4G移动网络端到端数据分析与应用探讨

黄毅华 ，陈秀敏，许向东，邓博存

（中国电信股份有限公司广州研究院，广东 广州 510630）

4G移动网络端到端数据分析与应用探讨

黄毅华 ，陈秀敏，许向东，邓博存

（中国电信股份有限公司广州研究院，广东 广州 510630）

移动互联网业务在最近几年蓬勃发展，新的业务模式为运营商的移动网络优化工作带来了重大挑战，业务的复杂性要求运营商从端到端的方式去优化网络。介绍了无线侧、核心侧及业务侧三个层面涉及到的端到端分析的不同数据源；同时，为了实现各种数据源的索引及拼接，介绍了端到端数据的关联方法；最后，对如何使用端到端数据，对无线资源分析、业务问题定界及用户感知评估三方面的应用进行了探讨，并提供了实际的案例及效果分析，为移动网络端到端业务的维护和优化工作提供了参考。

移动互联网 端到端 数据关联

1 引言

随着移动互联网业务的不断发展，智能终端不断进行推广与应用，基于智能手机的数据业务用户和使用率均不断增长。根据第36次中国互联网络发展状况统计报告（2015年7月），手机上的即时通信、手机搜索、手机新闻、手机音乐等业务的使用率均已超过50%。运营商关注的指标不再限于网络设备的运行质量，逐步扩展为业务层面的表现，如何利用端到端的数据进行分析引起了运营商的高度重视。对运营商而言，采集和分析用户业务发生过程的端到端全量数据，对于处理用户业务感知问题，优化网络质量，提升用户满意度具有重要的意义。

2 端到端优化研究现状

基于LTE目前的系统架构，网络的维护和优化方法大多都是基于EPC、EUTRAN或者业务各自层面的孤立分析，没有将各个层面的内容联合起来进行分析。这种孤立的方法存在一定的缺陷：如果仅在无线侧分析，则无法获取业务的交互情况；而仅从业务数据出发，无法了解业务实际发生时的实际无线环境，同样也无法掌握业务交互异常的真正原因。只有将EPC、EUTRAN及业务的信息同步采集并进行关联，才能掌握用户业务使用过程的所有影像。

目前各运营商陆续开展了一些端到端分析的相关研究，试图通过端到端的数据分析优化网络性能，但基本上都限于局部定性分析，或者无法使用全量的用户端到端数据，没有达到很好的效果。

如中国联通的LTE小数据包业务无线业务优化研究，基于多数据应用增强技术eDDA，研究LTE系统小数据包业务引起的信令风暴、UE功耗、PUCCH资源开销等问题对网络的影响，提出了信令优化、DRX周期扩展配置、辅助信息优化等方案。研究针对的是小数据业务的整体情况，但是未深入到具体不同业务对无线网络的影响及优化。

此外，SK电信也有使用DPI联合设备网管指标进行分析的方案，通过对无线网络问题小区内各种业务的连接情况进行分析，确定各种业务的连接频率及流量等，以此分析业务对网络的影响。这样虽然能在一定层面上评估业务的影响，但是只能分析到小区级别，不能细分到具体的用户和业务，因此，不能完全实现端到端的数据分析。

3 端到端数据介绍

端到端的数据主要由无线侧、核心侧及业务侧（互联网）三方面的记录数据组成，下文将简单介绍三部分数据的主要数据源以及这些数据的关联方法。

3.1 无线数据

分析无线网络的数据，可以实现的手段包括设备网管统计，TRACE跟踪、MR测量报告、无线通话记录CDR、专用仪表、APP等。由于设备网管的统计不能细分到用户级别，所以无法实现端到端关联。专用仪表，如路测工具等，由于是抽样测试，无法获取全样本数据，存在一定的限制，故主要针对TRACE、MR及CDR等数据源进行分析。

