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        2019年度“嘉環(huán)杯”獲獎?wù)撐娜泉劽嫦?G現(xiàn)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)性能管理系統(tǒng)設(shè)計與實踐

        2020-04-12 08:32:10
        江蘇通信 2020年1期
        關(guān)鍵詞:卡頓現(xiàn)網(wǎng)劣化

        鈕 遠

        中國移動通信集團江蘇有限公司

        0 引言

        5G(the 5th generation mobile communication technology, 第五代移動通信技術(shù))建網(wǎng)初期采用了NSA(Non Standalone,非獨立組網(wǎng))方案,控制面由 4G(the 4th generation mobile communication technology, 第四代移動通信技術(shù)) 網(wǎng)絡(luò)承載,保證移動性。用戶面在4G網(wǎng)絡(luò)和5G網(wǎng)絡(luò)建立雙連接,數(shù)據(jù)存在多條轉(zhuǎn)發(fā)路徑。那么,面對復(fù)雜的組網(wǎng),如何實現(xiàn)4G/5G的關(guān)聯(lián)分析和快速隔離?如何識別VR(Virtual Reality,虛擬現(xiàn)實)/AR(Augmented Reality,增強現(xiàn)實技術(shù))等新業(yè)務(wù)并開展主動式業(yè)務(wù)質(zhì)量分析?這就要求我們在網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的同時探索5G業(yè)務(wù)體驗管理方案。

        1 整體思路和系統(tǒng)架構(gòu)

        針對NSA 組網(wǎng)方案,基于信令大數(shù)據(jù),本文探索“1+4”項關(guān)鍵能力,以彌補5G建網(wǎng)初期傳統(tǒng)網(wǎng)管系統(tǒng)的不足,系統(tǒng)架構(gòu)見圖1。“1”項基礎(chǔ)能力,即“NSA組網(wǎng)采集能力”;“4”項性能管理能力包括:面向新網(wǎng)絡(luò),具備“NSA關(guān)鍵性能指標監(jiān)控分析能力”;面向新用戶,具備“雙連接下單用戶感知溯源能力”;面向新業(yè)務(wù),具備“eMBB(Enhanced Mobile Broadband,增強移動寬帶)業(yè)務(wù)場景體驗評估能力”;面向新終端,具備“5G終端庫自構(gòu)建和在網(wǎng)評估能力”。

        圖1 系統(tǒng)框架

        2 NSA組網(wǎng)基礎(chǔ)采集能力

        5G網(wǎng)絡(luò)部署架構(gòu)分為獨立組網(wǎng)和非獨立組網(wǎng),現(xiàn)網(wǎng)組網(wǎng)架構(gòu)采用非獨立組網(wǎng)NSA Option3x。NSA 3x組網(wǎng)對于eNodeB(Evolved Node B,4G基站)影響較小,綜合利用了5G初期LTE的廣度覆蓋和5G新技術(shù)提供的大帶寬。信令面連接由eNodeB與EPC(Evolved Packet Core,演進的分組核心網(wǎng))建立,EPC與gNodeB(next generation NodeB,5G基站)間的信令面消息通過eNodeB轉(zhuǎn)發(fā);用戶面連接由gNodeB與EPC建立,EPC與UE間的部分5G流量可以通過gNodeB分流給eNodeB。

        采集點分析:現(xiàn)網(wǎng)信令監(jiān)測探針可以采集到eNodeB與EPC間的S1-MME信令面和S1-U用戶面流量以及gNodeB與EPC間的S1-U用戶面流量。需要考慮5G用戶面流量識別方案,通過靜態(tài)配置gNodeB地址識別。

        解析協(xié)議擴展:對于信令監(jiān)測系統(tǒng)來說,沒有新增的采集點和新的協(xié)議解析,只是原有協(xié)議面向5G做了擴展,對應(yīng)的字典表新增字段用于5G相應(yīng)的上層分析,如表1所示。

        表1 DPI協(xié)議變更匯總

        3 NSA性能管理能力

        3.1 NSA關(guān)鍵性能指標監(jiān)控能力

        3.3.1 NSA關(guān)鍵性能指標監(jiān)控

        通過分析NSA控制面關(guān)鍵流程以及新增流程,從接入性、保持性、完整性三個維度構(gòu)建NSA關(guān)鍵性能指標體系。通過梳理控制面信令失敗碼定界規(guī)則以及網(wǎng)元/用戶/小區(qū)多維聚類,總結(jié)8大問題場景,進行劣化指標的自動定界,如圖2所示。

