运营商大数据应用解决方案

运营商大数据应用

解决方案

1．?大数据概述?４

1.1.概述?４

1.2.?大数据定义4?

１.3.大数据技术发展 (6)

2.大数据应用?９

2．1.?大数据应用阐述 (9)

2.２.大数据应用架构................................................................................................... 1１

2.3．大数据行业应用................................................................................................... １1

2.3.1.医疗行业11?

2.3．２.?能源行业..................................................................................................... １2

2．3.3.?通信行业....................................................................................................... １2

2．3.４.?零售业13?

3.大数据解决方案14?

３.1.大数据技术组成................................................................................................... １4３.1.1.?分析技术14?

3．1.1.1.可视化分析14?

3.１.1.2.数据挖掘算法 (14)

3.1.1.３.?预测分析能力14?

3.1.1.４．?语义引擎 (14)

3.１.１.５． ....................................................... 数据质量和数据管理１5?

3．1．2.?存储数据库 (15)

3.１.3．分布式计算技术................................................................................... １6

3．2.大数据处理过程................................................................................................... １8３．2.１.?采集. (18)

3.2.2.?导入/预处理19?

3.2.3.统计/分析?１９

３.２．4.?挖掘19?

3.３.大数据处理的核心技术-Hadｏop....................................................................... 1９

3．３．1．?Hａdoop的组成20?

3.3．2.Hadoop的优点:23?

3.3.2.1.高可靠性。 (23)

3.３.2.2.高扩展性。23?

3.3．2.3.高效性。23?

3.３.２．４.?高容错性。23?

3.3.３.Hadoop的不足 (23)

３.３.４.主要商业性“大数据”处理方案24?

3．3.2.５．............................. IBM IｎｆoSphere大数据分析平台2４?

3.3．2.６.Oｒ a c l e Bｉ g Da t aＡppｌianc (25)

3.3．2.７．..................... Mi ｃｒ o ｓo ｆ t Ｓ QLSeｒveｒ25?

3．３．2.8.?Sybasｅ IQ２6?

3．3.5．其他“大数据”解决方案 (26)

3.3.2.9.EMC?26

3.3.２.1０.ＢｉgQｕeｒy2７?

3.3.６.大数据”与科技文献信息处理 (27)

３．4.?大数据处理技术发展前景................................................................................... ２７

3.4.1.大数据复杂度降低 (27)

3.4.2.大数据细分市场 (28)

3.４.3．?大数据开源?２8

３．4．4．Hadoop将加速发展28?

３.４.5.打包的大数据行业分析应用28?

3.4.6.大数据分析的革命性方法出现29?

3.4.7.?大数据与云计算:深度融合 (29)

3．4．8.?大数据一体机陆续发布?２9

4.基于基站大数据应用及案例3?０

4.1.气象灾害应急短信发布平台 (30)

4.１.１.概述30?

4.1.１．1.项目背景30?

4．１.1.2.?平台概述 (30)

4.1.2．?平台建设特点与原则30?

４.1.2．1.?建设特点 (30)

4.1.2.２.?建设原则........................................................................... ３0

4.１.2.3．大数据管理平台特点 (31)

4.1.3.?平台整体架构31?

4．1.３．１. ....................................................................................... 建设原理

4.1.３.2.?平台总体设计 (33)

1.?平台总体结构 (33)

４．1.3.３.?平台技术思路 (34)

4．２.旅游客源分析....................................................................................................... 3４４．２．1．整体方案............................................................................................... ３4 4．2.1.1.方案思路34?

4．2.1.2．?系统架构35?

1.大数据概述

1.1.概述

大数据,IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟,移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。

数据技术发展历史如图一所示:

图一

1.2.大数据定义

“大数据”是一个涵盖多种技术的概念,简单地说,是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBＭ将“大数据”理念定义为4个V,即大量化(Ｖｏlume)、多样化(Varｉｅty）、快速化(Vｅlｏｃｉtｙ)及由此产生的价值(Vａlue)。如图二;

图二

要理解大数据这一概念,首先要从"大"入手,"大"是指数据规模,大数据一般指在10ＴB(１TB=1024GＢ)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Ｖol-ｕme、Variｅty、Ｖaluｅ和Vｅlｏc-ity),即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

?数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。

?数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息,等等。

?价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

?处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、

PＣ以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源

或者承载的方式。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的＂大数据＂不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。

1.3.大数据技术发展

大数据技术描述了一种新一代技术和构架,用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。如图三所示:

图三

在“大数据”(Biｇ daｔa)时代,通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时,信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。

云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现,由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到20１2年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的7５%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、ＢI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。

