GGSN 容量与内容计费规则的关系模型的研究

崔立玉

（中国电信集团公司长春分公司 长春130033）

1 引言

宽带数据业务的迅猛发展不但给运营商带来了新的机遇，也带来了新的挑战。数据业务具有与话音业务不同的业务特征，与话音业务相比，其可计费的度量单位更加丰富，要求计费策略更加灵活，并希望能对数据内容的价值给予充分的考虑。因此，数据业务的内容计费解决方案应运而生[1,2]。

2 GGSN内容计费

内容计费在3GPP的R6中称为基于流的计费（flow based charging，FBC），相对于基于 SGSN（serving GSN，服务GSN）的计费解决方案，它也被称为基于GGSN的计费解决方案，简称GGSN内容计费[3]。

GGSN内容计费不是新增的计费方式，而是计费功能和粒度的扩展。分组网元GGSN通过数据平面功能（traffic plane function，TPF）采集业务流相关信息，实施与流相关的计费。GGSN受到计费规则功能（charging rule function，CRF）的实时管理和控制，运营商将应用功能（application function，AF）实体定制的计费规则通过统一的接口实时传送到CRF，从而实现对业务内容的计费[4]。其中，GGSN内容计费中的计费规则可根据某业务的服务内容进行修改，也可根据业务种类与数量的变化进行新增或删除，GGSN内容计费的灵活性也正体现在此。但是，GGSN内容计费的计费规则设置在GGSN中，其设定的条数与匹配业务时的搜索深度都会对GGSN设备容量造成一定的影响。

合理地调整计费规则的条数及排列顺序，能够减少规则匹配所需的时间，降低内容计费对GGSN设备容量的影响。但是，目前还没有建立GGSN容量与计费规则条数及排列顺序之间关系模型的方法，如何调整计费规则条数及排列顺序尚无理论依据和参考。

3 GGSN容量与内容计费规则的关系模型

因对GGSN设备容量造成影响的不仅仅是内容计费规则的条数和排列顺序，也包括GGSN设备的软硬件配置和话务模型的各个参数。因此，GGSN容量与内容计费规则关系模型建立的前提是具有一定的软硬件配置和话务模型。

3.1 GGSN容量与不同规则条数的关系模型

3.1.1 GGSN容量与规则条数的关系模型

在具有一定软硬件配置和话务模型的条件下，统计各层规则条数不同时的GGSN容量，利用统计性描述技术对统计数据进行分析整理。其中，统计性描述技术主要是指对数据进行分门别类的频次统计、求和、求平均值等计算。

7层规则条数一定时，GGSN容量与3/4层规则条数的关系模型为：

其中，C为GGSN容量，r3/4为3/4层规则条数。

3/4层规则条数一定时，GGSN容量与7层规则条数的关系模型为：

其中，r7为7层规则条数。

根据式（1）和式（2）得到GGSN容量与各层规则条数的关系模型为：

3.1.2 GGSN容量与规则平均搜索深度的关系模型

规则条数对GGSN容量的影响，实质上是规则平均搜索深度对GGSN容量的影响。用rl代表l层规则条数，rl′代表l层规则平均搜索深度，则rl′与rl的比值为：

其中，l取值为3/4或7。

由式（1）、式（2）和式（4）可以得到当 rl′一定时，GGSN容量与rl′的关系模型为：

其中，l=3/4 时 l′=7，l=7 时 l′=3/4；θl为定值，rl′为变量。

由式（3）和式（4）可以得到GGSN容量与各层规则平均搜索深度的关系模型为：

其中，θ3/4和θ7为定值，r3′/4和r7′为变量。

3.1.3 GGSN容量与规则排列顺序的关系模型

GGSN容量与规则排列顺序的关系不像GGSN容量与规则条数的关系那样直观，规则的排列顺序很难用恰当的数学方法来描述。为此，本文提出一种简化的方法，该方法能够在一定程度上反映GGSN容量与规则排列顺序之间的关系，思路如下。

