智能可視與開放的無線網絡大數據評估體系

王宇

摘 要：當前互聯網時代信息爆發，舊有的評估體系亟需迭代，某聯通公司以智能化、可視化為主線，應用多種開源技術，通過建立自主、開放、合作的互聯網生態獲取多維數據，依托云虛擬化平臺進行架構重耕，開發出了智能、可視、開放的新型大數據無線網絡健康評估體系。聯通應用大數據處理技術，將多個維度的數據源統合分析，形成了對網絡全方位評價的體檢式健康評估，最后再基于評估得出的健康指數指導的規建維優，取得了良好的效果。

關鍵詞：智能可視;大數據;評估

在當前移動通訊網絡，一方面隨著用戶的增長、應用的豐富以及運營商之間日趨激烈的競爭，用戶對網絡性能有了更高要求，迫使運營商對網絡的優化也提出了更高要求。大數據的收集存儲、分析預測技術的發展，使得這些數據所反饋的大量信息被保留后，可以用于對無線網絡進行分析，為網絡優化提供更為有效的判斷依據。通過建立了對網絡全方位評價的體檢式健康評估體系。在實際應用過程中，也充分認識到了數據的收集、處理、分析和呈現各個環節存在的瓶頸，通過應用智能化與可視化技術，應用互聯網數據，對現有體系進行迭代，建立了智能、可視、開放的新型無線網絡健康指數評估體系。

一、概述

目前，移動通訊網絡隨著大數據技術的發展，引入數據處理支撐系統，自動化、全業務、全場景的進行大數據批量處理，實現采樣數據的全局性和處理的高效性和及時性，有效地利用現有網絡數據提升優化工作效率和準確性成為運營商的迫切需要。

1、互聯網轉型需要開放架構。互聯網時代是一個數據大爆發的時代，數據已經成為最寶貴的潛在資源和財富，如何挖取互聯網上公開數據的有用信息、獲取互聯網公司數據，與運營商大數據關聯，形成合作新生態，是傳統電信運營商進行互聯網轉型的一個關鍵。

2、人工效能瓶頸需要智能化。移動互聯網的業務日趨豐富，不同的用戶、業務類型、場景對于網絡的需求不盡相同，這就需要運營商從用戶體驗的角度出發，采用迭代、循序漸進的方法建立快速響應的機制，對用戶感知的波動能夠敏感地做出響應。智能化通過將日常大量的重復性工作進行自動化處理，利用聚類算法、機器學習等智能化技術，將數據處理結果進行關聯分析。從而將運營商的優化和維護人員從簡單、低層次的工作中解放出來，專注于深層次的優化方法研究。

3、信息處理瓶頸需要可視化。一幅圖勝過千言萬語，人類從外界獲得的信息約有 80%以上來自于視覺系統，當大數據以直觀的可視化的圖形展現時，分析者往往能夠一眼洞悉數據背后隱藏的信息，并轉化為知識以及智慧。因此，可視化技術作為服務于計算機與用戶之間的溝通紐帶，為用戶提供關于數據和知識的直觀信息。

二、智能可視無線網絡系統實現

對網絡健康進行評估的時候，多是從KPI 類指標、MR 類指標、路測類指標等單類指標或某幾項指標進行分析，無法全面地呈現網絡的健康情況，工作量較大，重點不突出。通過大數據處理，搭建網絡健康度評估體系，通過得分可以直接觀察網絡健康以及其變化情況。通過引入互聯網數據、可視化與智能化技術，對系統做了以下迭代。

1、互聯網化場景數據評估。在初期版本的網絡健康評估中，現有場景由人工維護，工作量大且準確性不夠，缺乏更細致的用戶感知特性。聯通在體系迭代過程中，采取兩條腿走路的辦法，一方面利用開源軟件自主爬取互聯網場景數據，與 KPI+、MR 等數據相結合進行場景分析;另一方面聯合騰訊、阿里等互聯網企業，獲取特定場景的用戶感知數據，進行分析。隨著 BATJ 入股中國聯通，借助混改契機，聯通積極與騰訊、阿里等互聯網企業開展深度合作。通過數據共享，聯合開展用戶高感知區域地理化分析評估?，F已將騰訊王者榮耀卡頓小區比例由3.62%降至0.17%;阿里弱網格由4.58%降至1.32%，用戶感知大為提高。

