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        (2017年度“華蘇杯”獲獎?wù)撐娜泉劊┗诖髷?shù)據(jù)的無線網(wǎng)絡(luò)健康指數(shù)評估體系

        2018-05-21 08:35:49于洋張進谷俊江
        江蘇通信 2018年1期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘評估優(yōu)化

        于洋 張進 谷俊江

        中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團有限公司江蘇分公司

        0 引言

        在當(dāng)前移動通訊網(wǎng)絡(luò),一方面隨著用戶的增長、應(yīng)用的豐富以及運營商之間日趨激烈的競爭,用戶對網(wǎng)絡(luò)性能有了更高要求,迫使運營商對網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化也提出了更高要求。另一方面,終端與應(yīng)用的快速發(fā)展,用戶也提供給了運營商豐富的物理層的測量信息和信令信息,結(jié)合應(yīng)用層的用戶位置、使用行為等信息與后臺網(wǎng)管數(shù)據(jù),從終端至網(wǎng)絡(luò)核心的每一點變化都成為了可被記錄和分析的數(shù)據(jù)。

        大數(shù)據(jù)的收集存儲、分析預(yù)測技術(shù)的發(fā)展,使得這些數(shù)據(jù)所反饋的大量信息被保留后,可以用于對無線網(wǎng)絡(luò)進行分析,為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提供更為有效的判斷依據(jù)。通過對這些數(shù)據(jù)的分析、預(yù)測,使得決策更為精準(zhǔn),釋放更多數(shù)據(jù)的隱藏價值,不僅為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,也為建設(shè)維護、營銷推廣提供了強有力的支撐。

        在大數(shù)據(jù)時代,全面詳實的數(shù)據(jù)需求取代了傳統(tǒng)的隨機粗放樣式,而隨著數(shù)據(jù)樣式的改變,分析方式也由因果關(guān)系更多的提升為相關(guān)性分析。

        江蘇聯(lián)通應(yīng)用大數(shù)據(jù)處理技術(shù),將多個維度的數(shù)據(jù)源統(tǒng)合分析,按不同要素組合成指標(biāo)元,形成了對網(wǎng)絡(luò)全方位評價的體檢式健康評估,最后再基于評估得出的健康指數(shù)指導(dǎo)地市的規(guī)建維優(yōu),取得了良好的效果。

        1 研究背景

        (1)全局?jǐn)?shù)據(jù)代替采樣數(shù)據(jù),應(yīng)對日趨復(fù)雜與成本高漲的網(wǎng)絡(luò)

        目前,移動通訊網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展,用戶規(guī)模爆發(fā)式增長,運營商一方面面臨著網(wǎng)絡(luò)發(fā)展滯后的壓力,另一方面也面臨著多網(wǎng)運營與規(guī)模增長帶來的成本提升的壓力。多網(wǎng)并存還導(dǎo)致互操作優(yōu)化困難,網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度大大提高的問題。運營商很難實現(xiàn)與網(wǎng)絡(luò)增長和復(fù)雜度提升比例相同的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)運維費用增加。

        同時,統(tǒng)計學(xué)已經(jīng)證明,采樣分析的精確性隨著采樣隨機性的增加而大幅提高,但與樣本數(shù)量增加的關(guān)系不大,即當(dāng)隨機性采樣趨近全面后,單純樣本數(shù)量的增加已經(jīng)無助于隨機性的顯著提高,采樣分析的精確性趨于穩(wěn)定。樣本數(shù)量繼續(xù)增加達(dá)到某個值后,從這個數(shù)據(jù)來源得到的信息會越來越少。

        在大數(shù)據(jù)技術(shù)成熟前,隨機采樣是一條捷徑,是在不可收集和分析全部數(shù)據(jù)情況下的唯一選擇,它本身存在許多固有的缺陷,它的準(zhǔn)確性依賴于采樣的絕對隨機性,但是實現(xiàn)采樣的隨機性非常困難,一旦采樣過程中存在任何偏見,分析結(jié)果就會相差甚遠(yuǎn)。

        隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,引入數(shù)據(jù)處理支撐系統(tǒng),自動化、全業(yè)務(wù)、全場景的進行大數(shù)據(jù)批量處理,實現(xiàn)采樣數(shù)據(jù)的全局性和處理的高效性和及時性,有效地利用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)提升優(yōu)化工作效率和準(zhǔn)確性成為運營商的迫切需要。

        (2)宏觀指標(biāo)體系滯后,缺乏指導(dǎo)性的相關(guān)分析

        目前的4G網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評價體系從語音網(wǎng)評估體系演變而來,比較注重接入性能、保持性能等,并不能反映用戶在使用過程中的速率、接入時延、視頻卡頓等感知,已不適應(yīng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)快速發(fā)展的需要,不能全面反映客戶體驗。

        傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析非常注重數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系,大量網(wǎng)絡(luò)問題分析僅限于尋求線性關(guān)系而忽略了小區(qū)之間、用戶之間或是指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系。

        由于理論水平未能達(dá)到實際應(yīng)用的要求,大多數(shù)科研人員只能借助國外編寫的一些仿真軟件(如Adams、RecurDyn等軟件)來解決設(shè)計、分析中的問題,而軟件的使用需要具備一定的理論基礎(chǔ),欲達(dá)到熟練、深入的應(yīng)用程度,則需要較高的理論水平。另外,借助仿真軟件并不能解決所有實際應(yīng)用中的問題,有時需要自行編寫程序,如將程序?qū)懭氩荒馨惭b大型軟件的微芯片,這種情況對理論的要求更高。再者,從自主知識產(chǎn)權(quán)、國家科研知識儲備以及教育系統(tǒng)學(xué)科建設(shè)等角度來看,掌握及傳授此部分理論知識是必須的。

        相關(guān)關(guān)系的核心是量化2個事物之間的數(shù)理關(guān)系。相關(guān)關(guān)系強是指當(dāng)一個數(shù)據(jù)值增加時,另一個數(shù)據(jù)值很有可能也會隨之增加。

        傳統(tǒng)的KPI、KQI指標(biāo)體系,從每個用戶的信令側(cè)進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計,雖然能夠發(fā)現(xiàn)端到端的感知指標(biāo),但是無法精確的定位網(wǎng)絡(luò)的問題、無法明確的指導(dǎo)現(xiàn)場優(yōu)化人員提出解決方案。因此需要一個指標(biāo)體系,基于各指標(biāo)關(guān)聯(lián),設(shè)置分析矩陣,既能反映端到端的用戶感知,又能從設(shè)備的性能出發(fā),指導(dǎo)現(xiàn)場的維護與優(yōu)化工作。

        (3)微觀上缺乏精確數(shù)據(jù)支撐規(guī)建維優(yōu)

        在當(dāng)下2G、3G、4G多網(wǎng)并存、4G終端制式復(fù)雜的環(huán)境下,智能終端應(yīng)用場景日益復(fù)雜,現(xiàn)有傳統(tǒng)的用戶感知評估手段都采用從網(wǎng)絡(luò)看終端的方式進行評估,采用KPI的方式描述用戶感知。但在現(xiàn)網(wǎng)中,尤其是在數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中,現(xiàn)有手段評估用戶感知有一定的片面性,指標(biāo)與用戶真實感知存在鈍化的情況,評估結(jié)果更多是從智能終端、應(yīng)用軟件、網(wǎng)絡(luò)管道單方面提出問題,已不能滿足智能終端的各種應(yīng)用場景。況且,現(xiàn)有的方式,還存在無法獲取用戶位置,無法獲取投訴點網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,導(dǎo)致投訴處理困難等問題。

        為真實反映用戶感知,需要突破現(xiàn)有的用戶感知評估體系,重新建立多緯度、以用戶為起點、從用戶的角度看網(wǎng)絡(luò)的全新的用戶感知評估體系,以用戶的真實感知牽引網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的方向。

