陳 森，陳 超，張小勇，王 磊，孫 鵬

（中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司北京市分公司 北京 100038）

1 引言

隨著移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的逐漸演進(jìn)和智能終端的迅猛發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與用戶的聯(lián)系日益緊密，已經(jīng)滲透到人們工作和生活的各個(gè)細(xì)節(jié)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)層出不窮，競(jìng)爭(zhēng)非常激烈，而讓用戶獲得良好的業(yè)務(wù)感知成為在競(jìng)爭(zhēng)中勝出的關(guān)鍵，這就使得如何全面、及時(shí)、準(zhǔn)確地評(píng)估移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的用戶感知成為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司一個(gè)非常重視的問題。

目前對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)用戶感知評(píng)估的研究主要集中在關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)（key quality indicator，KQI）、用戶體驗(yàn)質(zhì)量（quality of experience，QoE）的評(píng)估理論和層次框架方面[1]，缺乏系統(tǒng)的評(píng)估指標(biāo)體系和具體實(shí)現(xiàn)方法。在對(duì)用戶感知評(píng)估方法的實(shí)踐中，采用的方法主要有兩大類：基于測(cè)試終端和測(cè)試軟件上報(bào)各項(xiàng)定制指標(biāo)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)后進(jìn)行分析評(píng)估[2]；基于移動(dòng)通信網(wǎng)各類網(wǎng)元設(shè)備上報(bào)的關(guān)鍵性能指標(biāo)（key performance indicator，KPI）數(shù)據(jù)，通過KPI數(shù)據(jù)對(duì)用戶感知進(jìn)行分析評(píng)估[3]。其中，采用測(cè)試終端和測(cè)試軟件上報(bào)數(shù)據(jù)的方法存在測(cè)試樣本有限的問題，無法全面準(zhǔn)確地評(píng)估真實(shí)大眾用戶的業(yè)務(wù)感知；采用設(shè)備網(wǎng)元上報(bào)關(guān)鍵性能指標(biāo)數(shù)據(jù)的方法存在設(shè)備性能無法細(xì)化到每個(gè)用戶的問題，并且KPI無法全面涵蓋用戶業(yè)務(wù)相關(guān)各個(gè)環(huán)節(jié)，因此評(píng)估結(jié)果往往與用戶真實(shí)的業(yè)務(wù)感知偏離度過大，無法完成全面和精準(zhǔn)的評(píng)估。

針對(duì)以上問題，首先為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的每項(xiàng)主流業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)了多個(gè)反映用戶不同方面業(yè)務(wù)感知的KQI，通過這些KQI實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶感知的評(píng)估，并為每個(gè)KQI設(shè)計(jì)了詳細(xì)的計(jì)算公式以及公式中各項(xiàng)因子的具體識(shí)別、提取、計(jì)算方法等，從而建立一整套基于大數(shù)據(jù)分析的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估體系。在這套用戶感知評(píng)估體系的基礎(chǔ)上，利用分布式處理技術(shù)建設(shè)了一套移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)。該評(píng)估系統(tǒng)通過對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)各接口分光獲得的海量數(shù)據(jù)分組進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，對(duì)用戶業(yè)務(wù)行為進(jìn)行還原復(fù)現(xiàn)，并生成單用戶單業(yè)務(wù)粒度的CDR（call details record）。基于單用戶單業(yè)務(wù)粒度的CDR，從業(yè)務(wù)、網(wǎng)元、用戶維度分別計(jì)算獲得各項(xiàng)主流業(yè)務(wù)的KQI得分，并可進(jìn)一步綜合計(jì)算得到某項(xiàng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的全網(wǎng)用戶感知綜合QoE得分。

通過該系統(tǒng)，可以快速獲得基于用戶感知的網(wǎng)絡(luò)評(píng)估結(jié)果，在VIP用戶感知預(yù)警和用戶業(yè)務(wù)記錄查詢等方面有效支撐客戶服務(wù)工作，從多維度的KQI得分為網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供可能需要優(yōu)化的網(wǎng)元或區(qū)域，從用戶感知評(píng)估結(jié)果的各個(gè)維度分布數(shù)據(jù)為運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)工作提供決策的數(shù)據(jù)支撐，也可以發(fā)現(xiàn)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司有關(guān)的用戶感知問題，從而有助于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化和改進(jìn)。

