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网络优化正在从经验型优化向大数据关联分析优化转变

[日期:2016-09-21] 来源:中国信息产业网  作者:大数据观察者 [字体: ]

  大数据技术的快速发展,不仅推动通信业务的创新,同时也在给传统网络的建设和运维带来变革。近几年,大数据技术正在越来越多地应用到网络优化中,成为提升网络优化效率,降低网络运营成本的新手段。在日前召开的“2016年中国通信网络优化高级研讨会”上,来自电信运营商、设备商和研究机构的嘉宾代表,就大数据在网络优化中的应用和未来趋势展开了讨论。未来,随着技术的进一步成熟和应用的不断落地,电信网络的运营和维护必将迈入一个全新的大数据时代。

大数据

  “当前,网络优化正在从之前的经验型优化向大数据关联分析优化转变”,中国电信集团公司网络运行维护事业部副总经理张侃在会上抛出了这一观点,他认为,电信网络优化正在发生五大转变:一是从经验型优化向大数据关键分析优化转变,二是从传统非智能网络优化向智能网络优化转变,三是区域性质量优化向端到端感知优化转变,四是从项目型优化向产品型优化转变,五是从自动优化向智慧优化转变。他认为,未来的网络优化将是网络智能趋势下基于大数据服务感知分析的智慧型、运营型优化。

  面向大数据优化这一方向,电信运营商正在积极行动。据中国移动通信集团黑龙江有限公司网络管理部专项组组长支敏慧透露,中国移动黑龙江公司面向集中优化,全面实现基于大数据的无线全生命周期集中优化。具体而言,就是实现所有场景网格化,建立基于地理对象的问题库,依据问题权重排序进行精准规划。同时,对全生命周期管理平台进行规划和审计审核、验收,实现后评估规划闭环和循环迭代。

  大数据挖掘技术助力用户感知评估技术变革。北京联通网络优化中心副总经理蔡凯表示,网络优化工作正在面临新的挑战。一方面,传统的评估技术只能反映语音业务感知情况,对数据业务的感知难以体现;另一方面,现场测试偏重于事后数据采集模式,无法真实还原已经发生的通话事件。面对这些问题,北京联通创新地采用大数据挖掘技术对海量用户信息进行深入分析,分析用户行为、了解用户喜好、区分用户价值、评估用户感知。在具体的技术上,他认为数据融合、用户属性标签化管理和用户感知模型建立是关键。

  大数据正在推动电信网络优化向着更加精细化、智能化、精准化的方向演进。华为技术有限公司施晓亮认为,利用大数据进行网络优化需要注重四个核心点:第一是要实现云管端数据系统。第二是要打造可灵活定制、快速迭代的工具平台。第三是构建基于开放架构的大数据优化平台。第四是要形成与业务结合的实用算法。

 

  网络优化将会呈现两大发展趋势。在中兴通讯股份有限公司李军浩看来,大数据将推动网络优化迈向集中化和智能化。智能化意味着网络优化组织向着扁平化的架构演进,同时将形成自动化高效处理流程,具备问题自动定界定位能力,可实现虚拟路测等。





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