GIMIS移动通信资源智能运维方法设计

郭焘

摘要： 考虑到传统的运维方法，在移动通信资源智能运维时没有基于GIMIS进行智能运维数据管理，因此运维故障处置时间长。针对这一问题，进行GIMIS移动通信资源智能运维方法设计。首先，进行运维动态基线计算，以通过得出的最小数值作为运维动态基线的下限;以得出的最大数值作为运维动态基线的上限，为智能运维数据管理限定有效范围;而后，通过GIMIS智能运维数据管理，基于GIMIS管理信息系统中的查询服务管理能力对移动通信资源运维进行远程操作;最后，根据移动通信资源智能运维特征图像得出移动通信资源的智能运维结果。设计仿真实验，结果表明，设计的运维方法运维故障处置时间明显低于实验对照组，运维故障处置效率更高，可以实现GIMIS移动通信资源智能运维方法的优化设计。

关键词：GIMIS;移动通信资源;智能运维方法

中图分类号： TP815.7      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）04-0046-02

GIMIS指的是福州开睿动力自主研发的基于GIS系统的管理信息系统，该系统以其卓越的数据采集管理、可视化展示与查询服务管理能力在总多管理信息系统中脱颖而出，成为时下应用范围最广的管理信息系统。如今，移动通信已经覆盖至海陆空各个领域，为了提高移动通信资源利用的共享性，移动通信网络的配置应更加平均分配且合理优化[1]。随着技术的进步，针对移动通信资源智能运维是保证移动通信资源能够被合理、安全、有效利用的重要前提。在我国，针对移动通信资源智能运维方法的研究较少，而且普遍存在工作流程不規范、服务技术运维问题不够以及设备的老化问题等，严重影响了移动通信资源智能运维效果[2]。在国外，针对移动通信资源智能运维方法的研究起步较早，由美国艾默生公司开发的PSMS动力设备使移动通信资源智能运维成为可能，并且可用于对移动通信资源的实时监控，取得了一定的演技成果，为后续进一步研究奠定了基础。本文以此为理论依据，进行GIMIS移动通信资源智能运维方法设计，通过将基于GIS系统的管理信息系统GIMIS应用到移动通信资源智能运维方法设计中，致力于为移动通信资源智能运维方法的优化设计提供更为广阔的研究空间。

1GIMIS移动通信资源智能运维方法设计

在本文设计的GIMIS移动通信资源智能运维方法中，为实现对移动通信资源的精准定位以及运行维护，根据移动通信资源在应用中的实际需求，设计GIMIS移动通信资源智能运维方法框架[3]。GIMIS移动通信资源智能运维方法整体框架图，如图1所示。

结合图1所示，GIMIS移动通信资源智能运维方法的核心内容就是智能运维，本文通过三个步骤完成基于电力调度监控系统的实时数据库设计，具体内容，如下文所述。

1.1运维动态基线计算

考虑到移动通信资源的数据基数过大，根据基线规则中的数据粒度，必须对运维动态基线进行精准计算，以确保移动通信资源智能运维的精准度[4]。运维动态基线计算具体流程，如图2所示。

在图2中，基线算法的具体流程为：首先，假定有[n]个移动通信资源，其中，有效数据为[y]个;而后，对应基线的样本置信度为可以接受而不用产生告警的指标值;最后，滑动排序数据的窗口，得出运维动态基线计算方程式。设运维动态基线计算方程式为[D]，则其计算公式，如公式（1）所示。

在公式（1）中，[E]指的是各个移动通信资源对于数学期望的偏离程度[5]。以通过公式（1）得出的最小数值作为运维动态基线的下限;以得出的最大数值作为运维动态基线的上限，为智能运维数据管理限定有效范围。

