王君君 魏志剛 虞輝

中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)江蘇有限公司

0 引言

隨著運(yùn)營(yíng)商不限量業(yè)務(wù)的發(fā)展，以及網(wǎng)上業(yè)務(wù)的手機(jī)端集中化，用戶對(duì)業(yè)務(wù)感知越來(lái)越敏感，對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)容量的要求也越來(lái)越高。因此，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維和優(yōu)化就需要基于明確的標(biāo)準(zhǔn)或算法來(lái)準(zhǔn)確衡量無(wú)線網(wǎng)絡(luò)容量，以便及時(shí)指導(dǎo)擴(kuò)容，提升用戶感知。

目前，不同運(yùn)營(yíng)商采用的高負(fù)荷衡量標(biāo)準(zhǔn)各有不同，指標(biāo)維度差異、門(mén)限差異、權(quán)重差異等是根據(jù)各自無(wú)線網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)分布特點(diǎn)進(jìn)行評(píng)估，但往往基于小時(shí)甚至更長(zhǎng)時(shí)間維度。比如，我們當(dāng)前采用基于小區(qū)自忙時(shí)的高負(fù)荷評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)自忙時(shí)每ERAB流量將業(yè)務(wù)類(lèi)型分為大包、中包和小包，對(duì)不同的包類(lèi)型設(shè)置不同的指標(biāo)門(mén)限，綜合PRB利用率、流量、用戶數(shù)三個(gè)維度，分別進(jìn)行上行和下行的小區(qū)負(fù)荷判斷，上下行之間是“或”關(guān)系，維度之間是“與”關(guān)系，如表1所示，該擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)反映的是小時(shí)級(jí)別高負(fù)荷。

表1 小時(shí)高負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)

但用戶業(yè)務(wù)在小時(shí)內(nèi)的發(fā)生并非均勻，存在一定波動(dòng)性，小時(shí)級(jí)的平均指標(biāo)難以發(fā)現(xiàn)短時(shí)間的高負(fù)荷問(wèn)題，例如，在日常投訴處理中，有些短時(shí)高負(fù)荷導(dǎo)致的投訴問(wèn)題難以及時(shí)定位，所以，我們需細(xì)化時(shí)間粒度，對(duì)短時(shí)高負(fù)荷考慮如何及時(shí)定位解決。為了與網(wǎng)管指標(biāo)時(shí)間粒度契合，本文選擇15分鐘作為短時(shí)粒度展開(kāi)擴(kuò)容標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化研究。

1 短時(shí)高負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)研究

1.1 15分鐘高負(fù)荷流量維度修訂

以15分鐘作為短時(shí)進(jìn)行研究，若沿用現(xiàn)有小時(shí)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，即流量、利用率、用戶數(shù)門(mén)限均與小時(shí)級(jí)相同，則高負(fù)荷小區(qū)明顯減少，主要原因是小時(shí)級(jí)利用率和用戶數(shù)均為4個(gè)15分鐘取平均值，而流量為4個(gè)15分鐘求和，15分鐘判斷流量維度較難達(dá)到門(mén)限，所以，15分鐘高負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)的流量維度不合理，需要重新研究門(mén)限。

以南京市為例，對(duì)15分鐘粒度的小區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚分析，依據(jù)流量及利用率拐點(diǎn)關(guān)系，對(duì)流量門(mén)限進(jìn)行修訂，同時(shí)，結(jié)合當(dāng)前高負(fù)荷利用率門(mén)限標(biāo)準(zhǔn)，分析得到15分鐘級(jí)流量門(mén)限，即下行流量門(mén)限：大包2GB、中包1.1GB、小包0.8GB，上行流量門(mén)限：大、中、小包均0.15GB，分別如圖1和圖2所示。

圖1 15分鐘上行利用率和上行流量關(guān)系

圖2 15分鐘下行利用率和下行流量關(guān)系

由此，得出15分鐘粒度高負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

表2 15分鐘高負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)

