中国电信大数据技术交流20140421
电信行业的大数据分析与网络优化
电信行业的大数据分析与网络优化随着互联网的迅速发展，电信行业正逐渐进入了大数据时代。
大数据分析与网络优化成为了电信公司提高服务质量、降低成本的关键所在。
本文将介绍电信行业的大数据分析与网络优化的重要性，并探讨它们对电信行业的影响。
大数据分析在电信行业中的应用大数据分析是指通过收集、存储和分析海量的数据，以获得有价值的信息和洞察力。
在电信行业中，大量用户创造了海量的通信数据，如短信、通话记录、上网日志等。
这些数据通过大数据分析可以得到以下几方面的应用：1. 用户洞察：通过对用户数据的分析，电信公司可以了解用户的需求、偏好和行为习惯。
这样可以有针对性地开展营销活动，提高用户黏性和满意度。
2. 服务质量提升：通过分析网络数据和设备数据，电信公司可以了解网络故障原因，并优化网络配置，减少服务中断和降低故障发生率。
同时，大数据分析也可以帮助电信公司提前预测网络拥塞情况，从而采取相应措施保证网络的稳定性和可靠性。
3. 风险管理：大数据分析可以帮助电信公司识别并预测潜在的风险，如网络安全威胁、诈骗行为等。
通过建立预警系统，电信公司可以及时采取措施应对风险，保护用户信息的安全。
网络优化的重要性网络优化是指对电信网络进行调整和改进，以提高网络性能和用户体验。
网络优化的主要目标是提高数据传输速率、降低传输时延、增加网络带宽，并确保网络的稳定性和可靠性。
网络优化对电信行业的重要性包括以下几个方面：1. 提高用户体验：通过网络优化，电信公司可以提高数据传输速率和降低时延，从而提升用户的上网体验。
用户可以更快地打开网页、观看高清视频等，提高使用效率和满意度。
2. 降低网络成本：通过网络优化，电信公司可以提高网络资源的利用率，降低网络维护和运营成本。
通过减少带宽的浪费和优化网络设备的配置，可以提高网络效率并降低运营成本。
3. 支持新业务发展：网络优化可以为电信公司的新业务提供良好的基础，如5G移动通信、物联网等。
通过优化网络性能和保证稳定性，可以满足新业务对网络带宽和时延的要求，推动新业务的发展。
Hadoop基础知识培训课件
1 HDFS简
介
HDFS(HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM)，是一个分布式文件系统。它 是谷歌的GFS提出之后出现的一种用户级文件系统。有一定的容错性， 能提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用。
HDFS 提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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3 HDFS 之漫画读写
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3 HDFS 之漫画读写
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4 HDFS 之漫画容错
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HADOOP生态系统
y经过几年的快速发展，Hadoop现在已经发展成为包含多个相关项目的软件生 态系统，成为大数据处理技术的事实标准，目前典型的Hadoop生态系统如下所 示：
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
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HADOOP生态系统
·发展目标
（1）实时应用场景(0~5s)：Storm、S4等；
（2）交互式场景（5s~1m）：这种场景通常能要求必须支持SQL，则可行系统有： Cloudera Impala、Apache Drill、Shark等；
（3）非交互式场景（1m~1h）：通常运行时间较长，处理数据量较大，对容错性和扩 展 性要求较高，可行系统有：MapReduce、Hive、Pig、Stinger等；
简介： 江西电信Hadoop批 处理平 台共由62台PC服务器 构成， 形成物理上独立的3个 RACK ，按照功能角色分组，主控 节点、数据节点、Hive接入 节点、元数据节点、监控告 警节点和ETL节点。 主控节点 6台 (2台Namenode、1台 Jobtracker、3台 Zookeeper)
大数据技术及其在电信运营中的应用研究
TECHNOLOGY AND INFORMATION科学与信息化2023年4月上 23大数据技术及其在电信运营中的应用研究黄剑 中国电信股份有限公司合肥分公司 安徽 合肥 230031摘 要 现阶段，伴随着大数据技术发展的突飞猛进，数据信息的收集、发掘及云计算等创新性的信息化科技随之获得了更加广泛的应用。
与此同时，大数据技术逐渐对大众的生活与工作产生着潜移默化的影响，扮演着愈发关键的角色。
尤其是在电信运营领域，大数据技术表现出巨大优势，其在电信运营过程中的运用有助于推动电信运营的稳定、有序发展。
对电信运营而言，科学的借助大数据技术，在运营过程可节约互联网投资和运营的费用。