1.2 GIMIS智能运维数据管理

基于GIMIS管理信息系统的精准定位功能，进行移动通信资源数据的采集与分析，对移动通信资源运维数据进行智能管理[6]。根据移动通信资源的唯一性标识，以IP码地址为数字世界中移动通信资源的身份标识，通过GIMIS的专用网络进行可视化展示，直接以图形化组件的方式实现对移动通信资源动态监控和管理。在补充智能运维数据管理容量方面，可以通过GIMIS，以Evolved eNB接入5GC，可通过gNB汇聚Evolved eNB 和 gNB，通过N3接口接入5GC，也可以由Evolved eNB 和 gNB 通过 N3 接口分别接入 5GC，实现GIMIS与移动通信资源智能运维方法的协同组网[7]。利用GIMIS智能运维数据管理，可基于GIMIS管理信息系统中的查询服务管理能力对移动通信资源运维进行远程操作，真正意义上实现移动通信资源运维的智能化。

1.3实现移动通信资源智能运行维护可视化

在完成上述GIMIS智能运维数据管理的基础上，总结实现移动通信资源智能运行维护的具体流程为：首先，选取移动通信资源的状态参数，并进行相应的数据采集;而后，设定移动通信资源的状态参量经典域和节域，根据移动通信资源数据管理的参量权重进行归一化处理。利用GIMIS管理信息系统中的运维动态基线min-max进行线性缩放，将移动通信资源智能运行维护特征归一化缩放到0-1之间[8]。归一化处理移动通信资源智能运行维护特征数据的具体实现过程，可通过公式表现，如公式（2）所示。

在公式（2）中，[X]指的是归一化处理后的值;[P]指的是原始移动通信资源智能运行维护特征数据集中的值;[Max]指的是运维动态基线中需要归一化的最大值;[Min]指的是运维动态基线中需要归一化的最小值[9]。在通过公式（2）完成归一化处理的基础上，可以将 121 维移动通信资源智能运行维护特征数据按数组转化图像的方式，转化成 11×11 大小的图像集，实现移动通信资源智能运行维护结果的可视化。最后，根据移动通信资源智能运维特征图像得出移动通信资源的智能运维结果[10]。至此，完成GIMIS移动通信资源智能运维方法设计。

2仿真实验

2.1实验准备

提出仿真实验，随机选取某移动通信资源数据集，模拟此次实验的实验环境。为了提高实验结果的准确性，整体实验均在Perteal上进行，安装双端口万兆位的路由协调控制器，选型计算机运行系统及相关配置。遵循标准安装流程将互联网与PC设备连接，并允许地方区域互联网资源共享，在确保相同的条件下，搭建移动通信资源智能运维信息传输区域。相关准备历史数据样例，如下表1所示。

结合上述表1中的历史数据样例，先用传统的运维方法对进行移动通信资源智能运维，记录运维故障处置时间，记为对照组;再采用本文设计的运维方法进行移动通信资源智能运维，记录运维故障处置时间，记为实验组。通过比较两组运维方法的运维故障处置时间，进而评定出运维效率更高的运维方法。

2.2实验结果分析

根据上述提出的实验环境及实验步骤，将运维故障处置时间作为此次实验的关键对比指标，整理收集的数据，并将其绘制表格，如下表2所示。

根据上述表2可得出如下结论：运用本文设计的运维方法运维故障处置时间明显低于实验对照组，运维故障处置效率更高，可以实现GIMIS移动通信资源智能运维方法的优化设计。通过仿真实验结果可以证明，本文设计的运维方法能够满足在移动通信资源智能运维中实际运行需求，可以投入使用。

3结束语

考虑到移动通信资源智能运维方面的研究愈发受到重视，GIMIS移动通信资源智能运维方法的设计经历了从起步到快速发展的阶段。因此，本文进行的GIMIS移动通信资源智能运维方法设计是十分必要的，通过仿真实验结果证明设计的运维方法是具有現实意义的，能够为提高移动通信资源智能运维故障处置效率提供理论支持，拓宽了GIMIS移动通信资源智能运维方法方面的研究广度与深度，为未来GIMIS移动通信资源智能运维方面提供参考。但本文唯一不足之处在于，没有对GIMIS中的数据模型进行深入分析，相信这一点，可以作为GIMIS移动通信资源智能运维方法领域日后优化设计的研究内容之一。

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【通联编辑：光文玲】