无线网络“智能风暴”的研究方法

肖

（中国电信股份有限公司长春分公司，吉林 长春 130031）

1 概述

2008年后，伴随着中国三大运营商的3G网络全面部署、资费下降、操作系统(Android、IOS)普及、移动互联网生态系统完善、终端厂商的不断发展，智能手机用户呈井喷式发展。

从DCCI(互联网数据中心)的数据中可以看到，智能手机的销量从2009年开始呈明显上升趋势，达到2000万台，在2011年翻3倍达到6400万台，复合增长率达到200%；2011年后增长更甚，年增长达到4000万到5000万台。同时非智能手机的销售量则则从2009年开始下滑，至2013年将低于智能手机。

智能手机用户的快速发展对无线运营商带来的影响是巨大的，具体可以分为以下两个方面：

1.1 运营商的定位。在智能手机时代来临后，端-管-云的概念逐渐清晰，以美国苹果公司为例，其通过Itunes/Appstore占据了端、云的两大重要位置，逐渐将与其合作的运营商转换成了管道商；大部分的利润都被苹果公司获得，而不是运营商；中国联通、Verizon Wireless、AT&T与苹果合作后，高端用户数增长伴随着的都是财务报告中利润明显下滑。这一点是运营商前端市场部门需要关切的。

1.2 运营商的网络发展维护。智能终端规模不断发展后，网络话务模型、网络负荷冲击、网络瓶颈均与非智能时代有明显变化；而智能终端对网络带来的的信令、话务风暴则直接影响了网络的发展和维护。如美国AT&T，2009年底，iPhone用户仅占 AT&T用户总数的3%，但所消耗带宽却高达40%网内数据流量3年内激增了5000%，多次出现拥塞或局部瘫痪，AT&T的语音服务质量下降了30%；日本最大的无线运营商NTT Do－CoMo在2012年1月25日，东京网络从上午8时26分到下午13时08分，经历了近5个小时的语音和数据服务中断；其官方分析发现早上上班时信令量达到1650万，超过其预期的1200万，导致该事件发生的主要原因是维护部门低估了智能终端信令对网络带来的冲击和影响，没有提前做好评估和准备。这一点是运营商后端建设维护部门需要关切的。

为了应对智能风暴对网络运维带来的问题，本文提出智能风暴的研究方法。着重从后端——网络发展维护的角度出发，以长春3G(EVDO)网络为基础，对无线网络中智能终端的风暴特性、话务模型进行分析，同时对无线网络的发展提出具有数据支撑的建议。

2 智能风暴研究的方法

智能风暴的研究方法主要分为3个部分：

2.1 建模。建模一般以地市无线网络为单位，对智能终端进行模拟测试、按类型分析；得出智能终端的信令、流量话务模型。

2.2 预测。根据建模的结果，结合各种类型终端的话务模型，得出全网话务模型预测、智能终端话务模型预测结果。

2.3 规划。根据话务模型预测的结果，参考市场的1-3年的用户发展规模，得出无线网络负荷发展趋势，结合现网分析输出网络建设规划方案。

该研究是精确的无线网络、无线用户的分析，具有以下几个优点

荩准确性高。由于该分析是基于无线网络现有数据的分析，可精确获得某个地理区域、时间区间的话务模型。

荩实用性强。获得了话务模型和终端特性后，可以直接通过分析得到前瞻性的网络建设的方案；具有非常实用的价值。

3 智能风暴分析结果

3.1 智能终端特性分析

通过对网络的TOP终端进行测试分析，分析各种终端对网络的冲击量，可以发现不同终端呈现差异较大。如下图中兴N780等4款终端开机流量较大；MOTOXT800等5款终端待机流量较大。而非智能手机的流量基本上为0。

对智能终端的各类业务进行综合测试并分析，得出不同业务的资源消耗量。如下图，业务可以分为2类：

信令消耗类业务：QQ、微博、地图、邮箱、游戏

流量消耗类业务：炒股、在线音乐、视频

3.2 话务模型分析

话务模型分析是基于用户数、用户呼叫/流量数的一个分析；长春现网智能非智能比例大约为0.68，而实际产生的网络负荷则恰恰相反：智能终端产生了非常大的话务、信令、流量冲击。

3.3 网络负荷预测和规划

通过对现网话务模型的分析，再将网络用户的预计增长数拟合到未来网络话务模型中，可以得到每年的网络负荷增长情况。

将预测出来的网络负荷结合现网容量进行计算，可以得到未来网络规划的总体量；将预测出来的载扇级的负荷结合现网载频数据进行分析，可以得到精确到簇的网络规划结果。

结语

通过对2个维度：单终端(手机测试)、总体智能终端用户(话务模型)进行分析，可以明显的发现智能终端的特性；智能终端的这些特性给运营商带来可观流量收益的同时，也为网络带来了较大的负荷。

本文通过对话务模型的深入分析，得到网络发展后准确的负荷，再对这些负荷提出了相应的解决建议，对网络健康运行和稳固发展、用户体验、企业品牌的打造提供的坚实基础。

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