根据大数据的网管运营支撑体系网络架构解析

　　网管运营支撑的探究和研讨是以4G运营为驱动力的，运营商应改变原有单一支撑网络剖析的形式，将支撑才能向商场及流量运营、终端运营延伸，一起将4G事务支撑从电信传统形式向互联网新形式推动，经过信令数据的收集、跨域途径的互通、大数据的聚合剖析，完成4G事务支撑才能的全面进步。

　　根据大数据的网管运营支撑体系，运营商能够经过构建一致收集、同享处理、拓宽使用，推动4G运营的专业化和流程的规范化，改变网络支撑传统剖析形式，构成多维度的自动化剖析支撑才能，还能够经过数据聚合、途径互通，构成4G网络、用户、终端的运营体系，完成4G事务支撑才能的进步。

　　构建以流量、终端为切入点的运营剖析体系：运营商可依托专题剖析及模型发掘，对要点流量用户、终端机型、要点终端目标异动、要点客户群特征等展开深入剖析，经过剖析定论辅导运营作业的展开。此外，深入剖析“终端、客户、流量、网络”的联络，引导差异化服务及营销资源，构成流量一体化的运营剖析体系。

　　固化运营场景及剖析模型至全省网络办理运营视图，构成运营资源同享及模型推行：运营商可构建“用户流量搬迁运营剖析”“4G用户常驻小区”“它网苹果手机”“CPE健康展开支撑办理”等以“用户、流量、终端”为中心的运营场景及剖析模型，并构成“4G运营剖析陈述”及专项剖析陈述，同享剖析效果，进步运营功率。

　　打通不同范畴数据源壁垒，完成大数据资源同享：为更好地辅佐4G运营剖析作业，运营商打通了O域、B域衔接通道，完成按日、按月的双向数据同享，一起与终端公司树立终端库完善机制，完成多方数据源在数据同享途径中的处理、整合、优化，推动O域的信令数据、B域的用户数据、终端公司的终端数据等多方面的数据交融，为上层使用供给坚实的数据根底。

　　满意商场、流量运营等多方数据支撑需求：针对运营体系固化的运营场景，运营商可支撑要点重视小区信息收集，支撑商场要点重视用户、要点重视终端、要点事务展开区域等信息的收集；支撑流量运营要点流量事务、流量激活用户等信息的收集，树立完善的“数据支撑需求流程”，推动数据运营支撑作业的高效落地。

　　硬件组成：文件接口服务器、使用服务器、数据同享服务器和Hadoop/MPP数据库集群服务器（如图1所示）。

　　数据同享服务器担任办理数据同享途径体系与使用层体系间的数据同享服务办理，使用服务器担任元数据及数据质量办理，数据库集群服务器担任存储海量数据，文件接口服务器担任履行文件接口传输服务，各类服务器间均以主、备交流机相连，保证网络质量及速度（如图2所示）。

　　途径内部经过数据质量总线及数据溯源两种技能计划完成了体系内部的数据质量管控。为处理数据快速溯源问题，数据同享途径经过对现有的南向收集接口及北向同享接口进行改造，参加体系标签位，经过解析这个标签位，直接提取其溯源联络，完成数据溯源，出现数据传输的完好拓扑结构，详细添加的标签位规范为：。数据同享途径在数据装载、处理、分发、核算的每步遵循规范自动写入新的仅有标签，完成数据溯源才能。

　　在多层体系架构中添加数据质量总线，在自下而上的数据会聚进程中，自动将每一个数据会聚使命的核对成果推送到数据质量总线中，当上层体系发现数据质量问题时，经过该总线直接定位到出现问题的数据会聚使命地点的层级体系。

　　比较于传统架构，多层体系架构有许多立异点。一是打通不同范畴数据源壁垒，完成大数据资源同享。打通跨域衔接通道，完成多方数据源在数据同享途径中的处理、整合、优化，推动O域的信令数据、B域的用户数据、终端公司的终端数据等多方面的数据交融，为上层使用供给坚实的数据根底。二是分层解耦，支撑使用层百家争鸣。经过Hbase、Webservice、FTP等多种同享方法完成了多厂家支撑才能，霸占兼容性及数据同享才能的技能要点与难点，完成数据支撑服务。三是终端、事务、网络协同，推动事务精益运营。以客户分类为根底，经过与网络目标和商场目标等营销要素匹配，结合客户终端、行为等特征剖析，输出客户4G运营模型，然后构成终端、事务、网络协同一体化的4G运营体系。

　　在互联网端到端事务质量方面，针对互联网五元五阶的结构，完成互联网端到端事务质量剖析，帮忙各专业部分处理功用问题进行问题定界（如图3、图4、图5、图6所示）。

　　在视频端到端事务质量方面，从根据网络自身的质量办理向重视客户感知的端到端横向一体化质量保证机制改变，树立视频事务端到端质量办理机制，保证客户视频事务感知（如图7所示）。

　　在客户满意度画像方面，根据传统手法获取用户实在满意度，经过数据发掘手法深度发掘KPI与用户满意度的联络，完成根据KPI的用户满意度画像猜测，支撑各地市用户数量及占比，进行各级问题小区数量、待修正数量、已修正数量核算。

　　根据大数据网管运营支撑体系已包容网络侧、经分侧、终端侧大部分数据，能够支撑网络、商场、终端、流量等多方面数据需求，其中最细粒度的场景为亿级条记载的用户级数据剖析。该研讨已逐渐融入吉林移动日常的运营作业中，使用规模逐渐扩展。

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