一种基于客户感知的数据网络优化框架

卢永军

(中国移动通信集团广东有限公司，广东广州510075)

1.前言

目前的通信网络中，为了提高无线资源使用效率，大量的网络优化工作在无线侧开展，为提高网络容量起到了十分重要的作用。随着数据业务的发展，各类数据业务应用层出不穷，但网络容量的发展却无法满足快速增长的业务需求，客户感知随着业务量的增加而逐步下降。如何保证网络在容量和负荷相近时能够正常运行，提高客户感知度？除对无线网继续提出网络优化需求外，对核心数据网络也提出了网络优化的需求。

2.数据网络优化现状

图1 典型数据网络架构示意图

典型的数据网络架构如图1所示，主要分为四层，传输层、网络层、核心层和应用层。传输层主要完成各层之间设备的物理连接，即物理上可达；网络层主要完成上层（核心层和应用层）的IP可达，即IP路由可达；核心层主要完成核心层网元之间的逻辑功能正常，可理解为信令可达；应用层主要完成业务的交互，可理解为业务可达。

用户使用数据业务时，通过终端与无线网络的交互，将信息通过核心网设备传送到业务服务器，并建立应用层面的连接关系，从而实现对业务的访问。从图1可以看出，业务链上核心网设备种类相对无线网络来说要多一些，这样对业务使用的影响环节就多一些，需要优化的环节也相应增多，这是数据网络优化中与无线网络优化的一大差别。

目前，数据网络缺乏统一的优化思路，缺乏统一的优化模型，缺乏统一的指标体系，业务链上的各个系统单独实施优化工作，各系统优化广度、深度有差异。由于缺少统一模型，造成各环节以自我为中心提供服务，业务链不能组成以服务质量为交叉的环状形态，对数据业务质量的保障不能做到高效协同。

另外，数据网优化体系不健全，省市公司数据网维护人员数量较少，人力紧张，主要从事基础维护工作，优化工作量相对较少。数据网优化支撑手段不健全，数据网优化的制度、流程暂未建立。

3.数据网络优化总体架构

如何提高客户感知？如何提高网络利用率？本文从这两方面入手考虑，提出了数据网络优化的总体框架，如图2。

图2 数据网络优化总体框架示意图

该总体架构从上至下可分为四个部分，一是优化工作的目标，二是优化模型，三是优化工作模式，四是优化工作管理。

首先考虑进行数据网络优化的两个愿境目标，两个目标设置在天平上，表示优化工作要考虑在二者之间取得平衡，让有效性、高效性同步优化提高。有效性是面向客户的，以客户感知度为参考指标，从客户角度来进行考虑网络优化的目标，从而选择合适的优化模式、优化方案。高效性是面向网络的，以网络利用率为指标，在网络健康、安全基础上，最大化发挥网络的价值。

数据网络优化模型是一个多维度的立体模型，初期从三个维度来考虑：有效/高效维度是体现客户感知和网络能力；运维能力维度是指从制度、流程、手段等方面来同步考虑，提升数据网络运维能力，达到电信级维护水平；OSI通用模型维度：从OSI七层通用模型、参考TCP/IP参考模型，建立通用的架构模型，形成可量化的指标集和优化参数集，并保证优化模型具有扩展性，是优化模型中的重点。整个模型中，满足客户需求、提升运维水平，是优化工作两个基本导向。

优化的驱动因素是我们进行优化工作的入口，如来源于故障、隐患、客户投诉、例行维护、安全需求、受众新需求、应急通信保障等不同需求，接收到需求后，将需求输入数据网络优化模型。优化模型接收到需求后，分析需求内容，在模型中查找对应的指标和优化参数，分析优化的可行性。确立优化工作的可行性后，优化模型根据需求来源特点，确定优化工作模式，是按常态优化模式或专项优化模式开展优化工作。不管在哪种优化模式里，优化过程中，均需要进行不断评估、改进，以取得更好的优化效果，直至优化工作完成。优化工作结束后，一是进行经验总结、交流、分享，培养人才。二是进行固化，对于可转例行维护的工作，转入维护流程加入固化。

优化工作管理在整个模型的最底层，是强有力的支撑体系，要从组织架构、管理制度、流程保障、优化平台支撑、优化工具支撑（系统、仪表等）、优化技术支撑、人才培养等方面来确保优化工作的规范性、先进性、可持续性。

4.网络优化模型

4.1 客户感知评价体系建立

客户感知评价体系是优化模型中的一个重要组成部分，应该遵循客户导向理念，客户导向理念强调客户的核心地位，并从客户角度进行思考。对服务质量进行评价的主体是电信客户，服务质量评价体系应贴近客户的需求、反映客户的心理，各项指标的设置应符合客户视角，指标的权重应体现客户的关注程度，体系设计应以提高客户满意度和提升客户价值为最终目的。