        圖2 業(yè)務(wù)邏輯

        系統(tǒng)視圖見圖3,主界面GIS(Geographic Information System,地理信息系統(tǒng))呈現(xiàn)市級、小區(qū)級等關(guān)鍵性能指標,可針對關(guān)鍵性能指標設(shè)置預(yù)警;針對劣化的指標進行明細下鉆以及失敗場景初步定界。

        圖3 系統(tǒng)視圖

        性能告警案例:無線側(cè)原因?qū)е翬-RAB修改指示成功率低。

        問題描述:E-RAB修改指示成功率平均在99.5%以上,6月17日和6月19日指標劣化超1pp告警。

        問題定位:下鉆分析劣化時間點的明細,發(fā)現(xiàn)E-RAB修改指示失敗84%集中在無線側(cè)超時。典型超時失敗流程基站發(fā)送ERAB修改指示,20s無響應(yīng)后重發(fā)或者發(fā)送釋放消息,攜帶原因值tS1relocoverall-expiry。通過聚類定位,發(fā)現(xiàn)劣化小區(qū)集中在鄧府山社區(qū)四期LF-1、鄧府山社區(qū)四期LF,優(yōu)化后指標恢復(fù)正常。

        3.1.2 劣化站點主動挖掘

        非獨立組網(wǎng),5G基站沒有S1-C,信令面承載在LTE,用戶面分流走4G或者5G?;谛帕铋_展劣化站點的主動優(yōu)化,如圖4所示。針對NSA 4G錨點站,通過控制面Attach附著、E-RAB (Evolved Radio Access Bearer,演進的無線接入承載)修改流程中無線側(cè)失敗進行TOP質(zhì)差錨點站聚類;針對NSA 5G站日流量超過10GB的站點,通過下行峰值速率、TCP重傳率聚類TOP質(zhì)差5G站,周粒度開展主動優(yōu)化。

        圖4 NSA周劣化站點聚類

        3.2 雙連接下單用戶感知溯源能力

        通過單用戶多接口關(guān)聯(lián),完整回溯投訴用戶指定時間段全量信令流程。在NSA 3x架構(gòu)下,單用戶感知溯源需要考慮如下特性:

        (1)雙連接下用戶面多路徑一體化呈現(xiàn)。用戶面新增分流場景,5G終端和4G無線網(wǎng)、5G無線網(wǎng)之間建立雙連接,數(shù)據(jù)在終端與EPC之間可通過三條路徑傳輸(終端--gNB—EPC、終端--eNB—EPC、終端--eNB--gNB--EPC)。為有效定位業(yè)務(wù)異常,用戶面流程回溯時需進行多數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)路徑整合,按唯一的用戶號碼將全部業(yè)務(wù)單據(jù)關(guān)聯(lián),單據(jù)中填寫每時間段對應(yīng)網(wǎng)元信息。

        (2)控制面新增承載遷移流程的前序關(guān)聯(lián)。針對Option3X組網(wǎng)方案,5G基站沒有S1-C,LTE承載控制面,保證移動性。接入流程相較LTE附著后面增加承載遷移流程。由于現(xiàn)網(wǎng)信令采集沒有包含X2接口,通過增加對E-RAB修改指示的前序流程的標記和分析,間接反映UE雙連接建立情況。

        訴溯源案例:配置錯誤導(dǎo)致附著失敗。

        問題描述:用戶投訴5G終端無法注冊5G網(wǎng)絡(luò)。

        問題定位:通過回溯信令(圖5),發(fā)現(xiàn)該用戶存在多次附著失敗,附著失敗原因均為MME返回#15(No Suitable Cells In tracking area,本位置區(qū)無合適小區(qū))。針對歷史單據(jù)進行分析發(fā)現(xiàn),現(xiàn)網(wǎng)由于#15原因值導(dǎo)致的Attach失敗全部發(fā)生在PLMN(Public Land Mobile Network,公共陸地移動網(wǎng))為46001的小區(qū),同時這些小區(qū)的Attach Request附著請求也全部都是失敗,失敗原因均為#15。進行問題定位后發(fā)現(xiàn),上述發(fā)生附著失敗的站點屬于新建站點。新建站點由于PLMN配置錯誤導(dǎo)致5G 終端在附著過程中MME返回Attach Reject,同時攜帶#15原因值,修改站點配置之后,5G終端附著成功。