全球技术研究和咨询公司Gartner将“大数据”技术列入2０12年对众多公司和组织机构具有战略意义的十大技术与趋势之一，而其他领域的研究,如云

计算、下一代分析、内存计算等也都与“大数据”的研究相辅相成。Gartner在其新兴技术成熟度曲线中将“大数据”技术视为转型技术，这意味着“大数据”技术将在未来3—5年内进入主流。

而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据,从声音图片到在线交易数据,可能性是无穷无尽的。选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。随着数据源的爆发式增长,数据的多样性成为“大数据”应用亟待解决的问题。例如如何实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，如何通过优化存储策略,评估当前的数据存储技术并改进、加强数据存储能力,最大限度地利用现有的存储投资。从某种意义上说,数据将成为企业的核心资产。

“大数据”不仅是一场技术变革,更是一场商业模式变革。在“大数据”概念提出之前,尽管互联网为传统企业提供了一个新的销售渠道,但总体来看,二者平行发展,鲜有交集。我们可以看到,无论是Ｇoogｌe通过分析用户个人信息,根据用户偏好提供精准广告，还是Facebook将用户的线下社会关系迁移在线上，构造一个半真实的实名帝国,但这些商业和消费模式仍不能脱离互联网,传统企业仍无法嫁接到互联网中。同时,传统企业通过传统的用户分析工具却很难获得大范围用户的真实需求。

企业从大规模制造过渡到大规模定制，必须掌握用户的需求特点。在互联网时代,这些需求特征往往是在用户不经意的行为中透露出来的。通过对信息进行关联、参照、聚类、分类等方法分析，才能得到答案。

“大数据”在互联网与传统企业间建立一个交集。它推动互联网企业融合进传统企业的供应链，并在传统企业种下互联网基因。传统企业与互联网企业的结合，网民和消费者的融合，必将引发消费模式、制造模式、管理模式的巨大变革。

大数据正成为IT行业全新的制高点,各企业和组织纷纷助推大数据的发展,相关技术呈现百花齐放局面，并在互联网应用领域崭露头角，具体情况如下图四所示:

电信运营商行业大数据应用考试试题及答案

企业级大数据平台架构电信行业大数据应用案例分享互联网+行业大数据应用案例分享第一套题 1、哪个选项不属于大数据4V特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C、处理速度快 D、数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C、大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、HDFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C、流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ABC） A、理论 B、推演 C、模拟 D、计算

