宮云平 向勇 嚴(yán)宇

【摘 要】基于電信運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)資源，提出了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)匯聚的數(shù)據(jù)范圍、系統(tǒng)定位及功能架構(gòu)，并結(jié)合4G網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)推廣，闡述了如何利用網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)資源來(lái)全面評(píng)估移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知，挖掘網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)在網(wǎng)絡(luò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)方面的價(jià)值，為運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)資源的內(nèi)部應(yīng)用提供參考。

大數(shù)據(jù) 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng) 用戶感知 關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo) 關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)

【關(guān)鍵詞】doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2016.04.017 中圖分類號(hào)：TN91 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-1010（2016）04-0087-05

引用格式：宮云平，向勇，嚴(yán)宇. 運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐研究[J]. 移動(dòng)通信， 2016，40（4）： 87-91.

1 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)概述

“大數(shù)據(jù)是金礦，蘊(yùn)藏著巨大的價(jià)值”。毋庸置疑，電信運(yùn)營(yíng)商擁有大數(shù)據(jù)，那么電信運(yùn)營(yíng)商的大數(shù)據(jù)有哪些呢？主要包括如下：

（1）客戶信息：包括客戶真實(shí)的注冊(cè)信息、業(yè)務(wù)訂購(gòu)情況、消費(fèi)情況、繳費(fèi)情況、投訴情況等靜態(tài)信息，這部分信息主要存在于CRM（Customer Relationship Management，客戶關(guān)系管理）、客服系統(tǒng)中，信息圍繞“客戶/人”這個(gè)“主KEY”來(lái)關(guān)聯(lián)聚集，反映一個(gè)用戶在使用電信業(yè)務(wù)的基本情況。

（2）用戶實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)信息：包括用戶的實(shí)時(shí)位置信息、正在使用的業(yè)務(wù)類型、業(yè)務(wù)內(nèi)容、APP名稱、終端型號(hào)版本、業(yè)務(wù)使用感知（時(shí)延、成功率、速率）等，主要是刻畫用戶行為，反映用戶使用業(yè)務(wù)時(shí)實(shí)時(shí)體驗(yàn)的動(dòng)態(tài)信息，一般運(yùn)營(yíng)商采用部署探針、鏡像抓包等方式捕獲存儲(chǔ)后再進(jìn)行分析。

（3）網(wǎng)絡(luò)/設(shè)備運(yùn)行信息：包括反映各設(shè)備/各端口/各鏈路的速率、帶寬、抖動(dòng)、延時(shí)等硬件運(yùn)行情況的信息以及反映網(wǎng)絡(luò)情況的業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)信息（如無(wú)線信號(hào)強(qiáng)度/覆蓋/干擾等一系列指標(biāo)、各端口消息收發(fā)成功率及處理時(shí)延、各協(xié)議定義的計(jì)數(shù)器情況、性能指標(biāo)等）等，這類信息一般通過(guò)網(wǎng)管系統(tǒng)監(jiān)控和采集。

其中，用戶實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)信息和網(wǎng)絡(luò)/設(shè)備運(yùn)行信息都是由現(xiàn)網(wǎng)實(shí)時(shí)產(chǎn)生、實(shí)時(shí)采集的動(dòng)態(tài)信息，這類信息除了包含用戶使用電信業(yè)務(wù)及互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的行為特征外，更重要的是反映了用戶使用業(yè)務(wù)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)情況，對(duì)運(yùn)營(yíng)商提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和用戶使用業(yè)務(wù)時(shí)的感知具有非常重要的意義。本文即圍繞闡述網(wǎng)絡(luò)/設(shè)備運(yùn)行信息，輔以用戶實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)信息，探索網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)在內(nèi)部精細(xì)化運(yùn)營(yíng)方面應(yīng)用實(shí)踐。

2 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)

與其他海量數(shù)據(jù)相比，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)具備以下特點(diǎn)：

（1）實(shí)時(shí)性

通信網(wǎng)絡(luò)無(wú)時(shí)無(wú)刻不在處理各類業(yè)務(wù)，網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行情況也是實(shí)時(shí)變化的，網(wǎng)絡(luò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)要求根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)情況，及時(shí)獲得用戶的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)感知，動(dòng)態(tài)調(diào)配資源，提高資源的利用率，以保障用戶良好的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)體驗(yàn)。

