大数据分析在移动通信网络优化中的应用谢林

大数据分析在移动通信网络优化中的应用谢林

谢林

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摘要：随着移动通信技术的普及，移动互联网应用几乎覆盖全球的每个角落，比如微信、微博、QQ等移动通信用户需求不断增加，对移动通信网络进行改进和优化升级成为大势所趋。本文对移动通信应用大数据网络优化的现状进行了分析，并指出了目前移动通信网络优化在应用大数据方面存在的问题，提出移动通信网络优化的有效举措，为网络优化工作开展提供参考。

关键词：大数据分析；移动通信网络优化；应用

引言

随着移动通信技术的普及，移动互联网应用几乎覆盖全球的每个角落，比如微信、微博、QQ等移动通信用户需求不断增加，对移动通信网络进行改进和优化升级成为大势所趋。当前，随着计算机网络技术的不断成熟，一定程度上促进了信息技术的融合，使移动通信网络的数据规模进一步扩大，大数据技术开始在移动通信网络中不断应用，现代科技应用效率不断提高，促进了通信市场的繁荣发展。

1大数据技术和移动无线网络概述

1.1大数据技术概述

所谓大数据，其容纳的资料内容非常丰富和巨大，通常超出了一些软件工具获取的数据和应用范围，能够给企业管理者提供科学的决策资料草靠，帮助决策者提供精准的资讯信息。应用大数据技术，能够很快的从繁杂的信息数据资料中精准找到企业发展所需要的富有利用和参考价值的信息，并通过最为方便快捷的方式进行数据信息的快速处理，使数据信息的价值最大化的得到发挥和利用。传统的信息处理技术，相对于比较分散的信息很难被发掘和恰当处理。大数据技术集合数据存储、数据处理、数据分析等技术与一体，其应用促进了移动通信领域的变革。云存储是数据存储中使用最多的存储方式，通过云计算概念基础的延伸，采用用分布式的文件实行集群应用，将不同类型的设备进行联合进而实现协同工作；数据处理是通过分布式架构技术进行操作；数据分析较为复杂，需要从存储的巨大繁杂数据库中，通过应用数据挖掘、智能技术找出数据间的关系及存在的规律。

1.2移动通信网络概述

当前常用的移动通信网络有CDMA（2G）、EVDO（3G）、FDD-LTE（4G）等。CDMA是在数字技术基础上扩展而来，主要是进行扩频通信来实现码分多址分流；而EVDO实在应用高频谱利用率的码分多址技术的基础上，针对分组数据进行的业务优化程序，当频率达到一定优化程度，在带宽为1.25MHz的前提下就可以实现传输。

1.3Mbps的高速数据传输。Mbps的高速数据的数值基本达到峰值，进一步提升有着相当高的难度，借助大数据的帮助可以得到实现。当前比较注重LTE的网络优化研究，因为其通信系统是由3GPP协同制定的，便于及时地更新和实施技术标准。但是要注意基于频率的分工FDD-LTE和基于时效的分工TD-LTE状态下的两种模式，要能区分上下行无线链路和不同时间。当几张差异较大的网络并存时，要进行优化有着很大的难度，频率和时效都基本和极限非常接近，要实现继续上升会有很快的衰耗，需要借助更多的基站，无疑会加大彼此之间的相互干扰。

2大数据分析在移动通信网络优化中的问题

2.1大数据技术面临数据过大问题

随着移动通信网络的不断发展，网上用户数量急剧增加，通信网络的范围也在迅速的扩张，移动通信网络所产生的数据量无疑也在快速的上升，因此数据过大问题成为当前移动网络通信工作面临的主要问题。

2.2大数据技术面临着资金匮乏问题

应用大数据技术构建移动通信网络时，不同区域的数据结构和性质都要统筹考虑，这样无疑会增加移动通信网络的建设周期和成本，导致需要强大的资金支持。随着网络建设周期的延长和网络建设规模的增大，面临着资金匮乏问题成为阻碍移动通信网络将实现优化的一大瓶颈制约。

2.3大数据技术面临着安全问题

大数据技术包含数据分析、储存、处理等多方面的内容，涉及到移动通信网络的安全问题，如果在技术方面出现问题，就会为移动通信网络的数据埋下较大的安全隐患。云储存技术在大数据技术中拥有强大的存储功能，可以将大量的移动通信网络数据集中在统一平台管理，但无疑增加了数据丢失风险，难以保障移动通信网络的安全性。

3大数据分析在移动通信网络优化中的应用方法

3.1应用存储功能

当前移动通信网络用户在不断发展变化，每天都面临着大量的数据需要更新、妥善管理、安全保存。在更新管理和保存的过程中，就需要借助大数据技术的存储功能，也就是利用其虚拟化存储方式，将结构不同的数据集中在同一的信息平台下集中管理，可以使数据的动态变化容量大大降低，能储存更为巨大的数据提供能源基础，在降低数据管理成本、节省资金的同时，使数据存储和管理更加高效。

3.2完善管理制度

完善的管理制度是优化移动通信网络的关键，随着大数据技术的广泛应用，移动通信网络安全成为重要问题。所以移动通信网络部门要对大数据技术的管理制度进一步健全和完善，对技术应用流程进行规范，加强移动通信网络的实时动态监测，确保移动通信网络的数据和运行安全。

3.3获取数据信息

随着移动通信网络用户的不断增加，用户在通信网络留下数据信息十分庞大，数据获取工作有着很高的难度。移动通信网络应用大数据技术获取和收集数据，不仅增加了数据获取的准确性和高效性，也减少了人力和物力成本的投入。

3.4大数据存储应用

大数据进行虚拟化处理技术包括自动分层和精简配置等方式，依托于集成和托管架构，荣国多个物理数据中心的虚拟组合，保证了数据中心服务的移动和恢复，保存了一些隐藏细节，分析时可以随意扩展压缩。将多元化的数据和文件整合到存储平台，只要及时登陆统一平台就能进行数据提取和分析。

3.5大数据处理技术应用

不同数据源传输不是同步的，可以设计中间件（MoM）更新数据处理技术，借助传输异步提升处理吞吐量，提升处理能力。应用大数据可以使不同的数据源系统进行传输耦合处理，使大数据基础架构设计自由扩展和收缩，加快处理技术并保证数据处理的安全。

3.6网络分析应用

在移动通信网络优化准备阶段，首先在确定移动通信网络的优化目标的基础上，对所需的工具和材料进行选择优化；在移动通信网络测试阶段，工作人员要对相关数据进行记录和比对，并对移动通信网络进行DT测试，从而对大数据技术应用的实际效果进行检验；在移动通信网络优化分析阶段，工作人员对储存的海量数据如信号覆盖、信息切换等进行优化分析，技术人员针对发现的问题制定有效的解决方案，并不断的将分析结果进行完善；在移动通信网络优化调整阶段，要不断的优化调整天线射频和后台参数，确保移动通信网络信号质量，防止因通信故障影响通信网络的正常运行。

4结语

大数据状态下移动通信网络优化，实际上就是一个系统数据存储和处理分析的过程，只有根除影响网络优化的瓶颈，有效解决移动通信网络优化在应用大数据过程中的问题，有针对性地完成数据的搜集和提取。通过分析，我们可以知道大数据技术对移动通信领域有着积极的促进作用。需要注意的是，移动通信网络优化的各个阶段均需要相关数据贯穿，网络优化是以大数据的采集和分析为基础的，在网络优化工作中做好大数据的整合应用，通过网络技术理念灵活性与开放性的提升来提高网络性能，促进通信市场的健康繁荣发展。

参考文献：

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