大數據分析技術在廣電前端系統運維中的應用

李亞彬

（新疆廣播電視局8113臺 新疆 喀什 835600）

1 引言

新時代的到來，信息技術與互聯網技術的飛速發展，由此促進了我國各個領域與網絡技術結合的快速發展。其中基于大數據、云計算的發展和推動，我國廣電運營商的前端系統結合新技術完成了進一步的優化完善，較之前的設備與運行方式已經有了很大程度的提升。從當前廣電領域的實際發展情況能夠了解到廣電運營商前端系統的基礎性能已經得到了很大提高，在系統運行的實用性和可靠性方面都更加優化。但是隨著前端系統發展速度與水平的不斷提升，也帶來了與之相適應的問題和不足，運維人員要關注更多層面的服務，造成他們的工作壓力越來越大、工作量越來越多。在這種現實情況之下，如何能夠保證運維人員第一時間鎖定問題區域，是當前亟待解決的問題，本文正是基于上述存在問題對廣電前端系統運維中大數據分析技術的應用進行分析研究[1]。

2 當前廣電領域實際發展現狀

2.1 前端系統運維的具體應用

在前端系統的發展與變革過程中最為堅實的基礎就是網絡與信息技術的運用，幫助前端系統向著全面化、數字化的方向不斷地發展與進步，與此同時，開發出更加多元化的系統品牌。在這種良好的發展態勢之下，需要注意的是前端系統運維在網關數據或者運維數據的支持方面仍舊沒有達到協調與統一，也就是說運維管理并沒有隨著廣電前端系統的優化而逐步提升，相反與數字化發展之間的差距越來越大，如果這個問題不能盡早解決的話，數字技術就沒辦法發揮最大的作用與優勢。前端系統的正常運行過程中產生告警數據的數量非常大，此時運維設備的運行會對告警信息進行接收，對于所有信息都在不間斷地收集，但是告警信息中真正有作用的僅僅是一小部分，大部分的告警信息都沒有涉及真正的設備故障問題，只是一些非直接嚴重類報警信息。在對收集到的數據進行分析之后可知：真正能夠造成業務出現問題的告警信息之間都存在著比較緊密的聯系，因此在尋找故障原因時，可以通過對同一種類型的告警信息進行整體性分析找出設備系統存在故障的原因。平時的運維工作中會出現很多有價值的告警信息被無用信息所掩蓋，這就造成了技術人員沒有辦法及時地發現設備運行出現的故障，只能在故障十分明顯并且嚴重的情況之下發現，此時很容易錯過對故障維護的最佳時機。

2.2 大數據分析技術對前端系統運維的影響

通過對當前廣電前端運維系統運行過程的調查可知，對于數據信息的分析與整理更多還是沿用傳統的人工分析處理形式。但是隨著社會的進步與發展，各種信息數量不斷增多，無形中增大了工作人員的工作壓力，同時在數據分析工作的效率上也是由于精力不足而逐漸降低，非常容易因為工作人員個人的操作失誤而給數據分析結果帶來誤差，這樣就會造成花費大量人力物力收集到的數據信息沒有將其效用發揮到最大化。與此同時，也要明確的一點是前端系統運行與大數據信息技術相結合之后在業務執行方面會更加復雜多變，單純地使用人工對數據進行分析處理很難完成工作任務，工作人員也不能靈活應對信息過載問題，對于故障產生的具體原因也不能及時發現，一定程度上增加了前端系統運維的各項投入成本，因此在當前的工作環境中一定要通過結合更多先進的現代化技術才能對工作形式上存在的不足予以彌補。通過使用現代化技術能夠更加有效地整合前端系統的告警信息，以便于快速確定設備運行故障的原因，從而提出針對性的解決措施予以解決，更為重要的在于現代化技術的使用能夠幫助工作人員對可能出現的故障進行提前預知，在運維過程中做到防患于未然，降低對于系統運行所帶來的不良影響[2]。

3 廣電系統前端運維中大數據分析技術的使用現狀

3.1 在監測環節中的應用

前端系統運行過程存在的監控環節是為了更好地幫助操作人員監控設備運行是否正常，幫助提升運維人員對故障發生進行判斷的效率，減少判斷時間。在數據分析過程中要利用大數據信息采集系統，通過使用數據終端所生成的監測圖紙，幫助運維人員能夠在最短的時間內發現設備運行出現的故障并及時解決。如果業務系統的運行狀態下確實出現了非常明顯的設備異常，工作人員就可以依據監測圖紙變化以及告警信息所展示的數據明確故障原因所在，并提出針對性的解決措施。如果在告警信息中出現了異常告警的情況，但是實際的業務與設備運行并沒有發生實質性變化，這時候就需要運維人員提前對可能出現的問題進行分析，明確系統運行可能出現的潛在風險，將問題扼殺于搖籃中。