大数据处理框架选型分析

前言说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和

关于移动运营商在大数据方面的应用及策略

关于移动运营商在大数据方面的应用及策略发表时间：2017-10-11T15:22:24.220Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第11期作者：白雪伟 [导读] 随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长。中国移动通信集团广西有限公司 530000 摘要：随着信息技术、云计算技术的快速发展，移动运营商的用户数量和业务数据呈现指数式的增长，数据处理的复杂程度也达到了一个新的高峰。但随着大数据在移动运营商的广泛应用，促进了工作人员在处理数据方面更加的高效、精确，同时也促进了网络资源的优化，更好的为用户提供服务。本文从大数据的优势特征以及大数据在移动运营商尚存不足之处的角度入手，进而分析了移动运营商在大数据方面的应用，并针对性的提出了移动运营商大数据发展策略。一、大数据的优势特征和不足之处 1.大数据优势特征大数据对于互联网领域的价值是不可估量的，互联网企业的运行效率和生产力在大数据的影响下得以大幅度的提高，移动运营商在大数据应用方面的优势尤为明显其具体主要体现在以下几方面：第一，用户基数庞大随着通信技术的快速发展，消费者对移动运营业务的需求也在不断增长，迄今为止，三家运营商移动用户已达到约13亿人次，移动运营商拥有庞大的用户群体及海量的基础数据第二，数据的时效性4G时代的到来促使人们的日常生活与移动互联网紧密相关，移动运营商掌握着庞大的第一手用户行为数据，并保持数据的不间断更新，保证了数据的时效性第三，移动运营商转型契机为应对OTT的竞争，移动运营商巫需向数字化服务提供者转型借助大数据技术的兴起，移动运营商能加快转型的步伐，为用户提供更好的移动信息服务。 2.移动运营商在大数据应用方面面临的挑战第一，数据来源广而杂，聚集较为困难系统数据形式不一，格式多样，而系统往往只支持单一的数据结构处理模式，无法全面覆盖各种类型的数据处理，进而无法满足互联网多样化的发展，同时也给大数据的技术人员在处理数据上造成一定的困难第二，商业模式尚未成熟移动运营商由于拥有的用户基数过于庞大，掌握的数据资源也非常多，但对于这些数据的处理上仍存在一定难题由于移动运营商尚未建立对外数据平台，大量的数据只能供内部人员使用，而不能使外部人员对其加以应用，从而造成这些数据没有得到有效利用，无法实现利益最大化第三，大数据运营存在风险人们的隐私关系到他们的自身利益、名誉，甚至生命安全等，因此，移动运营商在为客户提供服务时保证个人隐私不泄露至关重要对移动运营商而言，大数据安全策略的研究将会是重中之重二、移动运营商在大数据方面的应用 1、提升网络服务优化网络建设通过分析小区级数据流量，了解用户流量消费水平的分布情况，针对流量消费较高的区域重点优化4G网络建设；通过MR数据分析，辨别信号较差的区域，然后根据关联用户的相关信息，为用户进行网络优化服务；还可以根据用户的位置信息实现网络切换，优化网络性能，为用户提供更好的服务。基于用户行为信息为用户提供个性化服务基于用户数据为用户提供个性化服务的模式主要有两种，以用户手机号码为例，第一种是根据用户提供的相关信息，移动运营商先对用户的手机号码进行匿名处理后，即用伪码来代替真正的手机号码，然后第三方再根据用户提供的相关数据为伪码做标签处理，使其成为用户手机号码特有的标志；第二种与第一种的不同之处在于为用户打上标签的是移动运营商，而非第三方。三、移动运营商在大数据应用上的发展策略 1.应用大数据协助内部运营利用大数据来协助移动运营商的内部运营对于移动运营商具有非常重要的意义，具体措的施可从以下几方面做起：第一，运用大数据为用户服务通过对用户的位置定位，根据用户对网络信息的反馈，及时了解关联用户的网络质量，帮助用户解决网络问题第二，优化网络质量移动运营商通过对用户的爱好、位置等相关信息关联，分析用户所在的网络质量，为用户提供更好的网络服务，进而促进运营商的网络建设。 2.向大数据转型、开展新的业务模式移动运营商向大数据转型的核心要点是合理规划大数据业务模式首先，借助大数据运营中心平台，通过分析海量基础数据，为用户提供个性化的优质服务，同时实现移动运营商利润的最大化其次，通过采集、分析大量数据，发挥大数据的真正价值构建完整的大数据运营中心，针对性的解决数据多而杂的问题除此之外，利用大数据开展新的业务模式，以进一步加强移动运营商的竟争力。三、移动通信运营商营销平台的大数据应用案例大数据精准营销应用，契合了移动通信公司流量转型的需要不同于终端、号卡销售时代，流量经营时代不仅依靠营销资源的投人，更需要精细化的运营平台以客户为中心，通过丰富的网络日志，智能识别消费场景和消费需求通过海量数据分析，描绘全方位的客户画像，分析其行为，深度细分客户群，关注客户需求，开展差异化营销；为精确和实时运营提供支撑，针对性地灵活支持资源分配策略。广西某地市移动通信运营商基于LBS数据、客户消费能力数据、客户消费习惯数据的综合调用，建构客户“标签库”精准营销内部应用平台，利用大数据关联分析，在营销平台中组合调用，通过不同渠道接触客户，实现了精准营销实时化和差异化。首先，采集LBS、客户消费能力、客户消费习惯三大类客户数据，并封装三大类数据的分析查询结果通过网络的无线定位技术获取LBS数据，基站信号获取手机终端所在的位置信息，采集在选定时间客户出现在何处的信息，指定区域在特定时段内的人流量信息，对LBS数据的时间、位置人流量三个基本属性进行分析，获取某个区域一天内的人流量变化情况，提供指定时间、位置的人流量查询能力通过BOSS系统获取客户消费能力数据，采集客户的缴费、套餐定制数据，对客户的缴费频度、金额、套餐消费情况等信息进行分析，得到

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析院（系）：经济与管理学院（工商管理系）专业：人力资源管理班级：1102班学生姓名：刘丹导师姓名：尹丽英职称：讲师起止时间：2013年9月16日至12月6日

科研训练（论文）成绩鉴定表指导教师评语

目录摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

运营商大数据应用解决方案

目录 1.大数据概述 (9) 1.1.概述 9 1.2.大数据定义 9 1.3.大数据技术发展 11 2.大数据应用 (14) 2.1.大数据应用阐述 14 2.2.大数据应用架构 16 2.3.大数据行业应用 16 2.3.1.医疗行业 16 2.3.2.能源行业 17 2.3.3.通信行业 17

