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        大數(shù)據(jù):云計(jì)算的延伸

        發(fā)布時(shí)間:  2012/9/7 15:46:08

        根據(jù)Cisco預(yù)測,2010-2015年,全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量將激增26倍,將達(dá)到6.3EB/月;寬帶IP數(shù)據(jù)流量將達(dá)到80.5EB/月。

        數(shù)據(jù)的快速增長帶來了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析的巨大壓力,大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入,不但滿足了系統(tǒng)功能和性能的要求,帶來良好的可擴(kuò)展性,降低了IT部署的成本,此外它還拓展了數(shù)據(jù)智能分析的應(yīng)用領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)技術(shù)成為當(dāng)前面臨快速變化、數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代的企業(yè)提升競爭力的有力工具。

        大數(shù)據(jù):云計(jì)算的延伸

        什么是大數(shù)據(jù)?根據(jù)維基百科的定義,大數(shù)據(jù)指難以用常用的軟件工具在可容忍時(shí)間內(nèi)抓取、管理以及處理的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)的顯著特征包括:Volume 數(shù)據(jù)體量巨大;Variety 數(shù)據(jù)類型繁多,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如網(wǎng)頁、日志、視頻、圖片等等;Velocity要求的處理速度快。

        大數(shù)據(jù)技術(shù)與云計(jì)算的發(fā)展密切相關(guān),大數(shù)據(jù)技術(shù)是云計(jì)算技術(shù)的延伸。大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋了從數(shù)據(jù)的海量存儲(chǔ)、處理到應(yīng)用多方面的技術(shù),包括海量分布式文件系統(tǒng)、并行計(jì)算框架、NoSQL數(shù)據(jù)庫、實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理以及智能分析技術(shù)如模式識(shí)別、自然語言理解、應(yīng)用知識(shí)庫等等。

        對(duì)電信運(yùn)營商而言,在當(dāng)前智能手機(jī)、智能設(shè)備快速增長、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)流量迅猛增加的情況下,大數(shù)據(jù)技術(shù)可以為運(yùn)營商帶來新的機(jī)會(huì)。大數(shù)據(jù)在運(yùn)營商中的應(yīng)用可以涵蓋多個(gè)方面,包括企業(yè)管理分析如戰(zhàn)略分析、競爭分析,運(yùn)營分析如用戶分析、業(yè)務(wù)分析、流量經(jīng)營分析,網(wǎng)絡(luò)管理維護(hù)優(yōu)化如網(wǎng)絡(luò)信令監(jiān)測、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量分析,營銷分析如精準(zhǔn)營銷、個(gè)性化推薦等。下面列舉一些典型的應(yīng)用場景。

        典型應(yīng)用1:網(wǎng)絡(luò)管理維護(hù)優(yōu)化

        隨著運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流量快速增長,數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在運(yùn)營商收入占比重不斷增加,流量與收入之間的不平衡也越發(fā)突出,智能管道、精細(xì)化運(yùn)營成為運(yùn)營商突破困境的共識(shí)。網(wǎng)絡(luò)管理維護(hù)和優(yōu)化成為精細(xì)化運(yùn)營中的一個(gè)重要基礎(chǔ)。

        傳統(tǒng)的信令監(jiān)測尤其是數(shù)據(jù)信令監(jiān)測已經(jīng)面臨瓶頸,以某運(yùn)營商省公司為例,原始數(shù)據(jù)信令達(dá)到1TB/天,以文件形式保存。而處理之后生成的xDR(x Detail Record)數(shù)據(jù)量達(dá)到550GB/天,以數(shù)據(jù)庫形式保存。通常這些數(shù)據(jù)需要保存數(shù)天或數(shù)月,傳統(tǒng)文件系統(tǒng)以及傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫處理這么大的數(shù)據(jù)量顯得捉襟見肘。面對(duì)信令流量快速增長、擴(kuò)展困難、成本高的情況,采用海量分布式文件系統(tǒng),數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量不受限制,可以按需擴(kuò)展,同時(shí)NoSQL數(shù)據(jù)庫可以有效處理達(dá)PB級(jí)的數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)流處理及分析平臺(tái)保證實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)。

        智能分析技術(shù)在大數(shù)據(jù)的支撐下將在網(wǎng)絡(luò)管理維護(hù)優(yōu)化中發(fā)揮積極作用,網(wǎng)絡(luò)維護(hù)的實(shí)時(shí)性將得到提升,事前預(yù)防成為可能。比如通過歷史流量數(shù)據(jù)以及專家知識(shí)庫結(jié)合,生成預(yù)警模型,可以有效識(shí)別異常流量,防止網(wǎng)絡(luò)擁塞或者病毒傳播等異常。