（1）TRACE数据

TRACE数据是用户的信令跟踪数据。为了实现LTE/EPC网络端到端用户跟踪，3GPP组织提出了明确的规范要求。对于用户跟踪，3GPP定义了UE TRACE及CELL TRACE两种方式。

TRACE信令跟踪采集了S1、UU及X2的协议消息，其中与无线资源相关的主要是UU消息。UU消息跟踪包含了测量报告（基于测量事件），连接建立，重配置，连接释放，终端能力协商等内容。

信令跟踪（TRACE）是移动网络日常维护、故障排查与定位的有效工具。信令跟踪可以获取RRC连接的相关信息，同时通过测量报告获取终端的信号情况。

（2）MR数据

MR测量报告是LTE系统的一项重要功能，测量报告的触发方式分为事件触发和周期触发两种。事件触发MRE主要使用网络已经开启的事件测量（如A1、A2等），不需要另外开启测量任务。周期触发MRO需要开启测量任务，并配置测量周期。由于事件触发方式上报的时间和频率都有一定的限制，整体评估网络一般使用MRO数据或MRS（MRO的周期统计结果）。

MR记录了终端对服务及相邻小区的测量信息（RSRP、RSRQ等），链路的误包率，终端的占用资源（PUSCH/PDSCH PRB数等）以及对应的eHRPD邻区测量信息等。

（3）CDR数据

用户每次的无线连接（RRC连接）都会产生一条CDR记录。无线侧话单记录用户每次无线连接时相关的连接信息，对应的信号质量以及资源使用的情况，适用于用户级的问题分析。

无线侧话单提供的字段约有200个，按照类型可以分为呼叫基本信息、呼叫建立、承载、切换、呼叫释放、UE能力、互操作、RLF相关信息这八大类。

3.2 核心网数据

核心网数据为用户承载等相关信令消息的记录。当用户附着/去附着，TAU、S1承载建立/释放等产生，核心网信令会记录相关的业务信息数据，具体如表1所示。

表1 核心网信令字段介绍

3.3 业务数据

业务数据指用户传输的TCP/IP包信息，主要通过DPI的方式采集。通过DPI系统能够基于源IP地址、目的IP地址、协议号、源端口、目的端口五元素及其组合对业务特征进行精确识别，对流量进行分析。

简而言之，通过DPI分析，可以完成用户业务层面的数据分析，包括访问站点、访问频次、访问流量、应用排名、终端分析等。此外，由于DPI记录了用户TCP/IP层面交互的信息，也可以用于TCP/IP交互问题的定位及分析。

DPI数据的采集在核心网及业务层面有两种方案，一种是通过内置PGW的方式，这个方式对PGW的负荷会有一定的影响，而且需要同时采集MME接口的数据，实现较为复杂；另外一种方式是目前应用较多的方案，即通过第三方探针的方式，同时采集核心网的信令以及业务层面的数据，本文将以此种方式为主，介绍核心网信令及DPI数据的应用。

4 端到端数据关联

如上所述，端到端数据包含了无线侧、核心侧及互联网三方面的数据。采集这三方面的数据后，还需要进行数据的关联，才能将不同层面的数据合并在一起。如图1所示，CDR/MR/TRACE主要采集无线UU口的数据，通过基站上报到服务器进行存储；探针采集S1-MME、S1-U及S11接口的数据，其中S1-MME接口获取基站信息、终端信息、控制面通道建立信息，S1-U获取用户使用的业务（网页浏览/视频/即时通讯/社交媒体）信息，S11获取用户承载建立信息。

图1 网络结构及采集数据接口介绍

由于业务层面信息并不携带用户的移动标识（如IMSI），第三方探针同时抓取S1-MME、S1-U及S11的信息，通过GTP协议，可以将核心侧的信令以及业务侧的数据进行关联。从而，使得用户的业务数据获取到IMSI。

