大數據在網絡優化中大有可為_數據分析師

 網絡優化是確保網絡質量，提升網絡資源利用率的有效手段。近年來，隨著網絡容量的不斷提升、網絡用戶數的不斷增加、網絡設備的多樣化，用新技術和新方法替代傳統網絡優化手段成為一種趨勢，尤其是在大數據分析技術的興起下，其在網絡優化中的作用日漸突出。
　　
　　網絡優化的傳統手段
　　
　　網絡優化是通過對現已投入運營的網絡進行話務數據分析、現場測試數據采集、參數分析、硬件檢查等，找出影響網絡質量的原因，并且通過參數的修改、網絡結構的調整、設備配置的調整和采取某些技術手段，確保系統高質量的運行，使現有網絡資源獲得最佳效益，以最經濟的投入獲得最大的收益。一般而言，傳統的網絡優化有以下幾種方法：
　　
　　一、話務統計分析法：通過話務統計報告中的各項指標，可以了解和分析基站的話務分布及變化情況，分析出網絡邏輯或物理參數設置的不合理、網絡結構的不合理、話務量不均、頻率干擾及硬件故障等問題。
　　
　　二、DT&CQT測試法：從用戶的角度，借助測試儀表對網絡進行驅車和定點測試?？煞治隹罩薪涌诘男帕?、覆蓋服務、基站分布、呼叫失敗、干擾、掉話等現象，定位異常事件的原因，為制定網絡優化方案和實施網絡優化提供依據。
　　
　　三、用戶投訴：通過用戶投訴了解網絡質量。即通過無處不在的用戶通話發現的問題，進一步了解網絡服務狀況。
　　
　　四、信令分析法：主要針對A接口、Abis等接口的數據進行跟蹤分析。發現和定位切換局數據不全、信令負荷、硬件故障及話務量不均以及上、下行鏈路路徑損耗過大的問題，還可以發現小區覆蓋、一些無線干擾及隱性硬件故障等問題。
　　
　　五、數據庫核查與參數分析：對網絡規劃數據和現網配置參數、網絡結構數據進行核查，找出網絡數據中明顯的數據錯誤，對參數設置策略進行合理性分析和總結。
　　
　　六、網絡設備告警的排查處理：硬件故障告警一般具有突發性，為了減小對用戶的影響，需要快速的響應和處理。通過告警檢查處理設備問題，保障設備的可用性，避免因設備告警導致網絡性能問題。
　　
　　在實際工作中，這幾種方法都是相輔相成、互為印證的關系。網絡優化就是利用上述幾種方法，圍繞接通率、掉話率、擁塞率和切換成功率等指標，通過性能統計測試→數據分析→制定實施優化方案→系統調整→重新制定優化目標→性能統計測試的螺旋式循環上升，達到網絡質量明顯改善的目的。
　　
　　網絡優化亟待創新
　　
　　當前，隨著用戶數的不斷增長，隨著網絡容量的不斷增加，隨著網絡復雜度的不斷提升，以及網絡設備的多樣化，網絡優化工作的難度正在不斷提升，網絡優化的方法和手段亟待創新。
　　
　　首先，網絡優化是一項技術難度大、涉及范圍廣、人員素質要求較高的工作，涉及的技術領域有交換技術、無線技術、頻率配置、切換和和信令、話務統計分析等。傳統網絡優化工作多依賴于技術人員的經驗，依賴人工進行統計分析。網絡優化的自動化程度較低，優化過程需耗費大量的時間、人力、物力，造成了大量的資源浪費，影響網絡問題解決的時效性。另外，優化工程師借助于個人經驗對網絡數據進行分析和對比，而非根據網絡相關的數據綜合得出優化方案，存在一定的局限性。
　　
　　其次，隨著我國移動通信事業迅速發展，我國移動互聯網發展已正式進入全民時代，截至2014年1月，我國手機網民規模已達5億。網絡結構日益復雜，數據業務已經成為移動通信網絡主要承載的業務，用戶通過智能終端的即時互聯通信行為，使移動網絡成為大數據儲存和流動的載體。高速變化的數據業務速率和巨大的網絡吞吐量以及覆蓋范圍的動態實時變化，在很大程度上改變了現有網絡規劃和優化的模型，在網絡優化工作中引入大數據是非常迫切和必要的。
　　
　　最后，全球數據信息成為企業戰略資產，市場競爭和政策管制要求越來越多的數據被長期保存。對于運營商的網絡優化來說，也需要保存各類數據，以便進行用戶行為分析和市場研究，通過大數據實踐應用提升網絡優化質量并助力市場決策，實現精細化營銷策略，提升企業的核心競爭力。
　　
　　面對上述挑戰，運營商正嘗試進行網絡優化工作的創新，嘗試在網絡優化中引入新技術和新方法。而正在全球興起的大數據分析技術，開始在網絡優化中大顯身手。
　　
　　網絡優化擁抱大數據
