基于大数据分析的通信网络监控体系研究

张文武

摘 要：计算机、物联网、云端技术的发展，导致大数据技术成为现实社会分析复杂问题可行性的基本方法。而通信网络规划伴随海量数据、多变的业务需要、复杂化的网络资源冲击等问题的出现，需要更为有效的规划方法。基于此，提出基于大数据的通信网络规划方法研究。具体方法步骤包括对海量数据的采集、数据深度分析、数据降维完成规划。在接下来的文章中，将针对数据通信网络维护与网络安全问题方面进行详细分析，希望能给相关人士提供重要的参考价值。

关键词：大数据;通信网络;监控系统

1 引言

计算机逐渐普及，数据通信成为人与人之间交流的主要途径。所以，强化数据通信的安全性具有重要的现实意义。在我国互联网技术不断深入推进的当代，我国在网络安全层面提供了多种多样的防护措施，其中最简便有效的便是维护管理。维护管理对于数据通讯来说具有举足轻重的意义，在专业技术人员的管理下，网络能够在专业系统的保障下正常运行，进而确保客户的信息和财产不会被恶意窃取，进而也降低了市场交流成本，确保了信息通讯的真实性。但是我国在数据通讯领域仍然存在较大的问题，必须进行重点研究。

2 数据通信网络简介

所谓的数据通信网络，简单来说，就是围绕计算机为核心，通过光缆以及无线等诸多通道，达到一种网络相连的目的，最终，借助数据通信的作用，做好信息之间的传递以及接收，努力促使各项信息在人们之间实现共享。基于覆盖范围视角下来看，数据通信网络主要包括局域网、广域网、城域网以及国际网四种。小到家庭，大到一个企业、公司，都可以合理的应用局域网，所以在数据通信网络四种形式当中，局域网有着较为广泛的应用范围。在网络应用过程中，正因为应用的范围之广，频率之高，进而增大了网络的不安全性，对人们各项信息之间的共享增加了危险性。对此，做好数据通信网络的维护工作，确保网络环境具备较高的安全性是最为迫切的任务。

3 通信网络监控运营维护系统的主要架构分析

通信网络监控运营维护系统的构建，主要依托大数据技术、云计算技术、物联网智能技术等，形成网络通信设备、用户终端设备的连接，并对数据传输中产生的故障告警进行监控。当前通信网络监控的整个运维系统，包括网络可视化监控平台、实施故障监控、电子运维、故障管理等模块，不同模块分别负责网络数据资源的采集、挖掘、统计分析与存储。用户可以通过掌上客户端APP，对故障管理系统中存在的故障告警、工程告警、性能告警进行了解，执行内存计算、负载均衡、增量处理等数据分析环节，将不同告警分为多个等级。在面临重大告警、重大网络通信故障情况下，故障管理模块会在短时间内，接收到大量的告警风暴数据。这时故障管理模块会对接收到的告警进行实时监控、统计处理，通过利用云计算数据处理技术，展开告警风暴数据的多线程、多进程并行处理。同时通信网络监管人员，也要对故障告警作出优先解析、处理，对非重要故障告警数据进行标准化解析，以及告警数据的挖掘、关联分析，将处理后的故障告警进行缓存。

一方面，对于那些通信设备、通信线路老化，以及通信网络应用软件未及时更新所形成的报警，则需要标记为工程告警，然后通知网络监控管理人员，对通信网络中的软件、硬件设施作出排查，并采取相应措施解除故障报警。另一方面，对那些由于非工程原因导致的故障告警，则需要在进行告警故障定位、故障验证、相关性分析后，生成涵盖告警ID、告警标题、告警内容的派单数据，并由EOMS系统派发故障工单。监控部门针对故障工单的轻重缓急，向通信网络监管人员派发工单，由监管人员对网络信号质量、数据传输、业务功能服务等进行修复，并将管控工单发回至可视化管理平台，从而形成故障报警的闭环流程。

4 大数据在通信网络监控系统中的应用

4.1 对于海量数据的采集

要想实现大数据网络规划，需要大规模采集网络范围内所有的合理数据，因此在合理数据定义、数据初步处理、数据入库优化等方面应格外注意。在全网范围内多环节同步采集数据，数据囊括了网络数据、信息数据、地域数据、网管数据、环境数据及用户数据等，信息数据等属于重要大数据源，网管数据、用户数据属于传统数据范畴。为了提升数据采集的能力将半结构化数据与结构化数据共同采集。数据初步处理即在不改变数据格式、结构等条件下，在数据缓存时间内进行原始文件与数据信息的保存。在此之后，将基础数据里的资源数据根据最小粒度进行统一储存处理。以多维度解析技术获取大数据，采集价值较高、需求量较大的热点数据。并以3G/4G扫频为技术基础，将覆盖类数据分类采集，通过综合解析确保采集数据的全面性，并将各类数据分类储存。

