大数据技术在5G通信网络中的应用

林和宗

摘  要：5G通信技术已经成为我国当前重点推广的通信技术，其具备高时速、低时延等优势。在纵深推进5G通信技术的过程中，大数据技术也逐渐扮演着越来越重要的角色，将二者科学、充分的结合在一起，将能够显著推动5G通信技术及网络架构的有效完善。文章在分析大数据技术在5G通信网络中的应用时，从介绍基本的大数据技术出发，并分析大数据技术在5G通信网络中的应用瓶颈，并重点探讨了大数据技术在5G通信技术中的具体应用，最后提出了基于大数据技术的5G通信技术的发展方向。

关键词：大数据技术;5G通信网络;网络架构

中图分类号：TN929.5       文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2020）06-0183-02

Abstract： 5G communication technology has become a key communication technology currently being promoted in China， which has advantages such as high speed and low delay. In the process of promoting 5G communication technology in depth， big data technology has gradually played an increasingly important role. The scientific and full combination of the two will significantly promote the effective improvement of 5G communication technology and network architecture. This article analyzes the application of big data technology in 5G communication network， starting from the introduction of basic big data technology， and analyzes the application bottleneck of big data technology in 5G communication network， and focuses on the discussion of big data technology in 5G communication technology. In the end， the development direction of 5G communication technology based on big data technology is proposed.

Keywords： big data technology; 5G communication network; network architecture

自5G通信技术推出之后，通信行业朝着越来越好的方向发展，且对各个行业的发展都起到了关键的助益作用。结合当前大数据技术发展的时代背景，5G通信技术应该对自身进行不断改进，以适应大数据时代对5G通信技术传输的越来越高的要求。大数据技术和5G网络通信技术已经成为时代发展的前沿技术，将二者融合在一起，将能够帮助构建完善的信息技术时代发展格局，从而更好的服务于智慧城市建设、智能家居构造以及智能出行等。由此，相關人员需重视加深对大数据技术在5G网络通信技术中应用要点的研究，为大数据技术与5G通信技术的协调发展提供强大支撑。

1 基于大数据技术的5G通信网络架构

1.1 大数据技术

5G通信网络中涵盖大量且种类多样的数据，对数据收集、传输、存储、查询等都提出了较高的要求。基于此，则需要对大数据技术进行科学应用，以实现对数据的高效采集、分析和处理。大数据技术中也涵盖较多的技术形式，包括数据挖掘技术、移动云计算技术等。数据挖掘技术在5G通信网络中的应用能够实现对有效数据信息的挖掘，且在图表形式下可以实现对数据的针对性分析和量化评价，并展示给查询人员。查询人员也可以借助大数据技术对数据进行分解和智能计算，并对有效的信息进行提取，从而能够彰显出较高的大数据收集与筛选能力。此外，在5G通信网络中应用的关键的大数据技术还包括可视化数据分析技术，即将涉及到的数据进行图表展示，可以使查询人员获得更加直观的数据使用体验，从而能够对数据进行更加精准的分类。而在大数据技术支持下，还可以构建专门的数据库，从而为数据的进一步有效应用奠定基础，最终推动各个领域的智能化发展。

1.2 5G通信网络架构

基于大数据技术构建起来的网络架构能够满足人们的日常信息查询需求。大数据网络架构具有网络数据中心，该中心可以实现各类信息的输入和输出，为信息的有效传递提供支撑。大数据网络架构是对大数据的充分利用，在该网络架构下，能够实现对各类网络业务的协调，作为大数据技术工作人员，应加强对大数据网络架构的设计研究，不断提高大数据网络架构设计水准，确保其具有良好的扩展性，以充分发挥出实际价值。由于5G通信技术本身的显著优势，在应用大数据技术进行5G通信网络架构的构造时，将能够彰显出5G通信网络环境的稳定性与高效性。且大数据技术和5G通信网络架构可以相互促进，在二者的融合发展下将能够彰显出较高的社会发展效益。

1.3 5G通信网络架构的发展瓶颈

在当前的信息技术发展背景下，5G通信网络架构的发展正在逐步完善。但是在推进大数据技术与5G通信网络架构的融合发展进程中，相关人员也要关注其面对的发展瓶颈，结合实际的5G通信网络的发展现状来看，其面临的发展瓶颈主要包括以下三个方面：一是5G通信网络中存在过大的天线数量。5G通信网络本身具有较广的覆盖面，基于提高覆盖效率的要求，就需要敷设较多的天线，但天线之间存在信号干扰，进而会导致5G通信网络的通信质量受损;二是5G通信网络架构复杂程度高。5G通信网络架构中主要包括用户访问数据、基础网络数据以及网络环境状态等，由于涉及到较多的数据，就需要更为复杂的网络架构来支撑通信，而较多的通信环节将导致运营环境出现问题;三是5G通信网络架构的超密集异构网络特征会导致5G通信网络架构出现边界数量度以及对边缘数据感知不敏感等问题。

2 大数据技术在5G通信网络中的具体应用

2.1 大数据收集、分析技术

5G通信网络有其自身的运营需求，其中需要对客户进行精准定位。此时可以使用大数据技术中的数据收集和分析技术，对5G通信网络中的天线数据和干扰数据等进行收集和处理，由此可以对干扰数据进行排除，提高传输效率。而在进行具体的数据分析时，则需要使用专门的数据分析技术，数据分析人员应结合GPS技术对数据进行三维射线追踪，在得到天线数据和网络数据后对其进行分析，并帮助进行科学决策，由此可以对客户的位置进行精准定位，从而能够使5G通信网络的布局更加科学，进而提高服务水平。

