［劉光 郭楊運(yùn) 張尚恩］

1 問題描述

關(guān)于提升公眾客戶寬帶業(yè)務(wù)使用體驗(yàn)、增強(qiáng)用戶感知的工作，雖然已在全省范圍的光貓內(nèi)部署了QOE（體驗(yàn)質(zhì)量Quality of Experience，下同）感知探針，每周會(huì)定期撥測(cè)并統(tǒng)計(jì)用戶的網(wǎng)頁、視頻、游戲感知得分，用于在各地市維度、與其他運(yùn)營商維度進(jìn)行比較，但統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)于網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化不具有針對(duì)性優(yōu)化意見，只是一個(gè)客觀的撥測(cè)結(jié)論，無法直接指導(dǎo)分公司進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。此外，QOE 探針只有在路由型光modem（俗稱“光貓”）上才能進(jìn)行網(wǎng)頁、視頻、游戲的感知撥測(cè)；對(duì)于橋接型光貓，QOE 探針只能進(jìn)行連通性撥測(cè)，這大大限制了QOE 探針的使用能力。

2 分析結(jié)果

現(xiàn)狀中發(fā)現(xiàn)了以下問題。

（1）提升用戶感知體驗(yàn)需求迫切，卻沒有高效的手段迅速定位導(dǎo)致用戶感知體驗(yàn)差的主要原因，無法快速優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)。

（2）缺少主動(dòng)維護(hù)手段，更多的是待用戶報(bào)障后進(jìn)行用戶側(cè)網(wǎng)絡(luò)排查。

（3）雖有定期進(jìn)行QOE 撥測(cè)，其數(shù)據(jù)價(jià)值未得以充分利用，目前僅停留在撥測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)匯總階段。

（4）QOE 撥測(cè)的適用范圍不夠廣，僅能針對(duì)路由型光貓進(jìn)行感知類撥測(cè)，橋接型光貓無法獲知用戶感知情況。

3 解決措施

3.1 數(shù)據(jù)維度拓展

（1）以QOE 感知數(shù)據(jù)中質(zhì)差撥測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，拓展出更多維度。以每周的QOE 撥測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，定義QOE 撥測(cè)得分低于80 分的為質(zhì)差ONU；基于端到端的分析方式，從質(zhì)差ONU（光網(wǎng)絡(luò)單元，即光MODEM，俗稱光貓）一端向上關(guān)聯(lián)，查找質(zhì)差ONU 撥測(cè)時(shí)間點(diǎn)的ONU-OLT 之間鏈路利用率、收發(fā)光衰等情況，再向上關(guān)聯(lián)OLT-MSE（MSE 即多業(yè)務(wù)邊緣路由器）之間鏈路利用率情況、收發(fā)光衰情況、CRC 誤碼情況。

（2）除了上述設(shè)備類的客觀指標(biāo)外，還關(guān)聯(lián)了每周的熱點(diǎn)用戶投訴數(shù)據(jù)，增加主動(dòng)申訴的用戶為切入點(diǎn)，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

3.2 QOE 撥測(cè)數(shù)據(jù)深度挖掘

（1）終端質(zhì)差率匯總。統(tǒng)計(jì)本周內(nèi)每一款終端型號(hào)的QOE 質(zhì)差測(cè)試記錄數(shù)以及QOE 測(cè)試總數(shù)，二者相除可得到每一款終端型號(hào)的質(zhì)差率，然后過濾掉統(tǒng)計(jì)結(jié)果中本周QOE 測(cè)試總數(shù)小于100 的終端（此類終端因測(cè)試樣本較少，質(zhì)差率不夠準(zhǔn)確）。

處理建議：光MODEM 自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)（俗稱“貓墻”）測(cè)試質(zhì)差終端是否確實(shí)存在使用問題，如貓墻測(cè)試無問題，需要QOE 檢查探針是否有問題。排除兩者問題之后，確認(rèn)是終端質(zhì)差問題。

（2）OLT-ONU PON 口出方向擁塞鏈路分析。關(guān)聯(lián)質(zhì)差ONU 測(cè)試記錄發(fā)生時(shí)間對(duì)應(yīng)的OLT PON 口的鏈路出方向流量情況，結(jié)合該鏈路的帶寬，統(tǒng)計(jì)該鏈路的利用率。定義鏈路利用率大于60%為擁塞，統(tǒng)計(jì)本周內(nèi)連接質(zhì)差ONU 的OLT 的PON 口，在QOE 質(zhì)差記錄撥測(cè)時(shí)間時(shí)出流量擁塞鏈路清單。

