2019年度“嘉环杯”获奖论文三等奖面向5G现网网络性能管理系统设计与实践

2020-04-12钮远

江苏通信 2020年1期

钮远

中国移动通信集团江苏有限公司

0 引言

5G（the 5th generation mobile communication technology, 第五代移动通信技术）建网初期采用了NSA(Non Standalone,非独立组网)方案，控制面由 4G(the 4th generation mobile communication technology, 第四代移动通信技术) 网络承载，保证移动性。用户面在4G网络和5G网络建立双连接，数据存在多条转发路径。那么，面对复杂的组网，如何实现4G/5G的关联分析和快速隔离？如何识别VR（Virtual Reality，虚拟现实）/AR(Augmented Reality，增强现实技术)等新业务并开展主动式业务质量分析？这就要求我们在网络建设的同时探索5G业务体验管理方案。

1 整体思路和系统架构

针对NSA 组网方案，基于信令大数据，本文探索“1+4”项关键能力，以弥补5G建网初期传统网管系统的不足，系统架构见图1。“1”项基础能力，即“NSA组网采集能力”；“4”项性能管理能力包括：面向新网络，具备“NSA关键性能指标监控分析能力”；面向新用户，具备“双连接下单用户感知溯源能力”；面向新业务，具备“eMBB(Enhanced Mobile Broadband，增强移动宽带)业务场景体验评估能力”；面向新终端，具备“5G终端库自构建和在网评估能力”。

图1 系统框架

2 NSA组网基础采集能力

5G网络部署架构分为独立组网和非独立组网，现网组网架构采用非独立组网NSA Option3x。NSA 3x组网对于eNodeB(Evolved Node B，4G基站)影响较小，综合利用了5G初期LTE的广度覆盖和5G新技术提供的大带宽。信令面连接由eNodeB与EPC(Evolved Packet Core，演进的分组核心网)建立，EPC与gNodeB(next generation NodeB，5G基站)间的信令面消息通过eNodeB转发；用户面连接由gNodeB与EPC建立，EPC与UE间的部分5G流量可以通过gNodeB分流给eNodeB。

采集点分析：现网信令监测探针可以采集到eNodeB与EPC间的S1-MME信令面和S1-U用户面流量以及gNodeB与EPC间的S1-U用户面流量。需要考虑5G用户面流量识别方案，通过静态配置gNodeB地址识别。

解析协议扩展：对于信令监测系统来说，没有新增的采集点和新的协议解析，只是原有协议面向5G做了扩展，对应的字典表新增字段用于5G相应的上层分析，如表1所示。

表1 DPI协议变更汇总

3 NSA性能管理能力

3.1 NSA关键性能指标监控能力

3.3.1 NSA关键性能指标监控

通过分析NSA控制面关键流程以及新增流程，从接入性、保持性、完整性三个维度构建NSA关键性能指标体系。通过梳理控制面信令失败码定界规则以及网元/用户/小区多维聚类，总结8大问题场景，进行劣化指标的自动定界，如图2所示。

图2 业务逻辑

系统视图见图3，主界面GIS(Geographic Information System，地理信息系统)呈现市级、小区级等关键性能指标，可针对关键性能指标设置预警；针对劣化的指标进行明细下钻以及失败场景初步定界。

图3 系统视图

性能告警案例：无线侧原因导致E-RAB修改指示成功率低。

问题描述：E-RAB修改指示成功率平均在99.5%以上，6月17日和6月19日指标劣化超1pp告警。

问题定位：下钻分析劣化时间点的明细，发现E-RAB修改指示失败84%集中在无线侧超时。典型超时失败流程基站发送ERAB修改指示，20s无响应后重发或者发送释放消息，携带原因值tS1relocoverall-expiry。通过聚类定位，发现劣化小区集中在邓府山社区四期LF-1、邓府山社区四期LF，优化后指标恢复正常。

