大数据技术在5G通信网络中的网络优化应用

韩春杨

(武警黑龙江总队参谋部综合信息保障中心信息运维室，黑龙江哈尔滨，150000)

1 大数据技术融合5G通信网络的概述

大数据技术指的是现代化信息集成处理技术，是基于当前现代化信息时代创新发展的产物，在信息时代当中，各种不同的智能终端不断出现，增加了物联网的连接数量，同时也在提升通信网络当中的数据流量指数，除了这些来自于网络环境当中的数据之外，传感器和网络交互过程中也会产生各类数据。需要采取有效措施来针对这些海量数据进行收集和处理，否则会导致出现数据信息浪费的情况，没有把数据价值充分发挥出来。结合大数据技术的应用，能够针对于当前的海量数据信息进行大规模的获取、存储、管理和有效分析，深入的挖掘数据信息包含的价值，实现数据信息的快速流转，了解数据信息隐藏的知识和活动规律，为接下来社会各项经济活动的开展提供重要的参考依据，让数据能够真正成为有利用价值的资源。

2 大数据技术分析

2.1 挖掘技术

大数据技术在5G通信网络时代里对不同的数据进行相关处理时，有时会应用到大数据的挖掘技术，这项技术主要的目的就是保证被处理数据的相对有效性。其实在很大程度上来说，大数据技术在5G通信网络中应用时，这种挖掘就在一直进行，主要的行为方式就是在面对相关网络运行的态势里明确数据的深度处理发掘和分析，进一步完善通信系统的设立和提升，明确数据存在的既有特点，进一步完善通信系统。此外，在利用大数据技术进行挖掘时，具体要根据数据来做一些模型的编程与制作，并且对网络结构进行多方面处理，最后提升5G通信网络的运行性能和速度。

2.2 存储技术

作为大数据技术在5G通信网络中进行有关应用的关键内容，无论是数据的收集、分析方面，还是在之后的分类和存储方面，存储技术一直是受到重点关注的内容。在大数据存储过程中，要有意识地构建数据库，具体可参照以下流程：（1）面对复杂、多样的数据，需要先对数据进行分析和处理，主要包括：基站信息、干扰信息、义务流信息等方面，针对该项信息实施分类存储，避免出现数据丢失现象；（2）还需要将多种不同云接入5G通信网络，提升系统对数据的感知能力。同时，在大数据的支持下，可以根据通信系统运行的需求，对基础数据、用户数据、边缘数据等进行处理，并且通过重新部署进行存储，这样可以对5G通信网络环境进行优化，实现良好的网络运行性能。

2.3 移动云计算技术

移动云计算是最近两年内非常火热也是很有发展前景的技术形式，同时它也可以代表大数据时代的技术特征。在相关的应用中，云计算需要和5G通信网络链接，形成有体系的移动设备组合。同时，随着各项信息技术的发展，人们对移动设备的要求越来越高，主要包括智能手机和智能电脑等方面。移动云计算的应用可以有效提升移動设备的性能，满足人们对移动设备的需求。同时，移动云计算技术主要是将移动云计算与5G通信网络进行有效衔接，形成云服务平台，提升5G通信网络的服务性能。另外，在移动云计算应用的时候，需要注重对技术设施、平台以及计算存储等方面的完善，并且与互联网技术进行有效结合，实现对数据的远程处理和存储，为人们在查询和使用数据方面提供相对便利的条件。

2.4 积极应用无线监控技术

在5G通信网络发展的过程中，数据中心非常重要，其运作的稳定性直接影响整体通信网络系统的使用效果，在此情况下，就必须严格进行数据中心点的维护和管理，针对性使用无线监控技术措施，在大数据技术的支持下可以及时了解数据中心存有的异常现象和问题，针对性地进行处理，使数据中心能够长期、稳定地运作，处于安全的状态。在使用大数据无线监控技术期间，需要注意以下两点：其一，开展数据中心运作状态的监控工作，及时明确其中有无问题，开展相应的处理工作，以免出现5G通信网络的运作不足或问题;其二，按照网络的运作状况，合理调整相关的无线监控技术，在实时进行数据监测的情况下，获取异常数据信息，便于有关工作部门解决异常问题，保证通信网络能够良好并且稳定地运行。

3 大数据技术在5G通信网络中应用的可行性

3.1 保证通信质量的必然措施

对于5G通信网络而言，实际运行过程中天线的数量很多，网络覆盖面较广，天线的需求量也很大，各种天线之间很容易出现信号干扰的现象，对通信质量造成影响。而在应用大数据技术之后，可以自动挖掘各种天线之间的干扰性数据信息，明确有无干扰问题，提出有关的预警信息，确保通信质量，从而提升5G通信网络的稳定性。

