关键词：移动互联网;大数据;用户感知;性能分析;主动运维;五元五阶;样本空间置换
1 引言
大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构“第三平台”是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。电信运营商尤其是具有浓厚国资背景的中国电信运营商是承载“第三平台”的主体。
运营商天然拥有大数据，如大量用户的相关数据，相对互联网企业而言准确度更高，也更加完整。除此之外，运营商的基础设施(如交换机、基站、数据通信设备、传输设备等)的运行维护数据、告警信息、配置信息、性能信息是比传统大数据范围更广、涉及领域更多、运营商独有的、比大数据更大量的数据。
然而传统运营商对大数据的运行主要表现在：对内，利用大数据进行自我改造，应用领域集中在内部决策、精确营销和客户服务领域;对外，形成对外开放、可商业化的核心能力，将其封装为服务和产品，实现商业模式的创新，助力 “互联网+”新经济、新常态的发展，如协助政府社会管理，根据场景、区域等维度，把相关数据做出画像，协助做好政府社会管理。
对于某个可能引起用户感知不佳甚至引发投诉的事件，电信运营商客户服务领域有一组有趣的统计数据：26个用户因为服务质量不佳有可能投诉但选择保持沉默，其中只有1个用户因服务不好选择投诉。该事件同时会被传播，其中，该事件被告知其他528人，最终有1 341人传播了该事件。
因此，解决客户感知不佳的问题迫在眉睫，无论用户是否投诉，先于客户发现问题、解决问题，是电信运营商亟待解决的难题。中国移动通信集团公司(以下简称中国移动)是全球最大的电信运营商，始终秉承“网络质量是企业的生命线”的理念。用户感知与网络性能指标在传统的电信运营商电路交换业务网络中呈正相关特性。然而，对于非话音的移动互联网业务，即使网络指标是完好的，仍然存在用户感知不佳的现象。
运营商被动通过投诉渠道获取用户的感知信息。本文研究用户感知和网络性能指标的关系，基于大数据技术，提出基于样本空间置换的五元五阶(five element five phase，FEFP)方法，实施主动运维，先于用户投诉发现并解决感知不佳问题。相比传统的运维模式，主动运维模式以网络性能管理为基础，主动进行网络分析，快速发现网络中各节点之间的性能失衡、趋势异常等隐性问题，运维人员根据分析结果主动出击，在故障发生前，有的放矢地进行精确优化，降低成本，提升网络质量及客户满意度。
2 基于大数据的主动运维
2.1 电信业大数据的特点与构成
中国电信运营商已经将数据资源上升到数据资产。传统电信业的大数据大约97%来自于运维支撑系统(operation support system，OSS)域(以下简称O域)，3%来自于业务支撑系统(business support system，BSS)域(以下简称B域)。其中，O域数据具有量大、精细、实时和贴近网络行为等特点，B域数据具有量小、汇总、离线、贴近用户行为等特点。
传统O域数据主要来自于网管系统数据，特点是基于网络设备的网元级(设备级)的操作、管理、测量报告、运行状态结果等数据。通常采样周期为15 min以上，时延0.5 h以上。然而，不同于传统的“话音业务网络好，客户感知就好”，移动互联网网络运行实践表明，中国直播网 ，即使O域呈现出的各种数据是正常的，仍然存在大量用户感知不佳的现象，即用户感知的精确刻画和描述无法通过传统的O域数据进行表征。用户的感知只能以用户遇到问题后的投诉间接反映，这就是运营商的传统运维方式。
因此传统以网元为中心的被动式的网络运维体系已经不适应“体验为王”的移动互联网时代的特征要求。当前客户感知不仅仅取决于网络，更涉及终端、业务使用全流程的各个环节。以某省公司调查为例，影响客户感知的各种因素中，网络质量问题只占19%，剩下的81%的问题分布在终端、业务和用户侧。而传统以故障告警为重点的网络运维体系，已无法做到端到端全覆盖、全过程、实时的质量监控分析。网络主动运维“难”。
