王凌風,盧國瀟(華信咨詢設計研究院有限公司,浙江杭州310014)
帕累托法則[1],又名二八定律、不平衡原則,是著名的管理法則,在企業(yè)經濟學、企業(yè)管理學領域具有廣泛的應用價值[2]。數(shù)據(jù)業(yè)務流量在不同時間地域的突發(fā)和不平穩(wěn)性導致各個移動小區(qū)各個時間段流量分布不均衡[3],通過對移動通信網(wǎng)絡用戶的行為進行跟蹤分析,發(fā)現(xiàn)在移動通信網(wǎng)中用戶行為也呈現(xiàn)出有趣的“二八現(xiàn)象”,如:30%時間內產生了80%的小區(qū)流量、20%的用戶貢獻了80%的流量等。從目前各運營商應對不限流套餐的擴容思路來看,大多采用的是“自忙時小時級”“周平均忙時”“月平均忙時”的擴容判斷準則,長時間跨度的平均統(tǒng)計指標,容易稀釋價值小區(qū),不能很好地反映移動用戶行為特征[4],也容易忽略最重要20%用戶的業(yè)務體驗感知。
目前各運營商常規(guī)擴容判決,所涉及的3個重要評價指標:流量、PRB利用率、RRC連接用戶數(shù)均為小時級指標。小時級指標平均來看網(wǎng)絡負荷不高,平均用戶體驗良好;但具體在業(yè)務發(fā)生時段,可能某一時段會存在網(wǎng)絡負荷高,影響用戶感知速率[5],從而造成用戶體驗差的情況。為避免常規(guī)擴容判決手段容易忽略重要業(yè)務時段的用戶業(yè)務感知體驗,較好地匹配移動通信業(yè)務不均衡的二八效應,有必要對LTE用戶行為特征進行分析,并就主要業(yè)務時段的網(wǎng)絡負荷進行擴容分析,以適應不限流量業(yè)務的流量經營[6]的需求。
帕累托圖分析法,又稱ABC分類法、主次因素分析法,其核心思想是在決定一個事物的眾多因素中分清主次,識別出少數(shù)的但起決定作用的關鍵因素和多數(shù)的但對事物影響較小的次要因素,從而有區(qū)別地確定管理方式[7-9]。通過對某省電信LTE網(wǎng)絡1個月的話統(tǒng)數(shù)據(jù)進行跟蹤分析,按小時分段對業(yè)務占比進行統(tǒng)計,并繪制小區(qū)流量占比的帕累托圖,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務隨時間分布嚴重不均衡,在統(tǒng)計時間段內約30%時間段產生了80%的小區(qū)流量,而另外70%時間段則基本表現(xiàn)為網(wǎng)絡空載,“二八效應”在流量業(yè)務時段體現(xiàn)較為明顯,如圖1所示。

