陳浩 張正華 周慶華 中國(guó)電信股份有限公司江西分公司網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行維護(hù)部 南昌市 330046

0 引言

隨著5G網(wǎng)絡(luò)即將正式商用，有望撬動(dòng)規(guī)模達(dá)萬(wàn)億元的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，車聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能家居、無(wú)人機(jī)等產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)快速發(fā)展期，人工智能、智能制造等產(chǎn)業(yè)也將隨之崛起。江西電信物聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模不斷擴(kuò)大，物聯(lián)網(wǎng)端到端業(yè)務(wù)感知研究作為物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展和運(yùn)營(yíng)支撐的核心抓手和奠定江西物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)的基礎(chǔ)，開(kāi)展關(guān)鍵核心技術(shù)的自主研發(fā)，面向企業(yè)支撐人員、企業(yè)客戶提供端到端故障定位、業(yè)務(wù)能力評(píng)估預(yù)警、客戶自服務(wù)等通用能力服務(wù)，打造提供端到端故障定位的支撐平臺(tái)、促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展的助推平臺(tái)及提升客戶感知的服務(wù)交流平臺(tái)顯得尤為迫切。

1 方案設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)

圖1 物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量感知系統(tǒng)架構(gòu)圖

物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)質(zhì)量業(yè)務(wù)感知系統(tǒng)主要包括采集層、數(shù)據(jù)層、分析功能層和呈現(xiàn)層。其中采集層主要完成各相關(guān)系統(tǒng)及接口數(shù)據(jù)采集匯聚整理功能。數(shù)據(jù)層主要完成對(duì)采集層數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、統(tǒng)計(jì)計(jì)算及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)入庫(kù)功能，同時(shí)為分析層提供服務(wù)。分析功能層主要完成業(yè)務(wù)感知分析功能，主要包括感知質(zhì)量評(píng)價(jià)、KQI分析、質(zhì)差分析、質(zhì)差告警、信令回溯等功能。呈現(xiàn)層主要完成分析結(jié)果、報(bào)告輸出等呈現(xiàn)功能。

采集層的主要功能是對(duì)各接口信令面流量，或用戶面流量進(jìn)行采集，識(shí)別、過(guò)濾各接口流量，并進(jìn)行協(xié)議解析，提取、記錄關(guān)鍵字段信息生成話單文件。支持協(xié)議庫(kù)在線升級(jí)功能，和IPv6采集功能。

數(shù)據(jù)層主要完成對(duì)采集層數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，結(jié)合業(yè)務(wù)感知數(shù)據(jù)庫(kù)和基礎(chǔ)信息庫(kù)、為上層統(tǒng)計(jì)分析提供數(shù)據(jù)服務(wù)。支持對(duì)各數(shù)據(jù)庫(kù)錄入、編輯、查詢功能；支持靜態(tài)導(dǎo)入功能，和與其他資源接口同步功能。

分析功能層主要完成對(duì)入庫(kù)話單數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，統(tǒng)計(jì)各KQI、KPI指標(biāo)分析網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和業(yè)務(wù)質(zhì)量，結(jié)合質(zhì)差分析做業(yè)務(wù)感知評(píng)價(jià)；以不同維度挖掘分析影響感知指標(biāo)，通過(guò)故障分析、診斷，提供專家優(yōu)化建議；同時(shí)，通過(guò)對(duì)VIP重要用戶保障支撐以及忙閑分析，保障用戶網(wǎng)絡(luò)資源使用狀況，從而幫助提升用戶感知質(zhì)量。主要功能包括網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量分析、業(yè)務(wù)質(zhì)量分析、感知質(zhì)量評(píng)價(jià)、質(zhì)差定界定位分析、質(zhì)差告警、信令回溯等功能。

呈現(xiàn)層主要完成統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果呈現(xiàn)，支持各種圖表展示，TOPN展示，多維度對(duì)比，放大鉆取等功能。支持統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告、報(bào)表導(dǎo)出等功能。

1.2 關(guān)鍵技術(shù)

