5G对业务运营支撑系统BOSS的影响研究

魏露

摘要：“4G改变了生活，而5G即将改变社会。” 伴随着5G技术的逐渐落地应用，5G商用的呼声也越来越高。而5G的商用无疑会给现有运营商的运营支撑系统带来巨大的冲击，譬如数据量的大幅度增长、业务的多元化、套餐类型的复杂化等一系列的变化，传统的BOSS系统也应该站在这时代的风口浪尖做出相应的改变。本文在简要介绍业务运营支撑系统的基础上，对业务运营支撑系统即将面临的挑战进行多角度的分析。

关键词：5G;BOSS系统;计费系统;CRM;大数据

中图分类号：TN929.5 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）02-0026-02

1 业务运营支撑系统BOSS简介

BOSS系统是BSS系统和OSS系统的总称，其建设目标是在一个平台上实现多种业务的管理和计费，是最核心的电信软件产品领域，是运营商实现网络运营、管理、维护的重要支撑软件平台。BOSS从业务层面来看就是一个框架，来承载业务系统、CRM系统、计费系统。下面着重介绍一下CRM系统和计费系统。

1.1 CRM系统

客户关系管理系统（CRM）是以客户数据的管理为核心，建立一个客户信息的收集、管理、分析、利用的系统，帮助企业实现以客户为中心的管理模式。

就电信运营商而言，其系统架构主要有四层结构组成：数据通信层、数据处理层、数据展现层、数据存储层，如图1所示。

（1）数据通信层：数据通信层主要负责通两种方式进行数据同步，一是对于数据量不大的情况下，可通过程序中数据代码进行同步;二是对于数据量大的业务数据，一般通过以DBLINK方式进行数据同步。（2）数据处理层：主要负责对同步数据或者程序查询数据进行理。为了保证数据处理性能上的要求，我们采用C/C++作为数据处理层的主要开发语言，使用多进程/多线程技术实现数据处理的并发功能。（3）数据展现层：主要负责数据的综合展现，主要通过报表方式展现各保障手段的处理结果，如稽核日志报表、故障自动处理日志报表、差异数据报表等，由于需要展示内容和展现方式较多，且图形化展示方面有要求，可采用Flex作为前台应用的主要开发语言，使用较为成熟的数据访问框架（FRM_REUSE框架）和报表展示框架（DIC_FCF），通过灵活的配置界面，满足大部分的统计页面的展示要求。（4）数据存储层：主要保存原始同步数据、系统日志等类型的数据。在数据访问性能和安全方面，我们针对物理数据库采用RAC方式，保证数据访问的高可用性和安全性。在数据存储策略方面，可考虑对超大数据表和历史数据以及系统日志的存储策略：1）当月数据按天分区，生成时间更早的历史数据，则建议按月分区，同时，历史数据整理时需要对其进行适当的数据压缩处理或采用合适的抽样方式，对历史数据进行迁移保存;2）对系统日志数据的存储管理，需要定时（如：每三个月）把日志数据进行备份，并从运行环境迁移出去。

1.2 计费系统

从计费系统的发展来看，计费系统是一个不断丰富的过程。在电信运营商提供不同基础电信服务的同时收取相应的费用。现有的计费系统已经可以做到：支持全网业务融合计费，支持跨客户、跨网络、跨产品、跨业务的交叉捆绑优惠;支持灵活的资费模式;提供统一帐户管理、统一余额视图、统一客户帐单，提供面向客户的统一客户服务能力;支持预付和后付用户均能使用相同的业务、相同的资费和组合套餐、相同的客户体验;支持客户付费模式的自由切换等功能。

其系统架构分为网元接口层、业务实现层、数据管理层、系统管理层和应用层。通过不同的业务网元采集相应的数据，进行计费处理，把相应的数据传输存储，在不同的系统模块进行处理，最后返回应用层实现对个人业务计费的处理。

2 5G对业务运营支撑系统BOSS的影响

和现在的4G技术相比，5G在峰值速率、用户体验数据率、频谱效率、时延等方面都有质的提升，低时延、高可靠、低功耗、高容量是5G的显著特点。5G无疑丰富了传统的四种基本电信业务类型：会话类、流媒体、交互类和后台类。电信业务不断更新、扩展，后台类业务扩展成为传输类和消息类，同时涌现出大量物联网和人机交互之间的业务，包括采集类和控制类。