在LTE协议中，无线侧的记录数据（如CDR、MR）基本不采集IMSI，因此，为了实现端到端的数据关联，还需要将CDR、MR等数据通过关联获取IMSI。核心侧及业务侧数据关联如图2所示：

图2 核心侧及业务侧数据关联

如图3 所示， 核心侧记录及无线话单均有记录MME_Group_ID、MME_Code、eNBID、MME_UE_S 1 A P _ I D 、e N B _ U E _ S 1 A P _ I D这些字段。其中，MME_Group_ID、MME_Code唯一确定一个MME；eNBID、MME_UE_S1AP_ID、eNB_UE_S1AP_ID唯一确定eNB下某一个用户的一次S1AP连接。通过上述字段，可以将无线记录与核心侧记录一一对应，从而无线侧数据可获取用户的IMSI，最终实现无线、核心及业务的端到数据关联。

5 端到端数据应用

完成了端到端数据的关联后，用户在不同层面的数据可以通过索引联合在一起分析，给网络维护及优化人员提供了极大的帮助。在这里，介绍典型的端到端数据应用以及对应的实施效果。

图3 无线侧及核心侧等数据的关联

5.1 业务对无线资源占用

对运营商而言，了解所承载网络上的业务使用差异性及其对网络资源的占用情况，对掌控网络资源情况、优化网络资源配置、提升用户数据业务体验具有重要的意义。

无线CDR数据记录了用户的无线RRC连接信息，包括连接时刻、信号强度及质量、连接时间、连接流量、时隙占用等。对于CDR的记录，可以认为RRC连接的触发次数，直接与无线接入资源相关。而RRC连接的时间则直接与无线控制资源相关。因此，通过关联DPI数据将业务属性赋予每个RRC连接，则可以获取不同业务对无线资源的占用分析。

PRACH等无线接入资源主要跟RRC连接触发相关。评估业务对随机接入资源的占用情况可以用RRC触发匹配模型分析各种业务对RRC连接触发的对应分配情况。当终端进行RRC连接时，可以使用RRC连接建立后最新的数据包属于哪个业务来标示。具体的算法流程如图4所示。

图4 RRC连接触发匹配模型

参考某地 市某日的数据，对无线接入资源占用较多的主要为微信、QQ及百度地图，占比分别为26.69 %、10.69 %和8.02 %，前三者的比例合占45.39 %。不同业务对无线接入资源的占用统计如图5所示。

同理，通过将所有的CDR记录中的RRC连接时间按照业务的贡献分配到不同业务中，可以分析业务对无线控制资源的占用情况。不同业务对无线控制资源的占用统计如图6所示。

分析同样的数据，可见微信、微信空间（朋友圈）、QQ对无线控制资源的占用最高。而将CDR中PRB数量按照业务的贡献分配到不同业务中，则可以分析业务对传输资源的占用情况，此处不再展开分析。

确定资源的主要矛盾后，可以通过网络的无线资源优化手段进行优化，也可以与应用公司共同优化业务的心跳及寻呼规则，降低网络负荷。

图5 不同业务对 无线接入资源的占用统计

图6 不同业务对无 线控制资源的占用统计

5.2 端到端问题定界

将用户的无线记录信息及业务信息关联后，对于用户的业务问题定位，提供了端到端的信息汇总，有助于分析业务的可能原因。通过不同层面端到端的指标分析，可以定界问题的归属。以HTTP业务感知问题为例，通过定义不同界面的关键指标，可以实现感知问题的快速定界。表2为HTTP指标定界。

表2 HTTP指标定界

在处理用户投诉时，某地市的用户投诉网页浏览速度慢，经过上述指标的定界，并派单到无线侧进行处理。经无线侧分析，该投诉点MR信号覆盖较弱，现场勘查信号较差，该投诉点由于没有建室分系统，周边楼宇都比较高，导致了酒店内部信号比较差，因此造成了弱覆盖，用户体验较差。具体如图7和图8所示：通过增加站点覆盖的方式，解决了用户的投诉问题。通过直接的问题定界，可以减少问题在专业界面的流转环节，提升问题的处理效率。

