曹瑋煒
(廣東省電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限公司,廣東廣州,510630)
大數(shù)據(jù)技術(shù)在電信網(wǎng)絡(luò)故障管理中的應(yīng)用研究
曹瑋煒
(廣東省電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限公司,廣東廣州,510630)
隨著我國(guó)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展,我國(guó)的電信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的也越來(lái)越快,所使用的管理技術(shù)也在電信網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)具備很多優(yōu)勢(shì),所以受到了社會(huì)的極大重視。本文對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,并把故障相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了匯總,提出了基于大數(shù)據(jù)的故障管理結(jié)構(gòu),說(shuō)明了對(duì)大數(shù)據(jù)在故障處理時(shí)的主要功能和作用。不僅使解決故障變得簡(jiǎn)單、快捷,還滿足了用戶的使用需求,為以后的故障管理工作提供了有價(jià)值的參考依據(jù)。
大數(shù)據(jù);故障管理;業(yè)務(wù)故障;用戶感知
本文對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在故障處理中起到的關(guān)鍵作用進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明,并把業(yè)務(wù)和用戶產(chǎn)生的多種數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度的研究,進(jìn)而找出其中包含的有價(jià)值的信息,及時(shí)找出故障的發(fā)生地點(diǎn),制定出對(duì)應(yīng)的解決方案,從而保證業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行,滿足了用戶的使用需求。
當(dāng)網(wǎng)絡(luò)開始運(yùn)行的時(shí)候,業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)和用戶等都會(huì)產(chǎn)生非常多的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行情況進(jìn)行清晰地反映,而且還能夠說(shuō)明業(yè)務(wù)當(dāng)時(shí)的質(zhì)量情況。因此,應(yīng)該全面掌握電信業(yè)務(wù)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù)信息。
1.1 網(wǎng)絡(luò)資源故障有關(guān)數(shù)據(jù);因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)資源具有種類多,較分散的特點(diǎn),所以網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)是進(jìn)行電信故障管理的關(guān)鍵數(shù)據(jù)來(lái)源。網(wǎng)絡(luò)資源故障相關(guān)數(shù)據(jù)主要包括:
(1)一些最基礎(chǔ)的信息數(shù)據(jù)。(2)每個(gè)設(shè)備上的重要文件。(3)故障的初始信息。(4)網(wǎng)絡(luò)資源的配置信息。(5)資源性能故障信息。
1.2 業(yè)務(wù)服務(wù)故障相關(guān)數(shù)據(jù);如果業(yè)務(wù)服務(wù)產(chǎn)生了故障,那么將沒有辦法為電信用戶提供正常的服務(wù)。所以,業(yè)務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)是找出電信業(yè)務(wù)發(fā)生故障地點(diǎn)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)來(lái)源。業(yè)務(wù)服務(wù)故障相關(guān)數(shù)據(jù)有:
(1)業(yè)務(wù)服務(wù)的基本信息。(2)資源故障表。(3)用戶的基礎(chǔ)使用情況信息。(4)服務(wù)系統(tǒng)的文件。(5)用戶報(bào)修單。(6)積累的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)等。
1.3 用戶體驗(yàn)類故障信息;用戶體驗(yàn)類故障信息和用戶的使用感受有著直接的影響。用戶體驗(yàn)類故障信息有:
(1)用戶自動(dòng)產(chǎn)生的SLA違反單。(2)SLA的評(píng)估結(jié)果單和SLA評(píng)估數(shù)據(jù)。(3)用戶的基本使用信息。(4)積累的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)等。
傳統(tǒng)的故障管理系統(tǒng)比較落后,數(shù)據(jù)的來(lái)源比較單一,并且故障數(shù)據(jù)在管理系統(tǒng)中分布的比較分散,使得所有的故障數(shù)據(jù)不能很好的聯(lián)系起來(lái),無(wú)法及時(shí)的進(jìn)行自動(dòng)化故障處理工作,只能依靠相關(guān)人員來(lái)進(jìn)行維修處理。總而言之,傳統(tǒng)的故障管理結(jié)構(gòu)已經(jīng)沒有辦法滿足現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)管理的需求。
為了能夠找出故障的發(fā)生地點(diǎn),實(shí)行及時(shí)保護(hù)和解決工作,滿足用戶的使用需求,文章提出了基于大數(shù)據(jù)的故障管理框架,形成了以大數(shù)據(jù)的故障相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的研究平臺(tái),達(dá)到了故障數(shù)據(jù)的統(tǒng)一儲(chǔ)存和管理,并可以向別的應(yīng)用系統(tǒng)提供故障數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、匯總等服務(wù)。
2.1 數(shù)據(jù)源;數(shù)據(jù)源主要是利用收集手段對(duì)電信業(yè)務(wù)故障相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的采集。除此之外,還對(duì)企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù),例如天氣情況、重大事情等進(jìn)行收集。數(shù)據(jù)源所擁有的數(shù)據(jù)必須非常的全面和廣泛,從而才能夠成為分析大數(shù)據(jù)的強(qiáng)大數(shù)據(jù)來(lái)源。
2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ);數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要是存儲(chǔ)所有的數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)既包括最基本的原始數(shù)據(jù),也包括突然出現(xiàn)的暫時(shí)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層的主要功能就是提供故障相關(guān)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢等。
2.3 數(shù)據(jù)匯聚;數(shù)據(jù)匯聚就是把所有的系統(tǒng)聯(lián)系在一起,匯總成多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),并使其擁有相同的數(shù)據(jù)格式,為故障處理提供方便。
