基于奧維地圖可視化仿真傳輸網絡組網結構優化調整的研究

俸麗琴

（中國移動通信集團云南有限公司西雙版納分公司，云南 西雙版納 666100）

引言

目前通信運營商的設備網管只能呈現出設備開通的上下游關系，以及設備是在環上還是鏈上，并不具備判定網絡結構是否是同路由，網絡物理結構是否存在安全隱患等。通信運營商也有自己的資源管理系統，但傳輸內線和外線資源并沒有很好的融合在一起形成合力。如想知道一個機房內有些什么資源，需要導出很多表，然后再根據其中的關鍵字段互相匹配關聯，才能得出想要的數據，過程數據較多且容易遺漏。其次，通信運營商外線資源系統主要采用的是GIS 地圖呈現，戶外缺乏對標參照物，不能很好的輔助網絡優化等維護工作。借助奧維地圖的可視化呈現將所有資源進行整合，可以很直觀的判斷出網絡組網是否合理，是否存在同路由隱患等，進而為現網組網優化調整提供輔助，降低隱患梳理排查的難度、提高工作效率，輔助提高網絡安全性。

1 傳輸網絡結構優化調整

1.1 傳輸網絡結構介紹及常規優化思路

目前通信運營商的傳輸網絡結構主要由環形和支鏈組成見圖1，最理想的狀態是所有的設備均成環，這樣的網絡結構是最可靠的[1]。但在實際組網過程中，結合現場實際以及運營成本、自然環境等諸多因素，有些設備是沒有辦法組成環的。而且隨著設備越來越多，組網拓撲規模越來越大，組網方式難免會出現不合理、設備間連接混亂、距離不合理等情況。因此，需要定期對網絡組網結構安全性進行排查和梳理，確保網絡組網的安全，避免因同路由、組網不合理等原因導致發生重大故障，引起業務大面積中斷的情況。

圖1 運營商4G 主流的PTN 承載網組網方式

通信運營商常規的優化思路是先在網管上排查設備互聯的情況，然后根據維護經驗或與一線了解獲得設備間聯絡光纜以及光纜大致的路由走向的情況，再判斷設備組網是否合理，這種優化過程缺乏可靠的信息進行支撐，整個網絡組網圖全憑維護人員自行腦補，并不能很好的直觀的展現出來，可靠度不高。而通信運營商的資源管理系統數據較為分散，查看起來也比較耗時、凌亂，針對特定場景下的優化需求不能很好的支撐，導致維護人員現場跑動核實多、花費大量的時間和費用成本，往往優化效果也不理想。

1.2 打破常規組網方式

為提高匯聚骨干以上層級的設備的安全性，通信運營商在前期規劃組網時均按環網的標準進行組網，理論上，已成環的網元，如果環路發生單邊中斷，正常情況下業務會自動觸發倒換[2]，不會影響業務，但在實際運維過程中，難免會出現環路發生雙斷的情況，這時會導致大量的業務發生中斷，或者環路上存在鏈路性能值不達標時，會出現2G 業務閃斷，以及業務無法進行倒換的情況。未避免出現這種情況，可考慮為每個環路引入“逃生通道”，即第三路由，主要解決匯聚層以上設備發生雙斷引起大量業務退服的情況。通過倒換測試，可將每個匯聚環路的逃生通道進行記錄以備發生環路雙斷時能夠快速找到逃生路由恢復業務，避免發生因業務無法使用觸發考核以及引起大量客戶投訴的情況發生。第三路由的選取將基于奧維地圖實現。第三路由的設置需要通信運營商新增投資，布放新的光纜，但整體利是大于弊的，投資的性價比也較高，值得通信運營商一試。

1.3 基于奧維地圖可視化優化調整思路

使用常規的優化思路，優化效果不理想、可靠性不高，且規劃的時間和費用成本較高，嘗試借助奧維地圖的可視化圖層將各類資源信息進行整合，可解決以上問題，簡化傳輸優化工作。主要的解決思路為，將需要排查的環網、鏈路所在的站點機房、承載點、光纜路由走向等信息映射到奧維地圖中，然后借助奧維地圖的文件夾隱藏、自定義區分顏色、自定義圖標、Google 衛星圖層等功能可以更加高效的進行隱患排查并做出優化調整方案[3]，且能保證優化效果的合理性和網絡的安全性見圖2。

圖2 匯聚環組網外線拓撲圖

如圖2 所示，我們能很直觀的看出站點B、D、E 是存在出局同路由的，利用測距工具，還可以測量出同路由的長度，便于通信運營商在考量隱患重要級別提供參考依據，同時打開圖層中的承載點信息，還能看出具體存在同路由的桿號等等。同時，我們可以把多個環路的圖層打開，判定環路、鏈路間是否有重疊路由，是否存在同路由隱患的情況、是否存在其他安全隱患，是否存在會導致大量業務中斷的風險。為更好的進行隱患排查，在數據整理時，可以將數據按環路分類，結合奧維地圖文件夾功能，為每一個環單獨建立一個文件夾，需要顯示時打開，不需要時將整個文件夾隱藏[4]，這樣在排查時可以大大提高效率。