关键词 大数据技术；电信运营；实践应用Research on Big Data Technology and Its Application in Telecommunications Operation Huang JianChina Telecom Co., Ltd. Hefei Branch, Hefei 230031, Anhui Province, ChinaAbstract At the present stage, with the rapid development of big data technology, innovative information technology such as data information collection, mining and cloud computing has been widely used. At the same time, big data technology gradually has a subtle impact on the public life and work, and plays an increasingly key role. Especially in the field of telecommunications operation, big data technology has shown great advantages, and its application in the process of telecommunications operation is conducive to promoting the stable and orderly development of telecommunications operation. For telecommunications operation, scientific use of big data technology can save Internet investment and operation costs in the operation process.Key words big data technology; telecommunications operation; practical application引言现如今，由于信息化时代的到来与发展，进一步催生出了各种各样的大数据技术，也令网络科技领域呈现出日新月异的趋势，大数据逐渐深入并渗透到了我们的生活与工作当中，对我们的生活工作及各行各业均产生了越来越重要的影响。
中国电信-2014年金融大数据研讨会交流材料
• 应用许可 • 应用开发服务 • 应用运营
• 通过拓展市场、业务 模式创新、提高收入
和降低成本、控制企业风险等途径来获得 收入Page 44
中国电信大数据战略
数据是企业重要战略资产，通过全面聚合、深入挖掘、高效应用，打造企 业差异化竞争力！
战略要点一，整合企业资源，建立全集团网络、 存储、计算、数据集约化运营管理体系 战略要点二，坚持双轮驱动，对内深化数据应用 ，支撑业务发展和管理决策，对外持续实现大数 据的社会价值和商业价值 战略要点三，坚持去电信化和市场化，遵循行业 规律，以互联网创新机制推进大数据发展 战略要点四，推动全面合作，并积极探索混合所 有制，通过合资、收购等实现更深层次的合作共 赢，加快业务发展，按市场化规律引入资金、技 术、人才，提升运营能力 战略要点五，遵守国家相关法律法规，保护用户 隐私、保证用户信息安全，共同建设适合中国大 数据产业发展的行业自律规范
• 基础数据生成
• 分析技术
• 基于大数据开发应用
• 应用运营 • 基于基础应用之上的 二次开发
• 使用大数据应用，增
强或拓展现有业务能 力
• 数据汇聚
• 多方数据融合
• 分析工具
• 分析服务
商 业 模 式
• 软件使用许可 • 开源软件服务费 • 硬件销售
• 数据使用许可 • 合作运营
• 软件使用许可 • 分析服务费
平米，机房超过300个，机架超过10万个 可提供高性能虚拟主机超过2万台，存储容 量达11PB
光网覆盖为大数据提供高带宽传输能力
骨干网省际流量达到22T，出口带宽760G； 光网覆盖国内领先，并延伸全球 ……
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中国电信基础设施的构建（2/2）
Hadoop基础知识培训
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HADOOP生态系统
y经过几年的快速发展，Hadoop现在已经发展成为包含多个相关项目的软件生 态系统，成为大数据处理技术的事实标准，目前典型的Hadoop生态系统如下所 示：
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·发展目 标
HADOOP生态系统
（1）实时应用场景(0~5s)：Storm、S4等；
本
和文件对应关系，以及block和datanote的对应关系
概
念
Datanode：负责存储数据，数据以block的形式存在
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3 HDFS 之漫画读写
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3 HDFS 之漫画读写（续）
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物理上的Hadoop集群
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逻辑部署的Hadoop集群
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江西电信物理部署的Hadoop集群
