，得到更接近用戶應用的業(yè)務行為。

通過建立業(yè)務模型建立無線呼叫KPI與網(wǎng)絡應用的對應關(guān)系，無線網(wǎng)元采集呼叫指標并以業(yè)務模型進行匹配的方法即可實現(xiàn)對業(yè)務類型的分類。分類步驟中涉及的所有信息都能夠在已有的系統(tǒng)功能下采集完成，無需增加額外的模塊設計或核心網(wǎng)的深度解包，開銷小、數(shù)據(jù)可靠性高。

為了驗證業(yè)務分類的準確性，測試人員專門在多個城市進行了分類測試，主要結(jié)果如表1所示。

表1顯示業(yè)務分類的判定結(jié)果都符合預期，說明使用特征KPI對用戶應用進行業(yè)務劃分具有著較高的準確性。

表2展示的是某基站控制器（BSC）下的全天用戶行為分類結(jié)果以及各類業(yè)務的無線資源占用情況。

在表2描述的某BSC數(shù)據(jù)中，小突發(fā)業(yè)務在用戶數(shù)占比與連接次數(shù)占比中都是第一，但是其他的資源占用卻非常低；下載類業(yè)務雖然不足總連接次數(shù)的1%，但是卻使用了約60%的前向業(yè)務資源與約40%的反向業(yè)務資源；而大突發(fā)業(yè)務各項資源占比則比較統(tǒng)一，基本都能夠維持在30%～40%之間。通過分析各類業(yè)務的資源占用情況，一方面可以分析各類業(yè)務的使用頻度，為運營商分析業(yè)務發(fā)展空間提供指導；另一方面可了解無線資源分布，為網(wǎng)絡規(guī)劃或運營咨費調(diào)整等提供幫助。

4 業(yè)務評估與用戶感知

傳統(tǒng)用戶感知評估方法的一個重要困難在于不同用戶的需求存在差異，同樣的環(huán)境下，不同用戶的感知很可能不同，甚至同一用戶在同一環(huán)境中不同時段的感知也會變化。業(yè)務分類方法能夠在很大程度上幫助我們了解用戶的具體需求。

對于下載類業(yè)務來說，10 kbit/s的有效速率不一定能夠帶給用戶良好的體驗，特別是在下載超大文件（>1 GB）時，這種速率簡直就不能忍受；但是同樣的10 kbit/s有效速率，在進行IM文字聊天時，用戶的使用效果卻非常好。

業(yè)務分類使得準確的感知評估方法實現(xiàn)成為可能。業(yè)務感知評估通用公式為：

在（1）中，Eva （x ）為業(yè)務x的最終評估得分；I （x ）表示所有與業(yè)務x的感知相關(guān)的KPI，i表示某項影響x感知的性能指標，有i∈I （x ） 。E （i ）表示i的得分，不同KPI的評估方法不同，某些負面KPI的評估得分有可能為負分；W （i ）為指標i的權(quán)重，不同KPI的權(quán)重也有所差異；對于所有感知KPI得分取加權(quán)平均后得到該業(yè)務的最終得分。

從不同業(yè)務的需求出發(fā)，每種業(yè)務的具體評估方法應當區(qū)別對待，選擇合理的KPI組合構(gòu)建評估系統(tǒng)。同樣以下載業(yè)務和IM為例，假設兩種業(yè)務的I （x ）相同，都為（下載速率，前向重傳率，Ec/Io）。

正如表3中，各類KPI對于不同業(yè)務感知的影響程度不同，因此E得分相同的不同業(yè)務感知得分也可能不同：在兩組相同KPI得分的業(yè)務中，下載業(yè)務得分僅65，而IM業(yè)務卻高達86。

在得到業(yè)務感知評分的基礎上，可以進一步分析其用戶分布。

圖4展示的是某城市下載類業(yè)務用戶感知分布的真實情況，有約40%的用戶體驗很差，不足60分，同時也有接近12%的用戶下載體驗非常好，達到90分以上；其他用戶的下載體驗處于可接受的水平。通過研究對用戶感知的分布，可以分析某地區(qū)用戶體驗的歷史變化或者驗證網(wǎng)絡優(yōu)化手段是否有效等。

5 網(wǎng)絡優(yōu)化與故障排查

基于用戶感知分數(shù)，可以進行多個維度的網(wǎng)絡性能統(tǒng)計，例如可以查看所有網(wǎng)元的綜合用戶感知，對于排名靠后的網(wǎng)元進行深入分析，探索其原因；或者某一類型的終端進行感知評比，看看此類終端感知是否良好。

此外，可以設計追蹤系統(tǒng)，從用戶感知評分入手，迅速鎖定導致評分差的主要感知KPI，快速定位問題。一旦發(fā)生性能類或用戶感知故障，即可定位出劣質(zhì)的感知KPI，并深入分析其發(fā)生原因。

例如，下載類業(yè)務的重要一項感知KPI為前向RLP速率，一旦發(fā)現(xiàn)該感知指標差，可通過固化的分析專題（例如空口覆蓋、呼叫成功率、掉話原因等分析專題），對影響指標的原因，包括空口環(huán)境，系統(tǒng)忙閑，上層資源帶寬等進行深入挖掘。

基于用戶感知的故障排查系統(tǒng)與傳統(tǒng)排障方法的差異主要包括：

（1）傳統(tǒng)排障方法

該方法通過用戶投訴或者系統(tǒng)告警發(fā)現(xiàn)故障，屬于被動式發(fā)現(xiàn)；主要定位手段為人工方法，通過對歷史數(shù)據(jù)的排查進行分析，對于人員的業(yè)務技能要求較高，同時由于前后方數(shù)據(jù)交互的時延，故障數(shù)據(jù)采集效率等因素，定位效率較為低下。

（2）用戶感知排障方法

該方法通過用戶感知評估，發(fā)現(xiàn)體驗差用戶（潛在的投訴者），目標在其投訴前就定位解決問題，屬于主動式發(fā)現(xiàn)；在評估的同時可以監(jiān)控到影響體驗的劣質(zhì)KPI，快速鎖定故障范圍；基于既有數(shù)據(jù)可設計固化的分析專題，自動化定位問題根源，擺脫了對人員技能的依賴。

對比可知，基于用戶感知評估的排障方法相比傳統(tǒng)方法效率要高得多，并能夠在用戶投訴或系統(tǒng)告警前就預先發(fā)現(xiàn)問題，可靠性大大提高。

6 結(jié)束語

隨著無線數(shù)據(jù)業(yè)務日益擴展，準確判定無線用戶業(yè)務類型與評估其使用感知的需求也日益迫切，另外傳統(tǒng)方法側(cè)重于有線側(cè)深度解包，不能反映無線行為的特征，也無法有效監(jiān)控用戶感知。文中提供的技術(shù)實現(xiàn)了無線網(wǎng)絡資源分配與數(shù)據(jù)業(yè)務之間的無縫關(guān)聯(lián)，不但滿足以上需求，而且有著極高的擴展性，在網(wǎng)絡優(yōu)化與系統(tǒng)故障排查等方面都有不俗的表現(xiàn)。

參考文獻

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