业务类型的不断丰富，也给现有的现有运营商的运营支撑系统带来了巨大的挑战。下面从三个角度展开5G对业务运营支撑系统BOSS影响的讨论。

2.1 从服务对象来说

与4G主要服务于人与人之间的通信的区别是，5G重点增加了人与物和物与物之间的通信，在5G时代，从我们佩戴的眼镜、手表、手镯，到身穿的衣服、鞋子;从常见的手机、Pad、电脑，到不常见的VR/AR设备、无人机;从家里的冰箱、洗衣机、热水器等常用电器，到门锁、监控等安全设备;从乘坐的汽车、轮船等交通工具，到收割机、制造机器人等工农业领域。其目标客户分布经济社会中各行业各领域，业务终端无处不在。对于电信运营商来说，面对这些不断涌现出来的新型服务对象，BOSS系统需要针对不同的服务对象提供不同的服务模式、计费模式、客户管理模式。电信套餐的主体不只是人，还应包含万物。计费系统也应该进行升级改造。

2.2 从数据应用上来说

从模拟通信时代的开始，电信运营商们就自然而然的掌握了无数的大数据，而BOSS系统是运营商大数据采集的核心平臺，主要在CRM系统中完成，一方面，利用大数据的整合分析实现用户行为分析、市场营销，销售、服务等活动自动化。为用户提供个性化的定制服务;另一方面，通过对大数据的整合，分析网络行为，实现故障预警、定位，提高网络运维能力，提升用户体验。

5G时代网络结构的复杂化，网络故障的定位也更加困难，这需要根据相应的网络结构新增BOSS系统节点的部署，使得BOSS系统能对网络行为进行深度分析，实现网络故障的快速准确定位，实现智能运维。

2.3 從技术标准来说

5G网络结构大幅演进，BOSS系统部署的节点位置大幅增长，需要新增大量软件接口实现对不同业务的管控。5G承载网引入资源池化和云化、SDN/NFV、网络切片、边缘计算等新技术，网络结构相比4G时代变化显著。传统网络结构中，网元具备完整的功能，每个网元需要单独进行配置，网元间关系相对刚性，BOSS系统接口设置在特定的网元中。5G时代为实现支持三大应用场景，不同业务的管控点分布不同，BOSS系统需要在不同网络节点开放端口，实现对各类业务的底层支撑。（1）低时延业务在靠近用户的接入环机房部署BOSS系统;（2）时延和速率均有要求的大带宽业务在汇聚层和核心层机房部署BOSS系统;（3）广域覆盖的物联网业务数据量小、覆盖范围巨大，BOSS系统部署在最高层的核心网骨干节点。

边缘计算技术，靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。针对本地业务突发、传输资源不足的热点区域，传输扩容难度较大，通过部署边缘计算无线缓存进行业务保障，降低传输网扩容压力。BOSS系统需要对边缘计算节点开放接口，支持对边缘计算业务的计费和管理。边缘节点将核心网上互联网应用内容数据提前缓存至接入侧边缘计算节点，用户请求数据时，成功缓存的业务从边缘计算缓存服务器直接向用户发送，同时将用户信息、业务信息等通过计费节点和BOSS系统服务器进行鉴权、计费处理以及数据采集。

3 结语

5G试点工作现在进行的如火如荼，各大电信运营商必须全方位的对业务运营支撑系统进行针对性的升级扩容，提高用户整体感知度，做到想用户之所想。领先占据5G业务的市场。

参考文献

[1] 邢玉飞，等.电信运营商在线计费系统部署架构探析[J].中国新通信，2015（11）：51.

[2] 翟丹妮.加快运营商大数据业务发展[J].通信企业管理，2019（03）：76-77.

Research on the Impact of 5G on Business Operation Support System BOSS

WEI Lu

（Guangdong Southern Telecom Planning and Consulting Design Institute Co.， Ltd.， Shenzhen  Guangdong  518038）

Abstract："4G has changed life， and 5G is about to change society." With the gradual application of 5G technology， the voice of 5G commercial is also increasing. The 5G commercial will undoubtedly bring huge impact to the existing operators'operation support system， such as the dramatic growth of data volume， diversification of business， complexity of package types and a series of changes. The traditional BOSS system should also stand at the vanguard of this era and make corresponding changes. Based on the brief introduction of business operation support system， this paper makes a multi-angle analysis of the challenges that business operation support system will face.

Key words：5G;BOSS system;billing system;CRM;big data