[发明专利]一种基于大数据的网络运行状况预测模型

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，具体的说是一种基于大数据的网络运行状况预测模型。

背景技术

在电信网运营中，网络运行状况预测至关重要。及时、合理的网络预测结果能够直接帮助管理者做出正确决策和投资，指导网络的扩容和优化，保证电信网健康、安全、有效运营，具有重大的社会和经济意义。前期国内外的网络预测主要围绕话务增长、资源使用、故障隐患等网络运维角度开展模型研究，预测算法主要以线性回归、指数回归、多项式回归等经典的趋势外推预测算法为主，近年来为保证预测结果的准确性，又引入卡尔曼滤波等算法对预测结果进行优化。

无论采用何种算法，预测的核心都要围绕目标建模展开。当前主流电信运营商都在尝试从NOC(Network Operation Center，网络运行中心)向SOC(Service Operating Center，服务运营中心)转型，实现面向客户感知的业务端到端预防式运维管理模式。同时，国家对信息安全日益重视，提供基础网络的电信运营商应该注重网络运行预测方面的相应转型。

综上所述，运营商在移动互联网时代，网络技术、运维模式均面临着重大的变革，当前以运维为主的网络运行预测模型已无法满足电信运营商新的工作需求，创建满足当前工作转型要求的网络运行预测模型成为电信运营商需要考虑的重要问题。

发明内容

本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种基于大数据的网络运行状况预测模型和方法。

本发明所述一种基于大数据的网络运行状况预测模型，解决上述技术问题采用的技术方案如下：所述基于大数据的网络运行状况预测模型，以网管设备数据为基础，引入海量的用户信令数据、MR数据、投诉数据及调查数据，提出基于大数据的三域两层的网络运行分析预测模型体系架构，采用当前主流的MPP分布式数据处理技术，基于数据挖掘技术中的回归预测算法，实现网络运行状况分析预测；

所述网络运行分析预测模从网络运维域、业务应用域、网络安全域三个维度分析，每个维度从网络、用户两个层面展开。

优选的，所述网络运维域主要评估电信运营商基础网络的支撑能力，依靠一级指标网络运维得分进行评价。

优选的，由一级指标进一步分解出资源合理、网络覆盖好、网络质量优、运维能力强四项二级指标；网络覆盖好与信号强、易接入两项用户级指标存在关联；网络质量优与不掉线、无干扰两项用户级指标存在关联。

优选的，所述业务应用域主要评估电信运营商能为用户提供的自有及增值业务服务能力，依靠一级指标业务应用得分进行评价，支持单个业务评估。

优选的，由一级指标进一步分解出资源占用合理、使用感知好、无违规、价值高四项二级指标；使用感知好与易接入、时延低、流量合理三项用户级指标存在关联。

优选的，所述网络安全域用于评价电信运营商为移动用户、网络本身提供的安全防护能力，依靠一级指标网络安全得分进行评价。

优选的，由一级指标进一步分解出终端安全、网络安全、内容安全三项二级指标；终端安全与无木马病毒、无异常流量二项用户级指标存在关联；内容安全与信息完整、无违规内容两项用户级指标存在关联。

本发明所述一种基于大数据的网络运行状况预测模型和方法，与现有技术相比具有的有益效果是：本发明以网管设备数据为主的基础上，引入海量用户信令数据、MR数据，解决了传统网络评估预测方法中存在的一系列问题，比如不能真实反映网络质量与客户业务体验感知间的差距，不能充分反映网络安全状况，难以从用户级、单业务级进行评估预测等；

本发明能够克服当前以运维为主的网络运行预测模型无法满足电信运营商工作需求的缺陷，对模型指标体系进行扩展完善，创建了满足当前工作转型要求的网络运行预测模型；进一步提升预测模型的业务深度与运行效率；能够真实反映网络质量与客户业务体验感知件的差距，体现网络安全状况，能够针对单用户、单业务进行评估预测，为移动互联网背景下运营商提出全面、高效的网络综合评估方法。

附图说明

附图1为所述网络运行状况预测模型的示意框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明所述一种基于大数据的网络运行状况预测模型进一步详细说明。