2 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估體系

基于傳統(tǒng)信令監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的垂直分層架構(gòu)，充分考慮到用戶感知評(píng)估的特點(diǎn)，在數(shù)據(jù)層與應(yīng)用層之間增加獨(dú)立的評(píng)估層。評(píng)估層負(fù)責(zé)調(diào)用數(shù)據(jù)層的原始數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行關(guān)鍵信息的提取和計(jì)算，完成對(duì)用戶感知KQI的評(píng)估，并為應(yīng)用層提供數(shù)據(jù)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估體系的整體架構(gòu)如圖1所示，具體介紹如下。

（1）采集層

通過對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)各接口進(jìn)行分光的方式采集全網(wǎng)所有用戶移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的IP數(shù)據(jù)分組，涉及的接口包括：無線接入網(wǎng)的接口（IU-PS/S1）、核心網(wǎng)的內(nèi)部交互接口（Gn/Gr/S5/S8）以及接入 Internet的接口（Gi）。

圖1 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估體系的整體架構(gòu)

（2）數(shù)據(jù)層

對(duì)于海量用戶數(shù)據(jù)，通過DPI（deep packet inspection）特性庫進(jìn)行深度解析，識(shí)別和整合出各種移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)流，并通過用戶信息最終生成單用戶單業(yè)務(wù)粒度的CDR。

（3）評(píng)估層

基于對(duì)用戶移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)行為的真實(shí)還原，制定出全面、精確的業(yè)務(wù)用戶感知KQI的量化公式，并從不同維度進(jìn)行用戶感知評(píng)估。

（4）應(yīng)用層

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)的主要應(yīng)用有如下3個(gè)方面。

· 客戶服務(wù)：基于精確的用戶感知量化公式，一方面可以準(zhǔn)確、及時(shí)地監(jiān)控到VIP用戶感知的波動(dòng)情況，上報(bào)感知預(yù)警為用戶服務(wù)；另一方面也可以針對(duì)某些主流業(yè)務(wù)的用戶感知突變情況上報(bào)預(yù)警為用戶服務(wù)，以便對(duì)可能激增的用戶投訴及時(shí)做出應(yīng)對(duì)。

· 網(wǎng)絡(luò)維護(hù)與優(yōu)化：通過對(duì)不同網(wǎng)元維度（如CELL）的用戶感知評(píng)估結(jié)果的排序，可以提供得分最低的TopN的網(wǎng)元列表，為網(wǎng)絡(luò)維護(hù)與優(yōu)化提供更精準(zhǔn)的優(yōu)化方向；并可以通過多維度自動(dòng)定界功能對(duì)存在問題的KQI進(jìn)行“一站式”的自動(dòng)分析，迅速得出初步的分析結(jié)論，進(jìn)行后續(xù)的優(yōu)化解決。

· 網(wǎng)絡(luò)建設(shè)：從小區(qū)、Node B/eNode B、RNC、SGSN、GGSN、SGW、PGW等網(wǎng)元維度對(duì)用戶行為、業(yè)務(wù)感知和業(yè)務(wù)流量進(jìn)行分析，對(duì)不同區(qū)域的用戶業(yè)務(wù)感知和網(wǎng)絡(luò)資源利用率進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，為網(wǎng)絡(luò)建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐，從而進(jìn)行有針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和建設(shè)。

3 用戶業(yè)務(wù)行為的還原復(fù)現(xiàn)

在上述評(píng)估體系的架構(gòu)中，單用戶單業(yè)務(wù)粒度CDR數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是用戶感知評(píng)估的基礎(chǔ)，要實(shí)現(xiàn)單用戶單業(yè)務(wù)粒度CDR的生成，就必須對(duì)用戶每次業(yè)務(wù)行為進(jìn)行還原復(fù)現(xiàn)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)首先針對(duì)用戶業(yè)務(wù)IP數(shù)據(jù)分組進(jìn)行DPI特征庫的匹配，識(shí)別和整合出不同的業(yè)務(wù)流，然后根據(jù)用戶信息區(qū)分出不同用戶的業(yè)務(wù)流，從而將用戶的每一次業(yè)務(wù)行為從海量數(shù)據(jù)分組中還原復(fù)現(xiàn)。業(yè)務(wù)行為還原復(fù)現(xiàn)過程如圖2所示。

