基于模块化架构搭建网优自动化服务平台

基于模块化架构搭建网优自动化服务平台
张阳1，李学江2，王西点3，王磊3
(1 中国移动通信集团有限公司，北京 100033；2 中国移动通信集团浙江有限公司，杭州 310016；3 中国移动通信集团设计院有限公司，北京 100080)
摘　要　目前由中国移动研发的网优自动化服务平台，主要集成了如下功能：LTE自动邻区关系优化模块、基于智能
算法的PCI自动优化模块、 LTE功率配置自动优化模块、LTE小区参数自动化推荐模块，以及TAC边界区域自动优化模块等，并支持其他新增工具的快速扩展。

本文介绍的网优自动化平台包括了全流程数据预处理模块、即插即用的优化算法模块、灵活的Web Service接口调用模块、以及各工具通用的数据挖掘/机器学习算法库等等，这种基于模块化搭建的网优自动化服务平台，使得各类核心网优应用能够快速上线，并具有极强的可扩展性和可靠性。

关键词　参数配置；网优自动化；集中优化；模块化；数据挖掘
中图分类号 TN929.5 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2018）03-0030-04
收稿日期：2017-07-10
1 引言
随着LTE 网络的日益壮大和复杂化，研究如何提升网络优化的工作效率，推动网络优化的自动化、智能化水平，快速定位网络中存在的各类质量问题，使网络性能指标达到最优日渐迫切。

同时，随着全网集中优化、自主优化工作的推进和部署，网络优化工作也面临一些问题和挑战，例如：网络自主优化人员不足，长期依赖外部支撑；IT 落地周期长、协调多、周期不可控；优化算法不可掌控；维护优化经验得不到有效积累等问题。

针对上述网络优化领域需要迫切解决的问题和挑战，中国移动组织相关项目研发团队，开展了大量专项优化分析工作，自主研究并实现大量的自动优化核心算法，并将优化算法开发成自动化工具，并编制了相应的
标准规范体系。

同时，将多项网优自动化工具进行了部署落地，并进行了现网应用，取得了丰硕成果。

本文将重点介绍网优自动化服务平台的架构设计和应用实践。

2 网优自动化平台的整体架构
网优自动化服务平台在架构设计过程中，就充分考虑利用IT 手段固化各类优化规则，通过一系列智能化手段，例如机器学习技术建立分析模型，不断完善自动化网优体系的建设。

并通过自主开发的模式形成网优自动化、智能化工具与服务平台，贴近现网生产实践，同时具有生产效率较高，成本较低等优势，是落实集中优化，提升工作效率的关键手段。

以目前网优自动化服务平台为例，从软件初始架构
设计阶段，已将底层数据模型、 核心网络优化算法、数据挖掘/机器学习通用算法库、用户交互接口、前端界面显示等关键环节进行模块化分割，各个模块可以独立开发，前端管理界面与后端算法运算模块间采用Web Service技术进行耦合。

如图1所示。

在图1所示的网优自动化服务平台中，关键模块和主要功能介绍如下。

基础数据源共享模块可由大数据平台提供，用于给各项网优自动化工具模块提供标准格式的输入数
据，并实现输入数据的预处理，数据维度包括但不限于工参数据、MRO数据、路测数据、北向统计数据、私有参数数据、地图数据、信令数据解析等。

前端界面显示模块实现了GUI界面化工具调用和任务创建、数据质量检查提示、网优任务调度管理、以及网优自动化输出结果呈现、结果数据下载、优化方案工单派发审核等功能。

REST Web Service接口模块封装了各项网优自动化工具的对外调用接口，包括：LTE自动邻区关系优化模块接口、基于智能算法的PCI自动优化模块接口、LTE功率配置自动优化模块接口、LTE小区参数自动化推荐模块接口，以及TAC边界区域自动优化模块接口等。

使得任何客户端使用标准HTTP协议均可访问服务。

中间件服务器用于运行J2EE框架的Java Web应用程序，在网优自动化服务平台中，用于运行REST Web Service服务器程序。

网优自动化核心算法模块用于自动接收客户端调用请求，输入标准格式数据，并进行多线程并行的网优运算（如PCI优化、邻区优化等），并输出运算进度和最终优化方案。

数据挖掘/机器学习通用算法库用于各项网优自动化工具的内部运算，便于使用通用性的智能挖掘分析功能，提供了典型的机器学习算法，如决策树、聚类、KNN、神经网络等算法。

并支持良好的可扩展性。

并行计算框架MPJ用于各项网优自动化工具在提升运算效率时，可供使用的多核/多服务器的并行计算功能。

例如PCI优化算法中，通过开启并行计算，可大幅提升遗传算法的运行效率。

数据模型存储主要用于保存自动化工具运算过程中产生的中间数据和结果数据，其中任务管理数据和小数据量的中间数据可采用Oracle进行存储，输入的源数据采用
FTP方式进行传输和存储。

3 网优自动化平台的技术选型
在目前网优自动化服务平台的开发过程中，所有开发技术选型围绕成熟、开源、稳定、低成本、高效开发的原则进行。

网优核心算法程序的开发，主要采用Java语言开发PCI优化、TAC优化、ANR优化、功率优化，场景参数推荐等优化工具包，用到的部分算法采用了开源的机器学习和数据挖掘算法库。

图1 网优自动化服务平台架构设计
中间件应用服务器方面，采用开源的Apache-Tomcat 作为中间件服务器，完整兼容J2EE 框架，采用Spring framework 3.0+Hibernate 3.5技术实现业务逻辑开发和模型层封装。

