面向感知的短時高負荷定位研究與應用

王君君 魏志剛 虞輝

中國移動通信集團江蘇有限公司

0 引言

隨著運營商不限量業務的發展，以及網上業務的手機端集中化，用戶對業務感知越來越敏感，對無線網絡容量的要求也越來越高。因此，網絡運維和優化就需要基于明確的標準或算法來準確衡量無線網絡容量，以便及時指導擴容，提升用戶感知。

目前，不同運營商采用的高負荷衡量標準各有不同，指標維度差異、門限差異、權重差異等是根據各自無線網絡業務分布特點進行評估，但往往基于小時甚至更長時間維度。比如，我們當前采用基于小區自忙時的高負荷評估標準，根據自忙時每ERAB流量將業務類型分為大包、中包和小包，對不同的包類型設置不同的指標門限，綜合PRB利用率、流量、用戶數三個維度，分別進行上行和下行的小區負荷判斷，上下行之間是“或”關系，維度之間是“與”關系，如表1所示，該擴容標準反映的是小時級別高負荷。

表1 小時高負荷標準

但用戶業務在小時內的發生并非均勻，存在一定波動性，小時級的平均指標難以發現短時間的高負荷問題，例如，在日常投訴處理中，有些短時高負荷導致的投訴問題難以及時定位，所以，我們需細化時間粒度，對短時高負荷考慮如何及時定位解決。為了與網管指標時間粒度契合，本文選擇15分鐘作為短時粒度展開擴容標準優化研究。

1 短時高負荷標準研究

1.1 15分鐘高負荷流量維度修訂

以15分鐘作為短時進行研究，若沿用現有小時級標準，即流量、利用率、用戶數門限均與小時級相同，則高負荷小區明顯減少，主要原因是小時級利用率和用戶數均為4個15分鐘取平均值，而流量為4個15分鐘求和，15分鐘判斷流量維度較難達到門限，所以，15分鐘高負荷標準的流量維度不合理，需要重新研究門限。

以南京市為例，對15分鐘粒度的小區數據進行匯聚分析，依據流量及利用率拐點關系，對流量門限進行修訂，同時，結合當前高負荷利用率門限標準，分析得到15分鐘級流量門限，即下行流量門限：大包2GB、中包1.1GB、小包0.8GB，上行流量門限：大、中、小包均0.15GB，分別如圖1和圖2所示。

圖1 15分鐘上行利用率和上行流量關系

圖2 15分鐘下行利用率和下行流量關系

由此，得出15分鐘粒度高負荷標準如表2所示。

表2 15分鐘高負荷標準

1.2 15分鐘與小時高負荷結果對比

分場景看，由小時粒度修改為15分鐘粒度后，采用新標準統計，如圖3所示，高負荷小區增加比例較為明顯的場景包括交通樞紐、地鐵、城市道路場景，可見，小區覆蓋下用戶流動性高，有大量用戶移動的場景，易出現15分鐘短時高負荷。

圖3 15分鐘與小時高負荷小區數對比

2 短時高負荷標準應用探索

短時高負荷在時間粒度縮短之后，高負荷小區規模整體擴大，以南京市為例，如表3所示，平均每天15分鐘級高負荷小區數比小時級要多250個左右，連續3天的15分鐘級高負荷小區數比連續3天的小時級也要多100多個。在擴容資源有限的情況下，需考慮如何進行資源精準投放。所以，從橫向時間規律性和縱向發生頻度兩個角度出發，對短時高負荷標準的應用進行探索。

表3 小時和15分鐘高負荷連續多天出現對比

2.1 橫向規律性

部分短時高負荷并非偶然發生，而是在天級時間維度上存在規律性，例如地鐵早晚高峰時段、辦公樓午休時段等，會在固定的15分鐘時間段業務驟增，導致容量不足。針對該類短時高負荷，我們定義為“橫向規律性短時高負荷”，即連續3天的同一15分鐘或相鄰15分鐘內均出現高負荷，如圖4所示。

