基于云计算技术下的移动通信网络优化分析

2016-03-16莫景画

环球市场 2016年5期

关键词：运营商优化分析

莫景画

广东怡创科技股份有限公司

基于云计算技术下的移动通信网络优化分析

莫景画

广东怡创科技股份有限公司

近几年，通信信息技术发展速度突飞猛进，而且人们在不断发展变化的科学技术环境下，对通信提出了更高的要求。为更好服务用户，运营商必须积极主动进行移动通信网络优化。

云计算；移动通信；网络优化

前言

随着人们生活水平的不断提高，对通讯网络提出了更高的要求。面对越来越激烈的移动通信行业的竞争，企业不断进行创新，从最初的GSM到3G甚至是4G，越来越快的网络速度，昭示着移动通讯网络的发展。然而，目前网络优化却存在很大的问题，云计算的诞生正好有效地缓解了这个问题。

1 云计算概述

云计算普遍意义上的定义是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。但对于云计算的理解也有不同的定义，首先从云计算的存储能力方面来说，主要指在云端的信息储存过程，且在这个过程中客户能够通过客户端缓存数据信息；其次从云计算功能进行分析，云计算能为用户提供数据资源、软件、硬件等方面的服务；最后从云计算和互联网之间的关系进行分析，云计算是以互联网为中心，从事为客户提供网络服务的技术。

2 网络优化存在的问题

2.1 数据处理方式单一

网络优化是一项技术难度大、涉及范围广、人员素质要求较高的工作，涉及的技术领域有交换技术、无线技术、频率配置、切换和和信令、话务统计分析等。传统网络优化工作多依赖于技术人员的经验，依赖人工进行统计分析。在通讯网络系统中每一个运营商都会利用不同的设备和软件进行数据分析，因为运营商所选用的设备和软件不同，其对设备和软件的处理方式也有着很大的区别，这就导致通讯网络系统进行优化升级时要采取不同的方法和措施。当前市场上的优化软件大部分只能分析处理某一个性能的网络数据，或者是只能分析处理局部地区的网络数据，而无法针对整个网络系统的数据进行分析处理，这种的数据处理分析大大降低了网络优化的通用性，数据的分析处理是单一的、孤立的、非共享性的，对通讯网络全程全网的优化有一定制约。

2.2 资源独占性比较强

目前的网络优化软件的应用，在一般情况下都处于单机的环境下。由于受到资金、技术发展、业务拓展等多方面因素的影响，网络优化中所使用的传输设备功能比较单一，不具备新业务的能力，网络优化数据通常不够完善，同时由于业务开展的因素使得网络优化建设中中只能根据已有的资源条件开通电路，导致处理措施的共享较差，网络结构上不尽如人意。而运营商为了获得更好的客户感知，不停的、独立的、重复的做分析和处理，耗费大量人力、物力、财力等保证网络优化工作的完成，最终导致运行成本增加、经营效益的降低。

2.3 数据管理有限

当前，随着用户数的不断增长，随着网络容量的不断增加，随着网络复杂度的不断提升，以及网络设备的多样化，网络优化工作的难度正在不断提升，网络优化的方法和手段亟待创新。实施移动通信网络优化的过程中，必须要采集很多的基础数据，结合网络KPI、MR数据、DTCQT数据、投诉数据、室分监测等多个维度的数据，而且要求网络优化工程师具备网络优化技术知识和相关经验，进而建立或存储大量的测试数据库。往往这些工作是重复的、繁重的劳动，但是基础性、重要的工作。因此基于大量数据和信息的处理，有必要建立强大的管理系统对数据进行分析、处理，保证基础数据输入的准确性，输出信息的可靠性。目前，移动通信网络使用的优化软件虽然占用了很大容量的数据库，但是在软件运行的过程中运行效率比较低，很难满足各种信息输出的需求，有必要对数据管理技术实施优化升级。

2.4 资源储存方式比较分散

目前，运营商的网络优化一般采用的是单机执行方式，管理上为各个网络运营商。各运营商从自身网络指标和客户感知情况出发，利用单机方式优化自己的网络指标。这些处理是孤立储存的，数据分散到每个网优工程师的手中，甚至是单次测试人员的电脑中。在这种方式下，很难在实现资源的整合达到实现资源共享，高速变化的数据业务速率和巨大的网络吞吐量以及覆盖范围的动态实时变化，在很大程度上改变了现有网络规划和优化的模型，但如果基于云计算的理念，在网络优化工作中引入大数据，就能够按照要求完成通信网络的资源共享与优化工作。

3 云计算环境下移动通讯网络的优化措施

3.1 数据采集分析

在信息采集的过程中，网络信息的采集要根据实际情况和网络自身发展特点进行，同时能够有效利用移动网络通讯端实施信息的采集，然后可进一步分析信息的有效性，这样就能很好的制定优化工作方案，切合网络优化的开展。数据信息的采集首先是进行网管指标的采集，通过对2G/3G/4G网接入类、保持类、资源容量和干扰等网络性能指标的采集，辅于DT/CQT测试数据，以及多轮优化测试指标，对网络规划质量、网络运行状况、网络运行中存在的问题及隐患等给出合理的评估，以便充分掌握无线网络运行整体状况，为网络进一步优化以及未来网络建设提供直接参考。

3.2 数据分析

在移动网络优化中采集到的数据信息，这些数据具有数量大、种类多、历时长等特点，另外，这些数据具有一定的时效性和延续性，单机处理效率低下、时间周期较长。在云计算环境下，大数据具有高速化、多样性、规模化以及价值性等特点，这些大数据通过网络传输到系统的数据接收中心，进行数据分析后实施数据的处理、存储，以便实现网络服务质量的优化提升。近几年，云计算技术发展速度比较快，数据中心逐渐向可靠性、小型化、高扩展性方面发展；而且网络开发者越来越重视云计算的并发计算和虚拟资源池。中国电信、中国联通先后都推出“天翼云”、“沃云”网络服务方式，为网络优化的云技术处理打下基础。

在数据分析的过程中必须能够发现有价值的信息，其核心分析方式是大数据的重要组成部分，这种结构形式对于非接构化的大数据具有很好的促进作用。利用运营网络平台的优势实施大数据的分析和应用，有效提高运营商在网络优化和网络维护等方面的能力，反过来也促进云技术的发展。

3.3 优化方案实施和测试

在云计算技术环境下，移动通信网络的优化要对网络中存在的故障问题进行有效的分析，同时采用不同的优化方案，优化调整现有的网络布局，优化内容主要包含系统的干扰分析、接入类、保持类、资源容量类、网络结构以及硬件系统等的优化内容，制定相应优化方案实施以后，必须重新对处理的问题实施网络测试，其重点工作内容是对无线网络中的接入、保持、干扰、容量、覆盖以及数据业务进行测试分析，通过这些内容的测试提高网络系统的性能，解决移动通信网络存在的问题，提高网络效能，改善用户感知。