物联网端到端业务感知研究

陈浩 张正华 周庆华 中国电信股份有限公司江西分公司网络运行维护部 南昌市 330046

0 引言

随着5G网络即将正式商用，有望撬动规模达万亿元的物联网产业，车联网、大数据、云计算、智能家居、无人机等产业将迎来快速发展期，人工智能、智能制造等产业也将随之崛起。江西电信物联网用户规模不断扩大，物联网端到端业务感知研究作为物联网业务发展和运营支撑的核心抓手和奠定江西物联网业务转型升级的基础，开展关键核心技术的自主研发，面向企业支撑人员、企业客户提供端到端故障定位、业务能力评估预警、客户自服务等通用能力服务，打造提供端到端故障定位的支撑平台、促进业务发展的助推平台及提升客户感知的服务交流平台显得尤为迫切。

1 方案设计

1.1 系统架构

图1 物联网业务质量感知系统架构图

物联网业务质量业务感知系统主要包括采集层、数据层、分析功能层和呈现层。其中采集层主要完成各相关系统及接口数据采集汇聚整理功能。数据层主要完成对采集层数据关联分析、统计计算及数据存储入库功能，同时为分析层提供服务。分析功能层主要完成业务感知分析功能，主要包括感知质量评价、KQI分析、质差分析、质差告警、信令回溯等功能。呈现层主要完成分析结果、报告输出等呈现功能。

采集层的主要功能是对各接口信令面流量，或用户面流量进行采集，识别、过滤各接口流量，并进行协议解析，提取、记录关键字段信息生成话单文件。支持协议库在线升级功能，和IPv6采集功能。

数据层主要完成对采集层数据关联分析，结合业务感知数据库和基础信息库、为上层统计分析提供数据服务。支持对各数据库录入、编辑、查询功能；支持静态导入功能，和与其他资源接口同步功能。

分析功能层主要完成对入库话单数据进行挖掘分析，统计各KQI、KPI指标分析网络质量和业务质量，结合质差分析做业务感知评价；以不同维度挖掘分析影响感知指标，通过故障分析、诊断，提供专家优化建议；同时，通过对VIP重要用户保障支撑以及忙闲分析，保障用户网络资源使用状况，从而帮助提升用户感知质量。主要功能包括网络质量分析、业务质量分析、感知质量评价、质差定界定位分析、质差告警、信令回溯等功能。

呈现层主要完成统计分析结果呈现，支持各种图表展示，TOPN展示，多维度对比，放大钻取等功能。支持统计分析报告、报表导出等功能。

1.2 关键技术

（1）基于DMA零拷贝技术+GnO2O_Chameleon变色龙变型算法

利用GnO2O_Chameleon变色龙变型算法+正则表达匹配的大数据分析技术将两阶聚类变成三阶聚类分析，增加特征值相似度、字符串相似度、五元组相似度等聚类维度对五元组类似的同源报文合并，识别各类企业服务类型特征规律，比如上报类的智能抄表、环卫穿戴和下控类的智慧路灯、白色家电等。

（2）DPI采集解析和终端识别能力

在报文检测的基础上针对服务器网卡芯片开发专用的、独有的高性能DMA驱动程序，同时优化物联网NB专有信令、专业业务（COAP）缓存队列放入高速缓冲区，实现X86平台DPI的采集解析处理能力。

（3）基于行为特征深度分析框架，实现企业智能化动态特征库建模

通过大数据方法分析终端上线规律、业务形态、心跳包大小、心跳周期等，建立行业行为特征深度分析框架，制定专属评估体系及算法，建立终端行为智能化动态特征库。过程话单建立故障定段定界的静态专家库。

（4）对接自研NB测试仪，提升端到端业务感知能力

分析从用户终端、接入APN、核心网、到与企业应用服务器交互的网络质量、业务质量和终端质量。对一个物联网终端分析从附着、寻呼、会话建立、TCP建立、物联网业务（CoAP、HTTP或者其它）的整个过程，做到端到端的分析，从而使物联网应用的各个环节的流程做到可视化监测。

2 实施关键点

2.1 物联网信令采集

采集4G&NB-IoT的S1MME/S6a/S10/S11/S8/S11-U各接口数据关联整合，省内全量N B用户的数据流量，细分不同行业客户需求，建立不同行业的客户服务模型。

图2 物联网业务信令采集示意图

2.2 对接自研NB测试仪

对接我省自研NB测试仪平台，通过API接口实现“端”侧信令回溯与故障定位功能，终端做上报业务数据、接收企业或IOT平台下发控制指令、上报业务后释放连接等行为时，产生的多个接口的主要信令流程关联为一条完整的信令过程记录，生成终端信令过程信息。

基于HTTP/HTTPS协议，上层应用层通过向指定URL按照Form表单格式以POST方式发送请求与DPI系统进行对接，DPI设备响应使用JSON格式完成对接，根据各环节上报状态定界终端侧、无线侧、核心网侧、鉴权流程、密钥协商流程、位置更新流程问题，如终端区域限制功能到期导致无法上线、卡欠费停机缴费复机无法上线、终端机卡分离、终端APN设置错误、无线问题等。

图3 NB测试仪

3 实施成果

3.1 基于终端标签节省无线资源利用和终端耗能

按企业对终端进行分类，针对不同的企业，通过终端每天业务行为以及时间间隔来确定上线的规律，根据规律来制定异常终端的主动发现。

监控某企业试运行终端运行质量，通过抓包分析发现终端上报数据完成后，空口未发起UEContextRelease进入PSM状态，核查基站配置发现终端进入空闲状态周期为5分钟，依照NB小区规范调整为20秒后，终端正常进入PSM状态，节省基站无线资源且降低终端耗能。

3.2 基于企业行为分析实现主动预警和服务报告自动化生成

通过大数据聚类算法GnO2O_CHAMELEON分析终端上线规律、业务形态、心跳包大小、心跳周期等，建立行业行为特征深度分析框架并统计分析企业终端正常行为模式，制定专属评估体系及算法通过自研NB测试仪，研究AT指令与DPI所采集原始数据之间对应关系，建立AT指令与网络数据包关系特征库、终端行为智能化动态特征库和故障定段定界的静态专家库，对标KPI指标制定质量评价算法，为NB-IOT终端故障定位提供判断依据。

录入企业样本终端，自动分析该企业终端业务行为特征，结合特征库实现企业服务报告自动化生成、异常行为终端预警等相关应用，准确掌握终端行为并定位终端异常信息，为智慧路灯、白色家电和智能抄表等行业深度分析提供依据。

3.3 基于端到端信令数据实现小区容量评估和高并发分析

通过小区承载能力核心算法建模，统计分析小区在线时长，根据终端业务模型和企业特征，结合无线数据和KPI指标设定阈值和空隙值，建立NB-IOT小区容量与行业业务关系模型，计算小区在线时长剩余容量，预测可放号终端数。

现网N B网络同基站小区下承载多种行业场景，结合无线侧指标和DPI业务数据，对小区高并发预警评估。

4 结束语

物联网业务感知平台研究在“中博会”、“世界VR大会”、“江西移博会”等重要场合进行展示和宣传，向省委、省政府领导展示江西电信物联网业务发展趋势、网络优势和运营水平，取得良好的宣传效果和社会反响。有力支撑物联网业务的快速发展，提升竞争力和发展潜力，快速诊断排查物联网用户故障，提升客户感知并降低企业OPEX。