隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能終端的興起，網(wǎng)絡(luò)、用戶、終端和業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。與此同時(shí)，電信消費(fèi)需求呈現(xiàn)出多樣化和個(gè)性化的特征，客戶體驗(yàn)好壞、業(yè)務(wù)提供靈活度和豐富度逐步替代網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)成為運(yùn)營(yíng)實(shí)力的首要衡量指標(biāo)。電信運(yùn)營(yíng)正在經(jīng)歷以網(wǎng)絡(luò)為中心的運(yùn)營(yíng)模式向著以業(yè)務(wù)和客戶為中心的運(yùn)營(yíng)模式的深刻變化。

智能運(yùn)營(yíng)就是以提高客戶體驗(yàn)為中心，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)的端到端實(shí)時(shí)監(jiān)控、對(duì)用戶行為的細(xì)致洞察、對(duì)網(wǎng)絡(luò)-業(yè)務(wù)-終端-用戶的綜合關(guān)聯(lián)形成智能監(jiān)控、智能預(yù)測(cè)以及智能保障，從而實(shí)現(xiàn)完整的智能運(yùn)營(yíng)體系，實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)營(yíng)，提升運(yùn)營(yíng)收益。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中涉及到的大量、復(fù)雜、快速生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析、共享和應(yīng)用成為智能運(yùn)營(yíng)各環(huán)節(jié)所需的核心技術(shù)。

在智能運(yùn)營(yíng)的閉環(huán)系統(tǒng)中，智能監(jiān)控是智能運(yùn)營(yíng)的基本和支撐環(huán)節(jié)，其所涉及的數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛、即時(shí)性要求高、處理邏輯復(fù)雜，合理選用大數(shù)據(jù)方案可以有效提升該環(huán)節(jié)的處理能力。

復(fù)雜并行計(jì)算助力智能監(jiān)控

智能監(jiān)控強(qiáng)調(diào)主動(dòng)觀察和洞悉網(wǎng)絡(luò)、用戶、業(yè)務(wù)所處的狀態(tài)及表現(xiàn)，向運(yùn)營(yíng)中心進(jìn)行反饋并有目的地分析處理數(shù)據(jù)背后所隱含的因果或影響關(guān)系，以便業(yè)務(wù)保障環(huán)節(jié)定位問(wèn)題和實(shí)施保障。

以移動(dòng)業(yè)務(wù)體驗(yàn)監(jiān)控這一典型場(chǎng)景為例，系統(tǒng)需要從移動(dòng)終端、移動(dòng)網(wǎng)內(nèi)部和移動(dòng)網(wǎng)到英特網(wǎng)的網(wǎng)關(guān)同時(shí)收集與業(yè)務(wù)使用有關(guān)的控制面與用戶面的信息，包括無(wú)線和核心網(wǎng)的信令數(shù)據(jù)、無(wú)線環(huán)境測(cè)量報(bào)告、移動(dòng)到英特網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的流量和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)等多源數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)必要的清洗、聚合和關(guān)聯(lián)后可以計(jì)算出反映業(yè)務(wù)體驗(yàn)質(zhì)量的KPI（Service KPI）。同時(shí)對(duì)于導(dǎo)致業(yè)務(wù)質(zhì)量下降的原因做匹配分析，實(shí)現(xiàn)故障原因定位。

這里涉及到三個(gè)技術(shù)難點(diǎn)：數(shù)據(jù)的即時(shí)性、多樣性以及復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析。

數(shù)據(jù)的即時(shí)性意味著大量數(shù)據(jù)同時(shí)生成于一個(gè)或多個(gè)地方，這需要強(qiáng)大的并行數(shù)據(jù)處理能力。大數(shù)據(jù)的典型技術(shù)Hadoop通過(guò)提供HDFS和MapReduce實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)和計(jì)算，這種集群式處理可以很好地解決大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理難題。數(shù)據(jù)的多樣性意味著數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)，甚至是非結(jié)構(gòu)化，這種數(shù)據(jù)的特點(diǎn)使傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)難以發(fā)揮作用。Hadoop由于具備極大的可擴(kuò)展性，能夠很好地應(yīng)對(duì)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存的處理需求。

　　圖2. 復(fù)雜并行計(jì)算輔助端到端業(yè)務(wù)監(jiān)控

盡管Hadoop提供了基本的大數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)滿足數(shù)據(jù)處理效率和兼容性的要求，但對(duì)于需要復(fù)雜處理邏輯的分析應(yīng)用，比如業(yè)務(wù)體驗(yàn)監(jiān)控中的用戶會(huì)話狀態(tài)的關(guān)聯(lián)分析和指標(biāo)計(jì)算，需要引入規(guī)則引擎技術(shù)。愛立信基于對(duì)所處理數(shù)據(jù)及處理需求的深刻理解，設(shè)計(jì)出適合業(yè)務(wù)及網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的優(yōu)化的規(guī)則引擎組件，可以將處理規(guī)則與數(shù)據(jù)模型進(jìn)行匹配，在一定的狀態(tài)機(jī)的范圍內(nèi)進(jìn)行具備復(fù)雜邏輯的關(guān)聯(lián)分析和計(jì)算。這是單純IT廠商所欠缺的技術(shù)能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)助力智能預(yù)測(cè)

