基于大数据的信令分析关键技术

面对需要处理的海量数据，信令监测系统不仅在整体架构方面进行了优化调整，还涉及一系列关键的新技术方案，包括并行计算技术、分布式数据库、云技术等关键技术方案。

● 并行技术

并行计算是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。

● 分布式数据库

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都有数据库管理系统的一份完整拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的大型数据库。

● 分布式文件系统

分布式文件系统是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。一个典型的网络可能包括多个供多用户访问的服务器。

● 分布式缓存技术

针对数据库服务器和应用服务器之间的瓶颈，采用分布式缓存技术。分布式缓存节点可以使用普通的X86架构或者低端主机。其主要的价值为降低数据库压力，提升性能。

基于大数据的信令分析应用

信令监测以客户为出发点，对网络端到端信令进行全面采集和分析，找到感知差的区域和客户，精确定位问题，快速分析并解决问题，形成闭环流程，提升网络客户感知。其功能主要分为5个方面：客户感知、网络优化、实时管理、客户投诉、市场营销。

客户感知主要应用场景有宏观到微观的客户感知钻取，客户感知问题定位，客户感知监测等。

网络优化模块主要应用场景有自动网优巡检，精细网络优化，端到端呼损与时延分析等。

实时管理主要功能是实现5分钟粒度、小区级的指定指标的实时管理，应用场景有重大节假日保障，突发事件保障、网元故障管理，网络性能管理等。

客户投诉模块的主要功能实现简单、快速、准确、完整的投诉处理及客户投诉综合分析。

市场营销模块的主要功能提供业务数据，分析支撑市场营销，如：非法业务监测，终端分析，集团客户感知分析等。