GIMIS移動通信資源智能運維方法設計

郭燾

摘要： 考慮到傳統的運維方法，在移動通信資源智能運維時沒有基于GIMIS進行智能運維數據管理，因此運維故障處置時間長。針對這一問題，進行GIMIS移動通信資源智能運維方法設計。首先，進行運維動態基線計算，以通過得出的最小數值作為運維動態基線的下限;以得出的最大數值作為運維動態基線的上限，為智能運維數據管理限定有效范圍;而后，通過GIMIS智能運維數據管理，基于GIMIS管理信息系統中的查詢服務管理能力對移動通信資源運維進行遠程操作;最后，根據移動通信資源智能運維特征圖像得出移動通信資源的智能運維結果。設計仿真實驗，結果表明，設計的運維方法運維故障處置時間明顯低于實驗對照組，運維故障處置效率更高，可以實現GIMIS移動通信資源智能運維方法的優化設計。

關鍵詞：GIMIS;移動通信資源;智能運維方法

中圖分類號： TP815.7? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）04-0046-02

GIMIS指的是福州開睿動力自主研發的基于GIS系統的管理信息系統，該系統以其卓越的數據采集管理、可視化展示與查詢服務管理能力在總多管理信息系統中脫穎而出，成為時下應用范圍最廣的管理信息系統。如今，移動通信已經覆蓋至海陸空各個領域，為了提高移動通信資源利用的共享性，移動通信網絡的配置應更加平均分配且合理優化[1]。隨著技術的進步，針對移動通信資源智能運維是保證移動通信資源能夠被合理、安全、有效利用的重要前提。在我國，針對移動通信資源智能運維方法的研究較少，而且普遍存在工作流程不規范、服務技術運維問題不夠以及設備的老化問題等，嚴重影響了移動通信資源智能運維效果[2]。在國外，針對移動通信資源智能運維方法的研究起步較早，由美國艾默生公司開發的PSMS動力設備使移動通信資源智能運維成為可能，并且可用于對移動通信資源的實時監控，取得了一定的演技成果，為后續進一步研究奠定了基礎。本文以此為理論依據，進行GIMIS移動通信資源智能運維方法設計，通過將基于GIS系統的管理信息系統GIMIS應用到移動通信資源智能運維方法設計中，致力于為移動通信資源智能運維方法的優化設計提供更為廣闊的研究空間。

1GIMIS移動通信資源智能運維方法設計

在本文設計的GIMIS移動通信資源智能運維方法中，為實現對移動通信資源的精準定位以及運行維護，根據移動通信資源在應用中的實際需求，設計GIMIS移動通信資源智能運維方法框架[3]。GIMIS移動通信資源智能運維方法整體框架圖，如圖1所示。

結合圖1所示，GIMIS移動通信資源智能運維方法的核心內容就是智能運維，本文通過三個步驟完成基于電力調度監控系統的實時數據庫設計，具體內容，如下文所述。

1.1運維動態基線計算

考慮到移動通信資源的數據基數過大，根據基線規則中的數據粒度，必須對運維動態基線進行精準計算，以確保移動通信資源智能運維的精準度[4]。運維動態基線計算具體流程，如圖2所示。

在圖2中，基線算法的具體流程為：首先，假定有[n]個移動通信資源，其中，有效數據為[y]個;而后，對應基線的樣本置信度為可以接受而不用產生告警的指標值;最后，滑動排序數據的窗口，得出運維動態基線計算方程式。設運維動態基線計算方程式為[D]，則其計算公式，如公式（1）所示。

在公式（1）中，[E]指的是各個移動通信資源對于數學期望的偏離程度[5]。以通過公式（1）得出的最小數值作為運維動態基線的下限;以得出的最大數值作為運維動態基線的上限，為智能運維數據管理限定有效范圍。

