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网络运行监测模型技术方案

一、项目目标

通信网络运行监测平台依托运行监测大屏，实现对省内基础电信企业通信网络运行情况的全面监控。通过采集告警数据等实时信息，我们能够迅速掌握各大运营商在对应区域的服务是否中断。这些举措的实施，将为湖南省通信网络的稳定运行提供有力保障。

随着通信技术和业务需求的快速发展，网络规模和复杂程度不断增加，网络管理和优化面临着越来越大的挑战。如何科学地评估网络的运行状态，及时发现并解决问题，对保证网络性能和用户体验至关重要。

AHP层次分析法是一种常用的多指标决策方法，可用于确定各指标之间的相对权重，建立评价模型，对复杂系统进行可靠性分析和评估。本方案将介绍如何基于AHP层次分析法，建立一个综合考虑网元指标和用户指标的网络运行评价模型，帮助网络管理人员准确评估网络运行情况，及时发现和解决问题，提高网络性能和用户体验。

二、技术方案

2.1架构图

2.1.1总体架构

数据开发治理：网络运行监控大屏以数据中台为底座，以数据安全为保障前提，建立统一的数据标准规范，融合B域、0域多源系统数据统一入中台。建立数据仓库标准规范，统一对数据抽取、汇总、加工，发布ADS层应用指标服务，供模型以及大屏应用端展示。

模型开发应用：分粒度(分钟、小时、天)分维度(网格、区县、地市、全省)接入的指标层数据进行数据预处理，包含缺失值识别和处理，异常值识别和处理，数据编码，数据量纲统一。按照专业维度(交换、数据、传输、动环、无线、接入)等专业分类、告警设备、告警级别等统计告警数量，按照告警处理过

程，告警平均处理时长等原生指标统计，以及比率、变化率等衍生指标，综合构建网元质量评估指标体系。按照分数据、语音重点业务的影响因子构建用户感知评价指标体系。

采用层次分析法专家经验对指标体系各指标的重要性进行两两比对，区分相对重要、非常重要，构建判断矩阵，通过一致性检验核对矩阵的逻辑合理性，计算得出指标权重。结合专家经验以及统计分布得出评价指标的优良中差阈值，将指标结果映射到100分以内的百分位秩区间，按照权重与分值计算网络得分，从而评价网络质量。

采用告警大数据分析通过海量数据挖掘网络告警和性能关联、故障与投诉的关联性，告警类型之间的关联，从而降低告警派单量，提升网络故障处理效率，通过关联规则、序列模式算法，实现网络告警预测预警。

采用告警大数据分析通过海量数据挖掘网络告警和性能关联、故障与投诉的关联性，告警类型之间的关联，从而降低告警派单量，提升网络故障处理效率，通过关联规则、序列模式算法，实现网络告警预测预警。

采用机器学习算法，异常点识别，聚类算法实现告警聚类分析，关联网络投诉数据，建立用户感知评价的监督学习算法，综合用户感知层次分析法以及客观用户感知监督算法模型评价用户感知真实好坏。

大屏监控应用：分网络运行健康度、告警预测预警、业务质量监控、重点场景监控四个业务模块，展示模型输出总体网络运行状态。针对模型得分低的地市、区县、网格进行告警溯源分析，频繁告警的关联故障进行及时预警。网络运行状态评分低造成事故的影响范围分析，通过业务质量监控，分析事故波及的小区，常驻用户数。重点场景监控：重点医院、学校、机关单位等场景的网络状态实时监控，展示网元质量、用户感知、业务质量等指标数据，并支持详情导出功能。

网络运行健康度

网络运行健康度

网墙运行总体评分

用户感如质量评分

网元质量评分

分地市区县网路

告警关联分析

算法模型

数据预处理数据标准化

数据治理数据采集数据存储数据分级数据加工数据标准数据质量核查数据共享服务

数据接入移动网络监控宽带业务系统集团订阅网络态势感知系告警业务系统网络大数据平台

告警预测预警

频繁告曾故聘挖掘

分不同相虚告雪

告警渊原分析

鲁配分析

重点场景监控

网质量结合

场景用户感知平分

场景业务质量监控

场景详情导出

业务质量监控

度务量

同粒度流量疏计

数据上报质量监

长凄游场详情/

用户感知挖掘

子分析关联规则

网络质量综合

指标体系

告警问题溯源

机器学习

应用安全

数胡基

网络运行监控平台

保障体系

同培安全

告警关联预警

层次分析法

2.1.2数据架构

依托网优数据中台，统一汇聚多系统来源数据，通过数据采集、数据接入、数据处理、数据集成、数据发布五个步骤，将源端业务数据构建成场景化数据产品，为前端应用提供数据共享服务。

基于中台的kafka和flink集群组件，采集移网业务(