圖1 小區(qū)流量占比帕累托分析圖
通過對現(xiàn)網(wǎng)小時級PRB利用率在50%以下小區(qū)進行移動用戶體驗速率的跟蹤分析,發(fā)現(xiàn)有20%左右小區(qū)存在用戶體驗速率偏低,部分移動用戶體驗速率在2 Mbit/s以下,明顯存在PRB利用率和用戶體驗速率不匹配的現(xiàn)象。
持續(xù)對單個小區(qū)進行分析,發(fā)現(xiàn)存在該現(xiàn)象的原因在于,小時級的統(tǒng)計指標稀釋平均了數(shù)據(jù)業(yè)務的帕累托效應。以某小區(qū)為例,在18:00這個時間段(見圖2),按小時級的擴容指標,統(tǒng)計平均PRB利用率為37.8%,小區(qū)中用戶體驗速率約10.5 Mbit/s,平均體驗良好。反映至擴容指標需求來看,該小區(qū)不具備擴容條件。但從圖2中某個時間段(18:45—18:50)來看,該5 min時段內PRB利用率超過90%,小區(qū)中用戶體驗速率從22 Mbit/s急劇下降到了1.8 Mbit/s左右,從而造成用戶體驗差。
通過以上全網(wǎng)小區(qū)流量占比和單小區(qū)業(yè)務時段分布的統(tǒng)計分析,可以看出:
a)數(shù)據(jù)流量業(yè)務帕累托效應明顯,約30%業(yè)務時間段可以產生80%的數(shù)據(jù)業(yè)務,流量隨時間分布嚴重不均衡。
b)小時級平均PRB利用率,容易稀釋平均數(shù)據(jù)業(yè)務特有的帕累托效應,因此往往會掩蓋業(yè)務發(fā)生時段的資源不足和用戶體驗差。
c)小時級平均PRB利用率,無法精準匹配平均用戶體驗速率的表現(xiàn)。
帕累托法則主導的是不平衡原則,強調在任何一組東西中,最重要的只占其中一小部分(約20%),其余80%盡管是多數(shù),卻是次要的。在流量高速增長階段,移動數(shù)據(jù)用戶行為具有移動性、隨機性、動態(tài)性、非線性話務需求等諸多特性,突發(fā)的負荷增長又往往集中分布在某個時間段,負荷的增長帶來的則是用戶體驗感的下降;其余70%~80%時間網(wǎng)絡負荷又呈現(xiàn)為利用率過低。針對最忙80%負荷發(fā)生的20%~30%時間段,參照帕累托法則進行重點分析就顯得尤為重要,更能體現(xiàn)網(wǎng)絡的關鍵短板,更好地匹配網(wǎng)絡體驗。
北京交通大學城市交通復雜系統(tǒng)理論與技術教育部重點實驗室,針對用戶出行時間的不確定性,引入期望出行時間(MTT)概念,用以評估不確定條件下對交通網(wǎng)絡設計的影響分析[10]。在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡時代也可以參考引入MTT(Main Traffic Time)概念,在這里可以定義為關鍵業(yè)務時間,用以反映最忙80%流量發(fā)生的時間,在該時間段內的PRB利用率(各廠家普遍定義為MTT_PRB利用率),比小時級PRB更能準確反映瞬時用戶的感知速率。
根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)網(wǎng)管統(tǒng)計數(shù)據(jù),按流量大小排序,以1 h為統(tǒng)計時間段,采用帕累托圖分析最忙流量發(fā)生的時間占比,從圖1分析結果可知,最忙流量發(fā)生的時間占比約為30%。統(tǒng)計該關鍵業(yè)務該時間段內的PRB利用率,也即MTT_PRB利用率。
以MTT_PRB利用率替代常規(guī)PRB利用率來應對流量數(shù)據(jù)業(yè)務的不平衡特性,比起常規(guī)100%時段的PRB利用率指標,可以更好解決網(wǎng)絡負荷的關鍵短板,提升關鍵業(yè)務時段的用戶體驗。

圖2 小區(qū)數(shù)據(jù)業(yè)務1 h段分布圖
基于帕累托法則采用MTT_PRB利用率的容量擴容標準,又往往容易陷入另一個極端,那就是過分突出MTT時段的業(yè)務負荷。畢竟70%~80%非MTT時段網(wǎng)絡基本處于輕載狀態(tài),為20%~30%時段投入100%資源來滿足80%的業(yè)務需求是否經濟可行,也是一個值得商榷的話題。
針對“二八效應”的不平衡性,帕累托提出帕累托最優(yōu)(Pareto Optimality)[11]理論,來達到資源分配的一種理想狀態(tài)。如何處理帕累托法則下移動網(wǎng)絡負荷不平衡的問題,一方面既要避免忽視MTT時段網(wǎng)絡過負荷,用戶感知體驗差;另一方面又需兼顧80%非MTT時段的網(wǎng)絡輕載,避免投資過度,造成資源浪費;基于以上分析本文引入帕累托平衡點概念,類似于帕累托最優(yōu),來達到網(wǎng)絡負荷分配的一種理想狀態(tài)。在這里“帕累托平衡點”,是指在產生80%流量對應關鍵業(yè)務時段內,滿足各類無線網(wǎng)絡業(yè)務平均速率需求的一個平均門限點。
目前無線網(wǎng)絡業(yè)務以瀏覽、視頻、社交等為主,不同類別業(yè)務有不同的用戶體驗標準[12],各自對應不同的速率需求。對這3類移動數(shù)據(jù)主要應用場景,按現(xiàn)網(wǎng)平均體驗速率和體驗標準關系進行建模,確定相應業(yè)務所需平均速率需求。以Web、微信類典型的小包業(yè)務[13]場景為例,現(xiàn)網(wǎng)建議確保2 Mbit/s速率,而對應視頻類典型大包業(yè)務,速率要求則是5 Mbit/s以上。按邊緣覆蓋比例要求,估算大包小包業(yè)務對應的平均用戶業(yè)務速率需求約為15 Mbit/s。
對平均用戶業(yè)務速率需求和MTT_PRB數(shù)據(jù)進行擬合,尋找滿足負荷不均衡下的一個平衡點——帕累托平衡點,當平均業(yè)務速率需求為15 Mbit/s時,數(shù)據(jù)業(yè)務帕累托平衡點對應的MTT_PRB門限約為80%,如圖3所示。因此應對流量業(yè)務不均衡的PRB利用率門限,可以按80%進行取值。