處理建議：檢查鏈路帶寬利用率，對(duì)超過50%帶寬利用率的進(jìn)行鏈路擴(kuò)容。

（3）OLT-ONU PON 口發(fā)光光衰分析。關(guān)聯(lián)質(zhì)差ONU 測(cè)試記錄發(fā)生時(shí)間對(duì)應(yīng)的OLT PON 口及對(duì)端端口的收發(fā)光功率情況，計(jì)算PON 口收發(fā)光光衰。定義光衰>30 dB 算作光衰較大，統(tǒng)計(jì)本周內(nèi)連接質(zhì)差ONU 的OLT的PON 口，在QOE 質(zhì)差記錄撥測(cè)時(shí)間時(shí)PON 口發(fā)光衰較大清單。

處理建議：檢查鏈路光衰情況，優(yōu)化鏈路光衰。

（4）OLT 質(zhì)差率匯總。統(tǒng)計(jì)本周內(nèi)每一臺(tái)OLT 下掛的ONU 中出現(xiàn)的QOE 質(zhì)差測(cè)試記錄數(shù)以下掛ONU 的所有QOE 測(cè)試總數(shù)，可得到每一臺(tái)OLT 的質(zhì)差率，然后過濾掉統(tǒng)計(jì)結(jié)果中本周QOE 測(cè)試總數(shù)小于100 的OLT（此類OLT 因測(cè)試樣本較少，質(zhì)差率不夠準(zhǔn)確）。

處理建議：重點(diǎn)檢查該OLT 本周內(nèi)是否存在如下情況：硬件告警、上聯(lián)鏈路擁塞、上聯(lián)鏈路CRC 大量誤碼增長、上聯(lián)鏈路收光較低。

（5）既是寬帶業(yè)務(wù)抱怨熱點(diǎn)OLT 又是質(zhì)差ONU 集中OLT 匯總。匯總每周的10 000 號(hào)投訴工單，統(tǒng)計(jì)出抱怨集中的OLT，并查找此OLT 是否出現(xiàn)在質(zhì)差OLT 清單中，從而達(dá)到從業(yè)務(wù)和網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)維度聚焦隱患OLT 的目的。

（6）OLT-MSE 上聯(lián)口入方向擁塞鏈路分析。關(guān)聯(lián)質(zhì)差ONU 測(cè)試記錄發(fā)生時(shí)間對(duì)應(yīng)的OLT 上聯(lián)MSE 的鏈路入方向流量情況，結(jié)合該鏈路的帶寬，統(tǒng)計(jì)該鏈路的利用率。定義鏈路利用率大于60%為擁塞，統(tǒng)計(jì)本周內(nèi)質(zhì)差ONU 測(cè)試記錄對(duì)應(yīng)OLT 上聯(lián)鏈路擁塞次數(shù)。

處理建議：檢查鏈路帶寬利用率，進(jìn)行鏈路擴(kuò)容。

（7）OLT-MSE 上聯(lián)口收CRC 大量誤碼增長分析。關(guān)聯(lián)質(zhì)差ONU 的上聯(lián)OLT，Aniss 每小時(shí)定期采集OLT上聯(lián)口的CRC 誤碼情況，對(duì)比前后小時(shí)CRC 變化情況。若CRC 誤碼增長值超過100 則記一次CRC 增加，統(tǒng)計(jì)本周內(nèi)質(zhì)差ONU 測(cè)試記錄對(duì)應(yīng)OLT 上聯(lián)鏈路CRC 誤碼增長次數(shù)，然后過濾掉統(tǒng)計(jì)結(jié)果中CRC 誤碼增長次數(shù)<3 的記錄。

處理建議：檢查鏈路質(zhì)量，優(yōu)化鏈路質(zhì)量。

（8）OLT-MSE 上聯(lián)口既發(fā)生多次擁塞，又發(fā)生多次誤碼增長匯總。統(tǒng)計(jì)本周內(nèi)質(zhì)差ONU 測(cè)試記錄對(duì)應(yīng)OLT 上聯(lián)鏈路中既發(fā)生多次擁塞，又發(fā)生多次誤碼增長的鏈路。

