基于WLAN智能管道平台的精细化网络优化研究

陈赣等

1 引言

WLAN（Wireless Local Area Networks，无线局域网）智能管道能够提升传统WLAN数据管道的价值，弥补传统粗放型管理手段的不足，深度挖掘用户和网络的流量价值，实现精细化优化和运营。通过协同网管平台，WLAN智能管道既可以满足网络可管理的要求，也达到了用户可识别、业务可区分、流量可调控差异化竞争手段，发挥网络的最大效能，从而为进一步维系和提升用户满意度、提供差异化的竞争优势和开拓新的创收模式提供了保障。

本文结合WLAN智能管道平台，提出一种基于WLAN智能管道平台的网络优化手段，通过分阶段采集数据，制定分析流程，从而提升网络质量。

2 WLAN智能管道平台介绍

考虑网络现状和各节点关系，智能管道系统需与AC（Access Control，接入控制器）、ACG（Application Control Gateway，应用控制网关）、城域网BRAS（Broadband Remote Access Server，宽带远程接入服务器）交互数据。所有业务流通过汇聚交换机，应用控制网关以板卡旁挂方式连接汇聚交换机，并可以基于QinQ（Double VLAN，双VLAN）信息、基于热点、基于用户及网段进行引流操作，只有指定流量才会经过ACG进行流控。引流策略由智能管道平台根据监控或管理需求进行生成和下发，由ACG执行对交换机策略，该方式能够很好地避免串接方式导致流量控制设备成为网络瓶颈问题以及大业务流对智能管道性能冲击，保证网络弹性、可靠性和扁平化。智能管道平台同时与BRAS连接，实时采集监控用户上下线情况及IP、账号、计费报文。应用控制网管是流量识别的核心设备，可以采用多板卡方式进行负载均衡。

3 数据处理

根据智能管道与不同平台接口数据流特点，采集数据可分为静态数据和动态数据，这2类数据区分处理。静态数据主要包括AC信息、热点信息、AP（Access Point，接入点）信息；动态数据包括用户上线信息、DPI（Deep Packet Inspection，深度数据包检测）信息和HTTP审计信息。具体如图1所示。

用户上线分配地址为动态地址，BRAS接口获取的信息与ACG获取信息通过用户动态IP地址进行匹配，形成用户账号与DPI数据、HTTP数据、QinQ、AP MAC、用户MAC的关联关系。进一步通过QinQ与热点的匹配关系、AP MAC地址的匹配关系，形成键值组合关系：<用户账号，DPI/HTTP信息，热点，AP信息，用户MAC地址>。键值组合关系可按分析功能需求进行信息组合和取舍，便于Hadoop Map/Reduce实现。动态IP地址信息没有实际分析用途，映射完成后可丢弃。

4 分析及控制流程

4.1 分析流程

如图2所示，分5个阶段展开分析，分别为准备阶段、确定分析目标阶段、预采集阶段、后采集阶段和效果评估阶段。

准备阶段需确定采集时间、采集频度、策略定制及对比分析所需的关键参数或指标，并依据参数或指标的来源定制自动化工具实现高效的数据收集。

确定分析目标的关键任务是依据收集的数据来筛选热点，为了能够体现策略应用后的效果，选择的热点必须有大量用户使用的有一定“热度”的热点。同时，可由该阶段用户和应用分析输出数据有的放矢地制定控制策略，策略定制以优化网络总体性能为目标，以不影响用户感知为前提。

完成该分析目标确定和制定控制策略后，开始评估数据采集。评估数据采集分为预采集和后采集这2个阶段开展，预采集的目的是获取策略调整前数据，后采集的目的是获取策略下发后数据；在效果评估阶段通过对比数据来分析前后变化。需注意的是，策略下发在现网中开展必须保证不影响现网用户感知。因此，在下发策略后应对热点下用户进行抽样回访，尤其关注前期分析中高流量、高频率使用用户，在牺牲部分高值用户感知下来提升网络性能的方法是不可取的。

4.2 数据采集

为确定目标热点，对商务楼宇、高校、连锁酒店类型的7个热点进行2周的跟踪，数据来源为用户话单和智能管道平台导出数据。通过AP吞吐量指标情况选定目标热点，并从2个维度指标来指导策略制定：一个是不同类型DPI流量维度；另一个是用户流量和激活时长维度。

在指标对比分析中需考虑网络指标和用户指标。网络指标关注热点流量指标；用户指标关注用户上下行调制速率指标和用户繁忙率指标。目前有以下3种方式来采集调制速率和信道利用率等关键指标：