1.2 15分鐘與小時(shí)高負(fù)荷結(jié)果對(duì)比

分場(chǎng)景看，由小時(shí)粒度修改為15分鐘粒度后，采用新標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)，如圖3所示，高負(fù)荷小區(qū)增加比例較為明顯的場(chǎng)景包括交通樞紐、地鐵、城市道路場(chǎng)景，可見(jiàn)，小區(qū)覆蓋下用戶流動(dòng)性高，有大量用戶移動(dòng)的場(chǎng)景，易出現(xiàn)15分鐘短時(shí)高負(fù)荷。

圖3 15分鐘與小時(shí)高負(fù)荷小區(qū)數(shù)對(duì)比

2 短時(shí)高負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用探索

短時(shí)高負(fù)荷在時(shí)間粒度縮短之后，高負(fù)荷小區(qū)規(guī)模整體擴(kuò)大，以南京市為例，如表3所示，平均每天15分鐘級(jí)高負(fù)荷小區(qū)數(shù)比小時(shí)級(jí)要多250個(gè)左右，連續(xù)3天的15分鐘級(jí)高負(fù)荷小區(qū)數(shù)比連續(xù)3天的小時(shí)級(jí)也要多100多個(gè)。在擴(kuò)容資源有限的情況下，需考慮如何進(jìn)行資源精準(zhǔn)投放。所以，從橫向時(shí)間規(guī)律性和縱向發(fā)生頻度兩個(gè)角度出發(fā)，對(duì)短時(shí)高負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用進(jìn)行探索。

表3 小時(shí)和15分鐘高負(fù)荷連續(xù)多天出現(xiàn)對(duì)比

2.1 橫向規(guī)律性

部分短時(shí)高負(fù)荷并非偶然發(fā)生，而是在天級(jí)時(shí)間維度上存在規(guī)律性，例如地鐵早晚高峰時(shí)段、辦公樓午休時(shí)段等，會(huì)在固定的15分鐘時(shí)間段業(yè)務(wù)驟增，導(dǎo)致容量不足。針對(duì)該類(lèi)短時(shí)高負(fù)荷，我們定義為“橫向規(guī)律性短時(shí)高負(fù)荷”，即連續(xù)3天的同一15分鐘或相鄰15分鐘內(nèi)均出現(xiàn)高負(fù)荷，如圖4所示。

2.2 縱向高頻次

部分短時(shí)高負(fù)荷在天級(jí)時(shí)間維度上無(wú)規(guī)律性，但是每天發(fā)生頻次很高，例如工業(yè)園區(qū)、集宿區(qū)等，工人不定時(shí)休息，一天會(huì)出現(xiàn)多個(gè)業(yè)務(wù)集中的15分鐘短時(shí)高負(fù)荷，導(dǎo)致容量不足。針對(duì)該類(lèi)短時(shí)高負(fù)荷，我們定義為“縱向高頻次短時(shí)高負(fù)荷”，即每天15分鐘高負(fù)荷頻次不低于3且連續(xù)3天的高頻高負(fù)荷，如圖5所示。

圖4 橫向規(guī)律性15分鐘高負(fù)荷示意圖

圖5 縱向高頻次15分鐘高負(fù)荷示意圖

2.3 感知分析

對(duì)橫向規(guī)律性和縱向高頻次15分鐘短時(shí)高負(fù)荷小區(qū)，進(jìn)行網(wǎng)管分析，并選取地鐵、商業(yè)中心等進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，以驗(yàn)證分析其對(duì)用戶感知的影響。

2.3.1 體驗(yàn)速率

對(duì)南京雨花、建鄴兩區(qū)下行2M以上體驗(yàn)速率滿足度分析，如圖6所示，橫向規(guī)律性15分鐘高負(fù)荷小區(qū)平均67.76%，縱向高頻次15分鐘高負(fù)荷小區(qū)平均66.96%，均遠(yuǎn)低于非問(wèn)題小區(qū)的82%，可見(jiàn)，存在較明顯的感知惡化。