2.3.4.零售业 18 3.大数据解决方案 (19) 3.1.大数据技术组成 19 3.1.1.分析技术 19 3.1.1.1.................. 可视化分析 19 3.1.1.2................. 数据挖掘算法 19 3.1.1.3................. 预测分析能力 19 3.1.1. 4................... 语义引擎 19 3.1.1.5............. 数据质量和数据管理 20 3.1.2.存储数据库 20 3.1.3.分布式计算技术 21 3.2.大数据处理过程 23 3.2.1.采集 23 3.2.2.导入/预处理

24 3.2.3.统计/分析 24 3.2. 4.挖掘 24 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop 25 3.3.1.Hadoop的组成 25 3.3.2.Hadoop的优点： 28 3.3.2.1.................. 高可靠性。 28 3.3.2.2.................. 高扩展性。 28 3.3.2.3................... 高效性。 29 3.3.2. 4.................. 高容错性。 29 3.3.3.Hadoop的不足 29 3.3. 4.主要商业性“大数据”处理方案 29 3.3.2.5....... IBM InfoSphere大数据分析平台 30 3.3.2.6...... Or a c l e Bi g Da t aApplianc 31

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

基于大数据的能力开放平台解决实施方案

基于大数据的能力开放平台解决方案

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基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要关键字：大数据经分统一调度能力开放运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

三大电信运营商大数据平台发展分析

三大电信运营商大数据平台发展分析 9月29日消息，如今我们处在一个无处不数据的时代，坐拥大数据这座富矿，国内无论是互联网企业还是运营商都在紧锣密鼓的建设大数据平台，企图将这座宝矿开发成为熠熠生辉的“钻石”。目前，国内三大运营商迎接大数据时代的步伐和规划各自不同，中国电信的大数据平台已经扩展到31个省，基础平台建设基本完成；中国联通虽然起步晚一些，但是其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类；相对于中国电信和中国联通的成熟，中国移动的数据中心资源略显不足，但是需求量不断递增，也在不断努力布局中。中国电信：大数据平台扩展到31个省基础平台建设基本完成中国电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，如今其大数据平台建设从原来的5个省现在扩展到31个省，数据的种类从开始的几类主要的数据扩展到十几类，实效性是原来一周到现在小时的延时。中国电信云计算分公司大数据事业部首席数据分析师张宇中表示：“中国电信的大数据平台跟其它合作伙伴的模式不一样，中国电信主要是做节约化运营，将数据的汇聚、接入、存储、加工、输出整合在一起，这样前端的响应可以快速的传递到客户中去，并且可以持续的循环。同时，中国电信的平台开发还做了具体功能区分。” 目前中国电信已经完成了大数据基础平台的建设，正在继续完善行业的应用。依托云网融合，中国电信的大数据开放平台一直拥有强大的资源，中国电信有八大资源基地，还有内蒙和贵州两大数据中心，并且很多区域下沉的边界。 2015年11月28日，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准

营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。据了解，中国电信推出的4+1产品模块，拥有15个子项。其中有面向个人拥护推出的风控的和精准营销产品；还有一部分是输出具体数据，形成相关报告；此外，中国电信还开发了PAAS的平台对价值链的某一方面具有专业特色的公司能够利用大数据平台做它所擅长的事情。可以说，中国电信通过多种手段为产业链打造了一个比较安全可靠的大数据平台。此外，中国电信还和其它100家企业共同发起成立BDU中国企业大数据联盟，期望能够与产业链共同推进大数据生态的建设。中国联通：大数据产品体系发展为六大类中国联通从2013年开始发展大数据业务，如今其大数据产品体系已经发展成为六大产品种类。据了解，这六大产品种类分别是：一征信产品，例如大数据最大的应用是在金融行业，金融行业需求电信运营商所拥有的大量用户的真实性数据；二沃指数，分析包括市场洞察和行业指数两个方面，行业指数涉及到金融、交通、旅游、APP，以及各类的各个垂直行业分析的指数；三精准营销产品，中国联通有很多用户资源和渠道，在保护用户隐私的前提下，可以做到针对不同的场景和不同的用户，进行内部和外部的精准营销；四用户标签；五能力开放平台；六智慧足迹。特别需要指出的是去年底中国联通在第二届世界互联网大会上，首次发布了“沃指数”大数据产品体系。该产品体系以中国联通4亿用户数据为基础，具备海量、实时的数据处理能力，通过与政府、行业权威机构的数据进行整合、提炼、分析和挖掘，具有真实、全量、安全、实时、公正的特点。据介绍，“沃指数”涵盖了3000余个用户标签，能够轻松识别3.8亿条URL、6万个互联网产品、约3000个手机品牌、8.2万个终端型号，据此可助力政府在城市规划、公共服务、交通出行、旅游监控、抢险救灾等方面提供决策依据；帮助企业在商业选址、广告投放、信用控制、产品设计等方面提供分析报告及经营决策指导；为公众提供交通出行、旅游选择、消费指南等生活服务。目前中国联通对移动网和固网用户的数据采集、数据存储、分析和挖掘，形