（2）關(guān)聯(lián)性

用戶使用一次業(yè)務(wù)會(huì)有多次交互過(guò)程，涉及到運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的多個(gè)專業(yè)、多個(gè)設(shè)備，如何將分散在各設(shè)備上的海量實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)信息關(guān)聯(lián)起來(lái)，還原用戶使用業(yè)務(wù)時(shí)的真實(shí)場(chǎng)景一直都是網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)中的一個(gè)難題。

（3）清單數(shù)據(jù)快捷查詢

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的另外一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景就是要處理用戶的網(wǎng)絡(luò)投訴，找出故障點(diǎn)及時(shí)修復(fù)，故需要對(duì)各類信令/消息/日志等原始清單數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢，以便定位用戶故障發(fā)生的具體原因。因此，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)在利用海量信息分析趨勢(shì)、整體規(guī)律等的同時(shí)，要能夠滿足對(duì)清單數(shù)據(jù)的直接獲取使用。

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)應(yīng)滿足實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)流處理、海量數(shù)據(jù)多維關(guān)聯(lián)、清單數(shù)據(jù)快捷查詢的需要，因此運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)（見圖1）和功能架構(gòu)（見圖2）設(shè)計(jì)如下：

如圖1所示，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)包括各專業(yè)數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)匯聚層、數(shù)據(jù)清洗框架、數(shù)據(jù)共享平臺(tái)、數(shù)據(jù)探索平臺(tái)、各應(yīng)用平臺(tái)。其中，各專業(yè)數(shù)據(jù)源包括目前各專業(yè)網(wǎng)管/支撐系統(tǒng)、信令監(jiān)測(cè)采集系統(tǒng)、自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)、電子運(yùn)維系統(tǒng)、資源系統(tǒng)、企業(yè)GIS（Geographic Information System，地理信息系統(tǒng)）系統(tǒng)等，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)將分散在各專業(yè)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集約統(tǒng)一，為后續(xù)的關(guān)聯(lián)挖掘分析提供了基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)清洗框架主要是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏加密、剔除異常數(shù)據(jù)、輸出數(shù)據(jù)源的統(tǒng)計(jì)信息等，數(shù)據(jù)清洗規(guī)則可以根據(jù)需求和數(shù)據(jù)源的情況靈活配置輸入。經(jīng)過(guò)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，數(shù)據(jù)共享平臺(tái)為基于運(yùn)營(yíng)商運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的各應(yīng)用實(shí)踐提供數(shù)據(jù)資源，同時(shí)與數(shù)據(jù)探索平臺(tái)互聯(lián)。數(shù)據(jù)探索平臺(tái)主要是針對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析和模型開發(fā)，找出數(shù)據(jù)價(jià)值和應(yīng)用方向。

圖1 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)

如圖2所示，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)功能架構(gòu)從下向上分為數(shù)據(jù)采集層、平臺(tái)能力層、服務(wù)接入層。其中，平臺(tái)能力層作為核心能力層，包括計(jì)算框架、算法服務(wù)、數(shù)據(jù)加速、能力提供等功能模塊，且系統(tǒng)還提供基礎(chǔ)服務(wù)、數(shù)據(jù)管理、運(yùn)營(yíng)管理等通用功能?；诖斯δ芸蚣埽W(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)可以支持離線大數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的處理分析，實(shí)現(xiàn)在線數(shù)據(jù)探索、即席查詢/智能取數(shù)、過(guò)程可視化、模型和標(biāo)簽管理、數(shù)據(jù)血緣分析等數(shù)據(jù)處理能力，以及海量數(shù)據(jù)匯聚和雙向遷移、大規(guī)模作業(yè)調(diào)度、一站式集中監(jiān)控和集中配置等平臺(tái)運(yùn)營(yíng)能力。

圖2 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)功能架構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)將運(yùn)營(yíng)商現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)中實(shí)時(shí)產(chǎn)生的各類生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚起來(lái)，進(jìn)行基礎(chǔ)的清洗去噪、脫敏加密、跨專業(yè)業(yè)務(wù)流關(guān)聯(lián)和安全隔離等處理后，供各類數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐進(jìn)行挖掘、分析、探索和呈現(xiàn)。