（1）采用测试人员到现场借助仪表扫描方式来获取信息，这种方式对人员和仪表要求较高，又不容易遍历所有AP和终端。

（2）OID节点采集方式，但通过定时扫描信道方式采集信道利用率对空口资源开销较大，厂家对该节点的支持度也参差不齐。

（3）通过AC指令方式获取信息，这种方式能按具体AP具体信道方式查看信道利用率，并且可以并行采集其他网络指标信息，在现场问题排查中也较为常用。

综上所述，本次采用方式（3），通过定制工具与AC进行交互实现无人值守的获取相关指标。为便于对比分析，本次预采集和后采集作业执行1周，从周一采集到周日，采集时间严格一致。

4.3 控制策略

策略控制从2个维度进行：DPI业务流量分析维度和用户组成维度。本次通过对用户话单和智能管道平台数据采集后统计，综合考虑用户激活时长、流量及DPI应用占比统计结果，制定策略考虑如下：

（1）排名前9位的流媒体类型速率限制为6Mbps。流媒体采用MPEG或H.264压缩，以目前流行的高清电影为例，H.264压缩的720/30fps高清片源，码流为4～6Mbps，因此可以对流媒体进行速率限制，在不影响用户体验的前提下，优化这部分用户对信道抢占式的占用导致的信道利用率过高带来的网络QoS恶化问题。

（2）统计用户流量占比和激活时长占比较高用户，对这部分用户中流媒体流量占比在70%以上的用户制定调高一级优先级策略。

根据统计显示，高流量和长激活的20%用户对网络贡献较大，为了保证这部分用户体验良好，可调高这些用户的DSCP优先级，这样既保证了高值用户的良好体验，又有足够资源应对其他80%用户的带宽需求。

5 效果评估

效果评估可从几个方面进行：一是热点无线流量总体规模变化；二是预采集和后采集阶段用户抽样回访对比；三是策略定制前后指标对比。

根据热点无线流量分析显示，调整后无线流量总体有所提升，日均无线流量从140GB提升到了156GB，从周一到周日呈上升趋势。

调制速率和信道利用率共采集13 000条记录，剔除其中的无效记录，主要是AP无用户时，该AP瞬时客户端调制速率无法获得，2次采集的有效记录数据均约为7 000条。通过前后对比可以看出，AP侧（Tx调制速率）和用户侧（Rx调制速率）平均值均有所提升。网络总计流量增加的情况下，调制速率反而提高了，进一步验证了优化效用，具体如图3所示。

上文分析了流媒体的限制可以防止高值用户的抢占式信道占用导致的信道过度繁忙问题，一般在信道繁忙率达到60%以上时，用户感知会明显下降。本次统计综合信道繁忙率大于60%的比例，调整前为12.7%，策略下发调整后为11.6%，降低了1.1%。热点平均Rx/Tx信道利用率均有所下降，具体如图4所示。

对全局性应用策略最有可能受影响的用户进行抽样回访，从预采集和后采集中流量都在前50的用户中随机抽取15名用户，其中5名用户附加DSCP优先级调整策略，从抽样受访用户反馈对比来看，用户体验没有下降，抽样方法及问答样本本文不再详述。

综上所述，策略调整后，网络总体流量提升明显，并且从调整后1周来看呈现上升趋势；在总体无线流量提升的情况下，用户侧和AP侧的调制速率没有下降，反有小幅上升；智能管道策略调整可在一定程度上降低高值用户抢占式占用对信道繁忙率的影响，一方面高繁忙率设备采样点占比降低，另一方面所有采样点的平均繁忙率有所下降。在用户体验没有受损的前提下，网络流量规模得到提升，频率容量和网络的支撑能力也有所提升。

6 结论

互联网应用的规模发展和多元化趋势对WLAN的用户体验提出了新的挑战，如何在网络负载不断增加的背景下保持甚至提升用户体验，是今后WLAN网络能否良性发展的保证。

WLAN智能管道为WLAN网络的精细化运营和优化提供了手段，本文基于WLAN智能管道在网络优化中的应用提出了一种创新探索，从应用效果看，依据网络精细化预分析，指定合理的控制策略，在用户流量规模增长的情况下，AP和客户端平均调制速率有所提高，信道繁忙率有所下降，这表明在不影响用户体验的前提下，智能管道策略既降低了无线信道利用率，又改善了无线网络环境。

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