（1）基于DMA零拷貝技術(shù)+GnO2O_Chameleon變色龍變型算法

利用GnO2O_Chameleon變色龍變型算法+正則表達(dá)匹配的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將兩階聚類變成三階聚類分析，增加特征值相似度、字符串相似度、五元組相似度等聚類維度對(duì)五元組類似的同源報(bào)文合并，識(shí)別各類企業(yè)服務(wù)類型特征規(guī)律，比如上報(bào)類的智能抄表、環(huán)衛(wèi)穿戴和下控類的智慧路燈、白色家電等。

（2）DPI采集解析和終端識(shí)別能力

在報(bào)文檢測(cè)的基礎(chǔ)上針對(duì)服務(wù)器網(wǎng)卡芯片開(kāi)發(fā)專用的、獨(dú)有的高性能DMA驅(qū)動(dòng)程序，同時(shí)優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)NB專有信令、專業(yè)業(yè)務(wù)（COAP）緩存隊(duì)列放入高速緩沖區(qū)，實(shí)現(xiàn)X86平臺(tái)DPI的采集解析處理能力。

（3）基于行為特征深度分析框架，實(shí)現(xiàn)企業(yè)智能化動(dòng)態(tài)特征庫(kù)建模

通過(guò)大數(shù)據(jù)方法分析終端上線規(guī)律、業(yè)務(wù)形態(tài)、心跳包大小、心跳周期等，建立行業(yè)行為特征深度分析框架，制定專屬評(píng)估體系及算法，建立終端行為智能化動(dòng)態(tài)特征庫(kù)。過(guò)程話單建立故障定段定界的靜態(tài)專家?guī)臁?/p>

（4）對(duì)接自研NB測(cè)試儀，提升端到端業(yè)務(wù)感知能力

分析從用戶終端、接入APN、核心網(wǎng)、到與企業(yè)應(yīng)用服務(wù)器交互的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、業(yè)務(wù)質(zhì)量和終端質(zhì)量。對(duì)一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)終端分析從附著、尋呼、會(huì)話建立、TCP建立、物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)（CoAP、HTTP或者其它）的整個(gè)過(guò)程，做到端到端的分析，從而使物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)的流程做到可視化監(jiān)測(cè)。

2 實(shí)施關(guān)鍵點(diǎn)

2.1 物聯(lián)網(wǎng)信令采集

采集4G&NB-IoT的S1MME/S6a/S10/S11/S8/S11-U各接口數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)整合，省內(nèi)全量N B用戶的數(shù)據(jù)流量，細(xì)分不同行業(yè)客戶需求，建立不同行業(yè)的客戶服務(wù)模型。

圖2 物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)信令采集示意圖

2.2 對(duì)接自研NB測(cè)試儀

對(duì)接我省自研NB測(cè)試儀平臺(tái)，通過(guò)API接口實(shí)現(xiàn)“端”側(cè)信令回溯與故障定位功能，終端做上報(bào)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、接收企業(yè)或IOT平臺(tái)下發(fā)控制指令、上報(bào)業(yè)務(wù)后釋放連接等行為時(shí)，產(chǎn)生的多個(gè)接口的主要信令流程關(guān)聯(lián)為一條完整的信令過(guò)程記錄，生成終端信令過(guò)程信息。

基于HTTP/HTTPS協(xié)議，上層應(yīng)用層通過(guò)向指定URL按照Form表單格式以POST方式發(fā)送請(qǐng)求與DPI系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接，DPI設(shè)備響應(yīng)使用JSON格式完成對(duì)接，根據(jù)各環(huán)節(jié)上報(bào)狀態(tài)定界終端側(cè)、無(wú)線側(cè)、核心網(wǎng)側(cè)、鑒權(quán)流程、密鑰協(xié)商流程、位置更新流程問(wèn)題，如終端區(qū)域限制功能到期導(dǎo)致無(wú)法上線、卡欠費(fèi)停機(jī)繳費(fèi)復(fù)機(jī)無(wú)法上線、終端機(jī)卡分離、終端APN設(shè)置錯(cuò)誤、無(wú)線問(wèn)題等。