圖3 平均用戶業(yè)務速率和MTT_PRB利用率關系圖
隨著運營商不限流套餐業(yè)務的持續(xù)推進,以及LTE網(wǎng)絡的發(fā)展演進,可以預計視頻類大包業(yè)務將成為主要業(yè)務應用場景,此外移動VR視頻也將逐步得到應用,而入門級VR視頻的速率要求是普通視頻的2~3倍,速率要求通常在10 Mbit/s以上,由此可見,流量的增長是未來一段時間網(wǎng)絡負荷增長的主要原因。現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)表明,RRC連接用戶數(shù)、下行PRB利用率及下行平均激活用戶數(shù)均與下行用戶速率強相關,通過這些資源與下行用戶速率的關聯(lián)分析可以得出網(wǎng)絡擴容的標準[14]。
通過相關業(yè)務的速率需求分析,推算下行PRB利用率、RRC連接用戶數(shù)、流量等擴容門限。PRB利用率門限按上述帕累托平衡點擬合取值,流量門限則根據(jù)全網(wǎng)業(yè)務占空比[15]、頻譜效率[16]等相關聯(lián)系進行推導:
下行流量門限=頻譜效率×小區(qū)帶寬×MTT_PRB門限×(3 600 s×業(yè)務占空比/8/1 024)
以中國電信2.1 GHz LTE FDD為例,20 MHz帶寬下行流量門限計算如下:
流量門限(下行)=1.4 bit/s/Hz×20 MHz×80%×(3 600 s×60%)/8/1 024≈6 GB
上行流量門限的確定,可以按LTE下行和上行容量能力比進行確定,根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)取值建議取3。因此:
流量門限(上行)=流量門限(下行)/3=2 GB
用戶門限根據(jù)理論分析,結合現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)的推算方法,依次按小包頻譜效率、小區(qū)吞吐率、所支持的并發(fā)用戶數(shù)、RRC用戶數(shù)等相關數(shù)據(jù)相互關聯(lián)性,對照現(xiàn)網(wǎng)參數(shù)配置情況以及小包場景頻譜效率和小包業(yè)務的速率要求,通常20 MHz小區(qū)用戶數(shù)門限值建議設定為170個。
通過以上基于帕累托法則的負荷評估,在某地區(qū),選取連片495個基站,共1 485個小區(qū),分別基于常規(guī)負荷擴容標準和帕累托法則下MTT標準進行分析比較,結果如圖4所示。

圖4 常規(guī)PRB利用率和MTT_PRB利用率對比圖
從以上的對比分析,可以看出:
a)高負荷小區(qū)由于PRB資源大量被占滿,PRB資源利用率分布區(qū)間更靠近index較大的區(qū)域,因此MTT_PRB利用率和PRB平均占用率基本一致。
b)中負荷小區(qū),MTT_PRB利用率與PRB平均占用率趨勢基本一致,趨勢增長高于PRB平均占用率,一定程度能夠彌補在業(yè)務發(fā)生期間的資源不足,真實反映業(yè)務發(fā)生時段用戶的體驗。
上述1 485個小區(qū)基于帕累托法則標準評估需擴容的共有241個,占比16.2%。按常規(guī)擴容標準評估需擴容小區(qū)共有113個,占比7.6%。擴容小區(qū)數(shù)量比正常判斷標準多出1倍左右;基于帕累托法則標準需要擴容的小區(qū),基本包含常規(guī)擴容標準所需擴容的小區(qū),另有128個小區(qū)不包含在常規(guī)標準所需擴容范圍,如表1所示。

