大数据技术在通信网络优化中的应用研究

大数据技术在通信网络优化中的应用研究

王斌

河南中裕广恒科技股份有限公司， 河南 郑州 450000

摘要：通信网络是指使用数据链路将各个相关孤立的通信设备进行连接，使得链接中的每个人之间、每个计算机之间以及人与计算机之间都能进行信息交换，从而达到信息资源的共享以及通信的目的。通信网络由传输、交换和终端三部分组成，信息由一个终端发送通过传输媒介到达交换中介体，再传输向另一个终端，最终实现信息的交换。而大数据技术是一种能够高效收集、存储、管理、分析规模庞大到无法被目前传统主流软件工具处理的数据集合体的信息技术，这对于需要进行大量数据处理的通信网络而言无疑是最佳拍档，两者之间的有机融合可以实现两种技术的共同发展。

关键词：大数据技术；通信网络优化；应用

作为一种新兴的数据处理技术，大数据技术在通信网络建设中发挥着重要的作用。一方面，大数据技术可以高速挖掘并处理通信网络中的信息数据，从而有效改善网络数据处理的速度和准确性，进而满足网络在高清场景下的要求；另一方面，大数据技术不仅可以提高网络架构的数据处理效率，加快通信网络中的数据传输，而且可以协调通信网络中的各种业务，提高整个网络系统的完整性、稳定性。大数据技术的这些优势和功能，使其成为通信网络建设中重点挖掘和利用的技术手段。

1大数据技术的特点

大数据指数量、规模相对庞大的数据集，包括结构化、半结构化和非结构化数据。因大数据增长变化相对较快，运用传统数据处理工具及现行的数据库管理模式，难以取得理想的处理效果，而且还可能影响数据信息的处理成效，进一步影响数据信息的利用价值。而大数据技术则能够弥补这些缺陷，使其在数据信息处理的应用价值得到充分的体现。值得注意的是，大数据技术具有价值高、内容多样、传播速度快、数量庞大等特点。与此同时，大数据技术完全区别于传统技术方法，自身技术应用优势相对突出，特别是对信息管理系统来说，将大数据技术合理应用到信息管理系统中，可以满足实时监测数据流的要求，进一步提升数据分析及处理的价值。

2大数据技术在通信网络优化中的应用

2.1数据收集和筛选技术

数据收集和筛选是进行数据处理的首要步骤，尤其是对于需要把握不同用户业务需求的通信网络而言，有效的数据收集和筛选有利于通信企业能够更加精准地对产品用户进行定位，从而保证通信市场的占有率。随着各类通信用户的快速增长，通信网络每日所获取到的数据量也在不断增加，面对庞杂的数据海洋，传统的数据处理软件已经无法满足通信网络的运营需求，想要在其中捞取到有价值的数据信息必须依赖于大数据技术的数据收集和筛选能力。大数据的数据采集由智能感知层和基础支撑层两部分组成，智能感知层是数据采集的前端，由数据信息智能识别系统、通信网络以及各类感知端组成。当数据元产生通信数据信息时，感知端会捕获这些数据信息，将其输入智能识别系统进行信息识别，再将符合内容需求的通信数据通过通信网络转接到基础支撑层。基础支撑层则是由物联网以及云端存储服务器组成，可以将这些收集到的数据信息进行存储以便后续应用。最后，相关工作人员需要对这些数据进行价值筛选，在庞杂的数据中选取具有应用价值的信息，并清除其他无用和错误信息，提纯整个数据集合，再将其存储入数据库中为后续的数据分析利用打下基础。

2.2数据分析和挖掘技术

一切数据信息的存在都是为了通信网络发展以及提升用户体验而服务，数据的价值不在于数据表层所表达的信息和数据量，而是数据内在所反映的客观本质以及大量数据流的所呈现出的信息规律。只有真正对数据信息深入分析，挖掘其中蕴含的价值才能真正发挥数据处理功能的作用，为此大数据技术强大的数据分析和挖掘能力是必不可少的。相关工作人员在收集完所需的用户通信数据后，可以通过聚类分析、统计分析、联想分析等手段挖掘数据背后的隐藏价值，使得数据所表达的信息明确归纳于一个具体的类别内，总结这些数据信息的潜在规律。得到数据信息背后的价值内容后，相关研究人员需要从中分析出目标用户的兴趣爱好、通信习惯、网络行为倾向等，构建出一个相对完整且个性化的用户数据模型，突显目标用户的数据特征，并向其推送针对性的服务内容，从而提升通信网络服务的精准性和质量。

2.3提高网络数据存储能力

目前，以5G技术为基础的通信网络建设中，大数据技术以其强大的数据存储能力而成为重点使用的技术。在大数据技术的支持下，通信网络可以对基站信息、干扰信息、义务流信息等信息数据进行预先的分析与处理，并根据结果对数据进行分类存储，避免出现数据丢失和错乱等现象。同时，在大数据技术的支持下，网络运营主体可以根据通信系统的运行需要，对系统的基础数据、用户数据、边缘数据等数据进行处理，并根据处理结果进行数据存储方面的重新部署，释放网络存储空间，优化网络数据存储性能。

2.4移动云计算技术

云计算技术是透过网络将庞大的计算处理程度自动分拆成无数个子程序，再由多台服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算、分析之后将所得的处理结果反馈给用户，本质属于一种大规模的分布式计算技术，需要对庞大的数据信息进行计算处理，因此依赖于大数据技术强大的数据处理能力。随着大数据技术的发展，云计算技术在通信网络中的应用也越发成熟，现阶段人们手中的智能手机、手提电脑、以及一些智能家居等类似的网络通信终端设备都有着云计算技术的身影。将云计算技术应用于通信网络可以极大地稳定当前移动设备网络连接状态，在移动云计算与通信网络架构之间搭建连接桥梁，相互配合构成良好的服务模式。与此同时，云计算技术可以有效处理分布式数据文件，将通信网络传输的数据信息存储到云端平台，方面后续人们进行数据查询和调用。

2.5无线监控技术

数据中心的监管和控制是通信网络运营过程中的重要工作内容，传统的人工数据监控显然无法满足大规模的数据处理需求，为了保证数据中心运营的稳定性，通信网络管理人员引入了无线监控技术，通过计算机监控系统实时管理数据中心，针对通信网络运行的关键参数如信息传输速率、温度变化情况、线路质量参数等开展监控，一旦参数变化幅度超过了预先设置的监控数值就会及时反馈给监管人工，从而高效率地完成的数据异常排查工作。当前5G通信网络已经在部分地区得到应用，相关工作人员还需要围绕5G技术进行无线监控系统改良，加强无线传感技术的应用，发挥无线监控的应用优势，实现通信网络数据中心管理的自动化、智能化。

3结语

综上所述，大数据技术在通信网络优化中的广泛应用是通信网络发展的必然趋势，对于提高通信网络的数据处理能力，完善通信网络架构有着重要意义。相关研究人员要清楚全面地认知大数据技术在通信网络中的应用优势，加强大数据技术的研究投入力度，找出大数据技术与通信网络的发展共通点，合理运用大数据技术强大的数据处理能力，弥补通信网络各项业务的缺陷，改良通信网络系统，不断提高所获取的通信数据的精准性和价值度，同时构建通信数据的安全防护体系，完成通信网络全方位优化工作，从而为我国的数字化、智能化、网络化强国发展贡献一份力量。

参考文献

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[3]于世泽，韩恺敏，许宏如.大数据技术在通信网络优化中的应用研究[J].数字通信世界，2021（5）：213-214.