　　
　　大數據(BigData)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、整理成為幫助企業經營決策目的的資訊。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。大數據具有數據量巨大、數據種類繁多、價值密度低及處理速度快的特點，同時具備規模性、高速性、多樣性、價值性四大特征。
　　
　　一般而言，利用大數據技術進行網絡優化的過程可分為三個階段：數據來源和獲取、數據存儲、數據分析。
　　
　　數據來源和獲取——對于運營商而言，通過現有網絡可以收集大量的網絡優化相關信令資源(含電路域、分組域)、DT測試&CQT測試數據，這些數據大都以用戶的角度記錄了終端與網絡的信令交互，內含大量有價值的信息。如終端類型、小區位置、LAC、imsi、tmsi、用戶業務使用行為、用戶位置信息、通話相關信息、業務或信令、信令中包含的各種參數值。
　　
　　設備層包含基站、BSC、核心網、傳輸網等配置參數和網絡性能統計指標(呼叫成功率、掉話率、切換成功率、擁塞率、交換系統接通率等)、客戶投訴數據等。
　　
　　采集到的數據一般而言，經過IP骨干網傳輸到數據中心，進行存儲。隨著云計算技術的發展，未來數據中心將具備小型化、高性能、可靠性、可擴展性及綠色節能等特點。
　　
　　數據存儲——網絡優化中涉及巨大的數據存儲，包括信令層面的數據信息和設備存在的數據信息，這些數據只有妥善存儲和長期運營，才能進一步挖掘其價值。傳統數據倉庫難以滿足非結構化數據的處理需求。Google提出了GFS、BigTable、MapReduce三項關鍵技術，推動了云計算的發展和運用。
　　
　　源于云計算的虛擬資源池和并發計算能力，受到重視。2011年以來，中國移動、中國電信、中國聯通相繼推出“大云計劃”、“天翼云”和“互聯云”，大大緩解了數據中心IT資源的存儲壓力。
　　
　　數據分析——數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析，分析是大數據實踐研究的最關鍵環節，尤其對于傳統難以應對的非結構化數據。運營商利用自身在運營網絡平臺的優勢，發展大數據在網絡優化中的應用，可提高運營商在企業和個人用戶中的影響力。
　　
　　電信級的大數據分析可實現如下功能：第一，了解網絡現狀，包括網絡的資源配置和使用情況，用戶行為分析，用戶分布等;第二，優化網絡資源配置和使用，有針對性地進行網絡維護優化和調整，提升網絡運行質量，改善用戶感知;第三，實施網絡建設規劃、網絡優化性能預測，確保網絡覆蓋和資源利用最大化。對用戶行為進行預測，提升用戶體驗，實現精細化網絡運營。
　　
　　網絡優化相關的工具種類很多，針對不同的優化領域，常用的工具包括：路測數據分析軟件、頻率規劃與優化軟件、信令分析軟件、話統數據分析平臺、話單分析處理軟件等。這些軟件給網絡優化工作帶來了很大的便利，但往往只是針對網絡優化過程中特定的領域，而網絡優化是一個涉及全局的綜合過程，因此需要引入大數據分析平臺對這些優化工具所反映出來的問題進行集合并綜合分析和判斷，輸出相關優化建議。
　　
　　目前，大數據技術已經在網絡優化工作中得到應用。中國電信就已經建設了引入大數據技術的網優平臺，該平臺可實現數據采集和獲取、數據存儲、數據分析，幫助中國電信利用分析結果優化網絡質量并助力市場決策，實現精細化營銷策略。利用信令數據支撐終端、網絡、業務平臺關聯性分析，優化網絡，實現網絡價值的最大化。
　　
　　綜合全球來看，對大數據認識、研究和應用還都處于初期階段。中國三大電信運營商都在結合自身業務情況，積極推進大數據應用工作，目前還處于探索階段，在數據采集、處理、應用方面仍處于初級階段。電信運營商在國內擁有龐大的用戶群和市場，利用自身海量的數據資源優勢，探索以大數據為基礎的網絡優化解決方案，是推動產業升級、實現效率提升、提升企業核心競爭力、應對激烈市場競爭的重要手段。利用大數據將無線網、數據網、核心網、業務網優化進行整合，可以完整地優化整個業務生命期的所有網元，改善用戶感知，是未來網絡優化的趨勢。