大数据技术在5G通信网络中的应用探析

李永钢

摘要：“日新月异”是技术创新最真实的写照。在技术创新中大数据技术的创新应用极具代表性，成就突出，令人瞩目。大数据技术作为计算机与互联网产业发展的融合性产物，具有鲜明的特征，容量更大、连接更广、低时延特性更突出。在大数据技术加持下，我国5G通信网络也进入高速发展期，拉开万物互联、信息快速流通的新序幕。文章主要对大数据技术在5G通信网络中的具体应用情况进行论述，通过解读大数据技术，分析其在5G通信网络技术中的具体应用和技术优势，肯定其应用价值并以理性态度审视其应用中的不足，以期打破瓶颈，实现大数据技术在5G通信网络技术中的拓展运用。

关键词：5G通信；大数据技术；价值；瓶颈；对策

中圖分类号：TP393      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）27-0056-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

当前社会已经进入5G移动通信新时代，5G通信网络相较于4G，在可靠性、传输效率、覆盖面等方面优势更为明显。5G通信技术在推广应用中也急需解决大容量数据处理的现实难题，以保证通信质量与传输效率。大数据技术作为新型信息集成处理技术，将有助于上述问题的破解，带来用户5G通信的优化体验，也将支持构建多元化的5G网络应用场景。

1 大数据技术应用背景

当前社会已进入大数据时代，海量的社会资源逐渐完成网络化、数据化的改造，而大数据技术则负责提取这些数据进行有效的处理与存储。大数据技术具有鲜明的4V特征，分别对应大容量、多样化、高价值和高速度。从容量看将不断跃升到EB级[1]，而多样性具体指数据来源多样，结构性数据之外非结构性数据、源数据、音视频数据不断涌现。高价值指大数据中蕴含有价值的信息，可以即时筛选出无效信息。高速度指大数据处理速度快，响应及时，支持数据实时分析。与5G通信网络技术所设定的大容量、高速率、广连接、低时延等特征一致，大大提升5G通信网络数据分析及处理应用能力。5G通信网络架构过程中以大数据技术为支撑，通过数据源获取数据采集、处理、存储与管理，做到数据的可视化运用，实现各类数据的分门别类存储与快速分解转化，做到信息的科学提取。5G通信网络架构关键技术见图1。大数据技术支持聚集型异构数据构建是数据整合与应用的基础和核心技术。

2 大数据技术用于5G通信网络的必要性

2.1 提升通信质量

5G通信网络运行中天线数量多、网络覆盖面广、无线需求量大、信号干扰情况较为普遍，影响通信质量。运用大数据技术，使用数据自动挖掘技术，以自动挖掘技术指导探明天线之间的干扰情况，发出预警信息，以提升通信稳定性。

2.2 提高数据处理效率

5G通信网络架构中数据来源不一，且量大、烦琐。科学化的管理才能保证数据的有效存储与利用。引入大数据技术，于各通信环节采集数据信息，明确运营特点、运营环境，针对性地进行数据信息管理，提升5G通信网络运行效率。

2.3 提升网络稳定性

5G通信网络具有超密集异构性特征，边缘数据敏感度较低，复杂性数据切换现象突出。在大数据技术支持下，可实现边缘数据的有效感知，做到这些数据的科学存储，配合人工智能算法、数据挖掘算法等构建异构数据库，使得数据存储分门别类，一目了然。

3 大数据技术在5G通信网络中的应用流程

3.1 数据采集及筛选

以大数据技术进行5G通信网络海量数据的采集及筛选是数据运用的前提。数据采集顾名思义是数据提取、转换与加载的过程。目前大数据采集技术由智能感知和基础支撑两大部分构成，前者对应通信网络、智能识别系统等，负责源头数据的采集。而后者对应物联网云端存储服务器，为数据后续存储管理提供后勤保障。数据采集后进入到数据筛选阶段，筛选主要对应数据的抽取及清洗，将凌乱复杂的数据进行单一化排列，或进一步查明数据结构，及时删掉错误的价值信息，奠定后续数据运用的基础。

3.2 数据分析及挖掘

5G通信网络技术应用中需要进行数据的统筹分析与深度挖掘，获得利用价值高的有效数据。数据分析与挖掘建立在数据采集与初步处理基础之上，主要根据客户兴趣、网络行为、情感语义等维度进行5G网络用户形象描绘[2]，了解5G用户行为特征、应用习惯，从而向用户提供针对性强、匹配度高的服务项目，实现数据应用的科学增值。大数据挖掘技术在数据挖掘采集中应用优势明显，适用于不同的挖掘任务场景，支持生成专门的数据或序列模型，以做到多维数据的整合分析。