表1 MTT_PRB利用率忙小區(qū)場景分布表
針對這128個小區(qū)進行業(yè)務峰均比和業(yè)務重要性特征分析,以其中1個校園典型場景小區(qū)為例,進行15 min粒度分析如圖5所示。
從圖5可以看出:
a)高峰時隙主要是由于流媒體業(yè)務增長所致,這部分業(yè)務對時延、速率感知敏感。
b)部分小區(qū)高峰時隙由文件訪問導致流量明顯升高,部分時段會影響視頻、即時通信、VoIP等用戶感知。
因此,基于帕累托法則的擴容分析,能夠用于識別瞬時業(yè)務量高問題,也能識別常規(guī)擴容門限下的忙小區(qū)。
以上經常規(guī)擴容標準判斷不需擴容的128個小區(qū),有一部分小區(qū)是由于峰均比較高,導致MTT_PRB占比升高,而落入帕累托法則的擴容門限內,有可能整體流量并不高,并不是真正需要擴容的小區(qū),擴容經濟價值也并不高。因此還需著重對這部分擬擴容小區(qū)進行流量分析,以識別出真正需要擴容的價值小區(qū)。
通過分析某段時間內的流量分布情況,基于經濟學LAC曲線[17]擬合概念,對用戶感知速率和流量進行包絡線擬合分析,用戶感知速率與小區(qū)流量有如下關系:在用戶感知速率為15 Mbit/s時,小區(qū)15 min下行流量約為1 200 MB;用戶感知速率為5 Mbit/s時,小區(qū)15 min下行流量約為100 MB,如圖6所示。
基于以上標準流量的分析結論,對基于帕累托法則標準分析需要擴容的128小區(qū)進行對比。提取一天中15 min粒度流量數(shù)據(jù),按照以上用戶感知流量門限進行統(tǒng)計,并按超標準流量以5%步長的比例進行排序,結果如表2所示。
統(tǒng)計結果顯示,一天中15 min粒度流量超過標準流量的時段大于60%的小區(qū)數(shù)為45個,大于40%的小區(qū)數(shù)為61個。參考業(yè)務峰均比和業(yè)務重要性特征分類以及擴容效果評判,可以擬定超標準流量60%的45小區(qū)為有擴容需求的價值小區(qū)。這個60%從擴容比例確定,還需要根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)實際擴容效果做進一步研究。

圖5 小區(qū)業(yè)務峰均比和業(yè)務重要性特征分析圖

圖6 用戶感知速率與小區(qū)流量包絡線關系圖

表2 小區(qū)忙時流量超標準流量比例分布表
常規(guī)擴容標準能夠識別大部分流量、PRB利用率、RRC連接用戶數(shù)較高的小區(qū),并能給出合理的擴容建議,但對于移動數(shù)據(jù)的帕累托效應缺乏有效的應對措施,尤其是不限流業(yè)務環(huán)境下的高流量隨時間分布不均衡的問題,無法精準識別,因此也容易忽略MTT業(yè)務發(fā)生時段的資源不足和用戶體驗差等問題,無法匹配業(yè)務不平衡狀態(tài)下的用戶體驗速率。基于帕累托法則的擴容分析,可以準確反映在MTT時段的網(wǎng)絡負荷情況,在保證常規(guī)負荷擴容的同時,能夠準確識別流量及PRB利用率隨時間起伏(峰均比)較大的負荷小區(qū),一定程度上更好地匹配移動數(shù)據(jù)業(yè)務的帕累托效應,因此可以補充和完善重要業(yè)務時段的用戶感知速率體驗。
基于帕累托法則的容量擴容,同時也是一把雙刃劍,過分關注20%~30%MTT業(yè)務時段的網(wǎng)絡負荷,容易夸大網(wǎng)絡負荷現(xiàn)狀,因此在網(wǎng)絡實際操作中,還需就業(yè)務峰均比、業(yè)務特征以及流量現(xiàn)狀等做進一步分析處理,以便能識別出真正意義上的負荷小區(qū)。