3 基于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)踐

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著大量的用戶使用業(yè)務(wù)時(shí)的感知體驗(yàn)信息以及運(yùn)營(yíng)商各設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行信息，有多種應(yīng)用方向可以挖掘?qū)嵺`。2015年是中國(guó)電信的4G用戶的爆發(fā)之年，將4G網(wǎng)絡(luò)下移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知評(píng)估及優(yōu)化這一課題作為電信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐的切入點(diǎn)，可全面評(píng)估在4G網(wǎng)絡(luò)快速推進(jìn)建設(shè)時(shí)用戶感知的變化情況，以便及時(shí)調(diào)整資源布放，不斷提升4G網(wǎng)絡(luò)下的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)感知，支撐中國(guó)電信4G品牌運(yùn)營(yíng)。

3.1 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知評(píng)估方法

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)屬于典型的“20/80效應(yīng)”，典型的業(yè)務(wù)場(chǎng)景覆蓋了大部分用戶：統(tǒng)計(jì)分析表明，用戶使用新聞/門戶網(wǎng)頁(yè)瀏覽、視頻、即時(shí)通信等應(yīng)用的流量和時(shí)長(zhǎng)占比超過(guò)80%；而每種類型的業(yè)務(wù)也呈現(xiàn)較明顯的拖尾效應(yīng)，采用TOP n的方式能夠涵蓋大部分情形。因此，可以通過(guò)分析用戶在網(wǎng)頁(yè)瀏覽、視頻、即時(shí)通信這3種典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景下用戶感知的影響因素，來(lái)代表移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知的總體情況。具體分析如下：

（1）新聞/門戶網(wǎng)頁(yè)瀏覽類

DNS（Domain Name System，域名系統(tǒng)）延時(shí)：用戶不易感知。

TCP（Transmission Control Protocol，傳輸控制協(xié)議）延時(shí)：用戶不易感知。

頁(yè)面訪問(wèn)成功率：用戶比較容易感知，但用戶能夠愿意等待的時(shí)間也是有限的，如果等待時(shí)間超長(zhǎng)，即使網(wǎng)頁(yè)能夠打開，時(shí)間上用戶可能提前關(guān)閉。

首包延時(shí)：用戶能夠在瀏覽器中看到有響應(yīng)，用戶容易感知。

頁(yè)面打開延時(shí)：從訪問(wèn)頁(yè)面開始到頁(yè)面打開所需要的等待時(shí)間，用戶最容易感知。

（2）視頻類

播放延時(shí)：用戶容易感知，與下載速率、播放軟件緩沖大小等有關(guān)系。在終端的客戶端上容易檢測(cè)，同下載速率有很大關(guān)系。

視頻卡頓：用戶容易感知，與下載速率、播放軟件緩沖大小、視頻節(jié)目源碼流速率等有關(guān)。

視頻下載速率：容易測(cè)量，能夠很大程度上反映視頻播放的感知情況。

（3）即時(shí)通信類

消息發(fā)送/接收延時(shí)：用戶容易感知，但即時(shí)通信類應(yīng)用定位的準(zhǔn)實(shí)時(shí)特性決定了用戶對(duì)消息發(fā)送/接收的延時(shí)不敏感。

消息上傳/下載速率：用戶不易感知，即時(shí)通信以小流量應(yīng)用為主，對(duì)速率不是非常敏感。

消息發(fā)送/接收成功率：用戶容易感知，體現(xiàn)核心需求。

綜上所述，對(duì)于網(wǎng)頁(yè)瀏覽類可以使用首包延時(shí)和頁(yè)面打開延時(shí)，視頻類可以使用視頻下載速率，即時(shí)通信類可以使用消息發(fā)送/接收成功率作為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知的KQI（Key Quality Indicator，關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)），根據(jù)不同用戶使用這3類業(yè)務(wù)的時(shí)長(zhǎng)占比，通過(guò)一定的加權(quán)算法來(lái)綜合評(píng)估4G網(wǎng)絡(luò)下移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶使用業(yè)務(wù)時(shí)的感知情況。

