基于大数据的移动通信网络优化现状与改进措施研究
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摘 要：移动通信体系在运行过程中，会产生大量的数据信息，大数据技术的应用能够有效的解决信息的分析和整合问题，促进移动通信网络的优化。现阶段，大数据技术广泛应用到移动通信客户群体、收费体系、客户群体位置信息以及行为信息的管理等方面，然而网络系统复杂且巨大、网络应用有延迟等问题影响了移动通信网络的优化，为此需要发挥大数据存储技术、处理技术在提高网络速度和分析性能上的应用。
关键词：大数据;移动通信;网络;优化
中图分类号：TN929.5 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2019）35-0126-02
Abstract： In the process of mobile communication system running， it will produce a lot of data information. The application of big data technology can effectively solve the problem of information analysis and integration， and promote the optimization of mobile communication network. At the present stage， big data technology is widely used in mobile communication customer group， charging system， customer group location information and behavior information management， etc. However， the complex and huge network system and the delay of network application affect the optimization of mobile communication network. Therefore， it is necessary to give full play to the application of big data storage technology and processing technology in improving network speed and analysis performance.
Keywords： big data; mobile communication; network; optimization
引言
我國移动通信技术发展迅速，早在2013年就实现了3G网络向4G网络的转变，并且在最近几年开始了5G基站的建设，为全面普及5G做好准备，国家相关部门也非常重视移动通信网络的建设和发展。随着移动通信网络等级的越来越高，也必然要求网络优化功能同步发展，因此要不断的提高网络优化技术水平以及数据资源的整合能力。从智能家居体系到社会的网络化发展，都十分依赖大数据技术的应用，为此，加大对大数据技术的研发力度非常重要，推动大数据技术向更多的行业领域渗透。将大数据技术应用到移动通信网络优化中也是未来发展的重点，如何有效的利用大数据技术提高移动通信网络优化效率成为了当前阶段的难题，本文以此为基础探讨了大数据在移动通信网络优化中的现状，深入分析问题并提出了有效的改进措施。
1 大数据在移动通信网络优化应用中的现状与问题
1.1 移动通信网络优化中大数据应用现状
1.1.1 加强对移动通信客户群体的管理
移动通信中存在着大量的客户信息，通过大数据技术的运用能够从时间以及内容两个方面完成对目标群体的信息跟踪，并将整合的数据信息反馈给移动通信，帮助移动通信为客户提供更加贴心的服务，此外还能够通过数据分析计算研究出移动网络稳定运行的关键因素。在这样的背景下，能够更好的促进移动通信网络朝向信息化与智能化方向发展[1]。
1.1.2 提高对移动通信收费体系的管理
移动通信运行体系中不仅包含了各种类型套餐的使用信息，同时也存在许多客户的消费数据等信息，通过大数据技术的应用能够将这些数据进行整合与分析，可以更好的摸清消费者的习惯和喜好，促使移动通信单位不断的完善自身产品类型，为消费者提供更加完善的服务，也能够从中发掘出隐藏的信息，帮助移动通信单位发现新的商机，不断提升自身的产品实力，从而获得更大的市场份额。
1.1.3 加强对移动通信客户群体位置信息的管理
