基于闭环数据管理的PCC支撑设计优化及应用

文英，周佳佳，庞松健，王涛

（中国移动通信集团广西有限公司, 南宁 530028）

基于闭环数据管理的PCC支撑设计优化及应用

文英，周佳佳，庞松健，王涛

（中国移动通信集团广西有限公司, 南宁 530028）

分析了某通信运营商PCC运营支撑现状，针对PCC运营中的目标号码提取依赖较多手工操作、策略文件未及时处理、策略签约存在较多失败、跨域间数据交互无管控和监控机制等相关问题，基于抽样分析、正交实验等方法，对PCC运营支撑涉及的关键环节及处理流程进行了优化设计，建立了自动化、系统化和规范化的全流程闭环数据管制机制，针对增量客批量生成开户文件以确保后续策略签约成功，实现策略数据及执行情况的统计分析功能，对跨域数据交互进行监控并对异常情况进行告警。优化后相关数据表明，提升了策略签约成功率，并显著提升策略命中率和转化率，为PCC运营提供了较好的系统支撑。

PCC；PCRF；运营支撑；闭环数据管理

1 背景

PCC（Policy and Charging Control，策略与计费控制）是一种为用户提供差异化业务体验和业务保障的端到端工作机制，是在通信运营商现有网络上实现端到端质量精细化流量管控的手段，是智慧运营、实现微营销、精服务、优网络的承载基础[1-4]。

PCC策略部署涉及BSS域（业务支撑域，包括业务规则、BOSS、CRM等）、ASS域（分析支撑域，包括经营分析、大数据运营等）、OSS域（运营支撑域，包括核心网PCRF等）跨域协同，包括按策略口径提取目标号码、生成策略文件、数据传输及交互、策略执行及结果统计分析等等，涉及流程较长，缺乏闭环管理，且设备侧PCRF（Policy and Charging Rules Function，策略与计费规则功能单元）厂商众多，存在自动化统计功能不成熟、效果评估及分析功能有限等问题[2，4]。目前暂无相关成熟闭环管理机制及系统支撑。

2 PCC策略部署流程分析

目前系统中PCC策略部署，在OSS域PCRF部署好策略相关参数的基础上，还涉及到策略号码提取(主要由ASS域经营分析侧根据业务口径提取)、策略数据传输（主要由BSS域BOSS侧实现数据备份、传输给OSS域网络侧PCRF设备）、策略签约及执行（主要由OSS域PCRF设备基于BSS域BOSS侧提供相关策略文件进行用户开户、签约和执行相关策略进行提速、限速、下发营销短信等相关操作），主要流程如图1所示。

环节1：即策略号码提取，由ASS域经营分析侧相关取数程序根据业务侧所确定的策略目标用户口径来提取，并基于PCC接口规范中的接口文件格式生成相应策略文件。

环节2：即策略数据传输，由BSS域BOSS侧营业接口、账管、开通等程序，根据经营分析侧提供的策略通知文件和数据文件，基于系统中PCRF及相关号段局数据配置，将策略文件传输给OSS域网络侧承载对应业务的PCRF设备。

环节3：即策略签约及执行，OSS域PCRF设备接收并处理策略文件，根据策略场景执行提速、限速、下发营销短信等操作，并生成相关日志。

图1 PCC策略部署流程图

3 主要问题及优化设计方案

基于上述流程，定义：

经统计分析前期业务口径确认、策略文件生成、策略号码开户、签约和执行等情况，整体流程不顺畅，单个策略从口径确定到策略命中率、转化率等效果评估历时较长，约56 h，支撑效率偏低。

统计2016年1-2月策略签约成功率，抽取策略签约成功率共100个样本进行分析，将数据分为10组，统计出频数分步表，并制作直方图，如图2所示。通过直方图发现，策略签约平均成功率90.1%，成功率偏低，直方图呈偏向型，样本分布中心与公差中心存在一定偏移，有一定提升空间。

图2 策略签约成功率直方图

收集2016年1-2月中营销类（引导用户行为）策略的命中率与转化率数据进行抽样分析。以4G锁网用户流量引导策略（引导用户接入4G网络）的命中率与转化率数据为例，共计40对，制作散布图，如图3所示（X轴为命中率，Y轴为转化率）。