运营商大数据对外运营的研究

1运营商大数据的价值与挑战当前社会是一个信息大爆炸的社会，而运营商就是一个典型的例子，用户每日的通信行为、用户基础资料、消费习惯、上网行为等等都产生海量的数据。这些数据所承载的信息蕴藏着不可估算的价值，数据已成为新时代最关键的生产要素，而运营商的数据是一个巨型的金矿，等待着人类的不断开采。然而在国内，运营商大数据对外运营仍处于初期阶段，没有成熟的业务模式和成功案例，当前还有不少问题需要解决，这里只选两个较为关键的问题来分析。第一个问题是业务模式，即运营商应该选择何种业务模式；第二个问题是信息安全，即如何解决客户的信息安全问题。2运营商大数据的业务模式研究大数据业务模式非常多，包括：咨询服务、运营分析、媒体广告、开发平台、精准营销等等。但从运营商角度出发，结合实际推广难度、用户接受度以及信息安全进行综合考虑，我们建议从“群体性数据服务”入手，优先开展以下业务。2.1提供用户基础特征分析服务面向咨询公司：针对城市规划、商业运营等大型咨询项目，基于多种维度准确描述区域内的人群分布特点及位置变化规律，辅助提升咨询项目数据质量。咨询公司针对政府行业分析的数据需求如图1。运营商提供的数据包括：人口属性数据：用户的基本属性信息，如性别、年龄、职业、消费能力等；人口分布数据：基于移动用户的位置信息、判断用户位置分布情况；人口流动数据：根据通信基站变化情况，获取人口流动数据。图1咨询公司针对政府行业分析的数据需求 2.2提供市场行业数据分析服务面向行业分析机构：提供实时提供准确的业务数据支撑，提升机构分析报告的实时性；提升数据获取效率，大大降低传统的数据调研成本。运营商提供的数据包括：终端类型情况：用户使用手机品牌、型号、价位、版本等信息；网购消费情况：用户所在的区域、网购的频率、购物的金额等信息；上网行为分析：用户习惯购物的网址、时间段、喜欢的品牌和款式等信息；娱乐消费情况：用户喜欢的娱乐活动、场所、频率、额度等数据。 2.3提供用户行为习惯分析服务面向商业或地产：基于用户的手机位置及基础属性，为商圈提供准确的客源分布分析、客流趋势分析、客流轨迹、竞品分析、会员分析等数据。运营商大数据对外运营的研究邱俊东姚泽楠（中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司，广东汕头515000） [摘要]大数据是当前社会非常热门的话题，其价值已经被各行各业普遍接受。大数据时代已经到来，电信运营商也迎来了大数据时代的重大机遇。本文从运营商的角度综合分析大数据的价值与存在的挑战，结合市场与行业的需求，对大数据业务模式进行研究，提出以“群体类数据服务”为切入点的四种对外运营的业务模式，同时针对大数据的信息安全问题提出若干建设性意见。 [关键词]大数据；运营商大数据；对外运营；业务模式中图分类号：F626文献标识码：A 文章编号：1008-6609(2015)07-0054- 02 ——————————————作者简介：邱俊东，男，广东潮州人，工学学士，助理工程师，研究方向：IT 系统架构，大数据应用。2015年第7期学术探讨网络与通信 - - 54

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》学院：国土资源工程学院班级：测绘121 姓名：王易豪学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析引言大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度（1）业务流程管理成熟度模型业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。

电信运营商该如何利用大数据

电信运营商该如何利用大数据? 大数据市场前景广阔。市场研究公司 Marketsa ndMarkets 最新发布的一份报告预计，从2013年到2018年，全球大数据市场将会出现年均26%的增长率，即从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球范围内的许多企业都在进军大数据应用市场，同时，大数据也为电信运营商带来了新的盈利空间以及新的挑战。大数据“美好时代”来临互联网产生大数据，随着互联网技术的不断发展，数据也将像能源、材料一样，成为战略性资源。如何利用数据资源深挖创新、提升I 1 0 IJ D J C □ 1 c

