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从大数据角度分析通信网络监控体系的设计

2016-09-08李业田

中国新通信 2016年15期
关键词:大数据

李业田

【摘要】 随着科技的提高,互联网的快速发展,智能设备的迅速普及,极大的推进了大数据时代的到来。传统的网络通信监控系统主要以报警的方式来发现通信过程中的设备故障等通信问题,了解通信网络是否遭到破坏,从而进行修补,却不能很好的反应网络通信的好坏。把客户感知度作为出发点和终结点的通信网络监控体系设计能够及时发现问题,解决问题,随时随地掌握网络通讯的命脉,提高了用户的感知度,改善了网络通信的质量,优化通信网络体系的建设,改进了传统网络通信的不足。

【关键词】 大数据 通信网络监控 感知度

前言

在大数据的时代背景下,传统的通信网络体系设计已经不能满足客户随时随地进行高质量网络通信需求。运营商为达到随时随地的通信服务,就要快速的发现问题,及时派单,迅速修复。传统的通信网络体系只能通过对设备采集到的信息产生的报警进行分析,发现问题,形成工单派给各维护岗位,这需要通过工单的接受,执行、回复等一系列过程才能应急补救、消除报警、保持网络质量的现状,为了提高用户的感知度,提高网络通信的质量就必须改进通信网络监控的设计。

一、大数据的概念及研究应用价值

大数据就是收集海量信息,形成一个庞大的数据库,并对这些数据进行处理分析。数据化改变了人们传统的认识,把一切内容转化为数据,把不可能变成了可能,对引导商业行为,以及发展的方向有着重大的决策意义。大数据具有下载速度快、数据真实,数量庞大,数据类型多四个方面的显著特点,拥有大数据就是拥有信息。大数据应用范围非常广泛,不仅可以应用在计算机行业,而且还可以应用到医疗、能源、通信等行业。在大数据时代背景下,与之相关的数据分析、数据挖掘、数据安全等相关技术也得到开发,对计算机行业、通信技术等的应用具有重要的意义。良好的数据信息是政府,企事业单位做出决策的依据,是各个生产部门和管理部门生产发展方向的基础依据,通过对数据的交易处理获得巨大的经济效益在提高企业利润的同时也促进了GDP的增长。

二、大数据采集渠道、分析处理

大数据收集到的客户信息量巨大,数据有的来自网络通信的最底层,反应的是整个网络运行的情况,对分析问题,得出准确可信度的结论十分有利。同一个客户端在同一个点上会产生大量不同的信息,又在不同点上产生不同的上报信息。通过对大量数据的横向、纵向进行对比,这样更能得出真实的数据结果。实现以客户端为出发点和终结点的通信网路监控体系的设计,可以通过多种渠道对大量信息进行收集。①在大量的客户无线端上安装软件,它能够记录客户的经纬度,接收信号强弱,下载数据的速率,连接站点的标示,通话的质量,以短信或其他数据渠道方式上报给感知信息接受平台。②在宽带终端或客户计算机上安装软件,在记录客户位置的同时还能记录可上网的速率,丢包率。③设计能够完成无线、宽带、市电测试功能的模拟客户端的软件。把它安装在通信网络中的节点上,目的是记录客户位置,了解接受信号的强度,下载速率,通话质量,接通率以及丢包率。也可以把它安装在客户的接入点上,收集大量的网络情况信息,还能安装在车上,可以随时向感知信息接收平台发送收集到的路径信息,得知客户感知度。

在整个通信网络运行的过程中,通信设备、客户终端、感知终端,网络等都会产生大量的数据。收集大量的客户感知信息数据进入到承接各个节点的网络数据处理设备上,把信息进行区域划分,分类后存入数据库,然后结合已经有的网络数据结构库,资源库,和设备报警库进行对数据的处理,从而形成区域网络服务质量监控层。所以进行大数据分析是优化通信网络的最有效的方法之一。

三、大数据下的通信网络监控体系的设计

我们通过多种渠道采集客户感知信息数据,把采集到的大量客户感知信息整理存入数据库,进入区域网络服务质量系统,结合网络结构库,综合报警系统对数据进行处理。在区域服务质量数据处理层可以把各区域网络服务的质量用不同的颜色代替不同的等级,在一定的时间内,可以根据不同颜色的对比变化,迅速对产生这一变化的位置进行迅速的定位。进入工单控制层,针对找到的问题点,提出维护方案,每一个工单对应起岗位进行任务派送,优化了网络建设,促进了网络发展。通过对工单的接受,执行,回单过程的监控,保障了网络质量,提高了客户的感知度。

四、结束语

随着科技的发展,技术的更新以及智能设备的普及,网络通信发展越来越迅速。对数据的大量收集、功能分析、以及数据处理的分析,把客户感知度作为出发点和终结点的网络监控体系不仅改善了传统的通信网络监控设计的不足,也能够快速的发现问题,及时派单,迅速修复,满足了随时随地的客户感知,适应了时代对移动通信行业的发展需求,提高了网络通信质量,促进了通信行业的发展。

参 考 文 献

[1]冯登国,张敏,李昊.大数据安全与隐私保护[J].计算机学报,2014,01:246-258.

[2]李广建,化柏林.大数据分析与情报分析关系辨析[J].中国图书馆学报,2014,05:14-22.

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