處理建議：檢查鏈路帶寬利用率以及鏈路質(zhì)量，進(jìn)行鏈路擴(kuò)容及優(yōu)化鏈路質(zhì)量。

（9）MSE 質(zhì)差率匯總。統(tǒng)計(jì)本周內(nèi)每一臺(tái)MSE 下掛的ONU 中出現(xiàn)的QOE 質(zhì)差測(cè)試記錄數(shù)以及下掛ONU 的所有QOE 測(cè)試總數(shù)，二者相除可得到每一臺(tái)MSE 的質(zhì)差率，然后過濾掉統(tǒng)計(jì)結(jié)果中本周QOE 測(cè)試總數(shù)小于500 的MSE（此類MSE 因測(cè)試樣本較少，質(zhì)差率不夠準(zhǔn)確）。

處理建議：重點(diǎn)檢查該MSE 本周內(nèi)是否存在如下情況：硬件告警、上聯(lián)鏈路擁塞、上聯(lián)鏈路CRC 大量誤碼增長、上聯(lián)鏈路收光較低。

3.3 橋接型光貓QOE 質(zhì)差結(jié)果人工智能預(yù)測(cè)

（1）對(duì)于已關(guān)聯(lián)出多個(gè)維度的QOE 測(cè)試數(shù)據(jù)，進(jìn)行標(biāo)簽化處理。設(shè)定QOE 撥測(cè)得分小于80 分的為質(zhì)差ONU，打上標(biāo)簽1，對(duì)于80 分以上的撥測(cè)記錄打上標(biāo)簽0。

（2）進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量分析及預(yù)處理，由于Aniss（接入網(wǎng)綜合管理系統(tǒng)）采集數(shù)據(jù)時(shí)存在個(gè)別事件采集失敗，會(huì)產(chǎn)生一些缺失值和異常值（特征缺失異常分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖1 所示），因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量分析，并將缺失值和異常值處理掉后得到連續(xù)特征值，如圖2 所示。

圖1 各特征缺失值比例

圖2 連續(xù)型特征分布圖

（3）進(jìn)行特征工程，包括特征選擇，非數(shù)值型特征進(jìn)行one hot 處理，比如光貓所屬廠家、設(shè)備類型、軟件版本等離散型特征，如圖3 所示。

圖3 各特征之間的相關(guān)性，用于特征選擇

（4）進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分，將原始數(shù)據(jù)劃分成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。

（5）進(jìn)行模型選擇，分別使用決策樹、隨機(jī)森林?jǐn)?shù)、lightgbm、xgboost 等分類算法進(jìn)行訓(xùn)練，用混淆矩陣（如圖4 所示）來評(píng)估模型的準(zhǔn)確性，最后選擇訓(xùn)練得分最高的模型。

圖4 混淆矩陣

（6）使用網(wǎng)格搜索GridSearchCV 的方法對(duì)剛才選出的模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，選出最優(yōu)的參數(shù)。

（7）使用調(diào)參后的模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)預(yù)測(cè)，評(píng)估模型。

4 經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

通過對(duì)QOE 撥測(cè)數(shù)據(jù)的維度拓展，關(guān)聯(lián)接入層網(wǎng)管對(duì)于接入層設(shè)備的性能采集數(shù)據(jù)，加以深度挖掘，聚焦QOE 質(zhì)差ONU 用戶的撥測(cè)記錄，精準(zhǔn)定位到導(dǎo)致這些質(zhì)差撥測(cè)數(shù)據(jù)的隱患點(diǎn)，提供給分公司用于網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的明確指導(dǎo)意見，先于用戶發(fā)現(xiàn)故障點(diǎn)，并及早排除隱患。此外，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)手段，可以進(jìn)行橋接型光貓的QOE 撥測(cè)結(jié)果預(yù)測(cè)，大大加大了QOE 撥測(cè)的范圍，使橋接型光貓的感知測(cè)試成為可能。這樣就將維護(hù)的手段由指標(biāo)驅(qū)動(dòng)的被動(dòng)維護(hù)模式轉(zhuǎn)換為以用戶感知為導(dǎo)向的主動(dòng)維護(hù)模型，同時(shí)達(dá)到了提升了用戶感知體驗(yàn)的目的。