云计算背景下的移动通信4G网络优化措施分析

李 阳 徐杰胜

（1.中国移动通信集团山东有限公司枣庄分公司，山东 枣庄 277100；2.山东煤矿安全技术培训中心，山东 枣庄 277100）

现如今，信息技术迅猛发展，也渐渐扩大了移动通信网络规模，而做好移动通信网络优化，则关系着工作质量及工作效率的提升。4G网络的诞生及发展，体现了无线通信技术的日益进步，但面临不断增加的数据业务，如何持续优化移动通信4G网络就显得至关重要，唯有做好这项工作，才能确保4G通信网络运行高效、稳定。

一、移动通信4G网络的优化思路

1.网络关键性能指标体系的建立

文章在“端到端”的形式与“扁平化”网络架构基础上，运用云计算着手精细化的移动通信4G TD-LTE网络关键性能指标体系的建立。

2.关键性指标的融入

基于3G指标，应将关键性指标引入新一代移动通信网络指标体系内，如LTE网络真实性能指标。通过对关键性能指标的整合及分析，（如小区边缘TD-LTE网络频率利用率、TD-LTE 网络阻塞率、移动通信4G网络掉话率、TD-LTE网络覆盖率、移动通信4G网络吞吐量、用户网络满意度等），将其中的重要参数提炼出来，进而为优化云计算基础下的移动通信4G网络提供支持[2]。上述关键性指标既与移动通信4G网络工程参数（如无线使用方式、网络频率分配率、基站工程参数、无线配置参数等）联系紧密，又与无线资源的管理调配、移动通信4G网络管理有着千丝万缕的联系。

3.无线网络管理

管理无线网络时，可对OFDM正交频分复用技术进行运用合理优化算法、分配过程、调度、配置方式、MIMO适用场景、无线资源接入切换过程、帧结构、系统宽带等。在以上关键性能指标基础上，能够借助LTE系统，对移动4G网络组网参数做灵活选择，并进行网络配置。

4.网络优化

在优化网络时，需要对高层关键指标与底层网络参数间的关联度、影响因子及无线资源管理相关参数进行识别，将影响因子与关键指标存在的联系找出，唯有如此，才能准确、全面掌握移动通信4G网络问题，使优化过程具有针对性。

二、云计算背景下的移动通信4G网络优化措施

1.联动关系的建立

对移动通信4G网络展开优化，不可忽略对相关具体网络业务量的统计及综合考虑，对有限的网络资源做充分利用，从而保证提供的移动通信网络服务质量更优。

2.优化网络分层

第一，网络运营。精细分析网络业务，对于QoS保障策略的多样制定有着较大裨益，同时，能够根据运营商的网络业务统计结果，针对业务具有较大潜力的情况用QoS予以保障，对其展开更细化的控制和管理。此外，要适当调整优化QoS保障策略，使之更为多样化，如此，才可能收获更为理想的TD-LTE网络运营效益。

第二，网络部署场景。各网络部署场景下网络业务量也存在差异，需要对这些差异进行统计。然后结合实际统计结果，分析出不同网络部署场景内网络参数配置的区别及存在的联系。例如，大型商场是人群高度密集的一个场所，该场所对于容量需求及网络覆盖均要求较高；城市街道也属于人群较为密集的场所，其同样对网络整体覆盖要求较高，但可适当放宽容量方面的要求，这是因为相较于大型商场，城市街道人流有着更大的流动性。

第三，用户行为。要准确掌握用户行为，要借助网络业务统计分析结果。在掌握用户的实际行为特征基础上，使移动通信4G网络的优化更具合理性，如此一来，既能更有效利用系统资源，使用户网络需求得到更好满足，又能结合用户的实际行为，将更优质的服务提供给用户。

3.降低维护费用的优化方案

在结束网络优化方案后，为了确保后续工作的顺利开展，工作人员应针对优化后的计算机设备和网络程序，制订相应的保养计划及定期检查计划。依托传统模式优化网络，后续维护工作会较为烦琐，且产生更多的费用。基于资金视角来讲，在云计算背景下调整优化移动4G网络，能让维护工作更为便捷，能够实现保养工作的高效，以免检查与维修工作的不定期开展，使资金出现不必要浪费，从而能够将更多精力与资金，投入到移动通信网络的管理与基础设施，确保移动通信4G网络能更高效运行，且能进一步扩大网络的覆盖面。

三、云计算背景下移动通信4G网络优化架构

为实现移动通信4G网络的有效优化，文章结合云计算的研究进展，基于大数据典型特征和网络优化业务逻辑，通过具体分析LTE测量报告数据与LTE话务统计数据，提出了一种基于云计算的移动通信4G网络优化架构，具体见图1。

从图1中我们能得知，云计算背景下的移动通信4G网络优化架构，共分四层（人机交互层、网优业务逻辑层、数据处理层、数据存储层），由上到下。

1.人机交互层

此层的作用是便利基于云计算的移动4G网络软件界面操作使用与人机交层操作网优平台。该系统基于上述四层结构，通过运用企业OpenStack私有云、HBase分布式数据存储系统、Hadoop 分布式并行计算框架，能够处理海量大数据。在进行数据处理的过程中，为了保证集群中Hadoop节点可伸缩弹性和应用程序节点的实现，可调用API管理接口和OpenStack云平台应用程序编程接口。在负荷较小的时候，可适当增加相应动态节点，反之，则可进行适当减少[4]。此种架构所需移动通信4G网络优化成本更少，相较于传统关系数据库和服务器主机的网优系统，能够更好地保障系统网络的运行性能。

图1 云计算背景下的移动通信4G网络优化架构图

2.网优业务逻辑层

根据不同的4G网络优化，分析维度，将优化网络配置的可行建议提炼出来，实现预测分析报告及网络性能优化方案的自动生成等，是这一层具有的主要功能。

3.数据处理层

通过应用数据挖掘技术，能够通过在线、离线等方式，将测量数据、地理图信息数据、海量统计数据等在Hadoop分布式集群中进行处理及分析。

4.数据存储层

要想将各类型数据库的技术优势更多发挥出来，就离不开此层的作用发挥，将不同类型数据存储在各数据库内。例如，在GIS地理空间数据库内，可存储Geodatabase、SuperMap等地理图层信息。GIS数据库作为一种数据模型，能承载地理信息，是基于标准关系数据库的一种技术。在Oracle这一关系型数据库内，重点是进行业务模型、平台用户数据、权限数据及业务参数等详细数据。而性能统计、大量业务分析数据、路测等可存储于HBase分布式数据库中。

结语

总之，在当前时代下，为了提供给用户更为优质的服务，进一步完善移动通信4G网络计算架构，就需要充分利用云计算的价值。在优化移动通信4G网络时，相关人员可通过Hadoop分布式的方式展开相应优化，在云计算背景下深入挖掘网络运行中的相关数据特征，从而实现网络优化效率及效果的有效提升，如此才能提高网络相关数据的利用价值。同时，在优化移动通信4G网络的过程中，相关单位要注重自身服务水平的不断提升，不断优化当前的运行管理措施。文章基于云计算的移动通信4G网络优化思路，采用云计算移动通信4G网络分层优化措施，完成了人机交互层、网优业务逻辑层、数据处理层、数据存储层网络优化架构的建立，并且，发现通过对TD-LTE网络优化关键技术的应用，能使网络优化效益大大提升。顺利实施本系统，可以改善移动通信4G网络服务状况，提高运营管理水平，从而取得更为理想的经济效益、社会效益。