以網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)為例（如圖3所示），用戶打開一個(gè)頁面往往需要從多個(gè)不同URL的服務(wù)器上下載各種文本、圖片、鏈接等數(shù)據(jù)，要將相關(guān)的大量IP報(bào)文進(jìn)行關(guān)聯(lián)整合才能還原出用戶的真實(shí)業(yè)務(wù)行為。

對(duì)用戶網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)行為的還原可通過如下5個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)，如圖4所示，每個(gè)步驟的簡(jiǎn)要說明如下。

（1）通過TCP/IP協(xié)議棧的層三、層四，解析出IP報(bào)文的五元組信息，將五元組信息相同的多個(gè)IP報(bào)文整合為一個(gè)業(yè)務(wù)流，五元組信息包括：源IP、目的 IP、源端口、目的端口、協(xié)議號(hào)（通常指TCP/UDP）。

（2）對(duì)業(yè)務(wù)流的前幾個(gè)IP報(bào)文進(jìn)行解析，通過TCP端口號(hào)或應(yīng)用層的Request Version字段識(shí)別判斷該IP報(bào)文是否為HTTP的報(bào)文，識(shí)別判斷方法為：若TCP端口號(hào)為80或8080則判斷該IP報(bào)文為HTTP的報(bào)文，或者若該IP報(bào)文包含的Request Version字段為HTTP類型 （如HTTP/1.1），則該IP報(bào)文也為HTTP的報(bào)文。若上述判斷的業(yè)務(wù)流前幾個(gè)IP報(bào)文中包含HTTP的報(bào)文，則判斷該業(yè)務(wù)流為HTTP的業(yè)務(wù)流。

圖2 用戶業(yè)務(wù)行為還原復(fù)現(xiàn)流程

圖3 用戶網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)行為的關(guān)聯(lián)整合

圖4 用戶網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)行為還原步驟

（3）對(duì)HTTP業(yè)務(wù)流中的HTTP報(bào)文的content-type字段進(jìn)行識(shí)別，以判斷該HTTP報(bào)文是否為網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)的報(bào)文，識(shí)別判斷方法為：若content-type為text或圖片或JavaScript，則判斷該IP報(bào)文為網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)的報(bào)文。若上述判斷的業(yè)務(wù)流中包含網(wǎng)頁瀏覽的IP報(bào)文，則判斷該業(yè)務(wù)流為網(wǎng)頁瀏覽的業(yè)務(wù)流。

（4）鑒于用戶打開一個(gè)網(wǎng)頁的操作可能對(duì)應(yīng)于多個(gè)用戶面的業(yè)務(wù)流，可以利用業(yè)務(wù)流中IP報(bào)文應(yīng)用層的host和referer信息對(duì)包含網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)流進(jìn)行用戶行為的整合，即將大量的IP報(bào)文整合為與用戶實(shí)際操作行為對(duì)應(yīng)的記錄，整合方法為：將具有時(shí)間連續(xù)性的所有包含相同referer信息的業(yè)務(wù)流整合為一個(gè)用戶面的網(wǎng)頁瀏覽操作記錄，對(duì)于不包含referer信息但包含host信息的業(yè)務(wù)流，若存在其他業(yè)務(wù)流的referer信息與該業(yè)務(wù)流的host信息相同，則將它們整合為一個(gè)用戶面的網(wǎng)頁瀏覽操作記錄。

（5）用戶面IP報(bào)文整合完成后，再根據(jù)用戶IP地址、GTP隧道ID和時(shí)間等幾個(gè)要素將控制面的IP報(bào)文與用戶面的網(wǎng)頁瀏覽操作記錄進(jìn)一步整合，最終形成完整的、與用戶真實(shí)行為對(duì)應(yīng)的網(wǎng)頁瀏覽操作記錄。這種整合的粒度為單用戶單業(yè)務(wù)粒度，即一個(gè)用戶打開一個(gè)網(wǎng)頁則整合形成一條網(wǎng)頁瀏覽操作記錄。