2.2 縱向高頻次

部分短時高負荷在天級時間維度上無規律性，但是每天發生頻次很高，例如工業園區、集宿區等，工人不定時休息，一天會出現多個業務集中的15分鐘短時高負荷，導致容量不足。針對該類短時高負荷，我們定義為“縱向高頻次短時高負荷”，即每天15分鐘高負荷頻次不低于3且連續3天的高頻高負荷，如圖5所示。

圖4 橫向規律性15分鐘高負荷示意圖

圖5 縱向高頻次15分鐘高負荷示意圖

2.3 感知分析

對橫向規律性和縱向高頻次15分鐘短時高負荷小區，進行網管分析，并選取地鐵、商業中心等進行現場測試，以驗證分析其對用戶感知的影響。

2.3.1 體驗速率

對南京雨花、建鄴兩區下行2M以上體驗速率滿足度分析，如圖6所示，橫向規律性15分鐘高負荷小區平均67.76%，縱向高頻次15分鐘高負荷小區平均66.96%，均遠低于非問題小區的82%，可見，存在較明顯的感知惡化。

圖6 DL 2M以上體驗速率滿足度對比

2.3.2 測試速率

（1）ATU測試：如表4所示，從上傳和下載速率來看，小區閑時平均上傳速率5.5Mpbs，平均下載速率46.4Mbps，而15分鐘問題時段平均上傳速率2.5Mpbs，平均下載速率16.2Mbps，分別下降53.8%和65%。從最小速率來看，小區閑時最低下載速率區間為5Mbps～9Mbps，而15分鐘問題時段內最低下載速率區間僅為1Mbps～2Mbps，且持續1-2分鐘以上；小區閑時最低上傳速率區間為0.6Mbps～4.8Mbps，而分鐘問題時段內最低上傳速率區間為0.2Mbps～1Mbps，且持續2分鐘左右。

表4 ATU測試結果

（2）APP測試：測速軟件與ATU測試結果基本一致，如表5所示，與閑時相比，15分鐘規律性問題時段平均下載速率下降82%，平均上傳速率下降89%。

表5 APP測試結果

綜上，橫向規律性和縱向高頻次15分鐘高負荷，均對用戶感知有較大影響。

3 短時高負荷應用落地

網絡優化中，為有效權衡資源投入和用戶感知提升，針對15分鐘短時高負荷，進一步結合小區用戶價值、業務類型、用戶感知維度，建立價值分級自動化機制，提升擴容資源的投放效能。

3.1 結合小區價值明確擴容優先級

價值評估維度包括用戶價值、業務類型和用戶感知，如表6所示，其中，用戶價值表征“影響的價值”，高負荷小區的高端用戶越多，損失越大，采用小區平均ARPU（每用戶平均收入）值來衡量；業務類型表征“影響的業務”，在線游戲、即時通信、高清視頻等業務對感知更敏感，小區內這些業務越多，用戶滿意度越低，采用小區游戲和視頻流量占比來衡量；用戶感知表征“影響的程度”，感知越差，用戶越難容忍，采用HTTP綜合速率衡量。

表6 價值分級打分

對橫向規律性和縱向高頻次15分鐘高負荷小區，基于價值維度進行量化打分，得分區間為60-100分，得分越高表明擴容價值或者緊迫性越高。對短時高負荷通過“優軟硬建”整治，資源優先通過載波動態調度及靜態挖潛解決。

3.2 平臺化自動呈現輸出

對接采集信令、經分、性能、網管等多維度數據，實現橫向規律性和縱向高頻次15分鐘短時高負荷自動統計，并實現負荷價值分級評估，指導日常擴容。

4 結束語

本文從短時高負荷的有效識別和感知提升出發，通過建立橫向規律性和縱向高頻次兩種15分鐘高負荷模型，并結合價值分級機制，明確擴容優先級，在解決感知問題的同時，提升資源的使用效能，且綜合多維數據源實現平臺自動化，有效融入到日常網絡優化中，提高生產效率。