2.2 大数据挖掘技术

在应用大数据技术对5G网络通信中的数据进行处理时，需要应用到的相对关键的技术为大数据挖掘技术。大数据挖掘技术主要针对5G通信网络中的数据进行深度挖掘和分析，找出数据的潜在特征，能够为5G通信网络的进一步完善提供参考。而在应用大数据挖掘技术的过程中，技术人员则要注重向前计算得到训练模型，并对其进行应用得出反馈情况，并进行更深层次的处理，由此实现对5G通信网络的有序更新与优化。

2.3 大数据存储技术

大数据存储技术在5G通信网络中的应用也较为普遍。在分析完数据之后，需要对数据进行分类存储，此时就涉及到异构数据库的构建工作。技术人员应首先做到对多种复杂数据的分析，包括各基站信息、干擾信息和义务流数据等，并对其进行分类存储。其次，技术人员还要对将多种不同的云接入5G通信网络中，提高对云数据的感知能力，并在大数据技术的支持下进一步分析5G通信网络中的基础数据、用户数据和边缘化数据等，并通过重新部署各种接入云的位置，实现对5G通信网络环境的优化。

2.4 移动云计算技术

移动云计算技术也是大数据技术的代表性技术，在对其进行应用时，相关人员需要关注移动云计算技术与5G通信网络的连接点，即移动设备。且当前随着信息技术的不断发展，人们对移动端设备的要求越来越高，包括智能手机、智能电脑以及智能家居等，都需要不断提高智能控制水平。当前，物联网技术的发展逐步完善，技术人员需要关注移动端设备与网络的高效连接模式。基于此，在5G通信网络中就要对移动云计算技术进行合理应用，将移动云计算产物接入5G通信网络中，构建基础的云服务平台，满足用户的操作要求。在对移动云计算技术进行应用时，技术人员应注重对基础设施、平台和计算存储等的完善。通过应用移动云计算技术，将能够使用户实现远程操控，且能够实现万物互联。此外，通过移动云计算技术，还可以帮助实现分布式文件处理和存储，从而可以将复杂的信息存储在云端，为人们查询和使用信息提供便利条件。

2.5 无线监控技术

数据中心是当前各类机构的运营中心，数据中心中存储的大量的信息成为机构工作的基本前提。因此，数据中心的稳定性会直接关系到机构运行效率。作为机构的运营人员，应提高对数据中心的重视程度，加强对数据中心的监控，确保其长期处于稳定和完善状态。由此，技术人员就要针对数据中心进行集中监控，监控重点应为各种参数，具体包括线路质量以及温度变化等。在大数据技术的发展背景下，已经出现了无线传感技术，该技术也已经被广泛的应用到数据中心的监控系统中，作为一种无线监控形式，彰显出了明显的优势，是一种安全性能高、交互状态活跃的监控形式。但是基于5G通信网络的更高的无线监控需求，技术人员应在应用该技术时，结合5G通信网络的实际运行需求对无线传感技术进行改进，要能够进一步推动5G技术的发展，从而可以为无线监控技术的高效应用提供稳定的技术环境。

3 基于大数据技术的5G网络体系结构技术发展方向

结合5G通信技术的发展趋势可知，未来基于大数据技术的5G通信网络的发展方向将呈现以下具体特征：一是朝着“访问平面-异构站之间的协作网络”的方向发展。可形成C-RAN和D-RAN和无线网状网络三种形式。C-RAN网络形式是一种抗信号干扰能力较强的网络形式。D-RAN是一种能够适应多种回程条件的网络形式，且该网络形式下的站点分布方式更加灵活。而无线网状网络则是一种可以有效弥补有线网络发展劣势的网络形式;二是越来越重视数据平面网管和业务接收器的完善。通过网关设备可以使得流量调度水平得到提升，业务接收器皆可以对主要数据库以及程序进行对接，从而保证网络与云计算之间保持协调;三是更加注重对平面重构网络控制功能的完善。平面重构网络控制功能将逐渐模块化，从而实现对数据信息的科学整合与分类管理。此外，控制功能模块还可以与其他模块进行重构整合，从而能够实现对不同场景的科学标记。最后，通过对功能组件的重组，则能够保证数据库内容完整、准确，并同时根据访问类型丰富服务场景，全面提升网络的开放服务水平。

4 结束语

5G网络的发展前景呈现出良好的势头，在具体发展过程中，技术人员需要具备大局观念，要对大数据技术与5G通信网络的融合作为发展重点。由此，相关技术人员需要加深对大数据技术与5G技术的了解，并认识到基于大数据技术的5G通过新网络架构的构建需求与要求。在具体应用大数据技术进行5G通信网络的建设时，技术人员应对大数据分析技术、大数据存储技术、大数据挖掘技术、移动云计算技术以及无线监控技术进行合理应用，并把握基于大数据技术的5G通信网络架构的发展方向，采取有力措施，保障5G通信网络环境的优化创设，为更多智能化场景的实现提供保障。

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