同时客户感知评价体系还应包含电信服务的全过程，体现电信客户的全面感知。指标体系应该能够反映电信服务质量的综合情况。

根据客户导向理念，遵循体现全面感知的原则，基于用户感知的特点，形成如图3所示的客户感知评价体系，最上层就是客户感知QoE，分为稳定性、舒适性。第二层是针对QoE的量化，形成关键质量指标KQI。KQI可从可接入性、保持性、完整性等方面进行量化。第三层是针对具体业务的关键性能指标KPI。对于不同的业务，KPI可以分解为：接入成功率、拥塞率、下载速率等具体KPI。第四层是针对某一业务在不同环节的KPI进行分解，从而形成既有全程端到端指标又有中间环节的立体指标体系，并制定各项指标的度量方法和评分标准。

4.2 优化模型建立

数据业务是一种新的范式，包含网络的平面化、环节的复杂化、应用的多样性、规模的扩大化等因素，如何提取有代表意义的应用，以及在业务链各个环节进行建模，需要综合考虑业务的特点和IP技术的发展趋势。本文从优化模型的三个维度提出了数据网络优化的基本模型，如图4。

图4 数据网络优化模型

该模型分为7层，对应OSI七层模型，分为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。根据应用层的需求，制定KQI指标，然后将该KQI指标向下面各层进行分解，分解为对应的KPI指标集。建设网络优化支撑平台，针对应用进行各层KPI分析和应用层的KQI评估，在各层进行KPI的数据采集。

该模型具有通用性，排除了数据网络中设备种类多、环节多、流程长的各种因素，分层建立对应的指标体系，当然对应不同层面的KPI，可能涉及多种设备、多个环节，需要提供有效的KPI采集工具和手段，在具体实施中需要详细研究。

4.3 优化方法

优化工作目的是解决性能问题，数据网络优化可从以下几种方法参考：

WBS工作分解法，根据优化项目内容，进行WBS处理，分解至最小的工作包，逐项分析优化的可行性，再整体评估。

网络健康度评估法，从告警、故障、性能指标、网络调整等方面，采用雷达图，对设备和系统进行健康评估，针对薄弱环节进行优化评估。

QC方法论，利用QC方法、理论，有针对性地提高某一方面的指标。

5.网络优化工作模式

参考无线网络优化的工作模式，数据网络优化可分为常态化优化和专项优化。常态优化主要的内容是针对日常考核指标、日常故障、日常客户投诉、例行维护、日常安全需求。

专项优化主要是针对通信保障和受众需求。通信保障主要针对重要的节假日、重大活动或其它应急保障工作，受众需求包括内外部的客户需求、新业务的需求等。

优化工作的互动模式根据不同的公司管理模式，可采用不同的沟通机制，如省市互动、跨部门互动、跨专业互动，互动过程中可以采用专题会议、交流、远程会议、IM等及时通信工具来进行。

6.网络优化工作管理

网络优化工作是一项重要的网络运营工作，加强对优化工作的管理，是工作顺利开展的重要基础。数据网络优化工作中也需要加强管理，首先要从制度流程上进行规范，制定优化工作管理规范、优化技术规范，开发优化工作实施流程、并对流程实施监督、固化，建立完整的数据网络优化组织架构，开展人才培养、技术交流等活动。

其次，优化工作离不开系统的支撑，要从技术、手段上加以保障，建设优化支撑平台，在平台中固化流程，实现高效能优化。同时还需建设仪表、工具、其它支撑系统。

加强优化工作质量管理也是优化工作的一项重要内容，利用PDCA方法，对优化方案进行后评估，并持续改善。在具体实施时，可参考TQM，实施全面质量管理，控制项目质量。

与无线网络优化类似，数据网优化工作也具有生命周期，如图5。对于不需要外部资源的优化工作，可以在优化体系内采用PDCA予以完善。优化完成后，可以纳入日常维护工作的内容，转维护环节固化。对于扩容或网络结构调整的优化项目，报规入启动扩容项目，转入建设－运维－再优化流程。

图5 数据网络优化工作生命周期管理

成果管理是优化工作管理的重要部分。针对业务、系统、设备实施通用的优化方案，形成通用优化方案。对实施效果好的方案，转化为技术规范书。对于暂无法实施的优化，但通过理论分析或实验室验证的优化方案，提出技术建议书。通过对优化成果的管理，能够进行优化工作经验沉淀，可以提升优化工作的长期效果。

7.结束语

相对无线网络优化的历史，数据网络优化可以说方兴未艾，但随着技术和业务的快速发展，现在已经是迫在眉睫。本文通过对优化现状和优化需求的理解，建立一个总体的优化框架，阐述了数据网络优化的工作内容，提出了工作开展初期的优化模型。随着研究的深入及实践的经验逐步丰富，将继续对优化模型予以调整，以完善总体框架，建立数据网络的优化工作体系，从而在未来的发展中取得先机。

[1]王建，郑惠莉.构建基于客户感知的电信服务质量评价体系[J].通信企业管理，2008，(10)：70-72.