简介： 江西电信Hadoop批处 理平 台共由62台PC服务器构 成， 形成物理上独立的3个 RACK ，按照功能角色分组，主控 节点、数据节点、Hive接入 节点、元数据节点、监控告 警节点和ETL节点。 主控节 点6台 (2台Namenode、1台 Jobtracker、3台 Zookeeper) 数据节点56台
把信息化打造成为中国电信企业核心竞争力之一
中国电信〔2014〕213号关于印发当前LTE建网的关键技术及解决方案应用建议的通知
— 1 — 普通商密中国电信〔2014〕213号关于印发当前LTE建网的关键技术及解决方案应用建议的通知集团公司各省级分公司，股份公司并转各省级分公司：中国电信股份有限公司于2014年4月18日组织专家对上海、广东和湖北公司共同承担，北京、上海和广州研究院共同支撑的《可运营可管理的移动网络演进现场试验》项目进行了评审，评审获得通过。
该项目结合当前LTE建网需求，对目前的LTE无线深度覆盖、小区干扰协调等技术进行了深入测试和详细评估，提出了《当前LTE建网的关键技术及解决方案应用建议》。
为更好地服务4G试验工程建设与优化，现将相关建议随文印发，供内部参考使用。
中国电信集团公司2014年4月30日 — 2 —当前LTE建网的关键技术及解决方案应用建议一、L TE室内覆盖技术应用指导大部分移动数据业务发生在室内，需通过经济有效的手段，进行室内外统筹规划、协同覆盖，综合采用室外覆盖室内、室内分布系统等方案满足室内覆盖的要求。
通过广州等地现场试验，总结出LTE室内覆盖技术应用指导意见如下：（一）针对室内覆盖目标的不同，采取不同的覆盖方案。
1.采用室外站实现室内基本覆盖。
室外宏站规划已经兼顾考虑附近建筑的室内覆盖需求，可实现其窗边及外围房间的覆盖。
对于室外宏站覆盖无法满足集团下发的试验网工程验收规范的要求，且不宜建设室内分布系统的区域，可采用室外瓦级小基站覆盖室内，如多层居民区、新建别墅区、校园等。
2.采用室内分布系统实现深度覆盖。
对于高度12层以上、单层面积1000平方米以上的重点楼宇，室外宏站难以实现室内深度覆盖，一般需建设室内分布系统，如政府与商务楼宇、住宅楼宇、校园内的大型楼宇等。
（二）室内分布系统的应用原则1.现阶段，室内分布系统仍采用传统射频同轴电缆室分系统为主。
— 3 —光纤五类线室分系统、中频移频室分系统等LTE室内有源分布系统存在成熟度不高、支持厂家少等问题。
另外，有源分布系统一般需要通过五类线、馈线远端供电，目前缺乏安防方面的国家标准，存在安全隐患。
大数据在电信行业中的应用与价值探索
大数据在电信行业中的应用与价值探索在电信行业中，大数据的应用正逐渐展现其巨大的价值和潜力。
通过对大量用户数据的收集、分析和挖掘，电信运营商可以更好地了解用户需求、优化网络性能、提供个性化的服务，同时也能够有效预测市场趋势、降低运营成本、增加收入。
本文将探讨大数据在电信行业中的应用和对行业发展带来的价值。
一、用户需求分析与个性化服务提供电信运营商通过收集和分析大数据，能够深入了解用户消费习惯、通信行为等信息，从而更好地把握用户需求。
基于用户的地理位置、上网记录、通信偏好等多方面的数据，运营商可以精准地为用户提供个性化的产品和服务。
比如，根据用户的通信方式和通话时间，运营商可以针对不同用户提供不同的套餐选择，使用户能够享受到更合适的资费和服务。
二、网络性能优化与故障预测电信网络的性能优化对于提升用户体验至关重要。
通过大数据分析，运营商可以实时监控网络状态，并根据用户的实时需求进行动态调整。
同时，通过对历史数据的分析，运营商可以预测和预防网络故障的发生，提前采取措施进行修复，从而保证网络的稳定性和可靠性。
三、市场趋势预测与精细化运营大数据不仅可以用于提供个性化的服务，还可以帮助电信运营商预测市场趋势，从而进行精细化的运营。
通过对用户群体的行为信息、社交网络分析等多维度数据的分析，运营商可以洞察用户需求的变化，并根据市场趋势做出相应的调整和决策。
比如，通过对用户的上网记录和搜索行为分析，运营商可以提前推出适合用户口味的新产品，抢占市场先机。
四、降低运营成本与增加收入电信运营商通常需要投入大量的人力和物力资源来维护和优化网络、提供服务。
而大数据的应用可以帮助运营商降低运营成本，实现资源的合理配置。
通过对网络数据的监控和分析，运营商可以实时调整网络资源的使用，提高资源利用率，降低运营成本。
此外，大数据还可以帮助运营商发现新的商业机会，引入新的收入来源。
比如，通过对用户数据的分析，运营商可以选择合适的广告推送，实现精准营销，从而为企业带来更多的收入。
电信行业如何通过大数据分析提升网络质量
电信行业如何通过大数据分析提升网络质量随着信息时代的到来，电信行业成为支撑现代社会运转的关键基础。
无论是移动通信、宽带网络还是互联网服务，网络质量的提升都是电信企业追求的目标。
然而，在庞大的网络系统中，如何有效地发现和解决问题，提升网络质量一直是电信行业面临的挑战。
随着大数据技术的快速发展，电信行业正逐渐发现，大数据分析成为提升网络质量的重要手段。
本文将探讨电信行业如何通过大数据分析提升网络质量，并展望未来的发展趋势。
一、大数据分析在电信行业中的地位和作用大数据分析是指通过搜集、储存、整理、分析和利用大规模数据来获取有助于决策和创新的知识和洞察力的过程。
在电信行业中，大数据分析可以帮助企业更好地了解网络运行状况、用户需求和行业趋势，为优化网络质量提供有力支撑。
具体来说，大数据分析在电信行业中的作用主要体现在以下几个方面：1. 网络故障检测与预警通过大数据分析技术，电信企业可以及时感知网络中的故障，并进行预警和预防。
