流量經(jīng)營支撐系統(tǒng)建設研究

趙晶

（中國移動通信集團設計院有限公司北京分公司，北京 100038）

經(jīng)過近幾年的建設，中國移動已經(jīng)成功建立起了若干增值業(yè)務運營業(yè)務平臺、完善的計費賬務支撐保障的BOSS以及面向決策支持的經(jīng)營分析系統(tǒng)。這些系統(tǒng)積累了中國移動業(yè)務發(fā)展的海量信息，并初步建立了面向企業(yè)運營的統(tǒng)一數(shù)據(jù)信息平臺，為經(jīng)營決策、市場營銷、業(yè)務實施、客戶服務等工作提供了有效支撐。

但是，隨著智能手機的普及，手機上網(wǎng)量和數(shù)據(jù)業(yè)務爆炸性增長，如何在現(xiàn)有平臺的基礎上合理有效的建立起一套關于流量的分析和支撐體系，為中國移動流量收入提升提供有效保障，滿足未來市場的發(fā)展需要，是業(yè)務運營支撐急需解決的問題。

1 流量經(jīng)營存在的問題及發(fā)展思路

目前，數(shù)據(jù)流量收入已超過點對點短信，成為拉動數(shù)據(jù)業(yè)務收入增長的主要驅(qū)動力。但數(shù)據(jù)流量經(jīng)營中仍存在諸多問題。

（1）用戶行為感知能力弱:無法及時感知用戶的瀏覽內(nèi)容、位置、網(wǎng)絡、終端等重要用戶行為信息，從而無法為客戶提供相應服務和精確營銷。

（2）網(wǎng)絡協(xié)同能力弱:2G網(wǎng)絡、3G網(wǎng)絡、WLAN網(wǎng)絡業(yè)務承載率差距大，各網(wǎng)絡資源利用率嚴重不均，2G網(wǎng)絡流量業(yè)務接近飽和，無法及時對2G網(wǎng)絡用戶進行分流。

（3）缺乏精細化營銷手段:無法及時洞悉客戶行為，缺少用戶行為軌跡信息，故無法對客戶進行精確營銷，業(yè)務部門缺乏自有產(chǎn)品應用和資費套餐的主動有效營銷手段。

（4）用戶個性化服務保障待提升:無法針對不同級別的客戶提供不同的流量控制策略和服務。用戶無法查詢流量使用的內(nèi)容詳單。

針對以上問題，需要借助平臺支撐能力，協(xié)同用戶、應用、終端、網(wǎng)絡、渠道等多個環(huán)節(jié)，共同推進，融合發(fā)展。

（1）通過流量分析經(jīng)營管理支撐手段，使管理人員能夠及時準確地了解市場競爭、業(yè)務發(fā)展和資源使用情況，以便及時發(fā)現(xiàn)問題和解決問題，這也是電信經(jīng)營分析系統(tǒng)的價值所在。

（2）真實掌握客戶流量業(yè)務中的行為，掌握客戶畫像，為用戶提供更加有價值的應用，提升客戶滿意度，促進收入提升。

（3）針對終端、互聯(lián)網(wǎng)應用、用戶關聯(lián)分析的營銷。

基于用戶終端信息、位置信息、流量內(nèi)容分析等多維度關聯(lián)數(shù)據(jù)分析是流量經(jīng)營的基礎支撐能力，是流量經(jīng)營發(fā)展中重要的數(shù)據(jù)輸入，以及衍生價值來源。

探索潛在的市場機會，智能地從數(shù)據(jù)中提取與營銷相關的信息和知識，為市場營銷和決策人員制定業(yè)務發(fā)展和市場競爭策略提供科學、準確、及時的依據(jù)。基于終端、互聯(lián)網(wǎng)應用、用戶等多維度關聯(lián)分析的營銷支撐數(shù)據(jù)，對促進移動數(shù)據(jù)業(yè)務的發(fā)展發(fā)揮重大的關鍵性作用。