智能預(yù)測(cè)是對(duì)歷史數(shù)據(jù)做大量的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的規(guī)律發(fā)現(xiàn)，通過(guò)大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）技術(shù)從數(shù)據(jù)中梳理出具有規(guī)律性的事件發(fā)生模型，并用于未來(lái)某些事件發(fā)生與否的預(yù)判和防范。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于某些體育賽事或者文藝活動(dòng)，我們可以利用所積累的歷史數(shù)據(jù)及目前掌握的場(chǎng)地和售票基本信息對(duì)即將發(fā)生的此類活動(dòng)做出可能的網(wǎng)絡(luò)故障和業(yè)務(wù)質(zhì)量的預(yù)測(cè)。并據(jù)此推算哪些網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)的配置低于需求并會(huì)造成資源投放不足和客戶體驗(yàn)方面的風(fēng)險(xiǎn)。這種預(yù)測(cè)的能力如果和NFV以及SDN等技術(shù)相結(jié)合，可以提高網(wǎng)絡(luò)資源的動(dòng)態(tài)分配和調(diào)度水平，使得網(wǎng)絡(luò)面對(duì)業(yè)務(wù)和用戶的變化變得更加具有彈性和適應(yīng)性。

　　圖3. 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助實(shí)現(xiàn)重大事件業(yè)務(wù)質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)共享助力智能保障

智能保障根據(jù)智能監(jiān)控和智能預(yù)測(cè)所獲得對(duì)網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)現(xiàn)在和將來(lái)的判斷，利用大數(shù)據(jù)的共享數(shù)據(jù)技術(shù)向其他網(wǎng)絡(luò)部分及支撐系統(tǒng)發(fā)送有效信息，驅(qū)動(dòng)這些網(wǎng)絡(luò)及支撐系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)及業(yè)務(wù)的協(xié)同優(yōu)化。這里簡(jiǎn)要分析兩類典型的智能保障應(yīng)用場(chǎng)景。

1.避險(xiǎn)式業(yè)務(wù)保障

一個(gè)典型的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)基本上由無(wú)線網(wǎng)、核心網(wǎng)以及承載網(wǎng)所組成。由于每個(gè)子網(wǎng)由各自的網(wǎng)管系統(tǒng)所管理，相互間的數(shù)據(jù)交換十分有限，這會(huì)導(dǎo)致當(dāng)承載網(wǎng)出現(xiàn)連接故障時(shí)其所支撐的無(wú)線或者核心網(wǎng)元也會(huì)出現(xiàn)連接問(wèn)題，進(jìn)而導(dǎo)致使用該部分網(wǎng)絡(luò)的用戶和業(yè)務(wù)出現(xiàn)明顯的體驗(yàn)下降甚至嚴(yán)重的通訊中斷情況。共享數(shù)據(jù)技術(shù)可以橫向打通各個(gè)子網(wǎng)管理系統(tǒng)和業(yè)務(wù)監(jiān)控中心，實(shí)現(xiàn)管理信息交換，使得管理員在監(jiān)控到業(yè)務(wù)質(zhì)量降質(zhì)的同時(shí)獲得相關(guān)子網(wǎng)故障的關(guān)聯(lián)信息，從而對(duì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)施故障恢復(fù)或優(yōu)化，解決問(wèn)題，恢復(fù)服務(wù)。

2.差異化業(yè)務(wù)保障

通過(guò)共享數(shù)據(jù)技術(shù)將客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、業(yè)務(wù)監(jiān)控中心和智能策略中心相連通，實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶業(yè)務(wù)體驗(yàn)狀態(tài)比如視頻的吞吐量、重傳、中端等指標(biāo)，再?gòu)目蛻絷P(guān)系管理系統(tǒng)獲得用戶和業(yè)務(wù)簽約等級(jí)信息，向智能策略中心發(fā)出調(diào)整業(yè)務(wù)等級(jí)的指令，從而實(shí)現(xiàn)用戶業(yè)務(wù)的差異化保障。

共享數(shù)據(jù)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)以上保障能力的必要基礎(chǔ)，來(lái)自各個(gè)網(wǎng)絡(luò)子系統(tǒng)和OSS、BSS的業(yè)務(wù)和資源數(shù)據(jù)很多，但只有那些對(duì)具體運(yùn)營(yíng)管理有價(jià)值的數(shù)據(jù)才有必要進(jìn)行信息的提取和共享。在具體的共享平臺(tái)建設(shè)中，科學(xué)合理地構(gòu)建共享信息模型是成功的關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)技術(shù)不是運(yùn)營(yíng)智能化改造的目的而是條件

大數(shù)據(jù)技術(shù)逐步應(yīng)用于智能運(yùn)營(yíng)的實(shí)踐是電信行業(yè)的共識(shí)和趨勢(shì)。國(guó)內(nèi)外很多運(yùn)營(yíng)商也已經(jīng)或者計(jì)劃利用大數(shù)據(jù)技術(shù)改造現(xiàn)有的運(yùn)營(yíng)中心來(lái)迎接數(shù)據(jù)和信息爆炸增長(zhǎng)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，提高業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力和保障能力。但大數(shù)據(jù)技術(shù)不是運(yùn)營(yíng)改造的目的而是實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)改造的條件和基礎(chǔ)。真正改造的目的一定是基于充分發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值之上的新的運(yùn)營(yíng)手段和能力。從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和業(yè)務(wù)出發(fā)，從對(duì)數(shù)據(jù)本身的理解和認(rèn)識(shí)出發(fā)，有效把控和運(yùn)用各類信息，適應(yīng)不斷變化的應(yīng)用場(chǎng)景，才能真正推動(dòng)智能運(yùn)營(yíng)從理論變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。