图7 用 户网页浏览速度问题投诉的MR测量分析

图8 用户网页浏览速度问题投诉的现场勘查情况

5.3 用户感知评估

基于LTE的系统架构及界面的分工，目前大多数的用户感知评估都是基于无线侧或业务侧等单独层面的，没有实现基于端到端数据的用户感知评估。此外全量用户数据属于海量数据，如没有大数据能力的支持，数据的处理效率有限，这也制约了端到端全量数据感知评估的发展。

从用户投诉的主要类型进行分析，实际上主要的投诉也需要在无线、核心及业务侧分别寻找指标对应。表3为主要网络投诉问题在全量用户数据的对应分析：

表3 投诉及对应指标表现

端到端的用户感知评估可建立在上述问题及指标的对应层面上，而在评估体系的建立方法上，目前存在两种方式：一是通过专家评估或者问卷调研的方式，确定指标体系的因子及权重；二是使用数学挖掘的方式，通过逻辑回归，决策树，神经元网络等数学建模方式，通过对历史数据的建模，从而对实际的用户记录进行感知预测。

图9为某地市使用方法一建立的用户感知模型，通过全量用户数据，对用户的感知进行评分，同时，监控用户在连续时间的感知波动情况，提前掌握用户的感知问题，通过主动优化的方式，减少用户投诉，提升用户感知。

6 结束语

本文对移动网络的主要运营数据进行了分析，包括无线侧、核心网和互联网等记录数据，同时，提出了端到端数据的关联方法，为移动网络的端到端数据分析及应用奠定了基础。在此基础上，介绍了端到端数据在评估无线资源占用，端到端用户问题定界以及用户感知评估三个方面的应用案例以及效果。其中无线资源占用实现了从业务角度分析网络资源的评估方法；端到端用户问题定界解决了用户业务问题的快速定位；用户感知评估实现了从网络KPI到用户感知KQI的转变。希望以此达到抛砖引玉的效果，为运营商端到端数据应用及网络智慧运营提供参考。

图9 单用户感知评分及波动分析

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Analysis and Application on 4G Mobile Network End-to-End Data

HUANG Yihua, CHEN Xiumin, XU Xiangdong, DENG Bocun
(Guangzhou Research Institute of China Telecom Co., Ltd., Guangzhou 510630, China)

Mobile Internet services are developing gloriously in recent years. The new service modes bring great challenges to the mobile network optimization for operators because the complexity of services requests operators to optimize networks in an end-to-end mode. The different data sources of end-to-end analysis involved in the three levels of wireless side, core side and service side were introduced. Then, in order to realize the indexing and connection of different data sources, the end-to-end data association method was addressed. Finally, the applications of three aspects including the use of the end-to-end data, the analysis on wireless resource, the de fi nition of service problem and the user perception evaluation were discussed. In addition, the practical cases and effect analysis were offered to provide the reference to the maintenance and optimization of mobile Internet end-to-end services.

mobile Internet end-to-end data association

10.3969/j.issn.1006-1010.2017.20.008

TN929.5

A

1006-1010(2017)20-0047-07

黄毅华,陈秀敏,许向东,等. 4G移动网络端到端数据分析与应用探讨[J]. 移动通信, 2017,41(20)： 47-53.

2017-07-20

责任编辑：刘妙 liumiao@mbcom.cn

黄毅华：硕士毕业于中山大学，现任职于中国电信股份有限公司广州研究院，主要从事无线网络维护及优化等相关工作。

陈秀敏：硕士毕业于华南理工大学，现任职于中国电信股份有限公司广州研究院，主要从事移动网络研究及仪表应用等相关工作。

许向东：毕业于北京邮电大学，现任职于中国电信股份有限公司广州研究院，主要负责移动网络优化技术管理等相关工作。