圖6 DL 2M以上體驗(yàn)速率滿足度對(duì)比

2.3.2 測(cè)試速率

（1）ATU測(cè)試：如表4所示，從上傳和下載速率來(lái)看，小區(qū)閑時(shí)平均上傳速率5.5Mpbs，平均下載速率46.4Mbps，而15分鐘問(wèn)題時(shí)段平均上傳速率2.5Mpbs，平均下載速率16.2Mbps，分別下降53.8%和65%。從最小速率來(lái)看，小區(qū)閑時(shí)最低下載速率區(qū)間為5Mbps～9Mbps，而15分鐘問(wèn)題時(shí)段內(nèi)最低下載速率區(qū)間僅為1Mbps～2Mbps，且持續(xù)1-2分鐘以上；小區(qū)閑時(shí)最低上傳速率區(qū)間為0.6Mbps～4.8Mbps，而分鐘問(wèn)題時(shí)段內(nèi)最低上傳速率區(qū)間為0.2Mbps～1Mbps，且持續(xù)2分鐘左右。

表4 ATU測(cè)試結(jié)果

（2）APP測(cè)試：測(cè)速軟件與ATU測(cè)試結(jié)果基本一致，如表5所示，與閑時(shí)相比，15分鐘規(guī)律性問(wèn)題時(shí)段平均下載速率下降82%，平均上傳速率下降89%。

表5 APP測(cè)試結(jié)果

綜上，橫向規(guī)律性和縱向高頻次15分鐘高負(fù)荷，均對(duì)用戶感知有較大影響。

3 短時(shí)高負(fù)荷應(yīng)用落地

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，為有效權(quán)衡資源投入和用戶感知提升，針對(duì)15分鐘短時(shí)高負(fù)荷，進(jìn)一步結(jié)合小區(qū)用戶價(jià)值、業(yè)務(wù)類(lèi)型、用戶感知維度，建立價(jià)值分級(jí)自動(dòng)化機(jī)制，提升擴(kuò)容資源的投放效能。

3.1 結(jié)合小區(qū)價(jià)值明確擴(kuò)容優(yōu)先級(jí)

價(jià)值評(píng)估維度包括用戶價(jià)值、業(yè)務(wù)類(lèi)型和用戶感知，如表6所示，其中，用戶價(jià)值表征“影響的價(jià)值”，高負(fù)荷小區(qū)的高端用戶越多，損失越大，采用小區(qū)平均ARPU（每用戶平均收入）值來(lái)衡量；業(yè)務(wù)類(lèi)型表征“影響的業(yè)務(wù)”，在線游戲、即時(shí)通信、高清視頻等業(yè)務(wù)對(duì)感知更敏感，小區(qū)內(nèi)這些業(yè)務(wù)越多，用戶滿意度越低，采用小區(qū)游戲和視頻流量占比來(lái)衡量；用戶感知表征“影響的程度”，感知越差，用戶越難容忍，采用HTTP綜合速率衡量。

表6 價(jià)值分級(jí)打分

對(duì)橫向規(guī)律性和縱向高頻次15分鐘高負(fù)荷小區(qū)，基于價(jià)值維度進(jìn)行量化打分，得分區(qū)間為60-100分，得分越高表明擴(kuò)容價(jià)值或者緊迫性越高。對(duì)短時(shí)高負(fù)荷通過(guò)“優(yōu)軟硬建”整治，資源優(yōu)先通過(guò)載波動(dòng)態(tài)調(diào)度及靜態(tài)挖潛解決。

3.2 平臺(tái)化自動(dòng)呈現(xiàn)輸出

對(duì)接采集信令、經(jīng)分、性能、網(wǎng)管等多維度數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)橫向規(guī)律性和縱向高頻次15分鐘短時(shí)高負(fù)荷自動(dòng)統(tǒng)計(jì)，并實(shí)現(xiàn)負(fù)荷價(jià)值分級(jí)評(píng)估，指導(dǎo)日常擴(kuò)容。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文從短時(shí)高負(fù)荷的有效識(shí)別和感知提升出發(fā)，通過(guò)建立橫向規(guī)律性和縱向高頻次兩種15分鐘高負(fù)荷模型，并結(jié)合價(jià)值分級(jí)機(jī)制，明確擴(kuò)容優(yōu)先級(jí)，在解決感知問(wèn)題的同時(shí)，提升資源的使用效能，且綜合多維數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)平臺(tái)自動(dòng)化，有效融入到日常網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，提高生產(chǎn)效率。