流量型業(yè)務面對電信聯(lián)通等電信運營商的端到端的競爭優(yōu)勢，內(nèi)容型功能性業(yè)務面對著互聯(lián)網(wǎng)各種應用的直接競爭，面對多元化的選擇，用戶的需求已經(jīng)從傳統(tǒng)功能實現(xiàn)到個性化、及時的信息服務轉(zhuǎn)變。構(gòu)建基于客戶行為的運營能力，支持自有產(chǎn)品、門戶網(wǎng)站等產(chǎn)品能力提升、支持業(yè)務營銷等運營工作開展，構(gòu)建以客戶為中心的運營能力是未來數(shù)據(jù)業(yè)務發(fā)展的關鍵。

2 流量經(jīng)營支撐系統(tǒng)建設研究關鍵技術研究

系統(tǒng)總體分為3個部分：數(shù)據(jù)分光，數(shù)據(jù)采集，后臺分析系統(tǒng)。

2.1 分光方案

數(shù)據(jù)分光就是在光傳輸通路上采用分光的方式，獲取與原鏈路相同的數(shù)據(jù)。根據(jù)業(yè)務需求的不同，可以從網(wǎng)絡的不同節(jié)點進行分光，主要包括如下方案。

（1） 對CMNET出口鏈路 “旁路分光”，采集和分析總的CMNET流量數(shù)據(jù)，如圖1所示。

圖1 CMNET出口鏈路分光方案

（2） 對IDC業(yè)務出口鏈路“旁路分光”，采集和分析IDC業(yè)務數(shù)據(jù)，如圖2所示。

圖2 IDC出口鏈路分光方案

（3） 對Gn接口鏈路“旁路分光”，采集和分析GPRS上網(wǎng)數(shù)據(jù)，如圖3所示。

2.2 采集技術分析

（1）旁路專業(yè)設備采集：旁路專業(yè)設備采用硬件板卡處理，性能可滿足基礎分析、識別功能。但擴展性有限，例如要實現(xiàn)基于內(nèi)容的精細分析審計，及全量數(shù)據(jù)采集，通信質(zhì)量監(jiān)測，用戶差異化服務等需要突破硬件性能瓶頸。

圖3 Gn口鏈路分光方案

（2）旁路通用PC集群采集：采用旁路通用PC集群分析的能力、穩(wěn)定性、準確性較高，通過合理配置分析服務板卡數(shù)，實現(xiàn)各類應用所需分析，無性能瓶頸，可為互聯(lián)網(wǎng)精細化運營運維進行各類型任意規(guī)模的數(shù)據(jù)流分析。

2.3 解析技術分析

根據(jù)數(shù)據(jù)流量經(jīng)營支撐系統(tǒng)的檢測原理，主要有深度報文檢測（DPI）和深度流檢測（DFI）兩種方式。

深度報文檢測通過深度分析報文凈荷中的特征指紋進行業(yè)務識別和分類，通過對每個數(shù)據(jù)分組進行內(nèi)容分析，得到數(shù)據(jù)流的特性，是目前識別協(xié)議和應用最重要的技術手段。

深度流檢測能夠動態(tài)根據(jù)每個流（IP五元組）的流量統(tǒng)計規(guī)律和連接規(guī)律，例如連接速率、流持續(xù)時間、報文長度分布等進行分析，對流進行分類。

深度報文檢測適用于標準協(xié)議和非加密應用的識別，可以細分到具體的應用軟件，深度流檢測適用于私有或加密應用的識別，分類較粗。

2.4 分析系統(tǒng)設備配置方法

后臺分析系統(tǒng)主要實現(xiàn)系統(tǒng)管理，數(shù)據(jù)分析處理，各種XDR數(shù)據(jù)及報表數(shù)據(jù)生成及存儲等功能。后臺分析系統(tǒng)主要管理服務器，業(yè)務分析服務器，數(shù)據(jù)庫服務器和接口服務器，以及存儲設備等。

