基于大数据技术的移动通信网络优化设计(1).docx

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1、基于大数据技术的移动通信网络优化设计随着科学技术的不断发展运用云端计算机解决数据信息的案例越来越多，由于信息交流和数据处理的全球化，中国迎来4G大数据时代，不断优化完善的无线网络数据，为了给用户带了新的体验，增加用户浏览网页的舒适程度，同时树立4G无线网络的品牌优势，如何运用大数据技术克服运营商在网络技术方面遇见的困难。1大数据技术大数据技术涉及计算机、应用数学等几乎所有的学科领域。大数据关键技术包括数据存储与分析技术、数据处理、数据管理、数据呈现技术。大数据技术是一系列技术的集合。（1）数据存储技术：就是存储数据的技术。目前使用最多的就是云存储。云存储是在云计算（C1oUdCOmPUting

2、）概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能,将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。（2）数据处理技术：就是处理数据的技术。目前使用最多的是大数据分布式处理架构技术。（3）数据分析技术：指通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，包括数据挖掘、机器学习等人工智能、商业智能技术。2基于大数据技术的移动通信网络优化设计2.1网络性能大数据存储进行网络优化的首要工作是做好数据的采集。需采集的数据包括用户性能数据、网络话务统计数据和信号测试数据三部分。运营商拥有基数巨大的用户和大量的

3、基站，每天会产生数据量非常大的用户性能数据和网络话务统计数据，再加上日复一日积累的大量的测试数据，数据量只能用海量来形容。这些数据对于网络优化都是宝贵的资源，是网络分析与问题定位的依据，所以必须使其有效存储以便网络优化人员使用。但是如何存储这些海量数据呢？针对海量数据的存储需求,存储虚拟化是目前为止提高容量效率最重要、最有效的解决方案，它包含自动分层和精简配置等存储效率的工具。虚拟化存储支持隐藏细节和复杂性,最终使存储服务变得弹性、可扩展并且可管理。使用虚拟化存储，可以将内部、外部和多厂商的结构化和非结构化数据的文件、内容和块存储等所有的数据类型，整合到一个单一的存储平台上。对于数据中心，虚拟

4、化可以改变其动态容量，降低存储资源的消耗，减少管理开销。通过集成和托管的架构可以构建多种虚拟化技术，将多个物理数据中心虚拟地组合在一起，通过基础网络设施确保多个数据中心服务的分发、移动和恢复，甚至跨越不同的物理地域，大大增强系统的灵活性。目前电信公司的网络优化平台就起到了虚拟化存储数据的作用。而网络优化人员只要通过相应的工号和密码登陆到网络优化平台，即可获取到相应的数据。2.2网络性能大数据在网络优化中的运用网络优化的关键是进行网络分析与问题定位，网络需要解决的问题主要是干扰、掉话、话务不均衡和切换故障四个方面。优化的目的是让无线信号持续良好覆盖，同时减少无主导小区的区域,减少干扰、掉话、话务

5、不均衡和切换故障四个方面产生的问题。网络优化包括优化准备、数据（测试数据和后台数据）的采集、问题分析、优化调整实施、提取数据印证五个部分。其中数据采集、问题分析、优化调整需要根据无线网络的目标要求和网络优化后的状况反复进行，直至无线网络满足优化目标，达到关键网络指标要求为止。优化准备阶段：首先明确优化所需要的数据，包括明确关键网络优化指标目标、网络基站划分的簇数据，以及需要的测试数据和测试路线等等，同时准备好测试所需的工具和资料。优化测试阶段：测试人员开展DT/CQT测试，收集测试数据。优化测试阶段工作在准备阶段工作完成开展。优化分析阶段：网络优化人员从虚拟化存储设备网络优化平台提取网络话务统

6、计数据、指标数据，从客服数据中心收集投诉数据，通过分析采集到的数据，找出无线网络存在的问题点。重点分析信号覆盖不足问题、无主导小区的区域问题和切换问题，并给出相应的优化措施。优化调整阶段：包括天线射频优化调整和后台参数调整两部分。调整后进行验证复测，印证效果。在整个优化过程中，网络相关的数据的使用贯穿其中。没有这些对数据的有效存储和便捷的提取,网络优化工作就没有开展的依据，无法及时的发现问题,优化后也无法印证效果。大数据技术的应用，解决了这个难题。3结语大数据已被广泛的运用于各种工作中。作为通信产业链中核心地位的电信运营商，相关大数据提取和使用是其开展无线网络优化的重要步骤，电信运营商将大数据技术与无线网络的优化结合起来，运用于网络建设和优化，一定能带来丰厚的回报。