基于大數據技術的現代移動通信研究

王超

【摘要】 首先，本文對大數據技術的基本概念和技術應用基礎進行了詳細的概述，對分布式云計算的核心功能進行了深入的說明和分析，同時指出在通信數據量持續上升的前提條件下，這一技術手段的優勢所在；接下來，又對大數據技術應用分析進行了進一步的深入解讀，指出了原有處理策略的不足，并通過圖表和數據，對新舊系統的處理能力進行了研究和對比。

【關鍵詞】 大數據技術 現代通信 移動終端 通信系統

隨著信息技術手段的推廣應用不斷深化，移動終端的普及程度已得到了明顯提高。在這樣的技術及需求背景下，通信技術所需的系統就必須面臨著巨大的計費話單量，給系統的處理能力提出了更高的要求。而傳統的處理策略主要包括兩種模式，即硬件升級和應用優化，但這兩種模式具有較大的局限性，因而并不能在問題中發揮真正的實效。近幾年來，大數據技術取得了顯著的發展優勢，為各個領域的變革做出了廣泛的貢獻。因此，為了更好地提升通信系統的能力，也可通過大數據技術的運用來切實解決，從而使現代移動通信獲得更好的發展前景。

一、大數據技術概述

隨著通信技術的應用逐漸擴大，所需處理的數據量始終處于不斷上升的趨勢，而傳統的處理技術在存儲，數據管理，以及數據分析等方面已無法適應當前的激烈競爭，更無法滿足廣大用戶的需求。在這樣的背景下，大數據技術便成為了技術應用領域的新生力量，并逐漸發展為最優化的技術手段之一。大數據技術在通信領域的應用方面，是以分布式云計算為基本技術前提，并通過云計算來實現自身的應用價值，二者互為對方提供應用上的支持。云計算的最關鍵內容在于虛擬化，Map Reduce編程模型，分布式存儲技術，以及海量數據管理，這些功能都可為通信系統能力的增強提供可靠的技術支持[1]。涉及到大數據的核心技術層面，業界通常采用4V理論來加以說明，具體包括如下幾點：第一，量（Volume）。可用來計算數據量及存儲空間；第二，多樣性（Variety）。不僅來源廣泛，而且形式豐富多樣；第三，速度（Velocity）。大數據技術支持在線快速分析處理操作；第四，價值（（Value）。具有低價值密度[2]。實際上，除了上述的4V，安全性同樣是大數據的另一大主要技術研討內容。目前，移動通信產業已成為國家的核心行業之一，平均每天的通信使用者已超過上億的規模，通信用戶以移動終端為技術平臺，實現了大量的通信需求。在這樣龐大的需求體系中，將會同時帶來海量的計費話單，而在業務范圍進一步擴大的同時，其原有的巨大規模還將繼續擴大，且速度驚人。面臨巨大的系統處理壓力，曾長期使用的集中處理策略越來越暴露出嚴重的缺陷和不足，在業務處理過程中遇到了技術突破不力的瓶頸。但與此同時，這也同樣可以視作大數據時代來臨的良好契機，為分布式技術的全面架構提供了條件和基礎。

二、大數據技術應用分析

為了有效解決系統在面臨業務峰值時出現的處理滯后，甚至系統癱瘓的問題，需從數據庫讀寫效率來作為切入點完成處理，從而克服因數據量過大而產生的遲緩現象。在經過項目驗證之后可發現，無論是程序優化，還是硬件升級，都只能作為一種緩兵之計，而無法從根源上解決問題[3]。因此，通過從技術和經濟兩方面進行分析后，可考慮引進Hadoop或HBase，完成對原有系統架構的技術革新。在新系統架構中，應用了HBase集群，從而使系統運行不必依賴于主處理數據庫，同時又可將查重，結果發布等大規模的數據負擔交由HBase集群來解決，這樣就能使數據庫用來存儲復雜結果相關的內容，包括支持結算，統計查詢等等。從圖1可以看出，新舊系統在多進程業務峰值情形下的性能差距，水平向代表進程數，垂直向代表耗時量，各個進程的寫入數據量均等[4]。觀察可知，Oracle的耗時與并發進程數密切相關，這與其特性相一致；在未出現大規模進程量的情況下，HBase未顯示出優越性。但因為各地話單是通過不同進程來處理的，因而恰恰可以證明分布式云計算在技術上更為先進。

結論：綜上所述，本文通過對基于大數據技術的現代移動通信研究進行深入的分析，指出了大數據技術的良好應用前景和顯著的技術優勢。本文對目前通信數據量的大規模增加現象和當前通信業務處理能力進行了較為詳盡的論述，指出當前通信系統能力上的不足，在應對業務峰值時常常出現延時處理等一系列問題，而引進大數據的分布式計算，則能夠提高系統的處理能力，展現出明顯的技術優勢。

參 考 文 獻

[1]劉莉，閻桂蘭.新一波科技浪潮——大數據技術引領“智慧城市”發展方向[J]. 海峽科技與產業，2013，19（10）：276-277.

[2]陳靜，孫中東，林磊明，徐曉鷗，郭育知，李捷，魏珺.大數據驅動金融業變革[J].金融電子化，2013，18（12）：135-136.

[3]趙姝淳，孫曙輝.大數據技術及其在教育領域的應用[J].中小學信息技術教育，2014，11（03）：165-166.

[4]金澈清，錢衛寧，周敏奇，周傲英.數據管理系統評測基準：從傳統數據庫到新興大數據[J].計算機學報，2014，20（09）：219-220.