3.3 数据存储及管理

数据要想真正应用于5G网络通信技术场景下，用于个别用户行为习惯分析的有效数据必须得以有效地存储与科学地管理。数据存储与管理环节也需要大数据技术参与。数据存储与管理的本质是由大数据技术主导，进行数据的科学归类，减少数据间的干扰，最终让不同类型的数据存储于不同类型的数据库中。从大数据技术支持下的数据存储情况看，可分为关系型数据库、非关系型数据库[3]、图数据库及内存数据库等，以分类存储为原则解决5G通信网络中结构化、半结构化乃至非结构化数据管理难题。做好管理工作的基础上实现云存储空间的拓展，大数据技术与云计算技术融通及时将云平台或云数据接入至5G通信网络中，也将带来网络云存储空间的扩展，提升5G通信网络管理水平。

3.4 数据可视化运用

大数据技术应用于5G通信网络最为关键的一步是实现数据的可视化运用。通过网络数据系统采集、整合、分析与挖掘处理后，及时将取得的有效信息借助数据、图表或模型的方法进行数据的量化处理，并以可视化方式进行呈现并非易事。技术人员必须捕捉更为精准、有价值的通信网络数据，以指导后续的运营活动。而网络通信用户也从数据的可视化呈现中获益，及时获取相关数据信息，以提升自身的网络应用体验。例如，新冠肺炎疫情发生期间及后疫情时代，5G教育系统推出的网课全面展开，而最终的呈现方式为可视化大数据平台界面。

3.5 移动云计算应用

移动云计算技术近几年发展快速且前景光明，其不仅是云计算技术形式的具体体现，同时是大数据技术应用的典型体现。云计算与5G通信网络相连接，构成移动设备组合，满足人们智能手机端或电脑端的多重信息需求。移动云计算技术与移动云平台、5G通信网络高效衔接，以网络服务性能的扩充带来云计算平台功能的拓展，让数据远程处理与存储落地，方便人们数据查询及使用。

4 大数据应用于5G通信网络的瓶颈

大数据技术在5G通信网络体系中发挥自身优势，有效记录用户基本信息、信息传输状态、传输内容，使得移动通信网络服务深化展开，数据提取与处理更为便捷，促使5G移动网络通信数字化建设、信息化建设逐渐落地。如移动通信计费系统管理中，以大数据查阅用户套餐选择情况，追踪消费数据，可帮助决策部门进一步明晰市场，抢占市场先机。再如，在用户位置信息管理中，以大数据技术获取用户位置信息，指导移动通信基站布设。再如，聚焦移动通信用户行为管理，关注用户业务选择倾向、使用偏好频次等[4]，避免软件设计的偏颇，使软件设计定位更准确。实际应用中对瓶颈性问题的关注必不可少。

4.1 网络数据问题突出

5G网络通信技术快速发展使得用户暴增，增加通信网络运营压力和威胁。在庞大的信息数据面前，大数据技术支持下的数据处理并不理想，虽然能借助大数据技术进行海量互联网信息的集中分析与记录，但受数据通信网络中数据存储时间短的客观限制，暂时无法做到特定数据信息的高效处理。

4.2 缺乏安全保护屏障

大数据技术应用于5G通信网络也不得不考虑数据安全问题。而数据安全所面对的内外部威胁更为明显。特别是时代发展背景下，数据存储实现了传统本地存储到云存储的转变[5]，数据安全管理压力骤增。大数据技术要想实现海量数据处理，需要聚焦于如何实现海量数据专业而深入地处理探讨。当数据皆被存储于云存储平台中，一旦平台受到黑客攻击或遭受恶意软件植入，很可能引发数据泄露或损毁，因此亟待建立良好的数据安全保护屏障。

4.3 技术安全问题棘手

当前5G通信网络用户海量化对数据存储、分析及处理提出较高要求，大数据技术作为一种新技术，在应用中并不成熟。而过大的数据量又会加剧数据保护的单一性[6]，使得数据技术安全处理存在漏洞或死角，因此用户信息被窃取等事件频发。我国现阶段大数据技术研发并不成熟，部分技术暂时无法有效支持5G通信网络的优化，使得大数据技术安全问题更为突出。

5 大数据应用于5G通信网络的优化举措

5.1 明确管理标准，优化网络管理模式

完善的制度、明确的管理标准是管理落地的保障。当务之急是建立完善的大数据管理体系、建立健全管理机制。在机制制定中应确定明确可量化、可监督考核的工作指标，确保工作人员理解到位、严格执行。要逐步提升专业人员素养与能力。要建立有效的监管队伍，以监管体系的完善构建，实现网络安全管理的科学追责，减少信息泄露风险。为保障机制推行应辅以奖惩举措，调动工作人员工作积极性，并起到以儆效尤的作用，于正反两个方面保证大数据技术在5G通信网络中的优化运用。同时及时将网络安全问题纳入机制体系中，以安全系数高的管理体系、统一的管理标准，减少5G通信网络风险事件。

