無線網絡“智能風暴”的研究方法

肖

（中國電信股份有限公司長春分公司，吉林 長春 130031）

1 概述

2008年后，伴隨著中國三大運營商的3G網絡全面部署、資費下降、操作系統(Android、IOS)普及、移動互聯網生態系統完善、終端廠商的不斷發展，智能手機用戶呈井噴式發展。

從DCCI(互聯網數據中心)的數據中可以看到，智能手機的銷量從2009年開始呈明顯上升趨勢，達到2000萬臺，在2011年翻3倍達到6400萬臺，復合增長率達到200%；2011年后增長更甚，年增長達到4000萬到5000萬臺。同時非智能手機的銷售量則則從2009年開始下滑，至2013年將低于智能手機。

智能手機用戶的快速發展對無線運營商帶來的影響是巨大的，具體可以分為以下兩個方面：

1.1 運營商的定位。在智能手機時代來臨后，端-管-云的概念逐漸清晰，以美國蘋果公司為例，其通過Itunes/Appstore占據了端、云的兩大重要位置，逐漸將與其合作的運營商轉換成了管道商；大部分的利潤都被蘋果公司獲得，而不是運營商；中國聯通、Verizon Wireless、AT&T與蘋果合作后，高端用戶數增長伴隨著的都是財務報告中利潤明顯下滑。這一點是運營商前端市場部門需要關切的。

1.2 運營商的網絡發展維護。智能終端規模不斷發展后，網絡話務模型、網絡負荷沖擊、網絡瓶頸均與非智能時代有明顯變化；而智能終端對網絡帶來的的信令、話務風暴則直接影響了網絡的發展和維護。如美國AT&T，2009年底，iPhone用戶僅占 AT&T用戶總數的3%，但所消耗帶寬卻高達40%網內數據流量3年內激增了5000%，多次出現擁塞或局部癱瘓，AT&T的語音服務質量下降了30%；日本最大的無線運營商NTT Do－CoMo在2012年1月25日，東京網絡從上午8時26分到下午13時08分，經歷了近5個小時的語音和數據服務中斷；其官方分析發現早上上班時信令量達到1650萬，超過其預期的1200萬，導致該事件發生的主要原因是維護部門低估了智能終端信令對網絡帶來的沖擊和影響，沒有提前做好評估和準備。這一點是運營商后端建設維護部門需要關切的。

為了應對智能風暴對網絡運維帶來的問題，本文提出智能風暴的研究方法。著重從后端——網絡發展維護的角度出發，以長春3G(EVDO)網絡為基礎，對無線網絡中智能終端的風暴特性、話務模型進行分析，同時對無線網絡的發展提出具有數據支撐的建議。

2 智能風暴研究的方法

智能風暴的研究方法主要分為3個部分：

2.1 建模。建模一般以地市無線網絡為單位，對智能終端進行模擬測試、按類型分析；得出智能終端的信令、流量話務模型。

2.2 預測。根據建模的結果，結合各種類型終端的話務模型，得出全網話務模型預測、智能終端話務模型預測結果。

2.3 規劃。根據話務模型預測的結果，參考市場的1-3年的用戶發展規模，得出無線網絡負荷發展趨勢，結合現網分析輸出網絡建設規劃方案。

該研究是精確的無線網絡、無線用戶的分析，具有以下幾個優點

藎準確性高。由于該分析是基于無線網絡現有數據的分析，可精確獲得某個地理區域、時間區間的話務模型。

藎實用性強。獲得了話務模型和終端特性后，可以直接通過分析得到前瞻性的網絡建設的方案；具有非常實用的價值。

3 智能風暴分析結果

3.1 智能終端特性分析

通過對網絡的TOP終端進行測試分析，分析各種終端對網絡的沖擊量，可以發現不同終端呈現差異較大。如下圖中興N780等4款終端開機流量較大；MOTOXT800等5款終端待機流量較大。而非智能手機的流量基本上為0。

對智能終端的各類業務進行綜合測試并分析，得出不同業務的資源消耗量。如下圖，業務可以分為2類：

信令消耗類業務：QQ、微博、地圖、郵箱、游戲

流量消耗類業務：炒股、在線音樂、視頻

3.2 話務模型分析

話務模型分析是基于用戶數、用戶呼叫/流量數的一個分析；長春現網智能非智能比例大約為0.68，而實際產生的網絡負荷則恰恰相反：智能終端產生了非常大的話務、信令、流量沖擊。

3.3 網絡負荷預測和規劃

通過對現網話務模型的分析，再將網絡用戶的預計增長數擬合到未來網絡話務模型中，可以得到每年的網絡負荷增長情況。

將預測出來的網絡負荷結合現網容量進行計算，可以得到未來網絡規劃的總體量；將預測出來的載扇級的負荷結合現網載頻數據進行分析，可以得到精確到簇的網絡規劃結果。

結語

通過對2個維度：單終端(手機測試)、總體智能終端用戶(話務模型)進行分析，可以明顯的發現智能終端的特性；智能終端的這些特性給運營商帶來可觀流量收益的同時，也為網絡帶來了較大的負荷。

本文通過對話務模型的深入分析，得到網絡發展后準確的負荷，再對這些負荷提出了相應的解決建議，對網絡健康運行和穩固發展、用戶體驗、企業品牌的打造提供的堅實基礎。

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