图3 2016年1-2月4G锁网用户流量引导策略的命中率与转化率

基于上述流程及策略签约成功率、命中率、转化率的分析，主要存在如下4个问题，并逐个给出相关优化方案。

3.1 问题1：经营分析侧PCC策略目标号码提取过程中仍存在手工处理环节

根据PCC接口规范，目标用户需在PCRF设备侧先开户再签约策略，而后在一定策略场景下才能触发策略执行，从而进行提速、限速及下发营销短信等操作。PCC策略的批量开户及签约文件往往是十几万至几百万条数量级别，而受限于PCRF侧设备处理能力瓶颈，不同厂商的设备处理能力约2～10万条/小时，导致后续批量数据传输过程中，经营分析侧需等待PCRF侧处理完目标号码的批量开户文件后才能批量传输目标号码的策略签约文件，以确保策略签约成功率，进而影响了批量PCC文件执行效率。

优化方案：在目前PCRF侧容量充足情况下，经营分析侧对于新增用户，部署程序自动批量生成此类客户开户文件，后续仅须执行策略签约文件，以确保策略签约成功率，从而提升PCC文件生成效率和后续执行效率。

3.2 问题2：BOSS侧无有效机制确保PCC策略文件及时成功传输

经营分析侧批量生成策略文件后，BOSS侧基于系统中PCRF对应号段等相关局数据配置，将策略文件传输给网络侧承载对应业务的PCRF设备。我们定义策略签约文件积压时间小于60 min的，则认为系统及时处理了策略签约文件。经分析BOSS侧处理日志，存在调度程序卡顿、效率降低等情况导致未及时处理、传输失败等情况。

抽样统计已处理的十批数据、每批次100个签约文件，分别统计BOSS侧策略文件处理日志中文件生成时间、处理时间，并计算策略文件处理及时率，发现存在文件最长积压达4h未处理的情况，导致大量用户未及时签约。

优化方案：基于BOSS处理日志的统计分析，通过正交试验法，调整BOSS侧调度程序相关参数配置，提升调度程序处理效率，并设置路径相关积压告警和日志异常告警，以便及时发现文件传输积压、失败等异常情况，便于维护人员介入处理。

通过正交试验法，选择最优配置方案，将影响处理及时率的策略文件大小、调度频率、日志文件数量配置由10 MB、10 min、1个调整为7 MB、10 min、2个，可以提升系统处理效率，进而提升处理及时率。正交试验主要过程如下。

3.2.1 试验目的

根据系统运行的技术原理，BOSS侧策略文件处理及时率受到如下3个因素的制约：策略文件大小、调度频率、日志文件数量。希望通过正交试验，选出最优配置，达到提高系统处理能力的目的。

3.2.2 考察指标

策略文件处理及时率(%)。

3.2.3 挑因素、选位级、制定因素位级表

基于厂商系统参数配置建议值和系统维护经验，制定因素——位极表见表1。

表1 因素——位极表

3.2.4 实施实验方案

选用L4（23）正交法进行实验，确定实验方案，按实验方案规定的条件，进行实验，检验效果，结果见表2。

3.2.5 实验结果分析

（1）看一看：从表2的实验结果可以看出第3号的实验结果最好，较好的方案为A1、B2、C2。

表2 L4（23）表

（2）算一算：从表2的实验结果可以分析出，不同的实验，策略文件处理及时率变化较大。计算位级、极差和均值，计算出的较优方案为A1、B2、C2。

（3）根据极差R值确定因素主次关系：B—A—C。

（4）为了验证试验结果是否切实有效，小组进行了跟踪试验。2016年5月20-23日，将正交试验结果应用到全区，试验显示全区在线率都得到较大提高，提升至99.8%。

因此，综合评定A1、B2、C2为最优组合，见表3。

表3 较优配置方案

3.3 问题3：无自动化统计功能统计PCC策略在PCRF侧执行成功情况

网络侧PCRF设备接收并处理策略文件，根据策略场景执行提速、限速、下发营销短信等操作，并生成相关日志。但因PCRF设备能力有限，对PCC策略在PCRF侧是否执行成功无自动化统计功能，仅能导出相关日志，手工进行统计分析，耗时耗力，效率较低。此外，设备相关能力提升和升级涉及到硬件版本升级、功能测试、入网审核等工作，整体流程较长。

优化方案：引入BOMC监控和告警功能，由PCRF侧按接口规范提供文件处理日志ACK文件，由BOMC对上述文件进行统计、分析，对于未成功开户、未成功签约等异常情况进行告警，以便及时发现策略文件签约失败等异常情况，便于维护人员介入处理。

3.4 问题4：跨域间数据交互无管控和监控机制

目前经营分析侧、BOSS侧及网络侧，有各自处理程序、处理逻辑及流程，跨域间数据交互无闭环管控和监控机制，导致出现未成签约、策略命中率和转化率偏低等问题，例如经抽样统计200万条策略签约数据，策略签约的平均成功率仅为90.1%。针对上述问题，需逐环节核查，系统间和跨域间协同效率偏低，影响了PCC运营的整体效果。