        圖5 單用戶投訴溯源案例

        3.3 eMBB場景新業(yè)務(wù)體驗評估能力

        NSA組網(wǎng)方案主要為了滿足5G eMBB業(yè)務(wù)場景需求,針對eMBB典型VR視頻、云游戲進行業(yè)務(wù)特征分析和體驗建模。

        3.3.1 VR視頻業(yè)務(wù)特征分析及體驗建模

        以優(yōu)酷VR業(yè)務(wù)特征為例(圖6),VR視頻播放是HTTP(hypertext transport protocol,超文本傳輸協(xié)議)多流,為TS(Transport Stream,傳輸流)復(fù)用機制。業(yè)務(wù)交互首先通過HTTP獲取目錄文件,后續(xù)根據(jù)目錄信息獲取TS視頻切片數(shù)據(jù)。對于TS視頻,典型做法通過解碼目錄文件獲取視頻各切片基本信息,然后跟蹤每個視頻切片的下載情況,基于當前時間與下載切片的累計播放時長判斷卡頓發(fā)生。該算法適用在沒有拖拽/暫停等理想視頻順序播放場景。通過測試發(fā)現(xiàn)實際卡頓發(fā)生期間,TS的重傳特性更能表征卡頓。實際發(fā)生卡頓時間點,有明顯的同一切片發(fā)生連續(xù)多次下載請求的信令特征?;谏鲜鎏卣髯R別卡頓分片數(shù),即相同編號的視頻切片文件重復(fù)請求下載,超過設(shè)定閾值則認為卡頓切片,將該片記為卡頓。

        圖6 VR視頻業(yè)務(wù)特征

        3.3.2 云游戲業(yè)務(wù)特征分析及體驗建模

        目前VR游戲多為本地游戲,主要數(shù)據(jù)都是在游戲安裝時下載到本地,在本地渲染。未來游戲發(fā)展方向為云游戲,渲染在云端完成,節(jié)省本地GPU(Graphics Processing Unit,圖形處理器)資源,但是對帶寬需求很大。針對格來云游戲開展業(yè)務(wù)特征研究,如圖7所示。格來云游戲類似于網(wǎng)頁游戲,游戲運營方在服務(wù)器端進行畫面渲染并通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)酵婕沂謾C。云游戲過程是TCP(Transmission Control Protocol, 議。從傳輸波形圖可以看出,傳輸行為為持續(xù)不斷地下行數(shù)傳,同時上行和服務(wù)交互頻繁,其中部分流體現(xiàn)為周期性探測行為。通過機器學(xué)習(xí)云游戲心跳流數(shù)傳特征,在此基礎(chǔ)上計算上下游的時延指標。

        圖7 云游戲業(yè)務(wù)特征

        3.4 5G終端庫自構(gòu)建及在網(wǎng)表現(xiàn)評估能力

        現(xiàn)網(wǎng)5G終端較少,能掌握到的5G終端數(shù)據(jù)更少。表現(xiàn)在5G終端庫沒有有效維護起來,5G終端的能力集沒有全面獲取的途徑,5G終端在網(wǎng)表現(xiàn)主要依賴于人工撥測。

        3.4.1 基于信令數(shù)據(jù)自學(xué)習(xí)5G終端庫

        通過DPI深度解析信令,提取各關(guān)鍵信元的取值,識別5G終端并獲取終端所支持的能力(見圖8)。

        步驟1:通過終端上報的雙連接能力識別5G終端;

        步驟2:通過解碼Attach request附著請求的UE network capability終端網(wǎng)絡(luò)能力等信元獲取5G終端能力;

        步驟3:通過S1-U UserAgent(用戶代理)字段提取終端機型信息回填。

        圖8 5G終端庫自學(xué)習(xí)

        3.4.2 5G終端在網(wǎng)表現(xiàn)評估

        基于信令,對現(xiàn)網(wǎng)活躍5G終端從控制面和用戶面兩個維度開展質(zhì)量評估(見表2)。目前NSA 5G終端數(shù)量較少,終端網(wǎng)絡(luò)性能指標差異不明顯。隨著商用后5G終端增多,將持續(xù)開展跟蹤分析。

        表2 5G終端在網(wǎng)表現(xiàn)

        4 總結(jié)

        面對5G建網(wǎng)初期復(fù)雜的組網(wǎng)方案,基于信令大數(shù)據(jù),本文探索了“1”項基礎(chǔ)能力和“4”項性能管理能力,彌補了5G建網(wǎng)初期傳統(tǒng)網(wǎng)管系統(tǒng)的不足。目前系統(tǒng)已在江蘇南京、蘇州、無錫三個NSA商用市應(yīng)用,有效支撐了日常運維。

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