试论大数据技术与5G通信技术融合的应用研究

朱 岩

（中国电信股份有限公司山西分公司，山西 太原 030001）

1 大数据云平台技术分析

数据是对客观事物记录的符号，其中涵盖了对客观事物的具体信息描述。过去由于人们对数据加工、分析、处理的能力有限，导致数据的价值无法得以发挥。随着计算机技术的飞速发展，其对数据的挖掘能力得以快速提升，数据的价值得以逐步体现。大数据概念的提出则主要针对在海量联网设备下每天产生的海量数据，对于不同的使用群体，选择出其中关心的数据，进行分析、决策，为后续行为的开展提供指导性的意见，其关键技术主要包括以下四方面。

（1）数据采集技术。大数据的应用首先需要对数据进行大量的采集，单个的个体无法称为大数据。例如，以通信机房为例。当通信机房正常运行时，需要对电源参数、UPS、温湿度等功能进行监控，依托传感器与控制单元实现基层数据的采集工作。

（2）数据存储技术。采集得到的数据需要对其进行数据存储，数据存储起到了承上启下的关键作用。当采集数据无法实现有效存储时，采集的数据将会丢失。丢失数据会造成数据信息的残缺，会影响后续的数据分析准确性。而云平台的建立则实现了海量数据的有效存储，例如机房采集得到的数据通过数据通信技术可实时发送到云平台上进行存储，以供相应人员进行分析研究。

（3）数据挖掘技术。数据采集与存储技术实现了数据的远程转移与收集，但是仍然无法产生价值。数据挖掘技术需要从繁杂的数据中，对数据进行选择、预处理、转化、挖掘，筛选出研究人员关心的数据。比如，针对2018年-2020年某省移动通信机房进行故障分析。首先，针对可能机房发生的故障建立树图，将各种故障现象一一进行列举。例如，温度过高会造成设备过热导致故障停机，当电压波动较大时会导致机房设备欠压或过压状态进而造成故障停机。在海量的机房运维数据时，利用数据特征提取等技术手段，实现数据挖掘。

（4）数据分析技术。数据分析技术则是体现数据价值的最关键阶段。数据只有经过分析之后，才能为后续的决策提供有力支撑。例如，当机房故障信息被挖掘而出之后，相关人员针对故障信息展开数据分析，探寻其中故障规律，并将规律性的认知形成决策文件，为今后通信机房维保工作提供全面、准确措施。

2 5G通信技术分析

5G通信技术的出现是通信领域的一次重大变革，其影响深远，意义重大。从1G-4G，中国主要是相关通信技术的使用者，付出了高昂的专利费用。而5G通信技术主要由中国的华为公司主导开发，标志着中国通信技术实现了飞跃式发展。针对5G通信技术，其具有如下特征：

（1）5G通信高传输速率。4G时代通信传输速率为Mb/s级，对于日常用户网络需求可基本满足。但是随着图像技术的飞速发展，4K、8K等超清视频技术的投入使用。4G通信技术显然无法满足需求。5G通信的传输速率为Gb/s级，针对超清视频等Gb级的文件，可实现数据秒下载，极大提升用户体验感。

（2）低延迟。低延迟是5G通信技术的又一特征。5G技术的延迟率可达到10ms之内。延迟率大幅降低，用户可实现远程精准控制、无人驾驶、AR技术等新型技术，为人类提供更高的便捷性。

（3）高容量。5G通信技术相较于4G通信技术其容量提升100倍。对于普通用户而言，其在人流密集区域进行语音通话不会受到干扰，进而确保用户的正常使用。随着物联网技术的深入发展，万物互联已经成为未来的发展趋势。传统的通信业务主要为人进行服务。物联网的运用，客观物体也可以进入移动通信网络，实现数据的收发功能，这样移动互联端的数量将呈现几何倍数增长。现有4G通信网络由于用户容量有限，大量数据用户的激增，势必会造成网络拥堵现象发生，最终表现为用户数据传输速率大幅下降，高延迟，严重情况下发生基站崩溃现象。

3 大数据云平台与5G技术融合的应用分析

大数据云平台技术实现了数据的高价值溢出，而5G技术的出现对于物联网、人工智能等尖端科研技术都具有强有力促进作用。大数据云平台与5G技术的深度融合将会开创一片全新的应用领域，其应用价值体现在以下方面。

