吳修權(quán)，鐘其柱，梅艷

（中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司中山分公司，中山 528400）

1 引言

4G-LTE網(wǎng)絡(luò)正式商用后，移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)逐步擺脫了過(guò)去2G/3G時(shí)代下載速率低的瓶頸限制，迎來(lái)了爆發(fā)式的增長(zhǎng)。移動(dòng)通信業(yè)務(wù)的重心逐漸由傳統(tǒng)的語(yǔ)音業(yè)務(wù)全面轉(zhuǎn)向互聯(lián)網(wǎng)側(cè)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)也逐步演變成運(yùn)營(yíng)商競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。而數(shù)量龐大，種類(lèi)眾多的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用和服務(wù)，在給運(yùn)營(yíng)商的維護(hù)優(yōu)化工作帶來(lái)了新挑戰(zhàn)，所以移動(dòng)通信網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)優(yōu)化及分析保障更加重要性[1]。在目前的網(wǎng)絡(luò)分析優(yōu)化工作中，撥測(cè)分析是運(yùn)營(yíng)商發(fā)現(xiàn)、核實(shí)網(wǎng)絡(luò)故障，排除網(wǎng)絡(luò)隱患，提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量不可或缺的重要手段[2]，但傳統(tǒng)的撥測(cè)方式主要依靠人工完成，存在一定的局限性，如撥測(cè)次數(shù)有限、撥測(cè)成本高，無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)撥測(cè)等[3，4]。所以急需一套智能互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)撥測(cè)系統(tǒng)，將現(xiàn)有繁雜、低效的人工撥測(cè)統(tǒng)一為自動(dòng)化操作，并擴(kuò)展出一系列綜合評(píng)測(cè)現(xiàn)有移動(dòng)通信網(wǎng)的運(yùn)行效率的參數(shù)，進(jìn)而對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)的設(shè)備運(yùn)行安全及網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行預(yù)警分析和評(píng)估[5，6]。提高發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和處理問(wèn)題的反應(yīng)速度，提升移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行維護(hù)水平。

互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)內(nèi)容的豐富多變性，要求運(yùn)維監(jiān)控工作具備一定的智能性，能適應(yīng)業(yè)務(wù)內(nèi)容的快速變化；而數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)龐大的業(yè)務(wù)量，也要求運(yùn)營(yíng)商的測(cè)試工作有足夠的采樣，才能夠相對(duì)客觀和全面地評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量[7，8]。

本文建立了一種智能的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量撥測(cè)分析系統(tǒng)，這是一套獲取用戶(hù)“真實(shí)體驗(yàn)”信息的系統(tǒng)，通過(guò)模擬用戶(hù)行為，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)進(jìn)行撥測(cè)，為網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)維護(hù)優(yōu)化人員提供最直接最科學(xué)的分析數(shù)據(jù)，以適應(yīng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)劇烈增長(zhǎng)和服務(wù)內(nèi)容的頻繁變化。提高網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，提升客戶(hù)感知。

圖1 互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量智能撥測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2 智能撥測(cè)系統(tǒng)組成

目前影響互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)指標(biāo)的主要有終端、無(wú)線網(wǎng)、EPC核心網(wǎng)、CMNet和SP。終端發(fā)起數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)請(qǐng)求，經(jīng)過(guò)無(wú)線網(wǎng)、核心網(wǎng)的轉(zhuǎn)發(fā)最終將業(yè)務(wù)請(qǐng)求送至互聯(lián)網(wǎng)對(duì)應(yīng)的內(nèi)容服務(wù)器，然后由內(nèi)容服務(wù)器作出響應(yīng)并將響應(yīng)內(nèi)容經(jīng)核心網(wǎng)、無(wú)線網(wǎng)最終發(fā)送至終端用戶(hù)接收。終端用戶(hù)和SP內(nèi)容服務(wù)器處于業(yè)務(wù)請(qǐng)求和響應(yīng)的兩端，直接決定著業(yè)務(wù)的發(fā)起、響應(yīng)和終結(jié)；而無(wú)線網(wǎng)和核心網(wǎng)在數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)程中起到調(diào)度、轉(zhuǎn)發(fā)的管道作用，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳送的路徑時(shí)延起決定性的作用，管道質(zhì)量的好壞也影響著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的傳送質(zhì)量。