2 基于奧維地圖的可視化方法

2.1 數據整合，形成合力

要將數據導入奧維地圖中，數據整理是最重要和最關鍵的，如果通信運營商的資源管理數據較為完善，冗余數據較少或基本沒有的話，那么導出的數據在轉換成奧維地圖支持的文檔格式也更加簡便快捷，可直接利用相關的字段生成目標文件后導入奧維地圖即可。反之，如果通信運營商的資源數據存在冗余的數據、飛線、承載路由斷頭斷尾，那數據整理就尤為重要和復雜。數據結構見圖3。

圖3 數據結構

2.2 數據處理

數據處理過程主要包括：（1） 判定桿路的起始點，對桿路按照正確的順序進行排序。（2） 對飛線進行分段處理。（3） 生成軌跡、電桿信息，制作目標格式文件。（4） 生成基站、光交信息。（5） 服務器導入地圖，生成可視化資源信息。（6） 資源數據權限管理。

2.2.1 數據處理-判定桿路起點并排序

從通信運營商自有的資源管理系統中導出傳輸線路數據，關鍵信息為“電桿名稱+經緯度”，由點連成線，可以使用Python 編程語言來對數據進行批量處理。通過讀取單個傳輸段落excel 文件，如A 段落，根據以下算法確定桿路起點，最終遍歷指定文件夾下所有段落，完成所有段落的起點判斷。

首先，判定段落是南北走向、還是東西走向。計算A 段落內“最大經度至最小經度距離- 最大緯度至最小緯度距離”，如經度方向距離大，則東西走向、如緯度方向距離大則為南北走向。其次，判定走向后，還得確定傳輸線路起點，傳輸線路走向規律一般為以城市為中心，向外圍發散，故判斷方式為：

（1） 當為東西走向時，如果A 段落最大經度＜所在地市中心經度，則按經度降序排列，方向為由東向西走向，最大經度點為起點，且排序后為第1 個點。其它情況以最小經度點位為起點。（2） 當為南北走向時，如果A 段落最大緯度＜所在地市中心緯度時，則按緯度降序排列，方向為由北向南，最大緯度點位為起點，且排序后為第1 個點。其它情況以最小緯度為起點。此情況判斷準確率在70%左右。實際上1 個段落A-Z 或是Z-A 對地圖最終展示沒有決定性影響。這里只為追求最大的準確性，確保桿路順序與實際順序一致。

確定起點后，可基于Python 按距離排序，具體如下：

以起點作為基點，計算Excel 表中第1 行電桿與第2 行電桿距離、距離為“x”；計算第1 行電桿與第3 行電桿距離、距離為“y”。如“y＜x”，則說明第3 行的電桿比第2 行電桿更接近起始點，則將第3 行電桿與第2 行電桿交換位置。遍歷所有電桿與起點距離，找出最近的電桿，并將其置于第2 行，以此確定第2 棵桿。確定第2棵桿之后，此時以第2 行作為基點，找出與第2 棵桿最近的桿，做為第3 棵桿。以同樣方法遍歷所有電桿距離，直至結束?；赑ython 的電桿排序過程見圖4。

圖4 基于Python 的電桿排序過程

2.2.2 數據處理-基于Python 對飛線進行分段處理

將每段傳輸線路排序完成后，對存在飛線的段落進行分段，生成不相關的2 個段落。具體如下：

以段落為單位，計算兩根相鄰電桿的距離“x”，如“x＞200 m”，判定為存在飛線，以此電桿為截斷點，生成不相關的2 個新段落，生成最終排序文件。

2.2.3 數據處理-生成軌跡、電桿信息，制作目標格式文件

（1） 讀取文件A，將其中經緯度做連接，格式為“經度1，緯度1；經度2，緯度2……”作為一段傳輸線路的軌跡。（2） 遍歷所有文件夾下所有段落，匯總至1個csv 格式文件。

2.2.4 數據處理-生成基站、光交信息

基站、光交為離散點位信息，可直接生成目標格式數據。

2.2.5 數據存儲-服務器導入地圖，生成可視化資源信息

導入服務器后即生成可視化資源信息，清晰辨別傳輸線路、光交、基站位置信息?？勺远x傳輸線路顏色、基站、光交圖標、顯示層級，增強辨識度[5]。奧維地圖數據呈現效果見圖5。

圖5 奧維地圖數據呈現效果

2.2.6 數據管理-資源權限管理

根據實際需求，可按資源類型設置訪問權限，也可以選擇按角色設置訪問權限，將不同的人員權限進行分層級管理，確保信息以及數據的安全。

3 結論

通過將傳輸線路、機房、基站、光交等各專業信息整合在了一個界面，網絡信息不再離散、資源關聯性更強，并可以全網同步、解決溝通過程中信息不對稱的問題，信息整合后在規劃、維護過程中能夠更好的進行全局考慮。其次，可以通過PC 端、APP 兩種形式直觀地展示資源信息，更便于日常維護及規劃使用，一線維護人員也可以隨時隨地的進行信息查找、標注。此外，資源顯性化、整合后，為網絡優化調整提供了參考依據，網絡規劃、優化調整不再過多的依賴跑現場，減少了時間和費用成本。