通信網絡系統中大數據技術問題分析

呂 靜

（中國移動通信集團黑龍江有限公司，黑龍江 哈爾濱 150028）

1 大數據相關技術在5G 通信網絡系統中進行實際應用的可行性研究

1.1 大數據技術確保通信品質的重點措施

針對5G 技術的通信網絡來講，在實際運營的過程中，因為天線比較多，通信網絡所能覆蓋的區域面積比較大，天線的實際需求量相對比較大，因此各種類型的天線間較容易發生不同信號相互干擾的問題，對通信品質將會帶來一定程度的影響。如果采用相應的大數據技術后，系統能夠自動捕捉到各類天線間的干擾特性的有關信息數據，可以清晰地確定是否存在干擾的情況，給出適當的報警信號，最大限度地保證通信過程的傳輸品質，進而提高5G 通信網絡系統的穩定性和安全性。大數據相關技術如圖1 所示。

圖1 大數據相關技術

1.2 保證通信網絡傳輸數據效率的最優化

通常來講，5G 技術的通信網絡包含多類型的信息與數據，網絡系統框架也相對繁瑣和復雜，當中包括用戶訪問數據信息的類型、基礎系統網絡的類型、通信網絡環境運行狀態的類型相關的各種信息數據，而且上述的數據在多數情況下來源于用戶層面以及運營商的層面，用戶層面的訪問信息數據之中包括有自媒體的信息數據以及富媒體的信息數據，數據信息的主要內容比較多元化。同時還包含有運營商運營過程中記錄的日志格式的信息數據、基礎網絡系統區域的信息數據，如果無法合理管理相關信息，可能造成數據信息的管理效果出現一定程度的影響。不過在采用大數據相關技術后，能夠全方位進行通信網絡的數據信息的運營處理操作，在所有通信網絡系統的環節內均能夠全方位收集各類信息數據，全面了解和掌握運營過程的特點以及運營過程的環境狀況。應用大數據相關技術能夠富有針對性地實施信息數據的有效管理，保證5G通信網絡系統運行過程的安全性以及穩定性[1]。5G 相關技術如圖2 所示。

圖2 5G 相關技術

1.3 提高通信網絡穩定性的關鍵措施

因為5G 通信網絡系統是一類超密集并且異構特性的通信系統，邊界條件較多，系統邊緣區域的數據信息的敏感程度相對比較低，在此類的通信網絡之中，如果進行過于密集的設置將可能造成小區的邊界快速增加，且有可能造成形狀出現不規則狀況，此時非常容易發生頻繁的、復雜的信號切換的問題，這種情況不利于通信網絡運行的穩定。不過在采用大數據相關技術之后能夠提高邊緣區域數據的敏感程度，防止通信網絡系統發生信號頻繁切換的問題?；诖髷祿嚓P技術，系統中能夠存儲更多的更加復雜的邊緣區域的信息數據，通過對相關信息實施采集、篩選和挖掘操作，應用先進的人工智能類型的算法、數據深度挖掘的算法、數據信息標圖圖像化分析的方法、聚集類型的異構數據庫中的大數據信息存儲方法等，能夠有效保證通信網絡系統運作過程的穩定性，防止5G 通信網絡系統運行過程的發生問題。

2 大數據相關技術在5G 通信網絡系統中的實際應用

大數據相關技術目前在5G 通信網絡系統的應用比較廣泛，當中包含采集、挖掘、分析和分析、云計算、存儲及無線監控等相應的功能，下面將針對大數據相關技術在實際運行過程中的應用進行深入分析和研究。

2.1 采集與分析相關技術

大數據相關技術在5G 通信網絡系統中，在很大程度上依賴運營環境本身的實際需求，這必須針對數據信息與相應的客戶實施精準的定位操作，且在數據信息采集與針對數據信息的研究層面進行更進一步的處理操作，進而確保實現通過對于5G 通信網絡系統運營過程中天線的抗干擾信息數據實施全方位的收集與解析操作，明確并定位其中出現的異常狀況以及數據信息層面的差別，其目的是保證5G 通信網絡系統在較高的效率下進行運作，而且還必須把其和GPS 相關技術實施特定程度上的融合操作，進一步開發出針對數據信息自身的三維立體范疇的追蹤功能。在針對天線信息數據以及通信網絡信息數據的雙向收集操作以后進行后期分析工作，并且保證對于后期策略的制定提供更為關鍵的數據依據，從而確保5G 通信網絡系統的服務品質以及各項性能指標[2]。