3.2 确保网络数据的效率优化

5G通信网络蕴含多种类型的数据信息，网络架构也非常烦琐复杂，其中包含用户访问类型、基础网络类型、网络环境状态类型的数据信息，并且数据多来源于用户层面与运营商层面，从本质层面来讲，用户访问数据信息中包含自媒体数据和富媒体数据，数据的内容多元化且丰富。与此同时，还有运营商所记录的日志数据信息、基础网络部分的数据信息，如果不能科学化地管理，将会导致数据的运营管理效果受到不利影响。而在应用大数据技术之后，可以全面开展网络数据的运营处理工作，在各个网络通信环节中都可以全面采集各种数据信息，了解运营特点与运营环境的情况。使用大数据技术针对性地进行数据信息管理，可以确保5G通信网络运行的稳定性和可靠性。

3.3 提升网络稳定性的主要措施

由于5G通信网络属于超密集异构性的网络系统，边界的数量很多，边缘方面的数据敏感度较低，在这样的网络环境中，密集地部署会导致小区边界迅速地增多，再加上形状具有不规则的特点，很容易出现频繁性、复杂性的切换现象，不利于网络的稳定运行。而在使用大数据技术的过程中可以提升边缘数据的敏感度，预防出现网络系统频繁切换的现象。在大数据技术的支持下可以存储更多复杂的边缘数据信息，对其进行收集、筛选与挖掘，使用人工智能算法、数据挖掘算法、数据标图可视化数据分析方式、聚集异构数据库系统的大数据存储方式等，保证网络运作的稳定性，以免出现5G通信网络运行的问题。

3.4 改善通信网络数据兼容性与延时性问题

在5G通信网络体系中，完成大数据技术融合，能够切实提升5G通信网络的数据兼容性，缓解响应延时问题。在5G通信网络内部含有较多品类的传输数据，由此提升了数据采集、数据存储、数据挖掘等程序的实施难度。大数据技术中，针对数据处理含有多种程序，比如采集、分析、挖掘、存储等。在构建5G通信网络时，应加强大数据技术的综合利用，有效完成数据分解，提升数据计算效率，便于完成关键信息的有效获取。与此同时，在大数据技术环境中，完成聚集型数据库构建，能够有序运行数据存储程序，为通信数据整合与利用创建优质环境。

3.5 保障5G通信传输品质

在5G通信网络程序中，添加大数据技术，构建网络数据中心，以此完成网路数据的高效收集，提升5G通信服务协调运作的综合能力。在此基础上，大数据技术在完成信息采集程序中，具有数据采集完整性应用优势，缓解了数据类型较多的采集问题，提升了5G信号传输的抗干扰能力。采集数据信息来源包括基站、干扰类、业务类、用户等，同时在短时间内完成数据分析、数据高效整合，最大程度地减少信号干扰问题，提升5G通信网络运行的流畅性，保障5G通信网络传输品质。

4 5G通信网络构架发展瓶颈

4.1 数据类型比较多

随着5G通信技术的不断创新扩展，也加大了数据所能够传输的最大容量，不断地提升当前该通信网络当中数据传输总量，再加上当前该通信网络本身就具有复杂性结构特点，内部包含有基础数据层、用户数据访问层以及运营商的记录日志等，包含有种类十分繁多的数据信息，需要在不同的运行环节当中，来获取和分析数据信息，这样才能够准确地确保该通信网络的正常运行。随着该通信网络当中数据海量的出现，造成了通信运行环境越来越复杂，面对复杂的通信环境，需要针对不同的通信数据类型请分析处理。当前5G技术并不具备该大规模数据分析处理能力，还需要借助与大数据技术的应用解决这一问题。

4.2 数据感知不敏感

当前该通信网络采用了超密集结构的先进网络构架模式，这种超密集的网络构架模式技术更加先进，但是也存在一定的弊端，在运行过程中，对于边缘性数据信息感知不够精确敏感。大部分的通信数据采集工作，主要是在主体的通信网络结构当中完成，产生的边界不信数据有可能会被截取，也有可能出现采集漏洞，导致采集出来的通信数据不够完整准确，影响了后期通讯数据的分析工作和应用工作开展。