1.2 GIMIS智能運維數據管理

基于GIMIS管理信息系統的精準定位功能，進行移動通信資源數據的采集與分析，對移動通信資源運維數據進行智能管理[6]。根據移動通信資源的唯一性標識，以IP碼地址為數字世界中移動通信資源的身份標識，通過GIMIS的專用網絡進行可視化展示，直接以圖形化組件的方式實現對移動通信資源動態監控和管理。在補充智能運維數據管理容量方面，可以通過GIMIS，以Evolved eNB接入5GC，可通過gNB匯聚Evolved eNB 和 gNB，通過N3接口接入5GC，也可以由Evolved eNB 和 gNB 通過 N3 接口分別接入 5GC，實現GIMIS與移動通信資源智能運維方法的協同組網[7]。利用GIMIS智能運維數據管理，可基于GIMIS管理信息系統中的查詢服務管理能力對移動通信資源運維進行遠程操作，真正意義上實現移動通信資源運維的智能化。

1.3實現移動通信資源智能運行維護可視化

在完成上述GIMIS智能運維數據管理的基礎上，總結實現移動通信資源智能運行維護的具體流程為：首先，選取移動通信資源的狀態參數，并進行相應的數據采集;而后，設定移動通信資源的狀態參量經典域和節域，根據移動通信資源數據管理的參量權重進行歸一化處理。利用GIMIS管理信息系統中的運維動態基線min-max進行線性縮放，將移動通信資源智能運行維護特征歸一化縮放到0-1之間[8]。歸一化處理移動通信資源智能運行維護特征數據的具體實現過程，可通過公式表現，如公式（2）所示。

在公式（2）中，[X]指的是歸一化處理后的值;[P]指的是原始移動通信資源智能運行維護特征數據集中的值;[Max]指的是運維動態基線中需要歸一化的最大值;[Min]指的是運維動態基線中需要歸一化的最小值[9]。在通過公式（2）完成歸一化處理的基礎上，可以將 121 維移動通信資源智能運行維護特征數據按數組轉化圖像的方式，轉化成 11×11 大小的圖像集，實現移動通信資源智能運行維護結果的可視化。最后，根據移動通信資源智能運維特征圖像得出移動通信資源的智能運維結果[10]。至此，完成GIMIS移動通信資源智能運維方法設計。

2仿真實驗

2.1實驗準備

提出仿真實驗，隨機選取某移動通信資源數據集，模擬此次實驗的實驗環境。為了提高實驗結果的準確性，整體實驗均在Perteal上進行，安裝雙端口萬兆位的路由協調控制器，選型計算機運行系統及相關配置。遵循標準安裝流程將互聯網與PC設備連接，并允許地方區域互聯網資源共享，在確保相同的條件下，搭建移動通信資源智能運維信息傳輸區域。相關準備歷史數據樣例，如下表1所示。

結合上述表1中的歷史數據樣例，先用傳統的運維方法對進行移動通信資源智能運維，記錄運維故障處置時間，記為對照組;再采用本文設計的運維方法進行移動通信資源智能運維，記錄運維故障處置時間，記為實驗組。通過比較兩組運維方法的運維故障處置時間，進而評定出運維效率更高的運維方法。

2.2實驗結果分析

根據上述提出的實驗環境及實驗步驟，將運維故障處置時間作為此次實驗的關鍵對比指標，整理收集的數據，并將其繪制表格，如下表2所示。

根據上述表2可得出如下結論：運用本文設計的運維方法運維故障處置時間明顯低于實驗對照組，運維故障處置效率更高，可以實現GIMIS移動通信資源智能運維方法的優化設計。通過仿真實驗結果可以證明，本文設計的運維方法能夠滿足在移動通信資源智能運維中實際運行需求，可以投入使用。

3結束語

考慮到移動通信資源智能運維方面的研究愈發受到重視，GIMIS移動通信資源智能運維方法的設計經歷了從起步到快速發展的階段。因此，本文進行的GIMIS移動通信資源智能運維方法設計是十分必要的，通過仿真實驗結果證明設計的運維方法是具有現實意義的，能夠為提高移動通信資源智能運維故障處置效率提供理論支持，拓寬了GIMIS移動通信資源智能運維方法方面的研究廣度與深度，為未來GIMIS移動通信資源智能運維方面提供參考。但本文唯一不足之處在于，沒有對GIMIS中的數據模型進行深入分析，相信這一點，可以作為GIMIS移動通信資源智能運維方法領域日后優化設計的研究內容之一。

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【通聯編輯：光文玲】