經(jīng)過上述5個(gè)步驟，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)能夠?qū)⒂脩舻母黝悩I(yè)務(wù)進(jìn)行還原，能夠通過各類條件查詢出相應(yīng)用戶的業(yè)務(wù)行為記錄，查詢結(jié)果如圖5所示。

4 用戶業(yè)務(wù)感知評(píng)估算法

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶業(yè)務(wù)感知評(píng)估的關(guān)鍵是需要一套完整的評(píng)估算法，這套算法需要可以具體應(yīng)用在單用戶單業(yè)務(wù)粒度CDR的大數(shù)據(jù)分析上。對(duì)此，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)根據(jù)用戶業(yè)務(wù)的接入性、保持性、完整性3個(gè)方面設(shè)計(jì)了每類業(yè)務(wù)的各項(xiàng)KQI，然后基于用戶使用業(yè)務(wù)的全流程，分析各種移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)使用過程中的各個(gè)子流程，從模擬復(fù)現(xiàn)用戶真實(shí)感知的角度設(shè)計(jì)確定各項(xiàng)KQI的計(jì)算式和各項(xiàng)因子的具體識(shí)別、提取、計(jì)算方法等，從而精確地量化每種移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的感知。之后，系統(tǒng)可以根據(jù)每種移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的流量比例確定該業(yè)務(wù)感知占網(wǎng)絡(luò)/網(wǎng)元級(jí)用戶感知的權(quán)重，最終計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)/網(wǎng)元級(jí)的綜合用戶感知評(píng)估得分。具體計(jì)算式為：綜合用戶感知評(píng)估=K1×|KQI|1+K2×|KQI|2+K3×|KQI|3+…+Kn×|KQI|n，其中Ki（i=1,2,3,…,n）為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)權(quán)重，|KQI|i（i=1,2,3,…,n）為標(biāo)準(zhǔn)化后的KQI。

本系統(tǒng)已完成網(wǎng)頁瀏覽、HTTP視頻、QQ、微信、在線音樂、電子郵件、HTTP下載、滴滴打車等主流移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的KQI公式設(shè)計(jì)，形成了一整套移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知的評(píng)估體系。

圖5 用戶業(yè)務(wù)行為記錄查詢結(jié)果

以網(wǎng)頁瀏覽、HTTP視頻、QQ業(yè)務(wù)為例，對(duì)應(yīng)的KQI和計(jì)算式如下。

（1）網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)

頁面響應(yīng)成功率=[PDP激活成功率]×[業(yè)務(wù)請(qǐng)求成功率]×[首次域名解析成功率]×[首次 TCP 建立成功率]×[首次GET成功率]；

頁面響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)=[首次get響應(yīng)消息HTTP reply 200 OK的時(shí)刻]-[首個(gè)業(yè)務(wù)流程發(fā)起消息的時(shí)刻]；

頁面顯示完整性=[HTTP reply 200 OK次數(shù)和]/[get請(qǐng)求次數(shù)和+post請(qǐng)求次數(shù)和]×100%；

頁面顯示成功率=[頁面顯示完整性指標(biāo)超過門限值的次數(shù)和]/[首次get請(qǐng)求的次數(shù)和]×100%；

頁面顯示時(shí)長(zhǎng)=[本頁面最后一個(gè)數(shù)據(jù)分組的時(shí)刻]-[首個(gè)業(yè)務(wù)流程發(fā)起消息的時(shí)刻]；

頁面下載速率=[本次頁面下載的數(shù)據(jù)分組總大小]/[本次頁面下載持續(xù)的時(shí)長(zhǎng)]。

（2）HTTP 視頻業(yè)務(wù)

視頻播放成功率=[域名解析成功率]×[TCP建立成功率]×[get成功率（重定向返回302）]×[重定向后TCP建立成功率]×[get成功率（返回 200 OK）]×[初始緩沖區(qū)下載成功率]；

視頻播放等待時(shí)長(zhǎng)=[初始緩沖區(qū)滿的時(shí)刻]-[首個(gè)業(yè)務(wù)流程發(fā)起消息的時(shí)刻]；

視頻卡頓頻次=[卡頓次數(shù)和]/[觀看時(shí)長(zhǎng)]；

視頻卡頓占比=[卡頓時(shí)長(zhǎng)和]/[觀看時(shí)長(zhǎng)]。

（3）QQ 業(yè)務(wù)

