共建共享下4G/5G 网络质量掌控与问题闭环处理

2024-06-11 06:05李祖庆
信息记录材料 2024年3期
关键词:工单节点故障

李祖庆

(广西壮族自治区通信产业服务有限公司技术服务分公司 广西 南宁 530023)

0 引言

共建共享下4G/5G 网络作为一种现代通信网络的建设模式,为通信服务提供商带来了多方面的优势。传统的独立建设网络模式在面对日益增长的用户数量和业务需求时,往往会导致资源冗余和低效的投资。相比之下,共建共享下4G/5G 网络能够实现资源共享,有效降低投资成本,加速网络覆盖和提高服务水平。如何在参与方利益共享的基础上保证网络质量,以及如何建立用户问题的闭环反馈机制以进一步提升用户满意度,仍存在挑战。本文拟从建立统一的网络质量评估标准、实施联合质量监测、构建故障协同处理机制以及完善用户问题闭环反馈机制等方面探讨应对之策,以期为共建共享下4G/5G 网络的稳定、高效运行提供参考。

1 共建共享下的网络质量掌控策略

1.1 建立统一的网络质量评估标准

1.1.1 明确关键质量指标

在构建统一的网络质量评估标准中,关键质量指标成为评估网络性能的客观、定量基准。数据传输速度、延迟、连接成功率及掉线率等均为4G/5G 环境中的基础评估指标。设定并监控这些指标为网络维护人员提供了明确的方向,确保网络服务的稳定与高效。明确的质量指标亦为运营商提供了竞争环境中比较和优化网络服务的依据。

1.1.2 制定质量评估方法

基于已确定的关键质量指标,应采用数学模型、实验模拟以及实地测试等方法进行综合评估。数学模型为网络性能提供理论分析,预测可能的瓶颈或性能下降情况;实验模拟能在受控环境中模拟真实网络条件,测试网络的实际表现;实地测试则提供了真实环境下的网络性能数据,确保评估的透明度和真实性。通过这些评估方法,能够全面、深入地分析网络的性能与稳定性。

1.2 实施联合的质量监测

1.2.1 构建共享的监测系统

共享监测系统应具备统一的数据采集、处理和报告功能,满足不同运营商的监测需求。通过集中化的数据管理和分析,该系统确保各方获得一致、准确的网络性能数据。共享的监测系统降低单个运营商的监测成本,并提高整体的监测效率,从而促进多方之间的协同工作,确保网络质量持续稳定。

1.2.2 实现质量数据互通

共享监测系统的核心组件之一是能够实现质量数据互通的功能。为确保各参与方都能访问到相同的数据,系统必须设有一个中心化的数据仓库,其中数据应经过标准化处理以确保其一致性。此数据仓库应支持高效的数据查询、检索和导出功能,以满足各方的实时监测和分析需求。当各运营商或参与单位上传或录入数据时,必须确保数据格式、单位和其他相关细节的统一性,以消除数据解读中的偏差或误差。标准化的数据模板和输入界面可以进一步减少录入错误并提高数据质量。

1.2.3 推进数据共享和业务协同

在构建共享监测系统时,确保数据无障碍地在多个平台和参与者之间流动是基本要求。统一的数据接口和协议可以确保数据的一致性和准确性,而且可以减少因数据格式转换导致的时间延误。为了提高业务协同效率,必要时建立并维护一个公共业务流程图,该图详细描述了各参与方在不同情境下的角色与责任。明确的业务流程有助于减少潜在的冲突或误解,提高决策速度和执行效率。

1.2.4 强化网络业务质量分析

应用先进的数据分析技术,例如大数据分析和机器学习,处理和解释大规模的网络数据可帮助识别网络中的隐藏模式,预测潜在的问题,并为优化策略提供支持。网络的各个维度,如传输速度、延迟、数据丢失率及其他关键性能指标,都需纳入考量。综合分析指标能够准确地洞察网络的整体性能和存在的瓶颈[1]。

1.3 优化网络容量协调机制

1.3.1 分析业务需求趋势

业务需求的动态变化对网络容量规划和资源分配有直接的影响。为确保网络满足用户的实际需求,深入分析业务需求趋势成为必要的步骤。

设N(t)表示在时间t的业务需求量。其变化率可以通过以下差分方程来描述:

其中,ΔN(t)代表时间t的业务需求增长量。

多种因素,如季节性、特定事件或技术进步,都可能导致业务需求的动态变化。为了准确捕捉这些需求变动,可以采用时间序列分析或更高级的预测模型,例如自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)。历史数据为业务需求分析提供了重要参考。通过深入研究历史数据,可以确定需求的持续发展趋势、周期性波动以及其他特定特点。外部因素,如市场营销活动、技术创新或宏观经济环境的转变,也可能对业务需求产生短期或长期的影响。为了更为准确地预测未来的业务需求,综合运用多种分析策略和技术至关重要,这样也能确保网络资源的精确分配。