外部交互接口部分，采用了业界成熟的REST Web Service 技术开发外部交互接口，本技术采用标准化的Http Get/Post 方式实现服务接口，具有良好的可扩展性。

数据存储技术的开发，各工具标准化输入采用FTP 方式存储，算法运算过程中产生的中间数据采用Oracle 数据库进行结构化存储。

对于软件开发环境和版本控制，采用开源开发环境Eclipse+JDK 作为开发环境，同时采用SVN 作为代码版本控制和团队协作开发，使用 Maven 作为统一项目构建和类库的共享平台。

4 网优自动化平台的数据预处理
在网优自动化服务平台的使用过程中，输入数据源的质量是影响各个网优工具输出结果准确性的核心问题，目前每个工具接口内部均实现了严格的数据质量检测函数，同时，也建议数据共享平台在提取数据过程中也进行第一次数据质量检查， 形成数据质量双保险机制。

如图2所示。

目前在部署应用过程中，对于发现的主要数据质量问题，平台均实现了自动化检测，主要包括：取值空值、字段格式异常、未按照要求进行数据清洗、 输入文件编码错误等问题。

此外，对于各类网优业务数据的完整性，也是平台关注重点：如工参与MR 中小区ID 不匹配、或缺失某些小区MR/参数/性能数据，或DT 数据量过少等问题，这些数据完整性问题，在算法运行过程中即使不会导致程序异常，但却对优化工具输出方案的可靠性产生
较大影响， 因此，使用工具前，需要请对接的数据平台加强数据完整性校验。

5 网优自动化平台的服务调用（如图3所示）
在网优自动化服务平台的落地应用过程中，集中优化平台将预处理完毕的数据，上传至自动优化工具FTP 服务器的特定任务ID 的路径下，并通过调用Web Service 系列接口进行数据检查以及优化计算。

根据所部署的服务器资源情况，支持多区域多任务的并发执行，主要设计的自动化服务接口介绍如下：
Create Task 接口：该函数输入任务ID 和省端文
件所在路径，以及每个网优自动化工具所需要的业务参数，创建优化任务，记录任务状态。

Check Data 接口：该函数主要功能检查省端业务数据文件是否正确上传，数据格式是否完整和准确，返回数据检查结果，并做好所有启动优化功能模块的准备工作。

Run Task 接口：该函数输入文件路径和任务ID，以及工具运行所需的其他参数，接口启动自动化工具算法，在运行过程中生成进度信息。

Process rate 接口：该接口函数查询该任务ID
运
图2 网优自动化服务平台数据质量管理
图3 网优自动化服务平台接口调用
行的状态和进度，返回结果。

Result 接口：该任务函数查询反馈任务ID 运行最终结果和优化方案，返回省端GUI 前端界面平台。

目前，开发所有网优自动化工具的交互式接口，均采用成熟的Rest Web Services 技术，此技术目前已被业界大量用于解决异构系统间的远程通信调用问题。

Rest Web Services 使用标准的HTTP 方法，标准化的HTTP 操作方法，结合其他的标准化技术，如URI，HTML，XML 等，将会极大提高系统与系统之间整合的互操作能力。

6 网优自动化平台的落地部署总结
截至目前，已自主完成了5项网优自动化工具落地系统的完整开发和落地工作（包括LTE 邻区自动优化、PCI 自动优化、功率配置自动优化、TAC 边界自动优化、场景参数自动化推荐工具），共计部署了153项次工具，累计解决落地联调问题300余项。

每周基于各项工具开展现网自动优化应用千余次；同时，还积极推动了将网优自动化工具纳入集中优化生产流程，不断总结使用过
Automatic LTE network optimization service platform based on modular architecture
ZHANG Yang 1, LI Xue-jiang 2, WANG Xi-dian 3, WANG Lei 3
(1 China Mobile Communications Group Co., Ltd., Beijing 100033, China; 2 China Mobile Communications Group Zhejiang Co., Ltd., Hangzhou 310016, China; 3 China Mobile Communications Group Design Institute Co., Ltd., Beijing 100080, China)
Abstract Currently the automatic LTE network optimization service platform developed by China Mobile group
mainly integrates the following functions: LTE ANR optimization, LTE PCI optimization, LTE Power optimization, LTE Parameter automatically recommendation,and LTE TAC boundary region optimization. This platform includes the whole process of data preprocessing module,plug and play network optimization algorithm module, and fl exible Web Service interface module, and the universal data mining /machine learning algorithm library and so on. The automatic LTE network optimization service platform makes all kinds of core network optimization application quickly on-line, and has strong scalability and reliability.
Keywords parameter confi guration, automatic network optimization, centralized optimization, modularization, data mining
参考文献
[1] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.
[2] 韩陆. Java RESTful Web Service实战[M]. 北京: 机械工业出版
社, 2016.
[3] Martin Kalin. Java Web服务构建与运行[M]. 北京: 电子工业出
版社, 2014.
程中的优秀经验，对工具进行持续的迭代升级。

在网优自动化工具部署落地过程中，还编制完成了一系列技术规范，包括《网优自动化工具落地部署系统架构及分工界面》、《网优自动化工具数据预处理规范以及文件格式标准》、《网优自动化工具数据输入格式汇总及Web Service 接口规范》，以及《网优自动化工具部署所需硬件资源配置建议》等技术规范体系。

综上，网优自动化服务平台基于现网网优大数据，结合成熟的数据挖掘/机器学习算法，将不断提炼形成网络优化工作的“经验”，逐步代替传统以个体工程师为主的生产模式，为网优集中化工作的开展提供技术层
面的有力支撑。

该平台也将是落实集中优化，提升工作效率的关键手段，必将进一步推动优化工作向“自动优化和智能优化”方向转型。