5.2 加大数据存储保障，降低内外风险

大数据技术应用于5G通信网络应重点解决数据存储安全问题。在大数据存储功能拓展研究上“做文章”，关注到网络用户数量需求的变化，以动态化管理思维切实提升通信数据存储保障水平。基于大数据存储功能，借助虚拟存储以实现现实存储难题的转化，及时将来自于不同组织的数据汇总到统一的信息平台上进行集中化管理，以集中统一管理降低数据动态变化风险，集中人力物力资源，保障数据存储安全。网络通信后续阶段应采用不同应用策略，如准备通信网络阶段可组合大数据技术与云计算技术，明确优化目标，选择相应的工具材料，从源头方面做好存储安全保护载。如测试通信网络阶段[7]，做好测试数据记录，通过反复比较与结果验证，确保数据技术运用达到理想效果。再如针对信息覆盖和交流等大量数据进行专门的优化分析，及时查明问题，保证分析结果完整。再如基于天线射频增强通信网络稳定性，减少通信网络故障引发的数据存储风险。

5.3 利用数据分析技术，提升整体安全性

鉴于大数据技术安全处理中的某些漏洞或死角，必须着手大数据分析技术的灵活运用。工作人员应重点关注大数据技术测试与优化等关键任务，重点关注端到端的优化测试效果。工作人员立足于大数据技术应用实际，在探明信号覆盖范围、信号切换等实际情况的基础上提出有效改进举措。通信公司层面则应发挥大数据技术优势，趋利避害，以科学完善的技术管理体系为导向，动态调整大数据的具体应用情况，以提高大数据技术应用整体安全性。

6 大数据技术应用驱动下的5G通信网络发展展望

鉴于当前大数据技术在5G通信网络体系中的有效运用，其将成为推动5G网络体系结构完善构建的驱动力之一。通过科学预估，一般认为，以大数据技术为支持的5G网络体系结构技术将主要朝着三方向发展。首先呈现访问平面的网络发展趋势，对应C-、D-、无线网状网络等形式，C-网络形式抗信号抗干扰能力强[8]，而D-网络形式站点分布更为灵活。无线网状网络则可弥补有线网络发展劣势。其次，更强调数据平面网管与业务接收器的完善[9]，以网关设备性能改进提升流量调度水平，增强网络与云计算的协调性。最后，更强调平面重构网络控制功能的拓展与完善，平面重构网络控制功能将进行模块划分[10]，以模块为单位进行数据信息的整合与归类管理。功能模块与其他模块可整合兼容，做到不同场景下的科学标记。

7 结束语

社会发展速度明显加快，信息技术不断涌现。大数据技术作为创新的信息技术，理应在多领域、多行业得到广泛应用。目前已经探明的是大数据技术在5G通信网络中具有极大的应用优势，是5G网络通信蓬勃发展的技术支撑。在肯定大数据技术应用价值的同时，更应预估、感知到技术应用的局限性和面临的现實挑战，这也客观上要求开发者加大大数据技术与5G通信网络发展之间的关联性研究。通过趋利避害，找准两种技术的融合点，以实现大数据技术与5G行业发展的有效融合，并推出统一的行业结构模式及技术标准，制定完善的管理机制，加强外在保障，使得大数据技术真正在5G通信网络中发挥自身优势，实现5G通信网络发展质的飞跃。

参考文献：

[1] 韩春杨.大数据技术在5G通信网络中的网络优化应用[J].电子测试，2022，36（12）：132-134，131.

[2] 王素云.试论大数据技术在5G通信网络中的应用[J].电子质量，2022（6）：90-94.

[3] 陈文泱.大数据技术在通信网络优化中的应用研究[J].长江信息通信，2021，34（12）：216-219.

[4] 蔡登江.探讨5G通信网络的大数据技术应用[J].中国新通信，2021，23（20）：13-14.

[5] 宋芳，钱罕林.大数据技术在5G通信网络中的应用探讨[J].无线互联科技，2021，18（16）：7-8.

[6] 卓雨.大数据技术在5G通信网络中的应用[J].集成电路应用，2021，38（8）：280-281.

[7] 陈卫康.大数据技术在5G通信网络中的应用研究[J].中国新通信，2021，23（13）：20-21.

[8] 于世泽，韩恺敏，许宏如.大数据技术在通信网络优化中的应用研究[J].数字通信世界，2021（5）：213-214.

[9] 刘志.大数据技术在5G通信网络中的应用[J].中国新通信，2020，22（24）：32-33.

[10] 杨洪平.大数据技术在5G通信网络中的应用研究[J].江西通信科技，2020（4）：11-13，16.

【通联编辑：谢媛媛】