系統(tǒng)工作原理是通過(guò)自動(dòng)撥測(cè)功能模擬互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的客戶(hù)端發(fā)送HTTP請(qǐng)求，然后對(duì)測(cè)試的業(yè)務(wù)進(jìn)行采集和處理，生成測(cè)試結(jié)果，多維度（小區(qū)、網(wǎng)元、SP、URL）呈現(xiàn)，根據(jù)撥測(cè)的結(jié)果對(duì)測(cè)試的業(yè)務(wù)進(jìn)行無(wú)線網(wǎng)、EPC核心網(wǎng)、CMNet和SP潛在影響因素分析。智能撥測(cè)系統(tǒng)由撥測(cè)前端（軟件部分）和分析后端（硬件部分）兩大部分組成。

2.1 撥測(cè)前端架構(gòu)

撥測(cè)前端是基于Eclipse編程技術(shù)用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)，以一個(gè)4G手機(jī)作為網(wǎng)絡(luò)接入熱點(diǎn)，一臺(tái)或多臺(tái)手提電腦作為專(zhuān)用的撥測(cè)設(shè)備（設(shè)備數(shù)量根據(jù)業(yè)務(wù)撥測(cè)量而定）。手提電腦通過(guò)手機(jī)熱點(diǎn)接入4G網(wǎng)絡(luò)后，通過(guò)本系統(tǒng)的智能撥測(cè)功能模塊在設(shè)定的時(shí)段自動(dòng)撥測(cè)選定的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)URL地址。

根據(jù)是否需要人工配置撥測(cè)方案，系統(tǒng)前臺(tái)的撥測(cè)方式可分為自動(dòng)配置撥測(cè)和手動(dòng)配置撥測(cè)兩種方式。自動(dòng)配置撥測(cè)方式的工作原理是后臺(tái)撥測(cè)系統(tǒng)通過(guò)采集現(xiàn)網(wǎng)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，定期（周期根據(jù)需要設(shè)置）生成現(xiàn)網(wǎng)熱門(mén)業(yè)務(wù)質(zhì)差URL地址的txt文件后，主動(dòng)推送到撥測(cè)系統(tǒng)前臺(tái)。智能撥測(cè)終端功能模塊會(huì)自動(dòng)完成導(dǎo)入動(dòng)作，然后對(duì)新導(dǎo)入的URL地址進(jìn)行常規(guī)的撥測(cè)。自動(dòng)配置撥測(cè)是一種具有學(xué)習(xí)功能的撥測(cè)模式，無(wú)須人為設(shè)置測(cè)試內(nèi)容就能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對(duì)熱門(mén)業(yè)務(wù)的URL進(jìn)行撥測(cè)。具體流程如圖2所示。

另外一種方式是手動(dòng)配置撥測(cè)，也就是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)針對(duì)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的撥測(cè)，以回溯節(jié)點(diǎn)存在的問(wèn)題。工作原理是人工填入要進(jìn)行撥測(cè)業(yè)務(wù)的URL文件，通過(guò)前臺(tái)撥測(cè)終端人工導(dǎo)入測(cè)試內(nèi)容后，進(jìn)行撥測(cè)動(dòng)作。手動(dòng)配置撥測(cè)方式主要用于日常用戶(hù)投訴處理或特定業(yè)務(wù)性能的測(cè)試。

系統(tǒng)的智能撥測(cè)功能模塊是基于并發(fā)原理編寫(xiě)的，一臺(tái)智能撥測(cè)終端能自動(dòng)完成200萬(wàn)次/小時(shí)的撥測(cè)，撥測(cè)的數(shù)量多少可以根據(jù)業(yè)務(wù)測(cè)試需求進(jìn)行靈活的調(diào)整。通過(guò)高并發(fā)高速率，對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的各層次設(shè)備進(jìn)行大量的壓力測(cè)試。并發(fā)撥測(cè)與單點(diǎn)測(cè)試原理的對(duì)比如圖3所示。

圖2 自動(dòng)配置撥測(cè)流程圖

圖3 并發(fā)撥測(cè)與單點(diǎn)測(cè)試原理圖

圖4 撥測(cè)處理流程圖

通過(guò)常規(guī)的高并發(fā)高速率的撥測(cè)動(dòng)作，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)或者復(fù)現(xiàn)手機(jī)用戶(hù)在使用互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)過(guò)程中出現(xiàn)的故障，并對(duì)返回的錯(cuò)誤編碼進(jìn)行聚類(lèi)分析歸納。如圖4所示。