通过实时监测和分析海量的网络数据，系统能够自动识别潜在问题，并提前采取措施进行修复，从而避免网络故障对用户造成的影响。
2. 资源优化和网络扩容大数据分析可以帮助电信企业实时监测网络资源的使用情况，根据需求合理分配和优化资源。
通过分析用户的上网行为和网络负载情况，电信企业可以及时调整网络带宽和资源配置，提高网络的扩容能力，满足用户的需求。
3. 用户体验改善大数据分析可以帮助电信企业了解用户的需求和偏好，进行个性化推荐和服务优化。
通过对用户行为数据的分析，电信企业可以精确掌握用户的需求和习惯，进而提供个性化的服务和体验，提高用户的满意度和粘性。
二、大数据分析在电信行业提升网络质量中的应用实践电信行业对于网络质量的追求永无止境，大数据分析成为电信企业提升网络质量的有效工具。
以下是一些电信企业在大数据分析领域取得成果的应用实践案例：1. 故障快速定位某电信企业通过大数据分析技术，实现了快速故障定位和排查。
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交易数据和日志数据在这些项目中仍然占主导；
作为大数据技术的补充，很多公司都采用云计算 技术来从大数据中获取收益。
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电信运营商大数据应用领域 Top8－Gartner调研
Gartner通过调研识别运营商数据方面目前和今后可能的潜在应用，归纳总结得出TOP 8 类数据应用Case。该报告可以作为CSP未来大数据应用的一个参考建议 1. Top-Level key performance indicators（KPIs）:OSS领域的 KPI分析报告 2. Marketing-Customer experience： 从营销角度看客户体验 3. Networks-Customer experience： 从网络状态看客户体验 4. Product/device management： 利用用户使用的设备和服务信 息来加强产品管理 5. Customer services：利用客户数 据增强客服服务能力 6. Marketing：实时营销管理、客 户行为分析等 7. Third-party uses：向第三方开 放数据 8. Vertical uses：在垂直行业(如物 联网)中的数据应用
互联网女皇玛丽·米克说过，人们的生活将变得更好，因为他们将能以非常低的成本获取所有信息，娱乐服务变 得更加便宜，人们能更容易地获得帮助，更容易地趋吉避凶。
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Gartner 2013年最新问卷调查发现…
2013年 64% 的被调查者已经或计划在大数据领 域进行投资，这个数字相比去年的58%又有所增长；
大数据时代已经来临…
全球全网达到1000PB时间：
2001年是一年， 2004年是一月， 2007年是一周， 2013年是一天， 即一天产生的信息量可刻 满1.88亿张DVD光盘
Big Data
…
淘宝网站(天)： >数千万笔交易； >超过50TB数据； >40PB存储数据； Facebook (天) ： >上传3亿张照片； > 超过500TB的数据增 长量；
Volume：数量大 •集中储存/集中计算已经 无法处理巨大的数据量 Variety：种类和来源多样化 •文本/图片/视频/文档等
Velocity：及时性要求高
•海量数据的及时有效分析
Value：价值密度低 •大量的不相关信息的进行 复杂深度分析，深挖价值
精准营销深入洞察
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经营分析决策系 统
重要
市场部& 业务营销驱 增值业务 嵌入式精准营销 动 部 网络优化型 网络部
网络服务质量控 制
专题性的数据汇 聚、分析和开放
中
商业模式创 TOP1& 新 市场部
Telefonica、 Verizon 沙特Mobily
被统 一数 据中 心合 并
重要
多个域数据融合在一个统一的数据管理框架下，对外提供标准化的、受控的数据服务，是未来演进的趋势。
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Hadoop技术体系中的技术革新
在Hadoop的生态圈中，分布式文件系统（HDFS）以及2.0版本的调度引擎（YARN）的地位比较稳固，除 此之外的其他存储计算引擎/计算引擎弊端相当明显，技术革新相当迅猛。 • M/R计算模型存在的多次落地弊端，面临着Hyracks，Tez等有向DAG引擎的威胁 • Hive等面临Impala、Drill等组件威胁 • 整个Hadoop生态圈大部分组件面临着Spark的威胁，特别是M/R、Hive、Streaming等部件
Security Level:
华为软件
中国电信大数据技术与应用交流
中国区运营支撑产品部 尹凯
目录
1、移动互联网时代运营商面临的大数据挑战 2、大数据主流技术与发展趋势 3、大数据技术在电信行业的典型应用场景
4、大数据解决方案与案例分享
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投资居前的是媒体、通讯、银行和服务行业；计
划在接下来的两年中进行投资的是交通、医疗和
保险行业；其中不到 8% 的被调查者已经部署了。
改善客户体验成为Top1 的应用，提升效率紧随
其后；如何从中获得收益还在努力探索。三分之
一的受访企业认为最大困难是掌握大数据技能；
大数据的热点是非传统数据数据源和新技术的使
运营商
