基于深度DPI识别的微信业务精细化分析研究

李妲

摘要：文章首先介紹了DPI识别分析机制在热门即时通信软件——微信业务及其子业务识别中的应用，然后从市场营销、网络资源调度、客户感知提升等方面阐述了分析研究微信子业务进行精细化识别对提升用户体验的重要性，最后提出一种针对微信用户的网络质量提升策略，为市场前端和运维优化提供有效可靠的数据借鉴，以提高定向营销的精准性。

关键词：微信；深度DPI识别；精细化业务分析；市场营销；客户感知

1.研究背景

微信是当下最热门的一款移动社交应用软件，支持使用2G/3G/4G或WiFi网络进行免费的语音短信、视频、图片和文字收发。同时，用户还可使用通过共享流媒体内容的资料和基于位置的“摇一摇”“朋友圈”等特色服务。本文采用DPI深度识别技术，从网络端采样微信业务数据流，对微信6.0版本的热点子业务运行机制进行了深入的分析研究，以此基础针对微信文本、图片及语音业务等替代性较强的业务给网络收入带来的冲击程度，用于特色产品用户群挖掘等两方面展开分析，并从网络优化角度提出了微信用户的网络质量提升策略等，为运营商市场营销和网络运维部门提供了有效的数据借鉴和质量提升分析方法。

2.常见的DPI识别分析机制

目前比较常用的DPI识别分析机制有4大类，如图1所示，分别为HTTP协议分析机制、TCP/UDP协议分析机制、DNS分析机制和流关联识别机制。识别方式各有优缺点，在实际应用当中，为保证业务识别的准确性，系统的解析逻辑里对同一种业务会同时存在多种判别机制。

3.微信业务流运行机制探究

3.1微信6.0版本协议特征

微信在6.0版本对大文件内容（发送图片、视频、小视频等等）采用HTTP通信，应用层采用GET/POST请求，服务器反馈2000K响应模式进行数据交互，信息交互通道如图2所示。