（1）5G技术助力大数据走向实现更大发展。大数据技术早在几年前就已经提出，但其应用领域主要为人进行服务，应用领域主要局限于网络购物、广告投放等领域。5G技术的横空出世，在进行技术研究时，充分考虑到了各种物的移动互联，比如智能制造、智能家居、智能交通、自动驾驶等技术的服务对象就是广大的客观物体。数据的维度也将更加丰富。以往的数据产生主要是人与人的数据交互，较为单一。5G通信技术的发展，其高速、低延迟、稳定的高速通信网络可有效激发物联网的发展。5G技术的投入，不仅可实现人与人的数据交互，而且可实现人与物、物与物的数据交互。5G通信网络中，产生了丰富的数据量，依托云平台有效实现了海量数据的虚拟存储。随着华为与山西煤矿企业的5G深度合作，“工业大数据”平台开始服务于我国的工业制造领域，依托有力的数据支撑，打通工业生产中的信息壁垒，推动工业领域的数字化转型。依托5G技术，自动驾驶技术从单机智能逐步迈向车联智能模式。车联智能模式对于提升城市交通效率、车辆管理等环节具有十分重要意义。5G技术的运用，使大数据技术能够更好地服务于我国的经济发展建设。两者的深度融合，对于传统的实体产业转型也具有十分重要意义。

（2）大数据技术助力5G网络性能的提升。5G网络在使用过程中，数据量与4G网络相比将会增加百倍，各种数据混杂，数据的利用将更加困难。而大数据技术主要就是针对数据的价值利用展开，其在5G网络应用中主要体现在以下方面：

一是提升数据决策能力。随着大数据技术的发展，用户也逐步认识到了数据的重要性。针对5G网络数据量大的特点，采用大数据相关技术进行数据分析，通过5G网络各种数据都可以快速传输。相关分析人员可根据用户需求，对某类数据集进行采集。采集得到的数据量纲不一致，其必须经过数据处理变为机器语言可以识别的有效数据。在有效数据中，系统利用数据特征等技术对该数据进行有效识别，最后将筛选得出的各类数据进行数据分析，得出某些有用的价值信息。数据分析之后得出的结果可以利用后续5G网络采集的后续数据进行验证。不断改进之后，最终体现数据的价值信息。以春季服装生产为例，由于每年的流行主题色不同，导致服装生产企业在进行生产时无法紧跟潮流，造成某些色系衣服产能不足，某些色系衣服产能过剩产品积压。依托大数据平台，可以针对不同年龄、不同性别群体的展开数据分析，最后得出精确的数据分析结果，将该类信息传输至服装生产企业，指导服装企业的生产工作。

二是提升5G基站通信使用效率。5G通信技术中，基站的建设至关重要。5G商用技术主要使用厘米波，其信号穿透能力较弱，因此5G全覆盖范围相对4G而言较弱。考虑到5G基站的建设成本，与用户接受情况，必须合理布局5G基站的建设。城市的主城区自然是5G应用的首选区域。但是，对于城市的非核心区域而言，考虑到用户的经济能力与高昂的基站建设成本，必须控制5G基站建设的数量。利用大数据技术，可通过网络调查问卷等形式获取非核心区域使用5G意愿。通过数据分析，最后决策得到是否在该区域建立5G基站，进而在成本最低的情况下，提升5G基站的使用效率。

三是助推人工智能深度发展。人工智能是计算机技术发展到高阶段的产物。人工智能的基础是深度学习，如何体现深度？就必须依托大数据技术进行广泛的数据挖掘与分析，其智能的形成需要海量的数据样本进行训练。现有数据传输网络传输数据量无论是数据量级与数据维度都不足以支撑人工智能进行深度发展。5G网络的投入运营，有效弥补了这一领域的短板。5G网络不仅是通信网络，也是物联网络。数据信息的快速获取能力与数据范围的不断拓展为人工智能的发展提供了更加丰富的训练样本。样本的丰富程度越高，机器在进行学习时的知识量就越丰富，其训练结果就愈发具有说服力。例如工业智能故障诊断系统的应用，当系统在进行运行时，远程监控系统即可通过5G通信网络实时接收设备运行发出的数据。故障诊断系统利用神经网络等算法完成故障诊断系统的搭建。将接收得到的数据经过数据挖掘与处理之后，由诊断系统进行判断。当存在故障风险时，提醒设备使用方及时检修，改变以往维保模式，提升工业设备智能水平。

4 结束语

5G通信技术作为目前最为先进的通信技术，目前已在多领域投入使用。大数据技术使数据产生了较高的经济价值，服务于实体。本文将5G技术与大数据技术进行有效融合，对于5G技术与大数据的提升大有裨益。在各自发展的同时其对人工智能技术的发展将提供有力的技术支持，更好地服务于我国社会的经济发展。