1.3.2 动态调配网络资源

网络资源的有效管理依赖于其实时调配能力。随着业务需求的变化,固定的资源配置可能导致资源浪费或不足,进而影响网络的性能和稳定性。因此,根据业务需求的实时变化对网络资源进行动态调配,确保资源的最优利用,是网络管理的核心内容。

设网络总资源为Rt,在时间t的实际使用资源为U(t),剩余可调配资源为A(t),则有:

根据预测的业务需求量N(t+1)和当前的使用资源量U(t),可以计算出下一时刻预期的资源需求差异:

若ΔR(t)>A(t),则意味着资源不足,需要从其他部分调配;反之,若ΔR(t)<0,则有资源过剩,可以重新分配给其他需求更大的区域或服务。

为实现这一目标,引入了资源管理算法,这些算法考虑了多种因素,如历史数据、当前业务负载、网络设备的性能指标等,从而实现对网络资源的高效、动态管理。通过这种方式,可以确保网络的持续、稳定运行,满足各种业务需求。

1.3.3 实时监控与自动分析

实时监控是维护网络健康和优化性能的关键,而自动分析进一步加强了对复杂网络行为的理解和对潜在问题的预防。网络的实时数据流反映了用户行为、设备性能、信号传输等多种因素的综合效应。

以某网络中的数据包传输为例,每当数据包从源点传输到目的地,都会在各个路由节点上产生数据记录,记录包括但不限于:数据包大小、传输延迟、节点中央处理器(central processing unit, CPU)使用率和数据包丢失率。考虑其中的数据包传输延迟D,若在连续的时间窗口W内,D的平均值超过某一阈值,则表明网络中可能存在潜在的拥堵或其他问题。

自动分析则涉及对实时数据进行处理,通过各种算法和模型,如神经网络或决策树,对数据中的模式进行识别。例如,当连续观测到某个路由节点的CPU 使用率超过90%时,自动分析系统可能会推断此节点为瓶颈节点。

1.4 建立故障协同处理机制

1.4.1 快速故障识别和隔离

当网络出现异常行为时,应用精确的识别机制可以定位故障的原因和位置。例如,通过监控每个网络节点的数据流量和响应时间,当某节点的响应时间超过给定阈值τ或数据流量突然下降至q以下时,可以判定该节点可能出现故障。

设某节点响应时间为Tn,当

或数据流量为Fn,满足Fn<q时,该节点被标记为可能存在故障。

随后,故障隔离机制会暂时将此节点从网络中移除或将其流量重定向到其他健康节点,以避免整体网络性能受到进一步影响。此外,为了提高故障识别的精确性,可引入更多的参数和条件,如节点的CPU 使用率、内存使用情况等,使得故障识别与隔离更为精确和高效。

1.4.2 优化故障处理流程

故障处理流程的优化关系到网络的恢复速度及其后续的稳定性。针对不同性质的故障,应制定相应的处理策略。一个有效的流程不仅针对已知的常见故障,还应具备适应未知或复杂故障的灵活性。

考虑一个基于概率模型的处理流程。当某故障发生的概率为Pf,其导致的网络影响损失为Lf时,可以定义一个故障严重指数If为:

基于这一指数,可以对故障进行分类。当If超过某一阈值,比如0.8,将该故障判定为高优先级,需要立即处理;否则,可视为中等或低优先级,按预定流程处理。

为了高效处理,故障处理流程应细分为多个阶段,如故障验证、影响分析、修复策略制定和执行。在每个阶段,都应明确相关责任部门和人员,制定明确的操作指南和标准,并设置时间限制,确保故障能够在最短时间内得到处理[2]。

2 共建共享下4G/5G 网络问题闭环处理措施

2.1 建立故障信息收集机制

2.1.1 用户问题反馈渠道

为了全面了解网络中可能的问题,建立并完善用户反馈渠道是收集信息的关键手段。用户直接接触网络服务,因此他们的反馈往往最为直接和真实。通过建立线上和线下的反馈通道,如专门的移动应用、官方网站、短信通道及客服热线,可以便捷地接收和整理用户所报告的问题。例如,为用户提供一个移动应用,该应用允许用户通过简单的界面,描述遇到的网络问题,并附带相关截图或日志,这样可以更直观地捕获并分析问题。

