大数据技术在5G通信网络中的可行性应用

王洁玉，零永浩

（华信咨询设计研究院有限公司，浙江 杭州 310014）

0 引 言

5G通信技术作为目前通信领域最先进的通信技术，具有高带宽、低时延、多连接以及高可靠性等优势。凭借着诸多技术优势，5G通信技术将在众多领域特别是运营商5G通信网络领域得到广泛应用，这就使得运营商需要处理更多的业务数据、网管数据以及维护数据，给通信运营人员带来较多的工作负荷。基于此，可尝试应用大数据技术来解决5G通信中的诸多问题，提升5G通信网络的应用空间，使其在制造、金融、汽车、互联网、能源、物流、生物医学以及安全领域等方面得到进一步的深化应用，为用户提供更加优质的通信服务。

1 大数据总体架构

大数据整体架构如图1所示，相比于3G、4G通信网络，5G有着种类更多、数量更大的数据，且存储方式多种多样，因此对大数据的数据采集、数据分析、数据处理以及数据展现等能力有着更高的要求。选择恰当的数据挖掘算法挖掘出所需的信息，并通过可视化图表展示，以此来实现对其的可量化评价，实现对数据挖掘技术的进一步完善[1]。首先，数据采集是指通过5G基站、5G手机、通信设备以及各类物联网传感器等实现对5G通信网络中的各类数据如结构化数据和非结构化数据的采集[1]。数据处理主要包括对采集数据的离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别以及机器学习等多种方式，以MPP数据库来实现对数据的处理，然后朝着Hadoop体系架构进行演化，以分布式计算架构对流数据进行实时处理。数据分析则是通过自然语言解析、分类算法以及聚类分析等，寻找隐藏在通信信息之后的各项信息并发现其潜在的规律，挖掘数据潜在信息，此外在数据分析环节还可以进行数据管理、数据比对与数据查询。而数据展现方式包括信息图、报表、图表等，通过可视化技术将数据生成对应的图表、报表以及文字，便于对其进行直观观察[2]。

图1 大数据整体架构

2 5G通信网络发展瓶颈

5G通信网络虽然发展快速，但是由于各方面的因素遇到了相应的发展瓶颈，主要体现在以下3个方面。

2.1 天线数量太多

5G通信网络有着更为宽广的覆盖面，因此其需数量更多的天线来支撑，但是天线相互间会存在干扰，导致5G通信质量下降。

2.2 网络结构复杂

5G通信网络有着多种类型的数据，网络结构较为复杂，包括网络环境状态、基础网络数据以及用户访问数据等。通信网络中的所有数据来自于运营商与用户，用户访问多来自于多媒体与自媒体数据。为保证网络数据运营，于网络通信的各个层面和各个环节采集数据，可把握5G网络的具体运营环境[3]。

2.3 频繁切换

5G通信网络是一种超密集异构网络，边界数量较大，对很多边缘数据没有较为敏感的感知。超密集网络中，部署密集地导致小区边界数量不断增加，且其形状呈不规则状，并出现频繁切换[4]。

3 大数据技术在5G通信网络中的可行性应用

大数据技术在5G通信网络中的可行性应用可从多个方面进行论述与分析，在此不能完全涵盖，从以下多个方面进行举例阐述。

3.1 应用数据采集功能降低天线间信号的相互干扰

在5G基础设施的排列与建设方面，通过大数据分析，并经过精准的预估与计算，科学排列5G天线与基站，以此来降低5G基站和5G天线之间的自我干扰以及相互干扰。即便空间有限，5G基站、5G天线不得不在一个区域进行建设与排列，也可通过数据分析来降低信号间的相互干扰程度，实现数据信息的优质传输，提升用户5G终端设备的体验感。因此借助大数据技术的数据分类处理能够解决5G通信网络基础设施中存在的客观问题，解决技术层面固有的不足，为5G技术未来发展提供有力的技术支撑，且该项技术的应用在一定程度上提升了5G通信网络技术的上限及应用范围[5]。

3.2 通过采集用户数据加速5G通信转型民用

应用大数据技术可采集5G智慧终端设备海量的用户体验数据，实现终端设备与5G技术间协调性与匹配性的提升，尽量降低5G通信网络应用过程中产生的矛盾。且以相应的数据为基础，提前预知与判断出5G通信网络、终端设备中存在的弊端与问题，指引生产厂家按照实际情况对终端设备进行调整与改进，使其能够适应5G技术各方面的需求。因此大数据技术在5G通信网络中有着较大的可行性，能够在其本身技术快速发展的基础上朝着民用方面进行转型。以视频感知技术为例，通过将电视机、录像机以及摄像机等设备输出的视频信号实施量化和采样操作，并将其转为数字数据。通过视频感知方式采集、分析、挖掘客户信息，可实现多种形式的汇报，如用户自助通信数据信息查询，即按照用户以往阶段对各种视频的点击量，针对性地为其推荐感兴趣的同类型视频。由此可见，大数据技术的应用，有助于促进5G通信转型民用，在5G通信网络中有着较高的应用价值[6]。

3.3 大数据通过算力对5G通信网络海量进行采集、分析

大数据采集技术由基础支撑层和智能感知层组成，其中基础支撑层又包括云端存储服务器和物联网等，智能感知层包括智能识别系统、通信网络以及传感器等。依托大数据采集技术实现对采集到各项数据的分析与分类，筛选出海量数据中的错误内容，再以复杂正确数据对其进行集成化处理以及归一化显示，为其后的数据分析和数据整合打下基础。且大数据技术能够使得5G通信网络产生的数据可视化，为通信网络匹配适宜的智慧终端，为智慧终端设备系列使用问题的解决提供对应的数据基础[7]。

大数据技术凭借其本身强大的数据处理能力，使得通信网络产生的数据增值，并对这些数据实施多维护、多空间的挖掘与归纳，从而促进5G通信网络和终端设备的升级以及匹配性的提升。另外，利用大数据技术可获得用户反馈，了解用户需求，对5G产品作出优化和改进[8]。

4 大数据存储功能应用

一般状况下，通信网络基站和通信网络使用者在经过一段时间后总会积累较多的数据信息等待分析与处理，而在这段时间内如何更好地处理与应用这部分数据信息是一项较为繁重的工程，需消耗大量的资本和时间。基于此，可将大数据技术本身具备的分析功能应用在5G通信网络数据分析中，以虚拟储存的形式来处理5G网络中海量的数据信息，并针对其虚拟储存功能将各种类别与结构的数据整合与储存在一个平台，适当降低动态变化的信息容量，实现资源低消耗与节约的同时，完成资源储存，以此来降低通信成本[9]。并且，大数据技术在支持5G信息存储的同时，还可以利用可视化技术将数据生成对应的图表、报表以及文字，便于直观观察和保存5G通信记录。常用的大数据技术包括Echarts、Tableau等，其中Tableau如图2所示。国家规划大数据产业发展战略，通信行业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长[10]。

图2 Tableau图

5 结 论

实现大数据技术与通信网络的融合与交叉，是未来阶段5G通信网络的必然发展趋势。文章对大数据技术在5G通信网络中的可行性应用进行了分析与论述，得出大数据技术本身对5G通信网络的优化作用，其能较大程度拓展网络通信的应用空间及应用深度，给予用户更好的通信体验。