QQ登錄成功率=[PDP激活成功率]×[業(yè)務(wù)請(qǐng)求成功率]×[域名解析成功率]×[TCP 建立成功率]×[第一條 PSH ACK 成功率]×[第二條 PSH ACK 成功率]；

QQ登錄時(shí)長(zhǎng)=[第二條PSH ACK的確認(rèn)消息的時(shí)刻]-[TCP連接的SYN消息的時(shí)刻]；

QQ服務(wù)器響應(yīng)成功率=[服務(wù)器發(fā)送的ACK消息的次數(shù)和]/[終端發(fā)起的PSH ACK消息的次數(shù)和]×100%；

QQ服務(wù)器響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)=[服務(wù)器發(fā)送的ACK消息的時(shí)刻]-[終端發(fā)起的PSH ACK消息的時(shí)刻]；

QQ終端響應(yīng)成功率=[終端發(fā)送的ACK消息的次數(shù)和]/[服務(wù)器發(fā)起的PSH ACK消息的次數(shù)和]×100%；

QQ終端響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)=[終端發(fā)送的ACK消息的時(shí)刻]-[服務(wù)器發(fā)起的PSH ACK消息的時(shí)刻]；

QQ用戶掉線率=1-[TCP FIN消息成功響應(yīng)消息的次數(shù)和]/[TCP FIN消息的次數(shù)和]×100%。

按照上述的KQI和計(jì)算式，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)能夠?qū)Ω黜?xiàng)業(yè)務(wù)的用戶感知進(jìn)行全面評(píng)估，以網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)為例，某時(shí)段的評(píng)估結(jié)果如圖6所示。

5 主流業(yè)務(wù)閾值推薦

業(yè)務(wù)閾值的設(shè)定要通過分析組網(wǎng)情況、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的復(fù)雜度以及用戶使用業(yè)務(wù)的偏好等來最終確定，并根據(jù)情況進(jìn)行調(diào)整，網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)KQI的推薦閾值見表1，如果超過此閾值，將影響用戶的感知。

6 多維度自動(dòng)定界

當(dāng)某項(xiàng)KQI出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)能夠通過多維度自動(dòng)定界功能實(shí)現(xiàn)“一站式”自動(dòng)呈現(xiàn)初步分析報(bào)告，具有很高的精準(zhǔn)性和快捷性，能夠?qū)σ苿?dòng)互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)的用戶感知問題做出快速響應(yīng)，為網(wǎng)絡(luò)維護(hù)和客戶服務(wù)部門提供有力的支撐保障。

圖6 網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)感知評(píng)估結(jié)果示例

表1 網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)KQI的推薦閾值

當(dāng)出現(xiàn)某項(xiàng)業(yè)務(wù)的KQI問題時(shí)，系統(tǒng)對(duì)所有該項(xiàng)業(yè)務(wù)的單用戶單業(yè)務(wù)CDR進(jìn)行大數(shù)據(jù)的多維度聚合，得到不同維度的分類匯總統(tǒng)計(jì)，針對(duì)低于平均水平的門限篩選，最終統(tǒng)計(jì)出與該問題相關(guān)聯(lián)的各維度個(gè)體數(shù)量，譬如，涉及的SP服務(wù)器IP有多少個(gè)，涉及的GGSN有多少個(gè)，涉及的用戶有多少個(gè)等。針對(duì)不同維度統(tǒng)計(jì)的個(gè)體數(shù)量，根據(jù)收斂度的計(jì)算式得到該問題在各個(gè)維度的收斂度，將收斂度最高且收斂度大于篩選門限（設(shè)定為50%）的維度視為可能存在問題的維度。若所有維度的收斂度均小于篩選門限，則認(rèn)為該問題為全網(wǎng)性普遍問題，需進(jìn)一步分析確認(rèn)。收斂度的計(jì)算式為：收斂度＝（1-低于門限數(shù)量/收斂基數(shù)）×100%，小于0的直接置為0，不出現(xiàn)負(fù)值。從圖7的舉例中可以看出，該問題集中在少數(shù)幾個(gè)用戶上，可以初步判斷為少數(shù)用戶原因引起的指標(biāo)波動(dòng)。