2.4 數(shù)據(jù)處理;數(shù)據(jù)處理主要是對(duì)數(shù)據(jù)集實(shí)行多種處理功能,包括互換和質(zhì)量保證等。
2.5 數(shù)據(jù)分析;數(shù)據(jù)分析是對(duì)故障進(jìn)行管理的核心。采用Hadoop技術(shù),提供非實(shí)時(shí)和實(shí)時(shí)的計(jì)算功能。
2.6 數(shù)據(jù)監(jiān)管;數(shù)據(jù)監(jiān)管主要通過數(shù)據(jù)保護(hù)和數(shù)據(jù)訪問等手段,為數(shù)據(jù)提供良好的保護(hù)功能。
2.7 數(shù)據(jù)應(yīng)用;數(shù)據(jù)應(yīng)用層是結(jié)合處理故障數(shù)據(jù)的真實(shí)需要,對(duì)故障數(shù)據(jù)服務(wù)能力進(jìn)行多方開放,對(duì)外提供查找故障發(fā)生地點(diǎn)、檢測(cè)故障發(fā)生原因、進(jìn)行故障處理等故障使用功能。
基于大數(shù)據(jù)的故障管理應(yīng)用技術(shù)主要是通過監(jiān)督和控制網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)、觀察用戶的使用行為,形成智能控制、測(cè)量和保護(hù)系統(tǒng),對(duì)運(yùn)行中產(chǎn)生的故障相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和研究,從而能夠及時(shí)找出故障的發(fā)生地點(diǎn),并及時(shí)進(jìn)行解決,滿足用戶的使用需求。
在面向用戶感知的故障管理過程中,大數(shù)據(jù)主要在以下四個(gè)方面發(fā)揮著關(guān)鍵的作用
3.1 多源故障數(shù)據(jù)處理;故障管理數(shù)據(jù)的來(lái)源非常的廣泛,收集的方法也非常多。而在大數(shù)據(jù)環(huán)境下以前的故障管理數(shù)據(jù),需要從所有的系統(tǒng)收集和業(yè)務(wù)有關(guān)的數(shù)據(jù),達(dá)成數(shù)據(jù)共享平臺(tái),使用多種有效的評(píng)價(jià)和測(cè)量方法,來(lái)達(dá)到數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的目的。
3.2 面向用戶感知的業(yè)務(wù)質(zhì)量評(píng)估;當(dāng)用戶看視頻的時(shí)候,系統(tǒng)需要對(duì)用戶的使用情況和業(yè)務(wù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)督和評(píng)價(jià),從而為用戶的業(yè)務(wù)質(zhì)量提供保障。
傳統(tǒng)的信息采集和流量監(jiān)控,只關(guān)注視頻的使用情況,而在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,對(duì)用戶的業(yè)務(wù)質(zhì)量會(huì)從多個(gè)角度進(jìn)行分析,建立全面的業(yè)務(wù)質(zhì)量評(píng)估制度,從而優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)使用資源,為用戶業(yè)務(wù)質(zhì)量提供保障。
3.3 業(yè)務(wù)質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè);在上述情景中,系統(tǒng)要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)情況、用戶使用行為等信息,對(duì)用戶業(yè)務(wù)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)督,從而達(dá)到用戶的滿意程度。
通過研究電信業(yè)務(wù)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù),形成故障預(yù)防方式;通過全面分析各類數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)其中規(guī)律,預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì),對(duì)故障進(jìn)行預(yù)防和管理,滿足用戶體驗(yàn)。
3.4 故障定位及恢復(fù);和原始的故障定位系統(tǒng)相比較,使用大數(shù)據(jù)技術(shù)找尋故障發(fā)生地點(diǎn),結(jié)合用戶、網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù),展開數(shù)據(jù)分析,為找出故障發(fā)生點(diǎn)并進(jìn)行故障解決提供了更有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。
當(dāng)上述場(chǎng)景中,當(dāng)視頻在觀看中產(chǎn)生問題或者用戶的業(yè)務(wù)質(zhì)量不斷降低的時(shí)候,系統(tǒng)能夠?qū)收系攸c(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的定位,并制定相應(yīng)的解決方案,保證業(yè)務(wù)的持續(xù)使用。
本文在故障管理中使用大數(shù)據(jù)技術(shù),從而提升了用戶體驗(yàn)。隨著電信行業(yè)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術(shù)在其中的應(yīng)用價(jià)值也將會(huì)有更大的提高。
[1]郭道榮.基于數(shù)據(jù)挖掘的電信網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)的研究[D].重慶大學(xué),2003.
[2]牛作元,張鋒軍. 大數(shù)據(jù)技術(shù)在電信網(wǎng)絡(luò)故障管理中的應(yīng)用研究[J]. 通信技術(shù),2016,08:1051-1056.
Research on the application of big data technology in telecom network fault management
Cao Weiwei
(Guangdong Telecom Planning & Design Institute Co., Ltd.Guangzhou Guangdong,510630)
Along with our country social and economic sustainable development, the development of China's telecom network is becoming more and more quickly, the management technology is also used in telecom network is playing an increasingly important role. Because of big data technology has many advantages, so the related research department. In this paper, the content of big data technology was introduced in detail, and the fault data has carried on the summary, proposed based on fault management structure of big data, illustrates the data in the main functions of the fault processing and function. Make it easy for troubleshooting and fast not only, still meet the use requirements of users, for the following fault management work provides valuable reference basis.
Big data; Fault management; Business failures; The user perception