探究移動通信網絡中大數據處理的關鍵技術

王小波

摘要：新時期我國通信事業得到快速發展，對移動通信網絡的性能優化及服務范圍產生了積極的影響，其中大數據處理技術水平得以不斷提升。基于此，本文就移動通信網絡中大數據處理的關鍵技術展開分析研究。

關鍵詞：移動通信網絡；大數據；關鍵技術

中圖分類號：TN929.5 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）02-0221-02

注重移動通信網絡中大數據處理的關鍵技術探究，有利于保持良好的大數據處理效果，全面提升移動通信網絡的潛在應用價值。因此，需要結合移動通信網絡中的大數據處理概況及實際需求，加強大數據處理所需的關鍵技術的使用，并對這類技術的實踐應用效果進行科學評估，使得移動通信網絡實踐應用中能夠達到預期效果，更好地適應時代的發展要求，且為我國通信事業的長遠發展注入活力。

1 大數據處理技術的相關內容探討

為了促進移動通信網絡的發展，提高其運行中的大數據處理效率，使其保持良好的實踐應用效果，就需要重視其所需的大數據處理技術的相關內容探討[1]。（1）在大數據形成的過程中，經歷了被動產生、主動產生及自動產生三個階段。其中，基于被動產生階段的數據庫作用難以充分發揮，其中的數據來源與各類生產經營活動密切相關，且數據處理中的技術含量有待提高；基于主動產生階段的數據處理，借助互聯網技術的優勢，使得該階段的數據處理水平有了較大的提升，且這一階段的數據總量相比被動產生階段更大，一定程度上加大了移動通信網絡運行中的數據處理技術難度；基于自動產生階段的數據處理效率更高，主要在于這一階段的移動通信網絡與物聯網之間實現了融合發展，且為大數據時代的到來創造了有利的條件。（2）大數據處理技術實踐應用中的數據量大、數據處理的實時性、多元異構等特點顯著。（3）在運用大數據處理技術的過程中，需要充分考慮移動通信網絡的實際發展概況，確保這類技術應用的有效性。

2 移動通信網絡中大數據處理的關鍵技術分析

在移動通信網絡運行過程中，與之相關的大數據處理效果是否良好，體現著該網絡實踐應用中的技術水平。在此背景下，為了提升移動通信網絡中大數據處理的技術水平，增加其處理中的技術含量，則需要對其大數據處理所需的關鍵技術進行深入分析[2]。具體表現在以下方面：

2.1 實踐中的清洗、提取技術

移動通信網絡在實踐應用中若受到復雜環境條件影響或其處于無人監控狀態時，其中采集到的數據可能會有所偏差，與移動通信網絡的實際情況不相符，使其業務水平下降。針對這種情況，應加強適用性良好的清洗與提取技術的采用，實現對移動通信網絡中原始數據的清洗處理，使得其中的冗余、錯誤數據等能夠得到良好的處理，消除這些數據可能造成的不利影響，使得移動通信網絡中大數據處理技術水平逐漸提升。在此期間，因清洗與提取技術應用中的數據處理量有限，且該技術作用下的分析結果可靠性需要進一步增強，客觀決定了對移動通信網絡中大數據進行處理，并不斷優化與之相關的提取技術的必要性，使得這類技術作用下的大數據處理能夠達到預期的效果，給予移動通信網絡業務水平提升必要的支持，并促進大數據處理的關鍵技術發展。

2.2 實踐中的集成技術

在對移動通信網絡中的大數據進行處理時，由于這些數據來源于不同的終端，使得大數據的多源異構特點明顯，需要在數據清洗及提取、數據融合等過程的作用下，實現對大數據的高效處理。因此，應提高大數據處理所需的集成技術利用效率，且在該技術的支持下，對移動通信網絡中數據關聯、數據沖突等問題進行及時處理，促使大數據處理技術水平得以提升，充分發揮出移動通信網絡中大數據處理的關鍵技術優勢。

2.3 實踐中的分析與挖掘技術

當移動通信網絡運行采集到有效的數據后，就需要對收集到的數據進行分析與挖掘，這是提升數據潛在應用價值的關鍵手段。實踐中因同一批數據，進行不同方向的分析挖掘以及分析挖掘的能力不同等，使得數據應用效果有所差異，進而對數據的潛在應用價造成了不同程度的影響。因此，若能加強高效的挖掘分析具、挖掘技使用，將會具有重要的現實參考意義：全面提高移動通信網絡中的數據利用效率，滿足其處理方面的實際需求，使得這類網絡中的大數據潛在應用價值得以不斷提升，從而為移動通信網絡運行中的業務方式優化提供科學保障。

2.4 實踐中的可視化分析技術

在獲得數據并進行分析挖掘后，得到相應的成果。此時，則需要通過一定的方式將其展示出來，體現出移動通信網絡中大數據的真正價值。現階段發展比較迅速的是可視化分析技術，即利用各種數據分析展示的手段，將數據結果以一種直視覺的形式展現出來，確保大數據處理有效性。同時，可視化分析技術應用中不僅能夠對大數據本身和其分析挖掘結果進行展示，而且可以進一步進行人機交互，提高移動通信網絡運行中的數據處理分析能力，實現數據應用價值的最大化。因此，在運用移動通信網絡中大數據處理所需的關鍵技術時，應重視可視化分析技術使用，使得經過處理后的數據應用效果得以增強，并豐富大數據時代背景下的數據處理技術手段[3]。

2.5 實踐中的云計算技術

作為一種信息含量大、優勢明顯的技術，云計算技術在實踐應用中取得了良好的效果，為移動通信網絡中大數據處理關鍵技術的合理使用提供了參考信息。具體表現為：（1）加強谷歌公司研發的基于大數據處理的MapReduce技術使用，能夠增加大數據處理中的技術優勢。在這種數據處理技術的支持下，需要注重文件系統-分布式、編輯模型-分析處理并行及執行引擎-分析處理并行這三個技術框架的有效搭建，使得云計算技術在移動通信網絡中大數據處理方面的應用優勢得以充分發揮，并為自身的發展打下基礎。（2）雖然云計算技術在大數據處理應用中的優勢明顯，但當前該技術的實踐應用水平依然有待提升，需要技術人員結合云計算技術的功能特性、當前的形勢變化、移動通信網絡中大數據處理需求等，加大云計算技術應用中的研究力度，并提高對該技術的正確認識，確保云計算技術在大數據處理中有著良好的應用效果。

3 結語

綜上所述，這些關鍵技術的支持，有利于實現移動通信網絡中的大數據高效處理，完善該網絡實踐應用中的服務功能。因此，未來移動通信網絡發展中應結合當前的形勢變化及自身的發展要求，給予其中的大數據處理關鍵技術足夠的重視，使得在這些技術作用下的大數據處理方式得以優化，最大限度地滿足移動通信網絡的穩定、高效運行需求。長此以往，有利于增強移動通信網絡中的大數據處理效果，提升其業務水平。

參考文獻

[1]范潔.移動通信網絡中大數據分析的運用探討[J].通訊世界，2017，（16）：54-55.

[2]賈麗華.移動通信網絡中大數據處理的關鍵技術[J].信息通信，2017，（1）：271-272.

[3]張守超.大數據挖掘在通信網絡預測中的應用與研究[D].南京郵電大學，2016.