一種基於大數據的網絡運行狀況預測模型的製作方法

2023-05-25 19:19:51

本發明涉及通信領域，具體的說是一種基於大數據的網絡運行狀況預測模型。

背景技術：

在電信網運營中，網絡運行狀況預測至關重要。及時、合理的網絡預測結果能夠直接幫助管理者做出正確決策和投資，指導網絡的擴容和優化，保證電信網健康、安全、有效運營，具有重大的社會和經濟意義。前期國內外的網絡預測主要圍繞話務增長、資源使用、故障隱患等網絡運維角度開展模型研究，預測算法主要以線性回歸、指數回歸、多項式回歸等經典的趨勢外推預測算法為主，近年來為保證預測結果的準確性，又引入卡爾曼濾波等算法對預測結果進行優化。

無論採用何種算法，預測的核心都要圍繞目標建模展開。當前主流電信運營商都在嘗試從noc(networkoperationcenter，網絡運行中心)向soc(serviceoperatingcenter，服務運營中心)轉型，實現面向客戶感知的業務端到端預防式運維管理模式。同時，國家對信息安全日益重視，提供基礎網絡的電信運營商應該注重網絡運行預測方面的相應轉型。

綜上所述，運營商在移動網際網路時代，網絡技術、運維模式均面臨著重大的變革，當前以運維為主的網絡運行預測模型已無法滿足電信運營商新的工作需求，創建滿足當前工作轉型要求的網絡運行預測模型成為電信運營商需要考慮的重要問題。

技術實現要素：

本發明針對目前技術發展的需求和不足之處，提供一種基於大數據的網絡運行狀況預測模型和方法。

本發明所述一種基於大數據的網絡運行狀況預測模型，解決上述技術問題採用的技術方案如下：所述基於大數據的網絡運行狀況預測模型，以網管設備數據為基礎，引入海量的用戶信令數據、mr數據、投訴數據及調查數據，提出基於大數據的三域兩層的網絡運行分析預測模型體系架構，採用當前主流的mpp分布式數據處理技術，基於數據挖掘技術中的回歸預測算法，實現網絡運行狀況分析預測；

所述網絡運行分析預測模從網絡運維域、業務應用域、網絡安全域三個維度分析，每個維度從網絡、用戶兩個層面展開。

優選的，所述網絡運維域主要評估電信運營商基礎網絡的支撐能力，依靠一級指標網絡運維得分進行評價。

優選的，由一級指標進一步分解出資源合理、網絡覆蓋好、網絡質量優、運維能力強四項二級指標；網絡覆蓋好與信號強、易接入兩項用戶級指標存在關聯；網絡質量優與不掉線、無幹擾兩項用戶級指標存在關聯。

優選的，所述業務應用域主要評估電信運營商能為用戶提供的自有及增值業務服務能力，依靠一級指標業務應用得分進行評價，支持單個業務評估。

優選的，由一級指標進一步分解出資源佔用合理、使用感知好、無違規、價值高四項二級指標；使用感知好與易接入、時延低、流量合理三項用戶級指標存在關聯。

優選的，所述網絡安全域用於評價電信運營商為移動用戶、網絡本身提供的安全防護能力，依靠一級指標網絡安全得分進行評價。

優選的，由一級指標進一步分解出終端安全、網絡安全、內容安全三項二級指標；終端安全與無木馬病毒、無異常流量二項用戶級指標存在關聯；內容安全與信息完整、無違規內容兩項用戶級指標存在關聯。

本發明所述一種基於大數據的網絡運行狀況預測模型和方法，與現有技術相比具有的有益效果是：本發明以網管設備數據為主的基礎上，引入海量用戶信令數據、mr數據，解決了傳統網絡評估預測方法中存在的一系列問題，比如不能真實反映網絡質量與客戶業務體驗感知間的差距，不能充分反映網絡安全狀況，難以從用戶級、單業務級進行評估預測等；

本發明能夠克服當前以運維為主的網絡運行預測模型無法滿足電信運營商工作需求的缺陷，對模型指標體系進行擴展完善，創建了滿足當前工作轉型要求的網絡運行預測模型；進一步提升預測模型的業務深度與運行效率；能夠真實反映網絡質量與客戶業務體驗感知件的差距，體現網絡安全狀況，能夠針對單用戶、單業務進行評估預測，為移動網際網路背景下運營商提出全面、高效的網絡綜合評估方法。

附圖說明

附圖1為所述網絡運行狀況預測模型的示意框圖。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下結合具體實施例，對本發明所述一種基於大數據的網絡運行狀況預測模型進一步詳細說明。

本發明所述基於大數據的網絡運行狀況預測模型，提出了一基於大數據的「三域二層」網絡運行分析預測模型體系架構，給出一組指標體系和一套評估算法；該網絡運行狀況預測模型以網管設備數據為基礎，引入海量的用戶信令、mr(measurementresult，測量報告)及調查數據，能夠真實反映網絡質量與客戶業務體驗感知件的差距，體現網絡安全狀況，能夠針對單用戶、單業務進行評估預測，為移動網際網路背景下運營商提出全面、高效的網絡綜合評估方法。

