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基于Hadoop的LTE性能分析及預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2020-01-03 08:59:34楊林根鄒景永
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2019年33期
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)庫(kù)分析系統(tǒng)

楊林根,鄒景永

(1.廣東水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)系,廣州510635;2.廣東白云學(xué)院計(jì)算機(jī)系,廣州510450)

0 引言

隨著4G網(wǎng)絡(luò)的普及,為了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定,使網(wǎng)民在優(yōu)越的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中娛樂(lè)或辦公,確保LTE的基站性能穩(wěn)定是一個(gè)重要的基礎(chǔ)。因此實(shí)時(shí)監(jiān)控LTE性能計(jì)數(shù)器是一個(gè)必要的環(huán)節(jié),判斷性能計(jì)數(shù)器是否正常工作,是否出現(xiàn)故障,或預(yù)測(cè)性能計(jì)數(shù)器是否即將出現(xiàn)故障,從而及時(shí)作出處理。確保網(wǎng)民的良好的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。

LTE基站的建設(shè)越多,傳統(tǒng)的維護(hù)檢測(cè)方式大大增大成本。因此采用有效的檢測(cè)方式是維護(hù)LTE基站的基礎(chǔ)。在大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,本方將使用LTE基站中的性能數(shù)據(jù),分析出基站的運(yùn)行情況,做到及時(shí)反饋及預(yù)測(cè),從而使用戶有更好的上網(wǎng)體驗(yàn)。

1 系統(tǒng)需求分析

1. 1 LTE基站性能指標(biāo)需求

為了能夠較準(zhǔn)確地從數(shù)據(jù)中分析LTE基站的性能,經(jīng)分析,得出以下指標(biāo)能夠?qū)Ψ治鯨TE基站性能有較大的關(guān)聯(lián)(以下計(jì)算公式為通用公式,與基站直接提供的計(jì)算方式區(qū)別)。

(1)RRC連接建立成功率

干擾或者弱覆蓋,會(huì)導(dǎo)致無(wú)線鏈路質(zhì)量差,導(dǎo)致信令不能正常收發(fā),系統(tǒng)資源緊張也可能導(dǎo)致無(wú)線資源可分配導(dǎo)致無(wú)法建立RRC連接。

RRC連接建立成功率=RRC連接建立成功次數(shù)/RRC連接建立請(qǐng)求次數(shù)*%。

(2)E-RAB建立成功率

無(wú)線環(huán)境的優(yōu)劣、智能天線的性能、相關(guān)參數(shù)的設(shè)置合理性都會(huì)影響E-RAB建立成功率。

E-RAB建立成功率=(Attach過(guò)程E-RAB建立成功數(shù)目+Service Request過(guò)程E-RAB建立成功數(shù)目+承載建立過(guò)程E-RAB建立成功數(shù)目)/(Attach過(guò)程ERAB請(qǐng)求建立數(shù)目+Service Request過(guò)程E-RAB請(qǐng)求建立數(shù)目+承載建立過(guò)程E-RAB請(qǐng)求建立數(shù)目)×100%。

(3)E-RAB掉線率=(eNodeB觸發(fā)的釋放原因?yàn)楫惓5腅-RAB釋放總次數(shù)+小區(qū)切換出E-RAB異常釋放總次數(shù))/E-RAB建立成功總次數(shù)×100%。

(4)負(fù)荷(基站主控板、信道板平均負(fù)荷值)

該數(shù)據(jù)只能反映計(jì)算器的運(yùn)行情況。

(5)CQI高階占比

SINR低導(dǎo)致CQI占比差,進(jìn)而MCS階數(shù)低,最終影響網(wǎng)絡(luò)下行速率。CQI高階占比對(duì)基站優(yōu)化起重要作用。

(6)上行PRB平均利用率

(7)下行PRB平均利用率

(8)PDCP層上行用戶面流量

(9)PDCP層下行用戶面流量

1. 2 系統(tǒng)的功能需求

在詳細(xì)調(diào)查各項(xiàng)業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上,確立該分析系統(tǒng)由FTP文件掃描下載模塊、XML文件解析模塊、文件數(shù)據(jù)抽取模塊、Hive統(tǒng)計(jì)調(diào)度模塊、Sqoop加載入庫(kù)模塊、性能預(yù)測(cè)模塊組成。

1. 3 系統(tǒng)的性能需求

本系統(tǒng)除了實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能模塊之外,還需要結(jié)合使用的實(shí)際情況,確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性、可維護(hù)性、高效性。系統(tǒng)要求從采集到數(shù)據(jù)加載入庫(kù)在15分鐘內(nèi)完成30G的數(shù)據(jù)分析,不能出現(xiàn)任務(wù)滯留。