前臺(tái)系統(tǒng)具有強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)和糾錯(cuò)功能，對(duì)同一地址或者域名的主動(dòng)和被動(dòng)撥測(cè)返回的結(jié)果將被抽象成特征參數(shù)進(jìn)行保存匹配，特征參數(shù)包含：成功率、失敗率、失敗返回錯(cuò)誤碼列表、失敗返回錯(cuò)誤碼占比、撥測(cè)使用網(wǎng)絡(luò)路由、各層次網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、時(shí)延、分組丟失率等。通過(guò)對(duì)特征參數(shù)的分析和匹配，被動(dòng)和主動(dòng)撥測(cè)發(fā)現(xiàn)的可疑URL地址可排除網(wǎng)絡(luò)側(cè)本身的問(wèn)題，并上報(bào)對(duì)應(yīng)廠商進(jìn)行核實(shí)，確認(rèn)為SP問(wèn)題后對(duì)該URL建立白名單，并劃定屏蔽時(shí)長(zhǎng)，在該屏蔽時(shí)長(zhǎng)內(nèi)系統(tǒng)上報(bào)該URL不再進(jìn)行判定撥測(cè)。

2.2 后端分析系統(tǒng)架構(gòu)

后端分析系統(tǒng)主要由采集共享服務(wù)器、本地?cái)?shù)據(jù)處理服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、應(yīng)用客戶(hù)端共四大部分組成的，如圖5所示。

1.3.1 色譜條件 色譜柱Acquity UPLC BEH C18 IVD(2.1 mm ×50 mm，1.7 μm)，柱溫50 ℃，進(jìn)樣量5 μL，流速 0.5 mL/min。流動(dòng)相:0.1%甲酸水溶液(A)，0.1%甲酸甲醇溶液 (B)，梯度洗脫，0～0.5 min使用 20%B，0.5～1.3 min使用20% ～80%B，1.3～1.7 min使用80% ～95%B，1.7～1.75 min使用95% ～20%B;1.75～2.0 min使用20%B。

圖5 智能撥測(cè)分析系統(tǒng)后臺(tái)結(jié)構(gòu)圖

采集共享服務(wù)器主要是采集S1-MME/S1-U接口的信令碼流進(jìn)行解析后生成txt文件，傳送到集群數(shù)據(jù)共享服務(wù)器，再由本地處理服務(wù)器通過(guò)Socket方式進(jìn)行數(shù)據(jù)接收后發(fā)布到Loader，作為智能撥測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源。

處理服務(wù)器的主要作用為接收采集服務(wù)器發(fā)送過(guò)來(lái)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源后，完成智能撥測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源的解碼及合成、數(shù)據(jù)的計(jì)算、整理、統(tǒng)計(jì)，同時(shí)根據(jù)訂閱需求生成XDR信令數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)信令數(shù)據(jù)，組織和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并通過(guò)接口對(duì)外提供信令數(shù)據(jù)的共享和傳輸。

數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器主要是對(duì)處理完成XDR信令數(shù)據(jù)進(jìn)行入庫(kù)應(yīng)用處理、按信令流程表示和（用戶(hù)、小區(qū)、網(wǎng)元、SP、URL等維度）多維度呈現(xiàn)。

應(yīng)用終端主要是對(duì)智能撥測(cè)系統(tǒng)前后臺(tái)進(jìn)行遠(yuǎn)程的訪問(wèn)應(yīng)用、維護(hù)、升級(jí)等日常操作。

系統(tǒng)軟件架構(gòu)如圖6所示。

智能撥測(cè)系統(tǒng)后臺(tái)功能主要分為兩方面：一是采集現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)生成熱門(mén)業(yè)務(wù)的URL文件，自動(dòng)推送到撥測(cè)系統(tǒng)前臺(tái)，然后前臺(tái)的主動(dòng)撥測(cè)模塊根據(jù)推送的URL文件內(nèi)容進(jìn)行撥測(cè)。二是通過(guò)對(duì)前臺(tái)撥測(cè)生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、過(guò)濾，形成的匯總數(shù)據(jù)能夠檢測(cè)4G手機(jī)終端的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量存在問(wèn)題，以及快速定位問(wèn)題所在的節(jié)點(diǎn)（SP、核心網(wǎng)、無(wú)線網(wǎng)或者終端本身），用最少的資源完成互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量問(wèn)題的測(cè)試和定位。