根據(jù)多維度自動(dòng)定界的原理和實(shí)現(xiàn)步驟，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)能夠自動(dòng)完成對(duì)某項(xiàng)KQI問題的分析定界，定界結(jié)果如圖8所示。

圖7 多維度自動(dòng)定界的分析原理示例

圖8 多維度自動(dòng)定界結(jié)果示例

7 用戶感知評(píng)估體系優(yōu)化成果

用戶感知系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)基于用戶、網(wǎng)元、應(yīng)用協(xié)議和SP等維度的數(shù)據(jù)分析，下面介紹網(wǎng)頁瀏覽業(yè)務(wù)頁面響應(yīng)時(shí)延的優(yōu)化成果。

在針對(duì)新浪主頁的業(yè)務(wù)使用統(tǒng)計(jì)（見表2）中發(fā)現(xiàn)，4G網(wǎng)絡(luò)頁面響應(yīng)時(shí)延明顯優(yōu)于3G網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行流程切片分析發(fā)現(xiàn)，3G網(wǎng)絡(luò)下DNS解析的時(shí)延較大。

表2 對(duì)新浪主頁的頁面響應(yīng)時(shí)延

進(jìn)一步分析用戶的行為，發(fā)現(xiàn)這些用戶都是從idle（空閑）狀態(tài)發(fā)起的業(yè)務(wù)，則DNS解析過程中包含了信令面的建立時(shí)延，而4G由于網(wǎng)絡(luò)的扁平化和信令流程的簡(jiǎn)化，即使從idle狀態(tài)發(fā)起業(yè)務(wù)，時(shí)延也很小。

統(tǒng)計(jì)用戶處于connect（連接）狀態(tài)（DCH）下的頁面響應(yīng)時(shí)延，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3，3G網(wǎng)絡(luò)與4G網(wǎng)絡(luò)相差不大，且比idle狀態(tài)時(shí)延小很多。

優(yōu)化小組提出方案，建議用戶盡量保持在connect的URA_PCH狀態(tài) （connect狀態(tài)包含 DCH、FACH、PCH 和URA_PCH 4種），即用戶在業(yè)務(wù)完成后不遷移到idle狀態(tài)，而是遷移到URA_PCH狀態(tài)，在定時(shí)器超時(shí)后再遷移到idle狀態(tài)，那么用戶在URA_PCH狀態(tài)的時(shí)間段中，再次發(fā)起業(yè)務(wù)只需進(jìn)行承載重配等流程即可進(jìn)入DCH狀態(tài)，這個(gè)時(shí)延小于整個(gè)信令建立的時(shí)延。

表3 處于connect狀態(tài)的頁面響應(yīng)時(shí)延

通過現(xiàn)網(wǎng)實(shí)施打開URA_PCH功能后測(cè)試，測(cè)試結(jié)果見表4。用戶在URA_PCH發(fā)起業(yè)務(wù)時(shí)頁面響應(yīng)時(shí)延為1.328 s，比idle狀態(tài)提升將近1 s，效果明顯。

表4 URA_PCH功能測(cè)試

設(shè)備打開URA_PCH狀態(tài)會(huì)導(dǎo)致RRC/RAB/核心網(wǎng)側(cè)尋呼次數(shù)下降、小區(qū)更新次數(shù)增加，同時(shí)需要修改掉話率指標(biāo)，提出在URA_PCH狀態(tài)的掉話（此過程掉話用戶無法感知且不影響業(yè)務(wù)），否則影響掉話率指標(biāo)。