        加之4G網(wǎng)絡(luò)已商用,由于網(wǎng)絡(luò)處于快速發(fā)展時期,亟需通過高效的測試方式來及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)問題并加以完善,盡快提高4G網(wǎng)絡(luò)的運營能力。

        對于以上問題,需要開發(fā)一套成熟的基于智能終端的感知數(shù)據(jù)測試分析系統(tǒng),具備業(yè)務(wù)測試、感知診斷和數(shù)據(jù)監(jiān)測采集功能,高效處理信息數(shù)據(jù),深入分析感知異常,追溯終端業(yè)務(wù)過程,利用定位技術(shù)全景呈現(xiàn)數(shù)據(jù)地圖,全面、真實、直觀反映終端在網(wǎng)使用感知。同時,系統(tǒng)的應(yīng)用,可大幅減少測試設(shè)備的投入,提高測試效率的同時,縮短測試周期;減少測試、網(wǎng)優(yōu)、客服人員投入,簡化處理流程,以強力有效的實用性,協(xié)助網(wǎng)優(yōu)運維人員快速解決網(wǎng)絡(luò)異常事件,進而提高運營商對終端用戶的服務(wù)質(zhì)量,保證用戶滿意度。

        2 系統(tǒng)架構(gòu)原理

        2.1 網(wǎng)絡(luò)健康指數(shù)構(gòu)成

        網(wǎng)絡(luò)健康指數(shù)由KPI+指標(biāo)體系與話統(tǒng)、MR、眾籌等多維度數(shù)據(jù)源組成,KPI+評估從全網(wǎng)指標(biāo)情況和TOPN指標(biāo)情況、差小區(qū)占比分別評分;全網(wǎng)指標(biāo)情況評分總分為100,TOPN指標(biāo)情況總分為5分,為扣分項,差小區(qū)占比總分為5分,為扣分項;全網(wǎng)指標(biāo)情況評分采用絕對評分機制,TOPN指標(biāo)情況和差小區(qū)占比采用相對評分機制,地市內(nèi)廠家系數(shù)按話務(wù)量比值確定。性能好且較為基礎(chǔ)的指標(biāo)項分?jǐn)?shù)權(quán)值低;差距大、性能差、對感知影響較大的指標(biāo)項權(quán)值大,重點突出短板指標(biāo);并根據(jù)需要手工指定各地市差距較小的優(yōu)門限,大于該門限的地市得分均為滿分,避免硬性機械的將各地市均較好的指標(biāo)項進行考核。

        如圖1所示,考察指標(biāo)項分為6類,每類設(shè)定類系數(shù)。每類下分詳細(xì)指標(biāo)項,每個指標(biāo)項設(shè)定指標(biāo)項系數(shù)。系數(shù)的設(shè)定需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實際情況進行滾動修正。

        圖1 評分權(quán)重體系圖

        全網(wǎng)指標(biāo)情況評分采用絕對評分機制,即考察指標(biāo)項大于對應(yīng)門限時,可以得到相應(yīng)的分?jǐn)?shù);全網(wǎng)指標(biāo)的門限設(shè)定分為優(yōu)、良、中、差四等,取對應(yīng)指標(biāo)項的全省平均值為良門限,全省動態(tài)平均為良門限,上浮20%為優(yōu),下浮20%為中,下浮40%為差。

        TOPN指標(biāo)情況和差小區(qū)占比評分采用相對評分機制,即每個指標(biāo)項對應(yīng)指標(biāo)按地市排名,排第一名的得0分,排最后一名得1分;中間各地市按級差計算實際得分。TOPN指標(biāo)情況和差小區(qū)占比評分的目的是為了突出和強化地市對TOPN質(zhì)差小區(qū)的處理,因此采用扣分機制。

        基于公平公正的原則,評估時不考慮地市的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模,僅對TOP差小區(qū)進行評估和分析,建議TOP差小區(qū)數(shù)量為20個,TOP差小區(qū)的選擇時需要考慮小區(qū)的實際話務(wù)量,如果話務(wù)量過低(低于全網(wǎng)指標(biāo)平均值的20%),則不納入TOPN評估。以月維度進行評估,每月滾動TOP20進行分析。為江蘇省13個地市的網(wǎng)絡(luò)整體指標(biāo)評估得分如圖2所示。

