基于网管性能数据的KPI优化方法VIP免费

基于网管性能数据的优化方法摘要：结合中兴通讯在全球商用网的优化案例，讨论基于网管性能统计数据对网络进行优化的思路和具体方法。对网络日常优化所需关注的主要进行了介绍。概述随着商用网络规模的不断扩大，单纯采用路测优化方式已经不能满足工作需求。在网络成熟期，更多的情况是首先通过后台网管的海量数据统计和分析，初步找出异常指标，继而确定是级的问题还是个别小区问题，再结合具体的优化手段进行详细分析。本文对基于后台网管性能统计数据的优化手段进行初步的分析。在传统的基于和数据的优化过程中，数据的采集是一个比较费时的过程。为了复现某个问题，可能需要进行大量的路测，之后在对长时间的路测数据进行回放分析的过程中，定位到具体需要分析的问题点，然后从不同的角度进行分析，最终找到问题的解决方案。虽然在一些智能化的工具支持下，问题的定位与分析能在一定程度上简化，但这仍然属于对个案问题进行优化的范畴，缺乏全网级的综合信息加以支撑。而基于后台网管性能数据的优化则与之相反，这种优化方法基于大量的性能统计数据，强调各指标之间的关联性以及指标与各种外在因素的密切联系。工程师需要做的，是在相应工具的支持下，从性能数据与配置数据、告警数据、地理信息、时间信息等入手，深入挖掘数据之间的联系，从而定位相关问题发生的原因，提出相应的解决方案。常用简介根据各类计数器，可定义很多种性能指标。其中一部分是一般性能指标，可称为（）。一部分是常用的用于评价网络质量的指标，可认为是网络关键指标。通常分为路测部分和后台部分，本文中专门讨论后台部分的指标。后台网管统计可分为级统计和级统计，针对不同的指标采用不同的统计范围和粒度。从实际应用的角度，通常有以下几类，分为接入类、切换类、掉话类、资源类、速率类、质量类等，其中很多指标可以进一步按业务等条件进行细分，构成复杂的体系。但在日常的监控和优化的过程中，通常选取最重要的几项指标，反映网络的总体性能。当有必要时，才对描述细节性能的指标进行考察。这体现了问题分解、逐步求精的分析思路。从用户的使用感受角度考虑，最重要的指标应该是掉话率，包括语音、可视电话、R99业务以及业务的掉话率，而业务的掉话相对业务来说带来的负面体验更严重。其次一个重要的类别是接入类指标，这反映了用户是否能在任何时间、任何地点及时地获取高质量的移动通信服务。接下来的重要指标包括质量类指标、速率类指标等，这些是用户直接能感受到并关心的。切换类、资源类指标则更多地为运营商所关注。需要说明的是，在基于网管的体系中，部分指标比较难于体现，典型的如呼叫建立时延，其信令点涉及对核心网消息的解码，通常不在内完成，因此更多的是从路测途径对时延进行测试评估。在基于网管数据的优化方式中，典型的如下图1所示。图1典型网管示意图网管优化网管优化流程网管优化是通过对统计数据的分析来定位异常的过程。异常是指日常网络运行监控中网络质量报告输出的不满足项，如接入成功率、掉话率、异系统切换成功率等。不同的的分析方法可能有所不同，但总体流程是存在共性的，其分析思路是：从面到点进行问题定位和分析，即从级性能到小区级()性能，结合之间的横向分析，以及从到相关的纵向分析。从入手，可以了解整个网络的整体性能。如果级的指标有异常，则要分别对每个小区的指标进行分析，确认指标异常是普遍现象还是个别现象：如果是普遍现象，需要从覆盖、容量、干扰、传输、设备软硬件、无线参数等方面进行分析；如果是个别小区异常，应从相应的小区性能统计项进行详细分析。需要注意的是，在查看百分比类相对性指标时，还需要同时查看指标中的绝对次数，因为百分比指标有时会掩盖部分小区的问题。分两种情况：一是百分比指标差，但采样点少，不具备统计意义；二是失败次数（分子）多，但由于总体样本点（分母）更多，其百分比指标会很好，容易掩盖一些问题，需要特别注意。在网管优化过程中，纯粹的统计数据可能还不够，这时就需要多元化的数据作为分析的输入，如设备告警/设备日志数据、小区跟踪数据。如果仍然无法定位问题，则进行相关小区的专项测试...