8 結(jié)束語

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)迅猛發(fā)展的背景下，通信設(shè)備的KPI無法反映用戶真實(shí)業(yè)務(wù)感知的問題日益凸顯。為實(shí)現(xiàn)對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)用戶感知全面、及時(shí)、準(zhǔn)確的評(píng)估，首先針對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)主流業(yè)務(wù)搭建了一套評(píng)估體系的框架，為每項(xiàng)業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)了多個(gè)反映用戶不同方面的業(yè)務(wù)感知KQI，定義了每個(gè)KQI設(shè)計(jì)詳細(xì)的計(jì)算式以及式中各項(xiàng)因子的具體識(shí)別、提取、計(jì)算方法等，從而建立了一整套基于大數(shù)據(jù)分析的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估體系。并利用分布式處理技術(shù)，基于該體系建設(shè)了一套移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了從多個(gè)維度對(duì)用戶業(yè)務(wù)感知的評(píng)估，對(duì)KQI的異常波動(dòng)還能通過多維度自動(dòng)定界功能進(jìn)行自動(dòng)分析定位。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶感知評(píng)估系統(tǒng)融合了多項(xiàng)重要技術(shù)創(chuàng)新，通過數(shù)據(jù)分組聚合技術(shù)在業(yè)界率先實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶業(yè)務(wù)行為的還原復(fù)現(xiàn)，在業(yè)界領(lǐng)先實(shí)現(xiàn)了一整套移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的用戶感知評(píng)估體系，并能通過“多維度自動(dòng)定界”實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶感知問題的“一站式”自動(dòng)分析報(bào)告呈現(xiàn)。該系統(tǒng)能夠?qū)θW(wǎng)所有用戶的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知進(jìn)行全面、及時(shí)、準(zhǔn)確地評(píng)估，對(duì)業(yè)務(wù)感知問題進(jìn)行快速預(yù)警和定界分析；還能為客戶服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)維護(hù)優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)建設(shè)等方面提供有力的數(shù)據(jù)支撐，有助于縮短客服處理時(shí)長(zhǎng)和改善客服處理效果，有助于推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)建設(shè)工作的精準(zhǔn)化和高效化，有助于全面提升移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶的業(yè)務(wù)感知。

1 戴鵬程，沈亮，萬仁輝等.流量業(yè)務(wù)用戶感知的評(píng)估方法分析.電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)，2014(3)：11～15

Dai P C,Shen L,Wan R H,et al.Analysis and evaluation methods of flow business user perception.Telecommunications Engineering Technology and Standard,2014(3)：11～15

2 張小林，廖章君，曹磊等.基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的端到端移動(dòng)用戶感知評(píng)估研究.現(xiàn)代電信科技，2012(11)：73～76

Zhang X L,Liao Z J,Cao L,et al.Research on the evaluation of end-to-end mobile user perception based on mobile Internet.Modern Telecommunication Technology,2012(11)：73～76

3 馬云飛，高羽.基于用戶感知的EGPRS網(wǎng)絡(luò)評(píng)估及優(yōu)化.移動(dòng)通信，2008(15)：49～54

Ma Y F,Gao Y.EGPRS network evaluation and optimization based on user perception.Mobile Communication,2008(15)：49～54

4 徐衡.基于eTOM模型的電信運(yùn)營(yíng)商流程體系設(shè)計(jì)及應(yīng)用研究（碩士學(xué)位論文）.復(fù)旦大學(xué)，2008

Xu H.Telecom operators process system design and application research based on eTOM model (master dissertation).Fudan University,2008

5 鄭立明.基于顧客價(jià)值的推動(dòng)要素.商業(yè)研究，2004(4)

Zheng L M.Push the elements based on customer value.Business Research,2004(4)

6 嚴(yán)浩仁，賈生華.移動(dòng)通信顧客忠誠(chéng)驅(qū)動(dòng)因素的實(shí)證研究.電信科學(xué)，2004(5)：66～69

Yan H R,Jia S H.The empirical study on driving factors of customer loyalty in mobile communication.Telecommunications Science,2004(5)：66～69

7 李進(jìn)良.移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析.中國(guó)數(shù)據(jù)通信，2005(4)：11～16

LiJ L.Analysis ofmobile data service.Chinese Data Communication,2005(4)：11～16

8 操宜潔.移動(dòng)通信集團(tuán)客戶價(jià)值評(píng)估模型的研究 （碩士學(xué)位論文）.上海交通大學(xué)，2011

Cao Y J.The study of mobile communication customers value assessment model (master dissertation).Shanghai Jiao Tong University,2011

9 楊燕.淺析移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的QoE.電信科學(xué)，2007(8)：34～38

Yang Y.Analysis of QoE in mobile communication network.Telecommunications Science,2007(8)：34～38

10 3GPP TS 24.008.Mobile Radio Interface Layer 3 Specification;Core Network Protocols,2001

11 3GPP TS 25.413.UTRAN Iu Interface Radio Access Network Application Part(RANAP)Signaling,2001

12 3GPP TS 23.060.General Packet Radio Service(GPRS);Service Description,2001