4.2 数据挖掘、故障处理

（1）在多种性能告警指标、工程告警指标的管理与存储中，通常借助于云计算管理平台、后台数据库等，对网络生成性能告警进行实时监控、缓存与管理。（2）之后根据网络中存在的海量告警风暴数据，云计算数据处理技术会进行告警数据的多线程、多进程并行处理，将其分为多个不同的告警等级，对重大故障、重大告警消息源优先处理，对常规级别告警作出延时处理，以保证所有告警数据的正常监控与管理。另外要对通信设备、网络通信软件等方面工程告警进行筛选，对多种告警数据进行关聯处理与分析，尽可能完成工程告警信息的及时发现、及时故障处理。（3）关联规则挖掘与质量评估。利用关联规则挖掘分析工具、多模字符串匹配算法，对现有告警数据进行挖掘分析，将告警消息关联匹配后生成故障工单，向网络运营维护人员机械能分发，从而有利于通信网络故障的集中管理。（4）故障工单派发与处理。在故障管理系统完成告警消息的处理后，运用掌上APP软件通过网络指令传输的形式，进行故障工单的MQ队列派发，并查询故障设备、网络通信软件的实时状态。最后将故障工单、故障处理督办事项发送至运维工程师的手机中，通过电话与运维人员展开直接的故障沟通，保证通信网络监控与管理责任落实到人。

4.3 数据降维完成规划

大数据分析的基础前提条件就是需要做好数据分析的预处理，在网络规划方案中，因为数据来源的复杂性，获取的数据冗杂、相同性、结构等方面均存在不同意义的问题，而绝大部分数据分析的工具利用对数据的来源、质量均有着比较严苛的标准，所以，在其使用过程中首先需要做的就是数据预期处理，确保数据库的科学性。大数据分析的目标就是挖掘出数据库中包含的基本价值，考虑到数据大小与数据解析效率的需求，利用机器学习是大数据解析的重点。因为网络规划现在面临的各式数据有关性的复杂程度，优先需要考虑的就是借助于深度网络对数据进行分析。同时针对网络规划的领域复杂度，多种类规划预判分析需要，另一种比较适宜的分析模型就是随机森林计算，能够有效避免过分拟合，并利用联合决策获取最佳结果。

5 通信网络数据安全管理措施

5.1 消除网络漏洞或威胁

等到工作人员找到了威胁网络安全的因素之后，应该第一时间制定完善的处理举措，同时有效提高整体网络的安全性能。通过实际调查发现，在处理网络安全问题过程中有着多方面的举措，而在应对病毒性攻击安全问题时，最常见的就是用户下载相关的杀毒软件，或者是建立防火墙，为促使数据通信网络具备最高的安全性，还可以利用以下几种手段。第一，合理分析用户网络使用过程中影响安全的软件以及文件等，做好相关的处理工作，对于可能包含病毒的网页访问进行限制;第二，不断升级网络的硬件设备，促使整体网络环境具备更高的稳定性能;第三，对于一些企业而言，可以借助主机系统与服务器分开的外包形式，避免病毒借助主机攻击服务器的安全问题，努力营造安全的网络环境。

5.2 做好安全性评估

数据通讯在本质上属于数据共享问题，为了提升通讯的安全水平，在网络维护阶段必须强化评估工作。对于系统内部，技术人员必须加强通訊网络检查，尤其要对于安全隐患进行重点排查，避免通讯系统因为内部问题而导致用户的通信数据被他人窃取;对于系统外部，工作人员也要定期发布检查公告，建议客户定期检查经常使用的通讯设备是否存在系统漏洞，通过下载系统补丁等形式强化系统安全性能。技术人员在对于内部网络进行评估时，必须秉持高度的责任意识，不放过任何一个细小的环节，确保评估的准确性和客观性。

5.3 科学设置防火墙

为了提高数据通信网络的安全性，还需要从技术角度着手，科学设置防火墙，防火墙在通信网络安全中，具有极为重要的作用，在数据信息的传输环节，能够做出指令，对信息进行安全防护。防火墙技术可以将硬件、软件两个部分结合，限制有害信息的传输，并记录各类访问内容的变化，为计算机维护工作奠定基础，大大提高数据信息传输的安全性。

5.4 完善加密技术

在网络体系中，网络传输是一个重要组成部分，若网络传输质量受到影响，便很容易出现信息丢失问题，因此，要高度关注数据的加密处理。以企业为例，常用的加密技术包括三类：（1）端点加密：端点加密技术操作简单，在收到信息之后，才需要进行解密处理;（2）链路加密：链路加密能够对网络通信链路进行加密处理，避免信息泄露;（3）节点加密：节点加密需要选择相应的密码装置，将密码装置与节点连接起来，在信息通过节点时，即可自动加密。企业可以根据自身的要求来选择相应的加密技术，选择时需要综合考虑到经济效益和成本要求。

6 结束语

大数据分析是对网络中存在的海量数据信息，进行数据采集、挖掘、抽取、清洗、转换与分析，通常面对数量大、类型多样化的数据信息展开分析。因此借助于大数据分析技术，对故障管理系统中存在的告警数据流，进行性能指标监测、关联规则挖掘、故障工单派发，可以对通信网络中存在的告警数据消息、故障问题进行妥善解决。

参考文献：

[1] 刘淦诚.基于大数据分析的通信网络监控体系探究[J].中国新通信，2018，20（22）：40.

[2] 王生国.大数据分析在通信网络监控系统中的应用[J].现代经济信息，2018（20）：326.

[3] 刘兰英.基于大数据环境下的通信网络监控体系研究[J].中国新通信，2017，19（09）：58-59.

[4] 谢汝均.大数据分析在通信网络监控系统中的应用[J].中国新通信，2017，19（08）：6.

[5] 庄巍.基于大数据分析的通信网络监控体系[J].科技传播，2017，9（04）：15-16.