3.2 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知指標(biāo)采集及建模分析

為了獲取3類典型移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)（網(wǎng)頁(yè)、視頻、即時(shí)通信）的4個(gè)KQI，采用在4G核心網(wǎng)的SGW側(cè)部署DPI（Deep Packet Inspection，深度包檢測(cè)）監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，抓取全網(wǎng)移動(dòng)用戶使用業(yè)務(wù)時(shí)的KQI，實(shí)時(shí)掌握全網(wǎng)用戶的感知體驗(yàn)情況，建立全網(wǎng)用戶業(yè)務(wù)感知綜合評(píng)估模型。同時(shí)，采集安裝在終端上的APP測(cè)試數(shù)據(jù)，獲取友好測(cè)試用戶的端到端KQI指標(biāo)，通過(guò)友好用戶端到端的KQI指標(biāo)進(jìn)一步回歸驗(yàn)證全網(wǎng)用戶業(yè)務(wù)感知綜合評(píng)估模型，從而獲得移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知的穩(wěn)定、客觀的評(píng)估模型。

以網(wǎng)頁(yè)瀏覽業(yè)務(wù)為例，KQI指標(biāo)的采集示意圖如圖3所示。

如圖3所示，APP測(cè)量點(diǎn)部署在用戶終端上，可以采集到最能反映真實(shí)用戶感知的KQI指標(biāo)，但由于數(shù)量有限，屬于少量抽樣數(shù)據(jù)；DPI檢測(cè)點(diǎn)部署在網(wǎng)絡(luò)側(cè)，能夠采集到全網(wǎng)用戶使用所有業(yè)務(wù)時(shí)的KQI指標(biāo)，通過(guò)兩者結(jié)合搭建全網(wǎng)用戶業(yè)務(wù)感知綜合評(píng)估模型。

3.3 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知評(píng)估實(shí)施及

效果評(píng)估

根據(jù)全網(wǎng)用戶業(yè)務(wù)感知綜合評(píng)估模型的計(jì)算分析，可以隨時(shí)掌握全網(wǎng)用戶感知。對(duì)于用戶感知差的區(qū)域及時(shí)間段進(jìn)行端到端關(guān)聯(lián)、逐層鉆取分析，找出導(dǎo)致用戶感知差的因素，有針對(duì)性地開展優(yōu)化整改工作。

根據(jù)組網(wǎng)拓?fù)浜蜆I(yè)務(wù)流程，將KQI逐層映射分解到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的運(yùn)行指標(biāo)：無(wú)線網(wǎng)KPI（Key Performance Indicator，關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)）指標(biāo)、信令監(jiān)測(cè)計(jì)算生成的KQI/KPI指標(biāo)、承載網(wǎng)的KPI指標(biāo)、EPC（核心網(wǎng)）網(wǎng)管KPI指標(biāo)以及DPI系統(tǒng)計(jì)算生成的KQI/KPI指標(biāo)等，如圖4所示。

如圖4所示，將KQI指標(biāo)最終映射成各網(wǎng)絡(luò)上的運(yùn)行指標(biāo)KPI，從而達(dá)到監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行指標(biāo)來(lái)提升移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知的目的。該映射模型通過(guò)“指標(biāo)采集→KQI評(píng)估→KPI指標(biāo)優(yōu)化→再采集評(píng)估”閉環(huán)流程的不斷反饋優(yōu)化，最終完成從用戶感知到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行指標(biāo)的建模關(guān)聯(lián)，將用戶感知的提升落實(shí)到日常的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行維護(hù)工作上，使得網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和優(yōu)化工作有的放矢，資源投放和利用更加高效。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知評(píng)估應(yīng)用從用戶感知指標(biāo)的采集提取建模到KQI指標(biāo)向KPI指標(biāo)的映射分析，充分利用了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的跨專業(yè)海量數(shù)據(jù)，并采用Hadoop架構(gòu)下的Hive、Spark等組件進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和建模分析，驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)各數(shù)據(jù)應(yīng)用的支撐能力。

4 結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)技術(shù)研究及應(yīng)用是近年來(lái)業(yè)界熱炒的概念，無(wú)論是傳統(tǒng)行業(yè)還是新型行業(yè)，都希望通過(guò)海量數(shù)據(jù)分析挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，從而發(fā)現(xiàn)應(yīng)用商機(jī)，產(chǎn)生新的盈利點(diǎn)。本文在研究分析電信運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提出了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)架構(gòu)及構(gòu)建建議，并進(jìn)行了基于現(xiàn)網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的內(nèi)部應(yīng)用實(shí)踐探索，為運(yùn)營(yíng)商內(nèi)部精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提供參考。

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