4.3 数据传输质量不足

在5G通信网络的运行过程中，想要确保提升该通信信号的稳定性，实现数据的快速传输和响应，需要尽可能覆盖更多的天线，并设置密度比较高的信号基站。但是在运行过程中不同的天线以及不同的基站之间，很有可能会出现信号干扰的情况，一些正常的天线数据混杂到干扰数据当中，会不断地降低该通信网络数据信息的传输效率和传输质量，造成信号存在延迟和卡顿的情况。想要针对性解决这一难题，需要借助于大数据技术优势，针对海量的数据信息完成分类处理，能够有效优化该通信网络运行效率。

5 大数据技术在5G通信网络中的应用

5.1 改善通信网络数据兼容性与延时性

大数据技术的应用融合，能够在5G通信网络中发挥重要效能，提升5G网络通信中数据的兼容性与降低延时问题，提升响应速度。5G通信网络在其内部包含众多传输数据与不同的数据类型，为数据的存储与传输带来了难度。大数据技术在5G通信网络的融合中可以完成数据分解并有效提升数据的计算效率。对于关键环节的关键信息进行捕捉并完成相应的数据构建，对于存储程序也有快速运行与整合的作用，可以为5G通信网络创建优秀的兼容与传输环境。

5.2 收集和分析的技术

大数据技术在5G通信网络中的应用，很大程度依赖于环境运营的自身需求，这需要数据对客户进行精确的定位，并且在数据收集以及对数据的分析方面有着更多的处理，从而保证做到可以通过对5G通信网络运营现状中的天线对抗干扰数据进行各方面的采集和解析，确定并找到其中存在的异常情况和数据上的差异，目的是确保5G通信网络能有一个高的运行效率，并且还可以将其与GPS技术进行一定程度上的结合与融入，开发出对于数据本身的三维追踪。在对天线数据和网络数据的双向收集后完成分析，能做到对之后的决定以及策略提供更加重要的依据，进而保证5G通信网络的服务质量和相对性能。

5.3 大数据功能合理化应用

我国社会各行业领域均开始广泛运用大数据技术，因此需要结合行业的特点、实际情况，合理化应用大数据技术及其功能。将其应用到移动通信网络优化中，首先要做好大数据优化前的准备工作，借助数据信息和相关工具，设定合理的移动通信网络数据优化目标。在应用大数据技术之前，测试数据信息完成有关移动通信网络的数据优化目标之后，从移动通信网络中获取信息数据进行应用测试。在分析和优化大数据环节，仍旧要由相关的技术人员详细分析，传输在移动通信网络中的信息数据，结合信号问题以及引起的原因，做好充分的调研工作，制定切实可行的解决方案，调整和优化大数据。相关技术人员要对后台中的重要参数进行合理调整，例如天线的射频内容等，均需要进行持续优化，提高对故障的排查效率，及时发现问题并采取有效的解决措施，保证移动通信网络的良好质量。运用大数据技术有助于提高移动通信网络应用的优化速度，防范通信网络中可能存在的问题，深入分析已经发生过的问题，落实有效的防范策略和解决措施。

5.4 数据处理功能

在大数据技术与5G通信网络的运行中，大数据技术可以针对5G通信网络中对于数据的采集功能，对于数据进行相应的处理和分析并进行存储和备份，以应对大多场景对于数据信息的需要。大数据采集可以对于通信网络运行中的各类数据进行采集与提取。在具体实施过程中，大数据技术通常用于两个方面，第一个为基础支撑、另一个为智能感知，在基础支撑中，此模块由存储单元和物联网组成，能够为数据的后期存储与使用发挥相关作用。而在智能感知中，此模块由传感器、数据传输以及识别等组成，能够广泛提升数据采集的多样性。

5.5 积极应用无线监控技术

在5G通信网络发展的过程中，数据中心非常重要，其运作的稳定性直接影响整体通信网络系统的使用效果，在此情况下，就必须严格进行数据中心点的维护和管理，针对性使用无线监控技术措施，在大数据技术的支持下可以及时了解数据中心存有的异常现象和问题，针对性地进行处理，使数据中心能够长期、稳定地运作，处于安全的状态。在使用大数据无线监控技术期间，需要注意以下两点：其一，开展数据中心运作状态的监控工作，及时明确其中有无问题，开展相应的处理工作，以免出现5G通信网络的运作不足或问题;其二，按照网络的运作状况，合理调整相关的无线监控技术，在实时进行数据监测的情况下，获取异常数据信息，便于有关工作部门解决异常问题，保证通信网络能够良好并且稳定地运行。