1. 4 預(yù)測(cè)算法的整合

在機(jī)器學(xué)習(xí)中,數(shù)據(jù)是輸入,也是起點(diǎn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低或優(yōu)劣將直接影響最終的算法效果[1]。因此,需對(duì)上述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約和數(shù)據(jù)離散化等數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。

數(shù)據(jù)預(yù)處理后進(jìn)行主成分分析,有利于消除邏輯回歸模型分析中各特征指標(biāo)存在的多重共線性,即每個(gè)指標(biāo)都在不同程度上反映了所研究問(wèn)題的某些信息,并且指標(biāo)之間彼此有一定的相關(guān)性,因而所得的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)反映的信息在一定程度上有重疊;另一方面,主成分分析能夠?qū)崿F(xiàn)降維從而減少不必要的計(jì)算開(kāi)銷[2]。

因此,本文采取主成分分析法對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行主成分分析(即尋找能夠反映原始數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因子),并計(jì)算出各主成分的貢獻(xiàn)度,一般選取累計(jì)貢獻(xiàn)度超過(guò)80%的主成分因子形成新指標(biāo)空間。但本系統(tǒng)中不剔除維度。

將新特征指標(biāo)進(jìn)行線性映射目的是將主成分分析的輸出結(jié)果進(jìn)行變換滿足邏輯回歸模型的輸入要求。

經(jīng)過(guò)上述主成分分析后,提取出的新指標(biāo)空間(即主成分)zi將其進(jìn)行線性映射到新的空間分量θi為:

其中,βi是各新指標(biāo)zi的貢獻(xiàn)度,即主成分分析中計(jì)算出來(lái)的貢獻(xiàn)度。

在計(jì)數(shù)器性能分析問(wèn)題的建模中,采用了邏輯回歸(Logistic Regression)模型。

其中,θi為新指標(biāo)空間的線性映射結(jié)果。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2. 1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)架構(gòu)是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基本所在,本系統(tǒng)可簡(jiǎn)單的分為三層結(jié)構(gòu),源數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)分析層、數(shù)據(jù)運(yùn)用層。源數(shù)據(jù)層是通過(guò)Java采集程序采集LTE計(jì)數(shù)器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并存儲(chǔ)在HDFS中,主要存儲(chǔ)清單級(jí)文件。數(shù)據(jù)分析層是以Hive為主的數(shù)據(jù)分析,主要是對(duì)清單數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),加載等操作。數(shù)據(jù)運(yùn)用層是面向用戶的,主要是數(shù)據(jù)的可視化及功能展示[3]。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)圖

2. 2 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

在繪制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖的過(guò)程,實(shí)際上就是對(duì)系統(tǒng)功能模塊進(jìn)行分解設(shè)計(jì)的過(guò)程,即合理地將數(shù)據(jù)流程圖轉(zhuǎn)變?yōu)樗枰南到y(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖能直觀地了解系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模式,理解系統(tǒng)的各個(gè)功能的結(jié)構(gòu),能更方便使用和理解整個(gè)系統(tǒng)。

本系統(tǒng)主要分為六大模塊,每個(gè)模塊都是一個(gè)運(yùn)行的程序,通過(guò)任務(wù)表的關(guān)系將六個(gè)模塊串聯(lián)起來(lái),從數(shù)據(jù)的流向程序的基本結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

2. 3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)庫(kù)是各個(gè)業(yè)務(wù)工作流程的末端,系統(tǒng)所有業(yè)務(wù)都需要依賴數(shù)據(jù)庫(kù),由此可知數(shù)據(jù)庫(kù)在系統(tǒng)中所起的作用。構(gòu)建一個(gè)高效的數(shù)據(jù)庫(kù)模型,有助于提升數(shù)據(jù)的存取效率,進(jìn)而會(huì)影響到系統(tǒng)的性能。因此在進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí),數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是極其重要的一環(huán),需給予重視。

圖2 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖

在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)模型時(shí),需遵循設(shè)計(jì)的基本準(zhǔn)則,具體如下:

(1)實(shí)體表不能既無(wú)主鍵也無(wú)外鍵,若數(shù)據(jù)庫(kù)中存在上述實(shí)體表,則會(huì)加大后續(xù)的數(shù)據(jù)分析難度,影響系統(tǒng)性能。

(2)在使用面向數(shù)據(jù)的SQL語(yǔ)言進(jìn)行程序設(shè)計(jì)時(shí),盡量采取優(yōu)化算法。

圖3 數(shù)據(jù)關(guān)系模型設(shè)計(jì)

3 結(jié)語(yǔ)

本系統(tǒng)主要是通過(guò)對(duì)LTE基站主要性能指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析處理,實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)監(jiān)控基站性能,面對(duì)故障及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施,或提前做好預(yù)防工作。解決數(shù)據(jù)量的變化對(duì)LTE基站帶來(lái)的影響。

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