在规则条数相同的情况下，规则的排列顺序不同会使式（4）中的θl不同，亦即规则平均搜索深度不同，从而导致GGSN容量不同。例如，如果把经常被匹配的规则排在规则库的前面，很少被匹配的规则排在后面，则θl值较低，规则的平均搜索深度较小，GGSN容量较大；反之，则θl值较高，规则的平均搜索深度较大，GGSN容量较小。

从以上分析可知，可以把θl当作反映规则排列顺序的参数，建立规则条数一定时GGSN容量与θl的关系模型，从而在一定程度上反映GGSN容量与规则排列顺序之间的关系。

由式（4）和式（6）得到当 rl为定值时，GGSN容量与 l层规则排列顺序的关系模型为：

其中，r3/4和r7为定值；θ3/4和θ7为表示规则排列顺序情况的变量。

3.1.4 GGSN容量与规则条数和排列顺序的关系模型

在式（7）中，若r3/4和r7为变量，则可以得到 GGSN容量模型为：

其中，r3/4、r7、θ3/4和θ7均为变量。

3.2 GGSN容量与不同规则平均搜索深度的关系模型

3.2.1 GGSN容量与规则平均搜索深度的关系模型

在具有一定软硬件配置和话务模型的条件下，统计rl′不同时对应的GGSN容量，利用统计性描述技术对统计数据进行分析整理。

r′l′一定时，GGSN容量与rl′的关系模型为：

由式（9）可以得到GGSN容量与各层规则平均搜索深度的关系模型为：

3.2.2 GGSN容量与各层规则条数的关系模型

由式（4）和式（10）可以得到GGSN容量与rl的关系模型为：

其中，θ3/4和θ7为定值，r3/4和r7为变量。

3.2.3 GGSN容量与各层规则排列顺序的关系模型

由式（4）和式（10）得到当 r3/4和r7为定值时，GGSN 容量与各层规则排列顺序的关系模型为：其中，θ3/4和r7为定值，θ3/4和θ7为表示规则排列顺序情况的变量。

3.2.4 GGSN容量与各层规则条数和排列顺序的关系模型

在式（12）中，若r3/4和r7为变量，则可以得到GGSN容量模型为：

其中，r3/4、r7、θ3/4和θ7均为变量。

3.3 模型应用

为说明上述模型的可靠性，将其应用到现网中，并建立了在一定话务模型下的某GGSN设备的设备容量与内容计费规则的关系模型。本文仅以该GGSN设备的容量与7层规则条数的关系模型为例进行说明。

建立GGSN设备的容量与7层规则条数的关系模型，所需的测试数据为：r3/4分别为 30、50、70、90、110、160、210条 时 ，r7为 130、150、170、190、210、230、250、270、290、340、390、440、490条的GGSN设备容量（最大激活PDP数）。利用统计性描述技术对原始测试数据进行加工整理，再通过多元回归分析法和典型相关分析法，建立GGSN容量与内容计费规则间的关系模型。

该GGSN设备的容量与7层规则条数的关系模型见表1。

模型曲线如图1所示。

由表1和图1可知，模型拟合优度指标的决定系数R2为0.9999，表明有约99.99%的信息可以被上述模型解释，拟合优度很好；同时，模型显著性以及模型参数显著性的检验值均小于10-6量级水平，说明该模型具有统计学意义上的可靠性。

表1 r3/4一定时，GGSN容量与r7的关系模型

本文还对3.1、3.2节中所提及的其他关系模型进行了验证，结果也均表明模型具有统计学意义上的可靠性。

4 结束语

本文首次提出了GGSN容量与内容计费规则条数和排列顺序之间的关系模型，该模型可定量分析内容计费规则条数和排列顺序对GGSN容量的影响，且经实测数据验证，模型具有一定统计学意义上的可靠性。因此，可应用所提出的关系模型对现网内容计费规则条数与排列顺序进行修改，以减小内容计费规则对GGSN系统容量的不利影响。

1 乔秀全，李晓峰.基于内容的3G网络分层综合计费架构研究.电信科学，2004（11）:13～17

2 罗晓晔.内容计费，3G数据业务之关键.通信世界，2006（19）:18

3 赵大海，李晓峰.内容计费模型探讨.电信技术，2005（12）:59～62

4 孙元宁.内容计费标准的技术进展.电信技术，2006（7）:19～22