3 智能撥測(cè)系統(tǒng)功能模塊

目前互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量的智能撥測(cè)系統(tǒng)主要有以下幾個(gè)功能模塊。

3.1 智能撥測(cè)

圖6 智能撥測(cè)軟件架構(gòu)圖

前臺(tái)撥測(cè)終端在系統(tǒng)軟件控制下，主動(dòng)獲取獲取信令分析系統(tǒng)中高頻出現(xiàn)錯(cuò)誤的URL地址或者由人工配置撥測(cè)任務(wù)列表，執(zhí)行撥測(cè)任務(wù)并記錄撥測(cè)結(jié)果及錯(cuò)誤碼情況，以時(shí)間命名生成TXT文件（.log格式）并上傳至撥測(cè)系統(tǒng)后臺(tái)信令分析系統(tǒng)，供后期分析使用。終端在撥測(cè)URL時(shí)首先會(huì)獲取從手機(jī)到互聯(lián)網(wǎng)邊界出口整個(gè)連接路由以及中間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的拓?fù)?，可?shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的各個(gè)層級(jí)進(jìn)行逐級(jí)測(cè)試。

3.2 網(wǎng)絡(luò)性能實(shí)時(shí)監(jiān)控

核心網(wǎng)、基站等硬件故障或隱性故障發(fā)生時(shí)，映射到無(wú)線小區(qū)上往往是業(yè)務(wù)異常和流量異常，利用撥測(cè)生成的XDR實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在ORACLE上按需定制成SGW/Cell等不同維度的匯聚數(shù)據(jù)，提供給信令、業(yè)務(wù)及流量異常監(jiān)控模塊，通過(guò)模塊自動(dòng)分析網(wǎng)元維度和小區(qū)維度數(shù)據(jù)，觀察變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)異常的CDN、EPC、小區(qū)等網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)存在的問(wèn)題，可實(shí)現(xiàn)小時(shí)或最小5 min粒度實(shí)時(shí)監(jiān)控和告警推送。

3.3 互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)監(jiān)控

通過(guò)對(duì)后臺(tái)采集數(shù)據(jù)的全方面分析，可提供全維度數(shù)據(jù)到互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)監(jiān)控模塊，實(shí)現(xiàn)小時(shí)或最小5 min粒度實(shí)時(shí)監(jiān)控和告警推送(監(jiān)控時(shí)間粒度可調(diào))，及時(shí)發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)指標(biāo)劣化情況，并快速提取實(shí)時(shí)ToP N數(shù)據(jù)和同期歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行同比或環(huán)比分析，準(zhǔn)確定位異常的維度和業(yè)務(wù)類(lèi)型，數(shù)據(jù)包含各個(gè)考核業(yè)務(wù)流程的指標(biāo)性能，如成功率，錯(cuò)誤代碼等等。

3.4 網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)抗壓評(píng)估

撥測(cè)系統(tǒng)前臺(tái)是基于Java語(yǔ)言的并發(fā)測(cè)試原理編寫(xiě)，有別于目前撥測(cè)系統(tǒng)的單發(fā)測(cè)試原理，能實(shí)現(xiàn)一次同時(shí)發(fā)多個(gè)HTTP請(qǐng)求的撥測(cè)動(dòng)作。單臺(tái)撥測(cè)系統(tǒng)每個(gè)小時(shí)能實(shí)現(xiàn)200萬(wàn)次的自動(dòng)撥測(cè)，甚至更多的次數(shù)撥測(cè)來(lái)達(dá)到評(píng)估CMNet、EPC、eNode B網(wǎng)絡(luò)單元或APP應(yīng)用服務(wù)器能承載最高業(yè)務(wù)量的負(fù)荷狀態(tài)，為網(wǎng)絡(luò)單元或APP應(yīng)用服務(wù)器的業(yè)務(wù)接入提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐。

3.5 報(bào)表統(tǒng)計(jì)