2.2 數據挖掘相關技術

大數據相關技術在5G 通信網絡系統中，針對各種各樣的信息數據實施處理的過程中有時可能采用大數據系統中的數據挖掘相關技術，這類技術關鍵的目標即確保被處理的信息數據具有相對的有效性。相對來講，大數據相關技術在5G 通信網絡系統中進行實際應用的時候，此類數據挖掘操作就一直在執行，通常的操作方式即為面對有關通信網絡系統運行的狀態中確定信息數據的處理深度，隨后進行數據發掘以及分析的操作，深入強化通信網絡系統的設置與提高，確定信息數據存在的主要特征，繼續完善和強化通信網絡系統的各項功能。除此以外，采用大數據相關技術實施數據挖掘的過程中，需要依據數據信息來實施特定模型系統的編程以及制作，且針對通信網絡的主體結構實施多角度的處理操作，最終提高5G通信網絡系統運行過程的各項性能指標以及執行的速度。

2.3 數據信息存儲相關技術

數據信息的存儲作為大數據相關技術在5G 通信實際應用中的重要內容，不論是數據信息的采集、分析層面，還是在隨后的數據分類以及數據存儲層面，相關的存儲技術一直以來都是研究人員關注的重點內容。在大數據信息進行存儲的過程之中，必須有意識地生成相應的數據庫。

2.3.1 復雜多樣信息化存儲技術

對于比較復雜多樣的信息數據類型，大數據相關工程技術人員必須首先對于信息數據實施相應的分析以及預先處理，其主要步驟包含：5G 網絡基站的信息、干擾信號的信息數據、義務流相關信息等層面，對于此項信息進行分門別類的存儲操作，防止發生信息數據丟失的問題。

2.3.2 將多種云系統接入到5G 通信網絡系統中

大數據相關工程技術人員必須要把多種云系統接入到5G 通信網絡系統中，提高該系統對于數據信息的有效感知能力。與此同時，在大數據技術的幫助之下，能夠實現通信網絡系統運行過程的各類需求，對于基礎信息數據、用戶信息數據、邊緣區域的數據等實施進一步處理，且經過重新的部署操作實施數據的存儲，這樣就能夠針對5G 通信網絡系統的環境實施優化操作，進而獲得良好的通信網絡系統的運行效果。

2.4 移動式云計算相關技術

移動云式計算相關技術是最近幾年非常前沿領先也是非常具有廣闊發展前景的先進信息網絡技術，同時該技術也能夠充分體現大數據時代的典型技術特點。大數據相關工程技術人員在對應的應用程度編程過程中，云計算相關技術必須與5G 通信網絡進行行之有效的鏈接，構成具有體系化的移動裝置組合。與此同時，伴隨著各種信息化相關技術的高速發展與進步，大數據相關工程技術人員對于移動終端設備的技術要求也是逐漸愈來愈高，一般情況下包含智能電腦與智能手機等智能化裝置。移動式云計算相關技術的廣泛使用能夠有效地提高移動裝置的運行性能，能夠最大限度地滿足大數據相關工程技術人員對于移動終端設備的技術要求[3]。移動式云計算相關技術如圖3 所示。

圖3 移動式云計算相關技術

2.5 廣泛使用無線監控相關技術

現階段在5G 相關通信網絡技術的發展進步過程當中，大數據信息中心起到非常關鍵的作用，該技術是否具有安全穩定性將直接影響到整個信息網絡通信系統的應用品質?；诖耍髷祿嚓P工程技術人員在大數據相關技術的支持下能夠在第一時間掌握大數據中心出現的異常狀況，并且實施針對性的處理，使大數據中心能夠長期穩定地工作并處于安全平穩的狀態。大數據相關工程技術人員在應用大數據無線監控相關技術的進程中，必須高度重視下述兩點技術特點。

2.5.1 實時監控大數據中心運行狀態研究

大數據相關工程技術人員在日常進行大數據中心運行工作狀態的監控過程中，必須在第一時間確認是否有安全隱患存在，進而實施行之有效的工作，最大限度地避免5G 通信相關網絡在運行過程中出現問題。

2.5.2 針對無線監控相關技術進行科學合理的調整

大數據相關工程技術人員必須完全按照網絡相關法規及技術要求進行工作，并且將有關的無線監控技術進行科學合理的調整，最大限度地確保通信網絡高速穩定的運行。

3 大數據相關技術在通信網絡安全分析中的應用

3.1 通信網絡安全的研究

為了確保大數據相關技術在5G 通信網絡內部能夠實時處于正常運行的良好狀態，大數據相關工程技術人員必須高度重視整個通信網絡系統的安全穩定性，只有在完全確保安全性的前提條件下，才可以更合理地應用大數據相關技術。