2、可視化分析。在生產生活中，人的創造性不僅取決于人的邏輯思維，而且取決于人的形象思維。重要的決定常常是來自決策者觀察數據后產生的直覺。海量的數據只有變成可視化的形式，才能激發人的形象思維。聯通在應用大數據進行網絡評估優化的過程中，深感傳統的分析輸出形式不能直觀地呈現網絡問題，非一線優化人員難以理解。常常需要借助Word、PPT等工具軟件進行圖表可視化再處理，缺乏實時呈現能力，耗時長、效果差，在實現全流程智能化、 自動化的過程中，是一個瓶頸。在對呈現痛點進行思考研究后，通過體系迭代，應用開源可視化工具，建立了與數據庫直接連接，自動實時滾動輸出的大屏監控呈現。該方案可以實現對全省網絡按指標、區域、時間、重要等級等多維度的可視化直觀呈現。

3、智能決策

在前期評估中，通過橫向對比，發現某些區域整體早上的話務模型與午晚的話務模型相差較大，而其他熱點區域話務模型基本無變化。這是因為不同場景、不同時段的話務模型存在區別，網絡健康評估門限“一刀切”造成的，迭代后的網絡健康度評估平臺通過歷史大數據機器自動對比進行機器學習，根據不同時段不同場景動態地調整評估門限，使得網絡健康度評估更為準確。

通過人工移植專家經驗，建立知識庫和方法庫，結合評估體系數據，搭建針對網絡問題分析的智能決策支持系統，可以直接給出網絡問題類型判斷和優化建議，使網絡問題的定位更加準確。決策支持系統僅強調其支持作用，而不企圖代替或者獨立于決策者進行自動決策，本身既不試圖對一個具體決策問題提供最終的決策結果，也不必事先注入確定的分析、求解步驟。主要好處是在非程序化決策問題求解過程中，人機各盡自己的優勢來處理問題中適合各自處理的部分，在需要人的見識和判斷的地方，決策人員（用戶）被高度卷入，系統通過對數據和模型的存取與運行，實現人機一體的決策求解。

模型庫。模型庫是共享資源，模型庫中的模型可以重復使用，通過模型庫可以將多個模型組合起來構成更大的模型。模型庫的模型除了數學模型之外，還含有數據處理模型、圖形/圖像模型、報表模型、智能模型等。

知識庫。知識庫中以一定形式存放著網絡問題分析的相關知識，知識獲取方式有人工移植、機器感知、機器學習等。現階段使用人工移植專家經驗的方式，構建網絡問題識別的產生式規則，進行分析判斷。后期將通過逐步應用機器學習的決策樹等算法，將事實規則化，知識構造化，以便組成便于推理使用的表示方式，自動獲得知識，進行知識積累。

方法庫。具有特定功能的模塊化程序單位稱之為方法，方法的可擴充集合稱之為方法庫。方法庫是一種軟件工具庫，儲存著一整套數值方法和非數值方法，例如方差方法、微分方程、數學和概率統計函數等。設立方法庫的目的有 2 個，一是對數據庫中的數據提供分析手段，二是為模型提供方法上的支持。

數據庫。數據庫用于存儲系統數據，基于現有的虛擬化云平臺，可直接利用評估體系數據庫，讀取原始指標和評估數據。

通過應用多種開源工具，實現了自主可控的網絡優化，建立了智能可視與開放的大數據無線網絡健康評估體系，實現了人員由 CT向 ICT的轉型，又節省了建設網絡支撐平臺的時間成本與金錢成本，累計節省人員與開發費用兩千多萬元。

通過與互聯網企業的深度合作，實現了互聯網企業與該聯通的共贏發展，打造出獨有的、持續的新生態系統。

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