實施例：

本實施例所述基於大數據的網絡運行狀況預測模型，以網管設備數據為基礎，引入海量的用戶信令數據、mr數據、投訴數據及調查數據，提出基於大數據的三域兩層的網絡運行分析預測模型體系架構，採用當前主流的mpp分布式數據處理技術，基於數據挖掘技術中的回歸預測算法，對模型指標體系進行擴展完善，實現網絡運行狀況分析預測，提升了預測模型的業務深度和運行效率。

如附圖1所示，所述網絡運行分析預測模從網絡運維域、業務應用域、網絡安全域三個維度分析，每個維度從網絡、用戶兩個層面展開。

所述網絡運維域主要評估電信運營商基礎網絡的支撐能力，依靠一級指標網絡運維得分進行評價。由一級指標進一步分解出資源合理、網絡覆蓋好、網絡質量優、運維能力強四項二級指標。並且，網絡覆蓋好與信號強、易接入兩項用戶級指標存在關聯；網絡質量優與不掉線、無幹擾兩項用戶級指標存在關聯。

所述業務應用域主要評估電信運營商能為用戶提供的自有及增值業務服務能力，依靠一級指標業務應用得分進行評價，支持單個業務評估。由一級指標進一步分解出資源佔用合理、使用感知好、無違規、價值高四項二級指標。並且使用感知好與易接入、時延低、流量合理三項用戶級指標存在關聯。

所述網絡安全域用於評價電信運營商為移動用戶、網絡本身提供的安全防護能力，依靠一級指標網絡安全得分進行評價。由一級指標進一步分解出終端安全、網絡安全、內容安全三項二級指標。並且，終端安全與無木馬病毒、無異常流量二項用戶級指標存在關聯；內容安全與信息完整、無違規內容兩項用戶級指標存在關聯。

該網絡運行狀況預測模型中，引入的用戶信令數據是實現用戶體驗量化以及用戶行為分析的重要數據源，從中獲知用戶與誰通話、通話頻率如何、所處位置、信號環境、業務使用時間、用戶瀏覽過哪些網頁、使用何種移動網際網路應用、使用這些業務應用的頻率如何、性能如何等諸多用戶級運行數據。將用戶信令數據結合網管設備數據，能夠進一步通過深度數據挖掘，以用戶感知量化來提高運營商對用戶的了解，將有助於從更多角度拓展影響網絡運行的相關因素，從而對現網狀況作出更精確的分析和評價。

實施該網絡運行狀況預測模型時，用戶級指標來自用戶信令數據、mr數據、投訴數據和調查數據，網絡級指標來自網管設備數據、用戶級數據匯總。該網絡運行狀況預測模型的詳細指標體系如下表所示：

其中，網絡運維得分中，資源合理：評價網絡的資源分布、資源利用率是否合理；網絡覆蓋好：評價網絡覆蓋是否全面，是否存在覆蓋盲點；網絡質量優：評價網絡質量是否正常，能否滿足業務與用戶要求；運維能力強：評價運營商對於網絡異常後的處理效率效果。

業務應用得分中，資源佔用合理：評價業務對於網絡資源的佔用是否合理；使用感知好：評價業務的使用效果與用戶體驗如何；無違規：評價業務是否存在違規問題，如偷流量；價值高：評價業務對運營商帶來的收益情況。

網絡安全得分中，終端安全：評價運營商對用戶終端防木馬、防病毒的支撐能力；網絡安全：評價運營商網絡放監聽、防黑客共計的能力；內容安全：評價運營商對用戶信息完整、異常信息的控制能力。

針對每項kpi指標(keyperformanceindicator，關鍵績效指標)設置基準值和挑戰值，分低於基準值、介於基準值和挑戰值之間、高於挑戰值三類來打分，得出kpi指標得分f(x)：

(x為相應kpi指標值，max、min對應指標的挑戰值、基準值)

評價指標得分f(z)，通過對各自相關的kpi指標得分加權平均計算得出：

(公式中：f(x)為每個kpi指標得分，為kpi指標加權係數，n為相關kpi指標總數)

每項評價得分f(m)，通過對相關評價指標得分加權平均計算得出，具體算法如下：

f(m)＝∑(f(z)i*βi)/n

(公式中：f(z)為每個評價指標得分，βi為評價指標加權係數，n為相關評價指標總數)。

上述公式中的基準值、挑戰值、加權係數等信息採用專家評定法來確定，專家評定法是通過專家組對各指標重要性給出權重值。

上述具體實施方式僅是本發明的具體個案，本發明的專利保護範圍包括但不限於上述具體實施方式，任何符合本發明的權利要求書的且任何所屬技術領域的普通技術人員對其所做的適當變化或替換，皆應落入本發明的專利保護範圍。