3.2 在回顧環節中的應用

回顧環節的作用主要是對之前某一時間段的運行情況進行重新監測，目的在于給管理人員更多的數據參考，進一步提升系統運行的安全性和可靠性。通過對過去時間段內運行情況的監測，能夠給數據分析人員進行展開整合數據分析的信息依據，通過數據匯總明確該系統是否出現過某些告警信息，但是不需要進行人為維護的情況，還可以通過告警信息的增加或減少來分析設備運行實際現狀，明確其是否能夠被技術人員所控制和維護。具體運維管理工作的進行過程需要相關人員對數據信息進行不斷整合分析，從而最快速地找到產生故障的根本原因所在。

4 廣電系統運維中應用大數據技術

在對廣電系統運維過程中采用大數據技術的現狀調查可知，雖然廣電前端系統運維領域已經大范圍地采用大數據分析技術，并且已經獲得了同行業人員的支持與認可，但是在數據分析的結果上并沒有完全達到理想狀態，還是會出現分析結果片面、不夠客觀的情況。未來廣電前端系統將會更加重視運維平臺的建設，首先要做的就是與大數據技術更好地融合，將其具備的技術優勢充分展現出來。與此同時，也不能忽視理論知識對于實踐過程的重要作用，將已存的大量且多樣的數據信息相結合，對系統運行中可能存在的潛在風險和問題及時發現和維護，為運維人員進行故障排查提供有效的輔助工具，同時提升對故障問題解決的效率和質量，提升前端系統運行的穩定水平[3]。從具體的角度而言，在廣電運維系統中加入大數據分析技術能夠在結合現實情況的基礎上更好地完善系統運維的流程。

（1）為完善運維平臺建設奠定技術基礎。結合運維操作人員的實際需求，明確使用大數據技術的總目標并制定出合理且精密的管理規劃，在此基礎上，通過大數據網絡得到全方位的數據信息，并采用大數據技術對收集到的信息進行分析處理，找出數據信息處理過程中存在的質量問題。

（2）更快速地完成數據收集。對廣電前端系統運行過程中能夠得到的所有數據信息進行整理，幫助運維平臺提升對數據信息分析與管理的能力和水平，同時可以把相同類型的數據信息進行綜合性的分析與處理，在格式上轉化為大數據分析處理所需要的格式類型。

（3）打造系統模型。在數據信息的分析完善過程中，還需要對不同的建模技術進行結合使用，運用較為完善的數據信息體系來構建所需要的系統模型。一般而言，想要順利地完成數據分析僅僅使用一種模型是沒有辦法完成的，可能需要多個不同類型的模型同時搭配使用，這樣才能更好地完成數據信息的分析，得到更加精確的分析結果。前端系統運行中能夠收集到的信息基本上都是存在著某種必然聯系的，所以可以據此建立專門類型的時序關聯模型，將所收集到的信息和數據分為兩個部分，一方面將信息作為開展無監督學習的依據，另一方面將信息作為開展有監督學習的依據，最后可以采用人工或者設備的分析方法明確告警信息需要哪一種處理模式，從而給出最合適的運維方案。

（4）在進行預警設計的過程中，更加重視運維平臺的構建能不能達到系統運維人員完成設備運維的需求，同時將有價值的告警信息進行完善和保留，并關注出現警告信息時是否存在相對應的訓練模型，目的在于明確告警信息到底是獨立存在還是與其他的告警信息共同出現，通過上述內容來明確產生故障的具體原因。

5 結語

綜上所述，隨著社會發展進程的加快，大數據分析技術在不斷地優化完善，將其應用于廣電前端系統運維中能夠更好地推動系統運維的進一步發展，使得該技術的價值得到充分利用。需要明確的是，大數據分析技術的優化需要廣電前端系統運維模式也隨之變革，保證兩者處于相同的發展環境之下。從當前運行的實際情況來看，我國的大多數廣電運營商都已經利用大數據分析技術來不斷提升自身系統運維的水平，并且從成果上來看也是非常成功的[4-5]。在未來的發展進程中，我們需要在運維的各個領域之中逐步地結合大數據分析技術，從本質上幫助提升前端系統運維的水平，從根本上解決可能出現的故障問題，促進廣電領域穩定發展。