传统运维模式是根据客户投诉或网络显性故障，被动地解决问题，无法做到对客户感知的主动预判，所以永远都是慢客户“一拍”，难以从根本上保障和提升客户感知。因此，网络必须加快向“客户体验+主动运维”的模式转型。主动运维必须通过大数据实现，大数据分析中尽量汇集多种来源的数据是关键，大数据的数据源如果仅停留在传统的运维数据层面，数据会有一定的局限性和片面性，只有集成多个方面的原始数据，才能反映事物的全貌。
为了实现用户感知的主动保障，电信运营商已经开始如图1右侧所示的移动通信网络信令数据采集和互联网业务的深度分组解析(deep packet inspection， DPI)项目建设。但是，如图1所示，新的信令采集和DPI数据的体量远大于传统数据，非格式化的数据特点也更加显现。这些特点又推动数据分析向大数据思维和技术变革。
2.2 基于五元五阶模型实现端到端客户感知到移动互联网接续过程的映射
据某知名咨询机构对中国移动用户4G手机上网的调查报告显示，数据业务的用户感知是中国移动当前的薄弱环节。感知不佳主要体现在：没信号、有信号但上不了网、网速慢以及掉线频繁，如图2所示。
LTE网络质量问题定位需要以用户业务感知为原则，即必须通过技术手段将用户感知技术的指标进行表征，这样就可以透过网络视角汇聚用户视角。图3为在4G的LTE网络中用户感知与网络对应的技术过程的关系。
在图3感知和技术流程对应的基础上，图4则给出了基于客户感知的端到端质量保障分析流程。LTE数据业务的用户感知需要建立一套规范的评估提升方法，中国直播网，实现端到端的性能分析，通过端到端质量保障提升客户感知。
因此，如图3所示的网络视角，与LTE网络客户感知直接相关的顺序的时间流程包括5个步骤(阶段)，即附着(attach)、管道建立(EPS)、域名系统(DNS查询)、传输控制协议(transmission control protool, TCP)链接建立以及业务使用。
用户使用业务涉及的从用户侧到网络侧端到端的所有网元和环节都影响用户感知，将这些环节在空间上划分为5个层面的元素(element)，即用户、终端、小区、网络和业务。通过空间的5个维度(元素)和时间上的5个步骤可以在空间和时间维度上定位出用户某次上网感知不佳的问题所在，即用户某次上网感知不佳，在空间上是哪个具体“元”(网元)导致，在时间上是发生在五阶的具体哪个“阶”。这就是五元五阶模型。
五元是相互匹配的元素，环节失配将导致业务不流畅或业务能力未充分挖掘。五阶是顺序的流水过程，任一阶段出现问题将导致断流(业务中断)，KQI(key quality index，关键质量指标)产生自每个环节。五元五阶模型并非5×5 的简单叠加，而是基于大数据的多维度数据的上卷与下钻，实现面向用户感知的全方位的知识挖掘。五元五阶模型一方面体现端到端能力保障和能力运营的最小变量级，另一方面足够完备地保证各项输出。
基于FEFP模型的大数据技术使得从海量信息中快速提取有价值信息成为可能，获取“5A”，即任何小区(any cell)、任何用户(any user)、持任何终端(any terminal)、使用任何应用(any service)获得 的 量化 的 任 何 效 果 和品 质(a n y quantized quality)(如时延、速率)是获取客户感知的关键。要实现基于五元五阶模型的“5A”目标，必须要有相应的LTE信令采集数据支撑。
2.3 LTE信令采集DPI
传统的网管数据更多记录的是网元设备运行的结果和状态测量数据，它侧重于设备的运行结果。但是大量事实表明，当用户出现明显的感知异常时，网元设备运行结果表现为正常。为了实施保障用户感知的主动运维，需要建设信令采集系统，图5是LTE网络信令采集系统的结构示意，覆盖用户面与控制面。表1给出了每个采集接口对应可获取的数据。
通过信令数据的采集和大数据分析，有可能实现用户“5A”信息的获取，继而做到用户感知的端到端体验保障，实现先于用户投诉就主动发现问题、解决问题的目标。这就是主动运维及主动运维的意义和价值。
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