        圖2 江蘇省地市整體指標(biāo)評估圖

        2.2 數(shù)據(jù)挖掘方法

        借助先進的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),可以實現(xiàn)海量的網(wǎng)管指標(biāo)、MR和眾籌測試報告的數(shù)據(jù)挖掘,在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中起到關(guān)鍵性的作用。數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的主要作用是分析與統(tǒng)計。網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化需要的所有數(shù)據(jù)一般來自于終端上報的采集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)直接找出影響網(wǎng)絡(luò)正常運行的根因。

        將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中去,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作人員就可以利用此前人工難以處理利用的紛繁蕪雜的大量數(shù)據(jù)。其次,可以為專業(yè)的優(yōu)化人員提供準(zhǔn)確的信息,讓他們能及時發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在的問題,并且及時的進行優(yōu)化。另外,技術(shù)人員也可以憑以往優(yōu)化的經(jīng)驗找出表面問題之外的深層次問題。

        數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)架構(gòu)主要分為數(shù)據(jù)的采集、存取、處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測、結(jié)果呈現(xiàn)。如圖3所示。

        其中數(shù)據(jù)挖掘主要有以下四種方法:

        1)關(guān)聯(lián)分析:分析用戶感知問題原因,尋找和發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中某項關(guān)鍵指標(biāo)或問題的相關(guān)可能因素及其相互影響關(guān)系。如用戶感知與覆蓋,干擾,切換,容量以及時間等因素的關(guān)系;

        2)趨勢預(yù)測:預(yù)測業(yè)務(wù)量及網(wǎng)絡(luò)容量,根據(jù)寶貴的歷史數(shù)據(jù)資料,采用統(tǒng)計和建模的方法得到業(yè)務(wù)量或指標(biāo)變化的趨勢。提前對未來可能發(fā)生的潛在問題進行預(yù)測與應(yīng)對;

        圖3 大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)實現(xiàn)架構(gòu)圖

        3)偏差檢測:發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)性能異常波動,業(yè)務(wù)的指標(biāo)有著隨機波動的特性,采用偏差檢測科學(xué)的判斷哪些是正常性的隨機浮動哪些是異常的業(yè)務(wù)問題;

        4)聚類分析:定位網(wǎng)絡(luò)問題點,將龐大的網(wǎng)絡(luò)中的各種事件/網(wǎng)元根據(jù)相似性進行匯聚分類。例如,對網(wǎng)絡(luò)中的所有小區(qū)根據(jù)各類指標(biāo)進行分類,科學(xué)高效的定位壞小區(qū)。

        覆蓋問題數(shù)據(jù)處理流程如圖4所示,主要有問題判定、條件集、數(shù)據(jù)集、分析集、深度分析5個步驟。

        圖4 覆蓋問題數(shù)據(jù)處理流程示意圖

        3 總結(jié)

        江蘇聯(lián)通使用大數(shù)據(jù)處理工具,創(chuàng)新應(yīng)用眾籌測試,結(jié)合MR、信令跟蹤、話統(tǒng)數(shù)據(jù)、DT、CQT等傳統(tǒng)數(shù)據(jù),建立了基于網(wǎng)絡(luò)健康指數(shù)的評估方法,梳理問題點26700個,通過統(tǒng)一調(diào)配優(yōu)化力量,重點問題由集中優(yōu)化團隊重點分析,指導(dǎo)地市大力推進優(yōu)化工作,截止2017年5月底閉環(huán)26212個,閉環(huán)率98.2%;異常覆蓋占比31.1%降至21.5%,KPI+各地市得分均值由83.2提升至87.8,網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量提升明顯,通過眾籌APP與客服回訪驗證,用戶感知提升明顯,對聯(lián)通品牌認(rèn)可度也大幅增加。

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