效益，是诸多IT企业的追求目标。大数据因其市场需求广阔、后续增长潜力大、投资前景好等优点，后续发展持续被看好。如今，“大数据”早已渗透到我们的生活中，衍生出了形形色色的数据应用，涵盖交通、医疗、金融、文艺、体育等各个方面。大数据促进了信息融合和产业跨界，也引发了更多新业态出现。其中，获利最多的当属IT企业。在国内，腾讯这个移动互联网巨头是最早尝到大数据甜头的企业，其从2003年起已经开始努力做手机QQ的尝试。现在，几乎每个拥有手机的网民都是手机QQ用户。另一个互联网巨头百度的新一代搜索引擎的重要支柱之一就是大数据。依托大数据，百度新一代搜索引擎才得以为用户提供更便捷与智能的医疗、交通等服务。以医疗为例，用户可以在百度搜索引擎中便捷地获取相关病症的原因、症状、治疗等信息；甚至可以通过搜索引擎，在线咨询医生、在线挂号，这大大降低了百姓获得医疗信息和服务的门槛。除此之外，阿里巴巴的云计算、奇虎360的商业模式、微信的运作自如……这些IT大佬们的得意，无不与“大数据”这个词语紧密相连。在国外，大数据也被许多科技企业看作是云计算之后的另一个巨大商机，包括微软、谷歌、亚马逊和微软在内的一大批互联网巨头纷纷掘金这一市场。谷歌基于搜索数据成功建立了盈利模式；亚马逊通过云技术、大数据构建了电商帝国……大数据引发的信息融合正在改变着IT企业的发展方

电信运营商基于大数据的商业智能应用思考

电信运营商基于大数据的商业智能应用的思考
孙少陵中国移动通信有限公司研究院 2012年11月
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目录
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电信运营商商业智能面临的挑战基于大数据的商业智能系统的初步构想 “大云”在大数据商业智能领域的实践
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全球数据量高速增长，信息成为运营商战略资产
?信息社会的信息增量在高速发展 ?随着互联网/移动互联网、数码设备、物联网/传感器等技术的发展，全球数据生产在高速增长 ?Jim Gray的新摩尔定理认为，每18个月全球新增的信息量是计算机有史以来全部信息量的总和。据IDC研究报告，未来10年全球数据量将以40+%的速度增长，2020年全球数据量将达到35ZB（35,000,000PB），为2009年（0.8ZB）的44倍 ?信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存 ?企业越来越需要长期保存各类数据，以进行用户行为分析、市场研究，信息服务企业更是需要积累越来越多的信息资源 ?为了遵从萨巴斯、上网日志审计等管制要求，企业需要长期保存越来越多的生产数据
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基于大数据的商业智能（BI）为运营商带来新的机遇
在网络时代，运营商是数据交换中心，运营商的网络管道、业务平台、支撑系统中每天都在产生大量有价值的数据，基于这些数据的商业智能应用为运营商带来巨大的机遇
改善用户体验优化网络质量助力市场决策刺激业务创新
? 分析用户行为，改进产品设计 ? 通过用户偏好分析，及时、准确进行业务推荐和客户关怀
? 分析流量、流向变化，调整资源配置 ? 分析网络日志，进行网络优化和故障定位
? 通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确确定公司管理和市场竞争策略
? 在确保用户隐私不被侵犯的前提下，对数据进行深度加工，对外提供信息服务，提升企业价值
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电信运营商大数据发展策略探讨_黄勇军