VimpelCom的 One-IT战略 PLDT存储中心方案 中移动集中化经分 TLF的RTD实时决 策支撑系统 中移动动漫基地、 视频基地、阅读基 地…… VDF土耳其，印尼 Telkomsel，天津 移动
重要性
中短 期 长期
战略驱动型 TOP1
重要
重要
向统 一数 据中 心演 化
增强经分型 信息化部
物 联 数 据
一个8Mbps的摄像头一小时产生3.6GB数据，一个城市若 安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几 十PB。 一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数 以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。
新摩尔定理：网络环境下每18个月产生的数据量等于有史以来数据量之 和。---图灵奖获得者Jim Gray
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大数据战略成为运营商转型过程的必备选择
பைடு நூலகம்
大数据战略 唯有能认识、理解、并学会利用大数据，抢占先机者，才能在新的时代规则
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运营商大数据项目的5种主要类型
策略分 类 驱动角 色&部 门
需求分类
大数据基础架构 集中化建设
描述
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影响商业变革的大数据…
这是一个最好的时代，也可能是一个最坏的时代….
农业领域 金融领域 医疗领域
娱乐领域
E
对天气数据，植物生长数据， 土壤数据等海量数据分析； 对于天气和收成做出综合判断， 向农户提供个性化保险； 阿里金融通过大数据合理放贷， 改变银行业。 目前已放贷300多亿元，坏账 率仅0.3%。日息 百万 谷歌通过流感关键词分析， 进行流感趋势预测； 比传统方法提前两周；以发 表于<自然>杂志 Netflix 通过大数据分析预测推 出美剧《纸牌屋》，颠覆影视发 行业； 上线20天后，播放量超343万 次，被称为美国白宫版的《甄嬛 传》。.
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中国三大电信运营商面临的大数据挑战
移动互联网流量井喷与客户行为分析：
MBB流量井喷，DPI和信令监测，产生的大量事件 在存储和用户通信行为分析的实时处理性能带来 挑战。
提升客户体验要求分析网络服务数据：移
动互联网和个人消费领域业务扩展和CEM导致海 量数据的及时分析带来挑战
Key Findings ■ Big data investments in 2013 continue to rise, with 64% of organizations investing or planning to invest in big data technology compared with 58% last year. Investments are led by media and communications, banking and services. Planned investments the next two years are highest for transportation, healthcare and insurance. Fewer than 8% of respondents have deployed. ■ Enhanced customer experience is the top big data priority, with process efficiency close behind. Organizations struggle most with knowing how to get value from big data, compared with last year's top challenge of governance. Obtaining skills remains a critical issue for one third of organizations. ■ Big Data is touted as being about unconventional data sources and the use of new and innovative technologies; this is not yet reflected in the chosen sources for first projects. Transaction and log data still dominates the big data being analyzed. ■Big data technologies supplement — but do not replace — existing information management and analytics. As a result, cloud adoption, with its supplementary nature, is the overriding technology that companies are using to derive value from big data.
支持
支持
支持
不支持
支持
只修复bug不发展新特性
重点发展，未来的主干版本
华为企业版 Hadoop选择2.x作为 基线版本，主要原因：