支持各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)側(cè)、業(yè)務(wù)側(cè)、前臺(tái)撥測(cè)log等數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和結(jié)果導(dǎo)出，滿足實(shí)際工作需要及二次分析需求。報(bào)表統(tǒng)計(jì)最小粒度為單用戶(hù)最小5 min統(tǒng)計(jì)。

4 系統(tǒng)效果

目前，該系統(tǒng)已在地市公司進(jìn)行了部署，進(jìn)行日常例行的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)撥測(cè)。從同一個(gè)業(yè)務(wù)同一時(shí)間點(diǎn)執(zhí)行的結(jié)果來(lái)看，可以清晰地得出不同IP內(nèi)容源之間的性能差異及質(zhì)差業(yè)務(wù)的具體信息。同時(shí)，系統(tǒng)的自動(dòng)撥測(cè)功能，也減少了以往人工撥測(cè)的不便和繁瑣，大大提升業(yè)務(wù)測(cè)試效率。該系統(tǒng)的實(shí)施，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，提供了很好的保障。系統(tǒng)上線以來(lái)，取得了一系列社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效率，具體包括如下。

（1）節(jié)約70%人力成本，提供300%工作效率。

單終端的高并發(fā)能力和自動(dòng)撥測(cè)功能，極大的提高了業(yè)務(wù)撥測(cè)工作的效率，不僅能直接節(jié)省人力資源，降低成本，還能規(guī)范統(tǒng)一撥測(cè)操作流程，提高發(fā)現(xiàn)和處理問(wèn)題的能力，提高整個(gè)通信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行性能。

（2）及時(shí)判斷質(zhì)差URL，游戲成功率從97%提高到99%。

通過(guò)系統(tǒng)后臺(tái)分析篩選出的質(zhì)差業(yè)務(wù)URL，發(fā)送至前臺(tái)進(jìn)行針對(duì)性撥測(cè)，重現(xiàn)用戶(hù)在在業(yè)務(wù)層面的使用感知，真實(shí)反映業(yè)務(wù)使用質(zhì)量，精準(zhǔn)定位用戶(hù)投訴業(yè)務(wù)問(wèn)題點(diǎn)，提升游戲等業(yè)務(wù)的質(zhì)量。

（3）細(xì)化互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量監(jiān)控粒度和頻度，提升互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量管控能力。

XDR數(shù)據(jù)采集分析后，以SP、IP、SGW、URL等不同維度呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)使用情況，全方位展現(xiàn)了業(yè)務(wù)使用過(guò)程中各個(gè)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)質(zhì)量。最小5 min的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)周期，更能快速發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)異常，及時(shí)進(jìn)行優(yōu)化保障。

5 總結(jié)

移動(dòng)通信技術(shù)的飛速發(fā)展和用戶(hù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，伴隨移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的種類(lèi)多樣化，對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)性能維護(hù)和業(yè)務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化的方式方法提出了新的挑戰(zhàn)。互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量智能撥測(cè)系統(tǒng)通過(guò)智能的多層次終端模擬撥測(cè)系統(tǒng)和信令數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合，采用自學(xué)習(xí)優(yōu)化方式，對(duì)撥測(cè)的URL進(jìn)行特征參數(shù)提取和分析。通過(guò)不斷的剔除和優(yōu)化，增加問(wèn)題URL的靶向命中率，減少重復(fù)URL的撥測(cè)和判定，建立對(duì)應(yīng)的白名單系統(tǒng)，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的智能化管控，有效的解決了數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)繁雜多變情況下的業(yè)務(wù)質(zhì)量精準(zhǔn)監(jiān)控和故障重現(xiàn)問(wèn)題，同時(shí)也大幅提升傳統(tǒng)業(yè)務(wù)撥測(cè)的工作效率和業(yè)務(wù)質(zhì)量監(jiān)控優(yōu)化精度。從實(shí)際應(yīng)用來(lái)看，單進(jìn)程每秒1000次的高并發(fā)撥測(cè)量可以很好的滿足新業(yè)務(wù)、新網(wǎng)元引入的壓力測(cè)試需求。而自學(xué)習(xí)精準(zhǔn)撥測(cè)的問(wèn)題URL的定位準(zhǔn)確率，有待進(jìn)一步提升。如何對(duì)URL關(guān)鍵內(nèi)容的提取歸納和智能撥測(cè)的自學(xué)習(xí)優(yōu)化算法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，是下一步的改進(jìn)方向。

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