电信运营商大数据发展策略探讨黄勇军1，冯明2，丁圣勇1，樊勇兵 1 （1.中国电信股份有限公司广东研究院广州510630；2.中国电信集团公司北京100032）摘要：随着互联网业务和应用的迅猛发展以及移动互联网的爆炸式增长，电信运营商客户行为数据、网络运维数据、信令数据等海量数据的存储与分析日益成为电信运营商的重要挑战，大数据技术的出现与发展为电信运营商深挖数据提供了新的技术手段，同时也为其更好地服务客户提供了新的机遇。本文结合大数据的技术现状以及电信运营商的数据特点，分析了大数据技术在电信运营商的适用性，探讨了电信运营商应用大数据的策略，并提出了一种参考性的平台架构，以推动电信运营商对大数据技术的应用。关键词：电信运营商；大数据；策略 doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2013.03.002 专题：大数据技术与应用 1引言近年来，以海量数据处理为目标的大数据技术正成为新的研究热点。尽管没有严格的定义，但大数据的4V （volume ———容量，value ———价值，velocity ———快速，variety ——— 多样）特点以及主流的处理技术已经基本得到认可，使用传统技术在短时间内无法处理的任务或问题目前都可归为大数据问题，相应的处理技术被称为大数据技术。大数据技术起源于互联网公司，最初主要用于解决海量非结构化网页数据的存储、分析以及检索等问题，在设计理念上采用经济的服务器构建超大规模的集群，以获得海量的数据存储和处理能力。与传统集群技术不同的是，在大数据解决方案下，尽管单台节点服务器的性能与可靠性不足以与高性能服务器媲美，但可以通过超大规模（上万台）集群以及冗余设计获得显著的成本和扩展优势。大数据技术的扩展性、先进性已被Google 、微软、Yahoo 、 Facebook 等顶级互联网公司所验证。与此同时，随着电信运营商的全业务化运营以及3G 推动下移动互联网业务的爆炸式增长，电信行业的数据类 Big Data Development Strategy for Telecom Operators Huang Yongjun 1,Feng Ming 2,Ding Shengyong 1,Fan Yongbing 1 (1.Guangdong Research Institute of China Telecom Co.,Ltd.,Guangzhou 510630,China; 2.China Telecom Corporation,Beijing 100032,China) Abstract:With the rapid development of internet and dramatic growth of mobile services,the storage and process of massive data are becoming a big challenge for telecom operators.Big data technologies provide a new solution for the operators to mine massive data in depth as well as a new opportunity to provide better services for their customers.The applicability of big data technologies for operators were analyzed,based on the comprehensive analysis of big data technologies and telecom operators ’data characteristics.The big data development strategy for telecom operators was discussed and a conceptual technical architecture was also proposed in order to push the application of big data technologies. Key words:telecom operator,big data,strategy 7

电信运营商大数据发展策略研究

电信运营商大数据发展策略研究随着移动互联网技术的发展进步、大数据的出现及发展应用，面对OTT企業的不断冲击，电信运营商在大数据时代面临新的挑战和机遇。本文首先对电信运营商的大数据发展现状进行了分析，进而研究阐述了电信运营商大数据发展应用过程中存在的问题，然后提出了电信运营商大数据发展的四个策略，以期对今后电信运营商的发展提供建议和参考。标签：电信运营商；大数据；策略；移动互联网近年来，移动互联网和4G+技术的快速发展进步，全球数据呈现几何式增长，大数据时代已全面到来。电信运营商是信息的运营者，在数据量上具有得天独厚的资源优势，工信部要求客户实名制以来，电信运营商的数据真实性进一步实现了质的飞跃，海量数据的挖掘分析利用对运营商的顺利转型以及快速应对OTT 企业的冲击至关重要。4G时代，三大电信运营商是全业务的竞争，是否能够快准狠地将其拥有的海量数据资源进行准确变现对运营商的发展进步非常重要。鉴于此，大数据在电信运营商的发展策略研究是一个很具有现实意义的课题。 1 运营商大数据发展现状电信运营商作为国民信息运营平台，在数据量和质方面均有独有的优势。近年来，众多国内外运营商大力着手对海量数据进行挖掘分析，从而进行更好地精准营销运营，促进体制的顺利转型。 1.1 国外运营商大数据发展现状移动互联网时代，为避免逐步走向信息管道的没落结局，国外运营商已在大数据应用营销方面进行了积极探索和分析。西班牙电信与2012年成立了大数据业务部，该部门通过分析客户行为极大的推动了与合作伙伴的进程；同年，美国Verizon成立了PrecisionMarketing Division，通过整合挖掘其自身数据、用户行为数据及第三方统计数据，助力了移动业务的精准营销和市场需求预测。 1.2 中国运营商大数据发展现状国内三大运营商也在快速推进大数据的应用项目。从2014年到2016年中国移动、中国联通、中国电信三大运营商大数据加大投入，整体市场规模两年内从12亿元增加到100亿元。日前，中国移动成功地将大数据应用到客户投诉智能识别中，通过大数据挖掘客户投诉真实原因，制定有效的服务策略，提升了客户感知，每年节约成本达540万元；中国联通与西班牙电信合资成立“智慧足迹科技有限公司”，通过对客户位置数据挖掘提供了有价值的位置营销服务信息。 2 运营商大数据应用发展问题