优化方案：引入BOMC监控和告警、经营分析侧数据统计功能，由经营分析侧按约定格式生成和提供相关源数据汇总文件，由BOMC对该汇总文件、PCRF侧的处理日志ACK文件和命中日志等文件进行比对、统计，对策略命中率和后续策略转化率进行统计分析，并对文件级、记录级异常情况进行告警，以便及时发现各环节等异常情况，便于维护人员介入处理。

实施上述优化方案后，新增闭环数据管理流程，建立了自动化、系统化和规范化的全流程闭环数据管制机制，优化后的流程图及主要涉及模块见图4中红色部分。

部分异常监控与告警部署情况见表4所示。

4 优化效果

广西公司目前部署8台PCRF设备，用户总容量达3200万。其中5台为A厂商PCRF设备，用户总容量1900万，覆盖8个市公司；另3台为B厂商PCRF设备，用户总容量1300万，覆盖余下6个市公司。广西共计部署14个PCC策略，其中有9个是集团公司统一策略，5个是本地策略；14个策略中，用户策略10个，业务策略2个；按策略类型划分，2个引导类策略、3个业务保障类策略、3个限速类策略、6个营销类策略。 部分策略如表5所示。

截至2016年9月，经统计分析，优化后整体流程顺畅，单个策略从口径确定到策略命中率、转化率等效果评估历时由56h缩短至21h，缩短 62.5%，支撑效率显著提升。

截至2016年9月，经统计分析，优化后策略签约成功率、命中率及转化率均有较大程度的提升，效果显著。经抽样统计200万条策略签约数据，策略签约的平均成功率由之前90.1%提升至99.9%，部分策略签约成功提升至100%。

实施后，经统计分析，相关策略命中率和转化率较3轮优化前均有较大程度的提升。

图4 优化后PCC策略部署流程图

5 结论和展望

论文通过对PCC策略部署流程中经营分析侧数据文件生成、BOSS侧数据传输、网络侧PCRF设备策略签约及日志统计分析等环节进行调优，建立了自动化、系统化和规范化的全流程闭环数据管制机制，显著提升了PCC策略签约成功率、命中率和转化率，为PCC运营支撑提供了强有力的系统支持和保障，为4G流量业务精细化、精准化、高效化运营提供了有力的系统支撑。下一步可考虑基于POP（Policy and Charging Control Operation Platform）平台，将PCRF侧的策略配置前移至POP系统并建立相关可视化配置界面，降低策略配置复杂度，缩短PCRF侧策略配置上线耗时，减少手工操作，提升PCC策略配置效率和管控能力。

表5 优化后PCC策略命中率及转化率

[1] 王静. 基于PCC策略控制的数据流量运营体系探索与研究[J].信息通信, 2015(11):9-10.

[2] 高扬, 于娟娟, 虎威, 等. 基于市场策略和网络状态的PCC应用研究[J]. 电信快报:网络与通信, 2013(6):24-27.

[3] 郭雅如. PCC策略部署与应用研究[J]. 电信工程技术与标准化, 2013(4):6-10.

[4] 焦金涛, 杨博, 许碧洲, 等. PCC业务管控策略应用探析[J].电信工程技术与标准化, 2014(11):51-56.

Operation support and application of the policy and charging control based on closed-loop data management system

WEN Ying, ZHOU Jia-jia, PANG Song-jian, WANG Tao
(China Mobile Group Guangxi Co., Ltd., Nanning 530028, China)

The paper analyses some problems in the PCC (Policy and Charging Control) operation support of one telecom operator. There was too much hand operation during picking up target customer. Some PCC files were processed in delay. Some PCC records were signed unsuccessfully. Data of interacting with different domains and modules were out of control and lack of monitoring mechanism. It optimizes the process of referred modules based on sampling analysis and orthogonal experiment. An automated, systematized and normalized closed-loop data management flow is established. An automated procedure is deployed to generate incremental customer PCC files to ensure successful sign in the next step. PCC files data and implementation statuses are making detailed statistical analysis. Data of interacting with different domains and modules are monitored. It will give alarms when it appears abnormal conditions. The data shows that the optimization modules and flow are much better than the old one in policy signing success ratio, hit ratio and conversion ratio. It provides a better and more useful system support to PCC operation support.

policy and charging control; policy and charging rules function; operation support; closed-loop data management

TN929.5

A

1008-5599（2017）07-0063-06

2017-01-17