3.1.2 劣化站点主动挖掘

非独立组网，5G基站没有S1-C，信令面承载在LTE，用户面分流走4G或者5G。基于信令开展劣化站点的主动优化，如图4所示。针对NSA 4G锚点站，通过控制面Attach附着、E-RAB （Evolved Radio Access Bearer，演进的无线接入承载）修改流程中无线侧失败进行TOP质差锚点站聚类；针对NSA 5G站日流量超过10GB的站点，通过下行峰值速率、TCP重传率聚类TOP质差5G站，周粒度开展主动优化。

图4 NSA周劣化站点聚类

3.2 双连接下单用户感知溯源能力

通过单用户多接口关联，完整回溯投诉用户指定时间段全量信令流程。在NSA 3x架构下，单用户感知溯源需要考虑如下特性：

（1）双连接下用户面多路径一体化呈现。用户面新增分流场景，5G终端和4G无线网、5G无线网之间建立双连接，数据在终端与EPC之间可通过三条路径传输（终端--gNB—EPC、终端--eNB—EPC、终端--eNB--gNB--EPC）。为有效定位业务异常，用户面流程回溯时需进行多数据转发路径整合，按唯一的用户号码将全部业务单据关联，单据中填写每时间段对应网元信息。

（2）控制面新增承载迁移流程的前序关联。针对Option3X组网方案，5G基站没有S1-C，LTE承载控制面，保证移动性。接入流程相较LTE附着后面增加承载迁移流程。由于现网信令采集没有包含X2接口，通过增加对E-RAB修改指示的前序流程的标记和分析，间接反映UE双连接建立情况。

诉溯源案例：配置错误导致附着失败。

问题描述：用户投诉5G终端无法注册5G网络。

问题定位：通过回溯信令（图5），发现该用户存在多次附着失败，附着失败原因均为MME返回#15(No Suitable Cells In tracking area，本位置区无合适小区)。针对历史单据进行分析发现，现网由于#15原因值导致的Attach失败全部发生在PLMN（Public Land Mobile Network，公共陆地移动网）为46001的小区，同时这些小区的Attach Request附着请求也全部都是失败，失败原因均为#15。进行问题定位后发现，上述发生附着失败的站点属于新建站点。新建站点由于PLMN配置错误导致5G 终端在附着过程中MME返回Attach Reject，同时携带#15原因值，修改站点配置之后，5G终端附着成功。

图5 单用户投诉溯源案例

3.3 eMBB场景新业务体验评估能力

NSA组网方案主要为了满足5G eMBB业务场景需求，针对eMBB典型VR视频、云游戏进行业务特征分析和体验建模。

3.3.1 VR视频业务特征分析及体验建模

以优酷VR业务特征为例（图6），VR视频播放是HTTP(hypertext transport protocol，超文本传输协议)多流，为TS(Transport Stream，传输流)复用机制。业务交互首先通过HTTP获取目录文件，后续根据目录信息获取TS视频切片数据。对于TS视频，典型做法通过解码目录文件获取视频各切片基本信息，然后跟踪每个视频切片的下载情况，基于当前时间与下载切片的累计播放时长判断卡顿发生。该算法适用在没有拖拽/暂停等理想视频顺序播放场景。通过测试发现实际卡顿发生期间，TS的重传特性更能表征卡顿。实际发生卡顿时间点，有明显的同一切片发生连续多次下载请求的信令特征。基于上述特征识别卡顿分片数，即相同编号的视频切片文件重复请求下载，超过设定阈值则认为卡顿切片，将该片记为卡顿。

图6 VR视频业务特征

3.3.2 云游戏业务特征分析及体验建模

目前VR游戏多为本地游戏，主要数据都是在游戏安装时下载到本地，在本地渲染。未来游戏发展方向为云游戏，渲染在云端完成，节省本地GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)资源，但是对带宽需求很大。针对格来云游戏开展业务特征研究，如图7所示。格来云游戏类似于网页游戏，游戏运营方在服务器端进行画面渲染并通过网络传输到玩家手机。云游戏过程是TCP（Transmission Control Protocol，议。从传输波形图可以看出，传输行为为持续不断地下行数传，同时上行和服务交互频繁，其中部分流体现为周期性探测行为。通过机器学习云游戏心跳流数传特征，在此基础上计算上下游的时延指标。