电信运营商行业大数据应用考试试题及答案

企业级大数据平台架构电信行业大数据应用案例分享互联网+行业大数据应用案例分享第一套题 1、哪个选项不属于大数据 4V 特点？（ B ） A、Volume B、Valid C、Variety D、Value 2、大数据的特点不包含（ B ） A、数据体量大 B、价值密度高 C处理速度快D数据不统一 3、业界对大数据典型特征定义，一下哪像描述正确 ABC 4、Hadoop 包括（ABC） A、Hadoop Distrbuted Filesystem（HDFS） B、HadoopMapReduce C、Hbase D、HadoopStreaming 5、有关HDFS文件系统说法正确的是以下那些？（ AD） A、HDFS本身是个高可用系统架构 B、HDFS采取的是多NameNode、DataNode架构 C、HDFS数据副本的数量越大越好 D、HDFS NameNode分主备，主备不同时对外服务 6、关于大数据的理念的描述，以下哪些不正确（ BD） A、相关性比因果更重要 B、要效率也要绝对精准 C大数据的核心价值是预测 D、遵从隐私和法律并非大数据的风险 7、H DFS文件系统适用于以下哪些场景（AC） A、将单文件分割成很多小块存储 B、存储大量小文件 C流式数据读取 D、实时数据读取 8、对海量大数据管理可能面临的难题包括（ABCD） A、如何实现快速查找，提升检索效率； B、如何保证数据真实性，防止数据诈骗； C、如何实现PB级不同类型数据的存储； D、如何降低数据产生数量，节约存储资源。 9、大数据应用大大方便教育资源的管理，彻底改变教育模式，特别是在科研领域，面向数据密集型科研发现，将成为继三大范式之后的第四范式，此处提到的科学发展领域的三大范式是指（ ABC） A理论 B、推演 C、模拟 D、计算第二套题 1、运营商大数据主要遍布在一下哪些域？（多选）（ ABC ） A、B 域 B、O 域 C、M 域 D、R 域 2、以下哪些是运营商大数据应用痛点？（多选）（ABCD

运营商整体解决方案

运营商整体解决方案 1 运营商网络现状简述一个典型的运营商的网络拓扑结构大致由3部分组成：网络连接部分网络安全部分网络应用部分 DHCP服务 DNS 认证计费短信网关在运营商网络中存在很多网络设计上的缺陷， 1.1网络安全防护存在的缺陷网络安全设备的单点失效性：单一的网络安全设备存在单点失效性，例如：图中的防火墙和防病毒设备一旦出现问题，将造成整个网络的瘫痪；网络安全设备性能的瓶颈：网络安全设备由于要对进出网络的数据包进行安全性检查，与网络路由器和网络交换机相比，性能通常会降低很多，例如防病毒设备的网络吞吐量通常只有3- 10Mbps。因此网络中的安全设备通常都是制约网络传输速度的瓶颈点。安全体系架构存在漏洞：防火墙可以基于网络中的 TCP、UDP端口对网络流量进行访问控制，并且可以对基于状态的协议进行协议状态检查，因此防火墙通常是在网络第四层上对用户的网络进行保护。但是防火墙无法对基于网络七层中的网络攻击进行防护例如： ?蠕虫入侵 ?病毒入侵。 ?后门攻击。 IDS可以对网络中的数据包进行深入的分析，可以检查到资料包中第 7层的信息，它具

备随时对可疑流量进行检查和识别的能力。但是IDS最大的问题是IDS并不能阻止攻击的入侵，仅仅能发出告警，而此时网络攻击已经进入到网络内部。目前我们面临着手段各异形式多样的混合式攻击威胁，这些攻击中应用级层的攻击占了绝大多数，为了抑制这些攻击，Gartner建议“在作出安全方面的决策时除了考虑简单的静态协议过滤外，还要考虑对应用内容（网络七层中的攻击特征）进行深入的数据包检查，并阻挡该攻击”。 1.2网络应用存在的缺陷网络应用的可靠性较差：应用服务器由于服务器硬件的稳定性、流量压力超载、网络攻击等情况经常会出现意外宕机的情况，从而无法保证网络应用的7x24小时的持续性服务。网络应用的性能瓶颈：在网络应用系统中，通常会采用多台服务器同时提供服务的方式。但是由于网络中的流量并不均衡，因此经常会出现某台服务器由于访问量过大而宕机，造成网络应用性能的不稳定，从而影响到整个网络应用系统的性能。网络应用的安全性较差：从上图中可以看出现有网络中的安全性防护机制的特点是： ?现有的安全性防护机制通常是针对来自外网的攻击； ?缺乏针对来自内网的攻击防护机制； *现有的安全性防护机制通常是针对整体网络层面的攻击防护，即针对网络IP层、TCP/UDP层的网络4层以下的攻击防护； *缺乏针对具体的、特定的运营商网络应用的特点而专门制定的符合运营商网络应用的基于网络7层防护的安全性防护机制； 2 Radware解决方案 2.1 Radware解决方案介绍