运营商移动数据网络底层分光数据共享探讨
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运营商移动数据网络底层分光数据共享探讨
运营商移动数据网络底层分光数据共享探讨
于娟娟
2012-6-28 10:02:37 来源:《移动通信》2011
年第23期
摘要:文章重点探讨GPRS/CDMA移动互联网网络大量分光系统是否能进行底层数据的整合,介绍了整合的思路和技术实现,并针对一些上层应用的接入提出解决建议。
关键词:移动互联网,GPRS,CDMA,分光,云存储,安全
1 背景概述
运营商移动数据网络出于安全监管要求、业务分析和控制要求,产生了大量基于GPRS/CDMA移动互联网网络的分光需求,随着分光数量的不断增加,造成管理运维困难、网络结构复杂等问题。
这些分光需求可能但不限于:不良信息监控、上网日志留存、信令分析、数据业务分析、精确营销、物联网等。每套系统要收集所有移动互联网数据流量,往往在几个GB以上,而需要分析的数据只有几十兆、几百兆。如图1所示,每套系统底层的处理和设备往往是重复建设,都是分光、协议解析和部分应用解析,真正分析的应用千差万别。
这就产生一个问题:如果把每个系统层次化,基本分为分光器,链路汇聚、协议解析、应用解析,以及上层应用分析。除了上层应用,底层的所有内容是
否可以整合成为一套系统,给所有上层应用输送数据?
2 技术实现
经过对相关分光应用的分析和实践,我们发现技术上完全可以实现,还能带来一些意想不到的优势。
2.1 解决方式
(1)分光HUB方式
解决多次分光工程割接问题,一次割接,多个项目共用底层分光设备,分光HUB可以是有源设备,解决光增益问题。
(2)深度解析,数据入云方式
不仅整合分光设备,还整合了底层协议和应用解析功能,只把应用处理留
给上层应用。利用了云存储的大容量、自动冗余等功能,不但可以提供上层应用所需数据,同时为没有能力分析的数据提供存储,以备后续使用。
2.2 数据入云方式的具体方案
若采用第二种方式,整合运营商省公司层面分光需求,利用云存储和云计算可以实现信息有效共享和深度分析。
主要包括:
(1)分光后的协议、应用解析和分流功能。实现将电信网络专有协议,例如GTP—C数据格式化后存入云;GTP—U数据做应用解析后,尽可能多地解析出应用内容,将应用解析的结果格式化数据入云;或者GTP—U数据按照协议等要求直接吐给上层分析系统。
(2)云存储。按照云的接口标准将解析后的格式化数据入云,云数据共享,按照应用的要求将数据从云中吐给应用;应用分析的结果重新存储回云。如果需要,云也可以存储非格式化数据,例如图片、视频等。由于重点存储格式化数据,而且通常不关心数据包的负载部分(payload),所以入云的数据量在可以接受的范围内。如果关心数据包负载的应用,可以考虑直接把应用需要的数据包吐给上层应用,不经过云。
(3)数据地图。实现存储数据的地图检索,为每个上层应用建立数据地图,加快检索速度和效率,提高云数据的易用性。
(4)云计算。初期通过专有设备处理GTP协议解析并分流,后期可以考虑这部分功能软件化,将软件置于云计算环境中,进一步提高系统整合和处理能力。如图2所示。
3 应用接入和优势分析
本方案可以达到以下效果:
其一,将多路分光汇聚成为一路分光,整合并简化网络结构,提高系统稳定性。例如不良信息平台、DPI数据业务分析、CPS信令分析、IP溯源等,8~10路分光整合到一路分光,避免光衰减。
其二,通过云存储,将移动互联网业务数据保存起来以便日后深度分析。类似BOSS的精分系统(BI),所有分析系统可以从这个存储在云里面的全集采集一个子集进行分析,可以解决一些数据业务客户计费纠纷,或者特定应用(如QQ/P2P)分析和控制。
其三,整合移动互联网分析、监控系统,有效利用资源,提高分析系统性能和利用率。首先,所有设备处理所有GPRS/CDMA流量并进行协议解析,转变为一次性解析协议,按照需求分流流量处理特定数据。所有分析系统不再需要做协议解析,专注于自己的业务分析,大大提高了上层分析系统的性能、效率;其次,所有分析设备分析后的结果,从原来的本地存储转变为存储到云里面去。
其四,存储的数据不考虑冗余、备份问题。云自身提供冗余功能,数据默认存储三份,提高冗余度和查询速度。
其五,对上层分析系统无需改造,平滑过渡,方便扩展。无需每次改造GPRS 系统即可提供新分析、监控系统采集需求。
4 结束语
本文的建设思路打破了原有分光应用的体系结构,使运营商可以更加高效地开发移动互联网上层应用分析,减少市场营销策略决策时间,解决客户计费纠纷,提高客服满意度。
但是,打破原有分立的体系也会产生一定的阻力,这就需要运营商在更高层面统一规划,集中建设,协调内外部资源。同时,有些系统是由运营商集团公司统一建设的,需要集团公司层面统一认识,将已有系统通过扩容、升级等方式陆续割接到统一平台,新建系统便可直接利用统一平台。
参考文献:
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