移动通信客户群体会产生非常庞大的数据信息，给实际管理工作带来较大的难度，如果不能突破这项技术难题必然会影响到移动通信基础设备的建设与改进，也会影响到SGSNIP、GGSNIP等参数数值的修改，阻碍了移动通信行业的进一步发展，不利于移动通信行业的技术创新[2]。大数据技术的应用能够很好的解决这一问题，加强对移动通信客户群体位置信息的管理，促进移动通信网络的不断前进。
1.1.4 加强对移动通信客户群体行为信息的管理
移动通信客户每天使用的业务类型众多，并且表现出了较大的差异性，客户使用移动网站的操作习惯以及使用频率也会有很大的不同，这使得实际运行中很难精确的掌握用户的行为习惯，进而导致移动通信单位在开发软件时不能获得精准定位，使得软件开发方向不明确。客户在使用移动通信网络时，会产生上行以及下行流量数值，收集这些参数并对其进行整合与分析，能够从中比对出一些相似的类型，为移动通信单位开发新项目提供技术支持。
1.2 移动通信网络优化中大数据应用问题 第一，网络系统复杂且巨大，给实际的管理造成很大的困难。目前我国移动通信网络包含有各种类型的网络架构，客户群体的数量也是非常庞大，持续不断的有新通信基站在建设，在如此背景下难以全面控制各个方面的数据信息。第二，网络应用有延迟，使得网络优化不及時。网络的维护管理不仅需大量的资金，同时也要确保工期的按时完成，这样才能保证新优化基站的正常投入使用，然而，部分区域4G网络建设不全面、相对落后，会导致通信网络结构的不一致，使得这些区域的通信网络不能很好的和其它平台进行兼容[3]。
2 基于大数据的移动通信网络优化措施研究
2.1 大数据存储技术在提高网络速度中的应用
移动通信单位在改善网络过程中，必然要进行相应的准备，收集各种数据则是准备工作中的重点事务，这些数据不仅包含了消费者使用产生的数据信息，同时也包含通信网络业务办理以及移动信号强弱等信息。其中消费者使用中产生的数据主要有移动信号状态、通话时间等，通信网络业务主要指的是通话业务部分，包含类型有信号传输通道的可使用率、电话接通率以及话务量等[4]。由此可见，移动通信运行过程中会产生非常巨大的数据信息，给移动通信单位带来了非常严重的数据存储问题。通过大数据虚拟化处理技术的应用能够较好的解决信息存储问题，大数据一方面能够对数据资源进行分层处理，另一方面也可以采取精简配置的方式优化移动网络，为更好的进行定位分析提供支持。
2.2 大数据处理技术在改善网络速度中的应用
现阶段，随着互联网技术的不断发展，网络环境也越来越复杂，一方面要加强移动通信网络的布局，另一方面也要发挥MICA结构优势实现技术的创新与突破，只有完成这两个方面才能使得大数据技术为网络优化提供帮助[5]。网络速度的加强必然离不开科学技术水平的提高，实现大数据处理技术更好的满足云计算使用需求。通常情况下，各个数据源在输送数据时并不是在同一时间进行的，为此需要设置独立的用于负责信息传输的技术手段，根据数据传输不同步的特性，不断加强信息输送的吞吐量，以此来达到提高信息处理速度的目的。
2.3 大数据技术在提高网络分析性能中的应用
移动通信网络优化的末尾阶段主要是解决定位分析的难题，包含有信息传输通道不顺畅、话务均衡性不佳以及切换不顺畅等问题。移动通信单位进行网络优化的根本目的是确保通讯信号长久稳定的覆盖，要达到这个目标需要完成四个部分，分别是优化前的准备环节、数据收集环节、问题研究环节以及改进修整环节。在准备时期要重点搞清楚数据的采集类型、需要进行优化的项目类型以及待优化的基点方位，并带上专业的检查设备和工具;在进行问题研究环节时，需要从数据库中调用数据并深入研究发生问题的原因是什么，为改进修整部分奠定基础;在进行最后的改进修整环节时，重点进行两方面的优化，分别是天线射频部分以及系统后台数值的调试[6]。
3 结束语
我国移动通信技术发展迅速，在实现更高网络运行速度的同时也需要解决更多技术难题，大数据技术的应用能够促进移动通信网络的进一步发展，加强大数据技术与移动通信网络开发的深入融合有助于两者的共同进步。
参考文献：
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[2]崔振.大数据时代内部审计转型的创新驱动力——移动通信行业网络代维专项审计大数据应用[J].现代经济信息，2018（20）：130-133.
[3]吕梦蛟.基于移动通信基站大数据的高速公路交通状态采集研究与应用[J].公路，2016，61（08）：157-164.
[4]金紫阳.大数据在移动通信网络中的应用及发展策略研究[J].中国新通信，2016，18（10）：64.
[5]周天绮，严奥霞.基于移动通信大数据的流动人口统计中Hadoop的应用研究[J].软件导刊，2015，14（03）：36-38.
[6]余海波.大数据在电信移动通信网络优化中的应用[J].广西通信技术，2014（04）：8-11.
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