2.1.2 网络监控预警系统

网络监控预警系统是基于技术手段对网络状态进行实时监测的方法,其目的是在问题发生初期或即将发生之前进行识别。例如,可以利用传感器和监控设备在各个关键节点收集网络传输数据,通过预定的算法对数据进行实时分析。当数据显示出不正常的模式时,系统会自动触发预警,通知相关技术人员进行检查或采取措施,确保网络的正常运行。例如,当某一信号塔的数据传输速度低于标准阈值时,系统会自动生成预警,提醒维护团队进行检查[3]。

2.2 加强故障原因分析能力

2.2.1 建立故障知识库

故障知识库是累积并存储历史故障数据、经验和解决方案的系统。通过对之前出现的故障进行分类、标签和整理,可以为现有和未来的故障提供快速参考和解决建议。例如,当网络设备出现特定的错误代码或异常行为时,工程师可以查询知识库,找到相应的历史记录和处理方法,从而加快故障的定位和恢复速度。

2.2.2 引入智能分析手段

随着技术的进步,诸如人工智能和机器学习的算法已经在多个领域得到了广泛的应用。在故障分析中,算法可以帮助自动识别故障模式、预测可能的故障发生和提供针对性的处理建议。例如,通过对网络流量数据进行深度学习分析,系统可能会发现某些模式与将来的网络中断事件有关,从而提前采取措施防止故障发生[4]。

2.3 完善用户问题闭环反馈机制

2.3.1 设置用户反馈渠道

有效的用户反馈是提高网络服务质量的关键环节。为此,提供多种便捷的用户反馈渠道至关重要。可考虑开发专门的应用程序或在线平台,允许用户直接报告问题、提交建议或提供其他形式的反馈。例如,某些运营商为用户提供了移动应用,其中集成了问题报告、实时网络状态查看和在线客服功能,使得用户能够在遇到问题时迅速与运营商沟通。

2.3.2 及时反馈处理结果

对于用户反馈的问题,及时响应并处理通知成果对于增强用户信任和提高满意度至关重要。为确保透明性和效率,可考虑采用自动化系统,在问题被解决或有更新时,自动通知用户。例如,运营商可以在用户提交问题后,通过短信或应用推送服务发送状态更新,包括问题的处理进度、预计恢复时间或任何相关的补充信息。实时通信方式使用户始终处于信息的中心,从而加深了用户与运营商之间的互动与信任。

2.4 5G 2B 业务及其他问题闭环处理

2.4.1 工单化处理5G 2B 业务问题

在面对5G 2B 业务的复杂性时,采用工单化处理方式能够提高问题解决的效率与准确性。工单化处理意味着对每一个报告的业务问题进行系统化、标准化的管理和追踪。通过将问题明确记录在工单中,可以确保关键信息的完整性,并为问题解决提供有序的流程。

例如,当5G 2B 业务中出现问题时,相关人员可以快速创建工单,明确记录问题的性质、发生时间、影响范围等关键信息。之后,该工单会根据问题的性质和紧急程度分配给相应的技术团队或部门进行处理。在问题解决的过程中,所有相关的更新和变动都会在工单中进行记录,从而确保问题的解决过程透明化,并可随时追踪其状态。

2.4.2 VoLTE 及其他质差小区的工单化处理

工单化处理为长期演进语音承载(voice over long-term evolution, VoLTE)及质差小区提供了一个系统化的问题追踪和解决框架。VoLTE,代表4G 无线通信技术(longterm evolution, LTE)网络中的语音通话技术,具有特定的网络稳定性和语音质量要求。质差小区可能因多种因素导致,如信号干扰、资源配置问题或硬件故障。

实施工单化处理,涉及详细记录问题描述、受影响区域、问题发生的时间和频率等信息。完成这些步骤后,将问题分配给专门的技术团队进行进一步的诊断和修复。为实现工单化管理的效果,系统应当支持实时监测功能,例如,预设算法能够自动识别并生成与VoLTE 和质差小区相关的工单,同时标明相应的优先级。长期而言,工单数据将为网络优化提供宝贵的参考。通过对历史工单的深入分析,可以更准确地定位网络中的瓶颈和隐患,进而制定更为有效的优化策略[5]。

3 结语

综上所述,共建共享下4G/5G 网络带来了优势的明显,但也伴随着网络质量、容量和故障处理等方面的挑战。为确保共建共享环境下4G/5G 网络的高效、稳定运行,建立统一的网络质量评估标准、实施联合的质量监测、优化网络容量协调机制、构建故障协同处理机制以及完善用户问题闭环反馈机制等都是非常关键的措施。特别是在故障管理和用户反馈方面,工单化处理成为一种有效的问题追踪和解决手段。在未来,随着5G 和其他先进技术的持续发展,这些措施将对保障网络质量和提高用户满意度起到更为关键的作用。

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