        典型應(yīng)用2:用戶行為分析

        用戶行為分析在流量經(jīng)營中起重要的作用。用戶行為結(jié)合用戶profile、產(chǎn)品、服務(wù)、計(jì)費(fèi)、財(cái)務(wù)等信息進(jìn)行綜合分析,得出細(xì)粒度、精確的結(jié)果,實(shí)現(xiàn)用戶個(gè)性化的策略控制。今后還可以對(duì)管道內(nèi)容進(jìn)行分析,比如圖片、電影、網(wǎng)頁等,深入理解用戶的行為特征。目前流量經(jīng)營分析中的瓶頸主要是數(shù)據(jù)的采集和處理。比如某運(yùn)營商省公司建立了營銷門戶系統(tǒng),該系統(tǒng)為適應(yīng)省公司精確化管理、針對(duì)性營銷要求,實(shí)現(xiàn)對(duì)營銷活動(dòng)的日報(bào)統(tǒng)計(jì)等支撐,打造適用于全省各級(jí)營銷管理人員、一線經(jīng)理及支撐人員的營銷支撐門戶,提供與營銷活動(dòng)相關(guān)的日報(bào)、月報(bào)統(tǒng)計(jì),包括量收、欠費(fèi)、用戶發(fā)展、預(yù)警信息、機(jī)構(gòu)樹匯總等內(nèi)容。目前每月新增數(shù)據(jù)量達(dá)到4T,傳統(tǒng)方式分析結(jié)果需要26個(gè)小時(shí),數(shù)據(jù)處理效率低,系統(tǒng)擴(kuò)展困難。采用Data Cloud、并行分布式處理等大數(shù)據(jù)技術(shù)后,報(bào)表分析只需要2個(gè)小時(shí),滿足了報(bào)表對(duì)時(shí)限的要求,系統(tǒng)擴(kuò)展性好,可用性高。

        典型應(yīng)用3:個(gè)性化推薦

        目前在各類增值業(yè)務(wù)中,根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務(wù)或應(yīng)用成為運(yùn)營商服務(wù)用戶的一個(gè)有效方式,比如應(yīng)用商店軟件推薦、IPTV視頻節(jié)目推薦。這一類應(yīng)用需要處理的數(shù)據(jù)量大,實(shí)時(shí)性要求高,涉及到大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及智能分析,大數(shù)據(jù)技術(shù)成為系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中關(guān)鍵的技術(shù)。以IPTV節(jié)目推薦為例,不僅需要分析用戶已有日志及評(píng)論、打分等數(shù)據(jù),還需要從互聯(lián)網(wǎng)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲分析獲得相關(guān)視頻和評(píng)論進(jìn)行綜合分析?梢圆捎玫南嚓P(guān)技術(shù)包括并行計(jì)算框架、分布式文件系統(tǒng)以及文本分類/聚類/關(guān)聯(lián)算法、文本摘要抽取、情感分析和文本語義分析、文本挖掘等智能分析算法。

        典型應(yīng)用4:

        基于平臺(tái)的數(shù)據(jù)云服務(wù)(DaaS)

        當(dāng)前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,最大的流量是視頻數(shù)據(jù)。隨著社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)支付以及物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬世界有更多的交集,數(shù)據(jù)的價(jià)值將不斷提升。運(yùn)營商通過分析流量的內(nèi)容,比如網(wǎng)頁的語義、圖片、視頻內(nèi)容以及用戶的觀點(diǎn)、位置、時(shí)間關(guān)聯(lián)等,將獲得更多有價(jià)值的信息。比如某用戶在淘寶上的購物,穿插了在其它網(wǎng)站上瀏覽(比如手機(jī)評(píng)測網(wǎng)站)、與朋友的聊天或者在微博上發(fā)表的言論,用戶行為綜合分析之后能較準(zhǔn)確地反應(yīng)個(gè)體用戶的興趣愛好、價(jià)值取向、活動(dòng)范圍以及社會(huì)關(guān)系等等。同時(shí)也可以對(duì)用戶群進(jìn)行分析,挖掘出用戶群特征或者趨勢分析。電信運(yùn)營商基于這一切做的分析結(jié)果,可以作為數(shù)據(jù)服務(wù)提供給企業(yè)、SP/CP、研究機(jī)構(gòu)等,也可以針對(duì)用戶提供廣告推送。當(dāng)然,針對(duì)這一塊的應(yīng)用,用戶隱私保護(hù)、法律許可等都是需要考慮的,相關(guān)的體系還有待完善。

        大數(shù)據(jù)風(fēng)起云涌,相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用尚處于起步階段。電信運(yùn)營商有必要在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展中抓住機(jī)會(huì),大數(shù)據(jù)應(yīng)用將大有作為。


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