2.4.1 業(yè)務分析服務器配置方法

根據(jù)TpmC值進行服務器設備的配置，如表1所示，業(yè)務分析服務器的TpmC計算方法如下。

表1 業(yè)務分析服務器的配置參數(shù)表

處理Gn數(shù)據(jù)所需TpmC=忙時PDP激活次數(shù)×10 000/60 min×平均每次PDP活動產(chǎn)生的記錄數(shù)/一次事務處理記錄數(shù)×事務中XDR數(shù)據(jù)與統(tǒng)計數(shù)據(jù)占比（1+6%）。

處理WLAN數(shù)據(jù)所需TpmC =AP總數(shù)×單AP支持用戶數(shù)×用戶并發(fā)系數(shù)×每用戶session數(shù)×60 s/在網(wǎng)時長（min）。

2.4.2 存儲配置方法

2.4.2.1 GPRS數(shù)據(jù)所需存儲容量計算方法

每次PDP激活所需XDR存儲空間（MB）=平均每次PDP活動產(chǎn)生的記錄數(shù)100×XDR每條記錄平均字節(jié)數(shù)300/1024/1024。

XDR數(shù)據(jù)存儲裸容量(TB)=忙時PDP激活次數(shù)×每次PDP激活所需XDR存儲空間×每天忙時×XDR存儲壓縮60%×XDR保存天數(shù)90。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)存儲裸容量（TB）=忙時PDP激活次數(shù)×每次PDP激活所需XDR存儲空間×每天忙時×統(tǒng)計文件占XDR數(shù)據(jù)文件比例×統(tǒng)計數(shù)據(jù)保存天數(shù)365。

Gn數(shù)據(jù)共需存儲空間=（XDR數(shù)據(jù)存儲裸容量+統(tǒng)計數(shù)據(jù)存儲裸容量）/存儲利用率/ RAID利用率。

2.4.2.2 WLAN數(shù)據(jù)所需容量計算方法

XDR數(shù)據(jù)存儲裸容量(TB)=每天事件數(shù)×每事件記錄字節(jié)×數(shù)據(jù)壓縮率×保存天數(shù)/1 024/1 024/1 024/1 024。

圖4 系統(tǒng)功能架構(gòu)

統(tǒng)計數(shù)據(jù)存儲裸容量（TB）=每天事件數(shù)×每事件記錄字節(jié)×統(tǒng)計文件占XDR數(shù)據(jù)文件比例×統(tǒng)計數(shù)據(jù)保存天數(shù)365。

WLAN數(shù)據(jù)共需存儲空間=（XDR數(shù)據(jù)存儲裸容量+統(tǒng)計數(shù)據(jù)存儲裸容量）/存儲利用率/RAID利用率。

2.5 系統(tǒng)架構(gòu)

采集層：采集層主要實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)采集，采取實時或準實時方式以文件或數(shù)據(jù)流形式從各個接口系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理層：主要完成流量數(shù)據(jù)采集信息的預處理和數(shù)據(jù)匹配，對流量內(nèi)容語義的解析，對標簽信息的特征識別等，同時對內(nèi)容信息、用戶信息、應用信息、終端信息、用戶偏好信息等進行信息管理。

應用功能層：應用功能層主要實現(xiàn)用戶、套餐、終端、應用、內(nèi)容、網(wǎng)絡流量的監(jiān)控和分析，在監(jiān)控和分析用戶的行為特征偏好，在分析的基礎上建立相應的營銷支撐能力。

運營支撐層：運營支撐層主要實現(xiàn)業(yè)務應用和業(yè)務運營的相關支撐。

3 結(jié)論

本文結(jié)合當前數(shù)據(jù)業(yè)務發(fā)展形勢，分析了運營商在流量經(jīng)營過程中存在的問題，并針對性的提出了建設流量經(jīng)營支撐系統(tǒng)的技術方案分析和建設思路，為運營商的相關系統(tǒng)建設提供了參考方案。

[1] 杜娟. 移動互聯(lián)網(wǎng)流量經(jīng)營策略研究[J]. 郵電設計技術,2011,(5).

[2] 宋俊德, 馬琳. 談談智能管道和智能運營支撐平臺[J]. 電信科學, 2011,(2).