3.1.1 網絡安全保障技術模式

大數據相關工程技術人員必須結合通信網絡的設計狀況，及時掌控通信網絡內部出現的各種技術漏洞，維護整個網絡的安全穩定性。

3.1.2 網絡安全工作體系

大數據相關工程技術人員在網絡安全相關管理工作的過程中，還必須搭建科學合理的網絡安全工作體系，避免由于計算機病毒或者網絡黑客（不法分子）針對網絡進行攻擊進而出現網絡安全隱患的狀況，基于此最大限度地強化5G 通信相關網絡運行的安全及可靠特性。

3.2 網絡安全管理相關工作研究

盡管現階段在很多網絡技術領域中，大數據相關工程技術人員已經開始大范圍使用5G 通信網絡相關技術，然而該技術并不能證明相關網絡系統具有絕對的安全特性，很有可能產生一些網絡安全問題，特別在大數據相關工程技術人員應用大數據相關技術的過程中，需面對許多不確定的安全隱患，可能嚴重威脅整個網絡系統的安全性。所以在5G 通信網絡運行過程中，大數據相關工程技術人員使用前沿的大數據相關技術，最大限度地確保整個通信網絡可以長期處于安全且平穩的工作狀態。

3.3 網絡中數據流量的分析

大數據相關技術在網絡系統數據流量的分析過程中，其實際應用的主要思路是：應用Storm 流解析方法、Hadoop 類型數據儲存方法針對系統出口處信息數據的流量實施精確的收集與監控操作，對所監控到信息數據進行分析和處理，第一時間查找到系統中潛在的安全隱患。相應的操作模式是：首先，應用Storm 以及Hadoop 類型的數據信息收集方法針對不良URL 動作、系統病毒查詢動作、Netflow 初始信息等行為實施精確采集查找；其次，針對數據信息的分析模塊，全面分析所采集到的信息和數據，得到當中潛在的系統安全隱患信息和動作；最后，應用功能CC 類型網絡攻擊偵測、Web 系統漏洞發掘等技術，評估之前收集到的相關數據信息內包含危險行為或者動作，配合網絡系統工作狀態，對于捕捉到的危險因素進行制定化的DDos殺滅、APT 類型殺滅等操作，保證此類潛在隱患以及異常動作在沒有對網絡系統造成重大損害之前將其殺滅，保證網絡系統的安全和穩定。

3.4 APT 類型攻擊數據信息的分析

APT 類型攻擊行為是一類具有針對性的網絡攻擊類型，其對于網絡系統具有比較高的危險等級。和別的系統網絡威脅類型相比較，APT 類型的網絡攻擊動作具有比較明確的針對性、目的性、長時間持續性以及潛伏周期較長等特點，是目前網絡系統安全方面最主要威脅情況之一，具有比較強的破壞能力。大數據相關技術在網絡系統安全防護分析的操作過程中實際應用，不但可以達成網絡系統中日志相關數據、Web 頁面日志數據、各項業務數據流量方面的全方位監控以及研究的目的，進而高速、精確地分析得到APT 類型攻擊行為的主要特征以及實際位置；而且可以借助機器語言相關的學習功能，依據數據信息分析的最終結果及APT 類型攻擊動作的主要特征，制定出富有針對性的防御體系以及應對辦法，進而全方位提高系統安全方面所有環節的控制能力和捕捉能力，加強網絡系統的安全性和穩定性。

3.5 日志文件的數據分析

目前大數據相關技術在日志文件分析過程中一般有三種模式：第一種，QRadar 平臺應用模式。此平臺對系統中大量設備端點中的日志數據實施整合，對信息實施標準化操作，提升系統安全分析工作的效率；第二種，QRadar 和Threat Inetlligence 整合應用模式?？勺詣由上到y潛在的惡意IP 的地址列表。第三種，ZettaSet 信息倉庫的模式。可從業務流程及網絡流量等多方面入手，對于系統安全實施綜合分析。顯著提高系統安全分析工作的執行效率和最終效果。

4 結束語

綜上所述，現階段5G 相關通信網絡技術發展過程中仍然存在一些技術難題，大數據相關工程技術人員通過使用大數據相關技術可以大幅提高通信服務品質以及互聯網系統的安全穩定程度，所以大數據相關工程技術人員必須高度重視5G 網絡通信過程中大數據相關技術的廣泛使用，最大限度地體現出大數據相關技術在重要參數信息挖掘研究、數據信息高速處理及參數信息的儲存作用。