圖3 NB測(cè)試儀

3 實(shí)施成果

3.1 基于終端標(biāo)簽節(jié)省無(wú)線資源利用和終端耗能

按企業(yè)對(duì)終端進(jìn)行分類，針對(duì)不同的企業(yè)，通過(guò)終端每天業(yè)務(wù)行為以及時(shí)間間隔來(lái)確定上線的規(guī)律，根據(jù)規(guī)律來(lái)制定異常終端的主動(dòng)發(fā)現(xiàn)。

監(jiān)控某企業(yè)試運(yùn)行終端運(yùn)行質(zhì)量，通過(guò)抓包分析發(fā)現(xiàn)終端上報(bào)數(shù)據(jù)完成后，空口未發(fā)起UEContextRelease進(jìn)入PSM狀態(tài)，核查基站配置發(fā)現(xiàn)終端進(jìn)入空閑狀態(tài)周期為5分鐘，依照NB小區(qū)規(guī)范調(diào)整為20秒后，終端正常進(jìn)入PSM狀態(tài)，節(jié)省基站無(wú)線資源且降低終端耗能。

3.2 基于企業(yè)行為分析實(shí)現(xiàn)主動(dòng)預(yù)警和服務(wù)報(bào)告自動(dòng)化生成

通過(guò)大數(shù)據(jù)聚類算法GnO2O_CHAMELEON分析終端上線規(guī)律、業(yè)務(wù)形態(tài)、心跳包大小、心跳周期等，建立行業(yè)行為特征深度分析框架并統(tǒng)計(jì)分析企業(yè)終端正常行為模式，制定專屬評(píng)估體系及算法通過(guò)自研NB測(cè)試儀，研究AT指令與DPI所采集原始數(shù)據(jù)之間對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立AT指令與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包關(guān)系特征庫(kù)、終端行為智能化動(dòng)態(tài)特征庫(kù)和故障定段定界的靜態(tài)專家?guī)?，?duì)標(biāo)KPI指標(biāo)制定質(zhì)量評(píng)價(jià)算法，為NB-IOT終端故障定位提供判斷依據(jù)。

錄入企業(yè)樣本終端，自動(dòng)分析該企業(yè)終端業(yè)務(wù)行為特征，結(jié)合特征庫(kù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)服務(wù)報(bào)告自動(dòng)化生成、異常行為終端預(yù)警等相關(guān)應(yīng)用，準(zhǔn)確掌握終端行為并定位終端異常信息，為智慧路燈、白色家電和智能抄表等行業(yè)深度分析提供依據(jù)。

3.3 基于端到端信令數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)小區(qū)容量評(píng)估和高并發(fā)分析

通過(guò)小區(qū)承載能力核心算法建模，統(tǒng)計(jì)分析小區(qū)在線時(shí)長(zhǎng)，根據(jù)終端業(yè)務(wù)模型和企業(yè)特征，結(jié)合無(wú)線數(shù)據(jù)和KPI指標(biāo)設(shè)定閾值和空隙值，建立NB-IOT小區(qū)容量與行業(yè)業(yè)務(wù)關(guān)系模型，計(jì)算小區(qū)在線時(shí)長(zhǎng)剩余容量，預(yù)測(cè)可放號(hào)終端數(shù)。

現(xiàn)網(wǎng)N B網(wǎng)絡(luò)同基站小區(qū)下承載多種行業(yè)場(chǎng)景，結(jié)合無(wú)線側(cè)指標(biāo)和DPI業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)小區(qū)高并發(fā)預(yù)警評(píng)估。

4 結(jié)束語(yǔ)

物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)感知平臺(tái)研究在“中博會(huì)”、“世界VR大會(huì)”、“江西移博會(huì)”等重要場(chǎng)合進(jìn)行展示和宣傳，向省委、省政府領(lǐng)導(dǎo)展示江西電信物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)和運(yùn)營(yíng)水平，取得良好的宣傳效果和社會(huì)反響。有力支撐物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，提升競(jìng)爭(zhēng)力和發(fā)展?jié)摿Γ焖僭\斷排查物聯(lián)網(wǎng)用戶故障，提升客戶感知并降低企業(yè)OPEX。