大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)優(yōu)化

鄔賀銓

中國(guó)工程院，北京 100088

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摘要：5G時(shí)代的到來(lái)將進(jìn)一步加速移動(dòng)數(shù)據(jù)的發(fā)展。介紹了移動(dòng)大數(shù)據(jù)的來(lái)源，分析了大數(shù)據(jù)分析在5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用方向。針對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)的新特點(diǎn)，系統(tǒng)闡述了大數(shù)據(jù)在5G網(wǎng)絡(luò)中的大規(guī)模天線與分布式天線、無(wú)線接入網(wǎng)資源管理、異構(gòu)接入組網(wǎng)、云網(wǎng)、移動(dòng)邊緣計(jì)算、終端與云端的智能、SDN與NFV、網(wǎng)絡(luò)切片、跨層聯(lián)合優(yōu)化、源選路優(yōu)化等方面可能的應(yīng)用。并結(jié)合5G大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，分析了其在智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：5G ; 大數(shù)據(jù) ; 移動(dòng)數(shù)據(jù) ; 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 ; 服務(wù)優(yōu)化

論文引用格式：

鄔賀銓.?大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)優(yōu)化. 大數(shù)據(jù)[J], 2018, 4(6): 1-8
WU H Q.?Big data driven 5G network and service optimization. Big data research[J], 2018, 4(6): 1-8

1 引言

5G時(shí)代即將到來(lái)。和4G網(wǎng)絡(luò)相比，5G網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)方面都有很大提升，不僅傳輸速率更高，而且在傳輸中還呈現(xiàn)出增強(qiáng)移動(dòng)寬帶、超可靠低時(shí)延、廣覆蓋大連接的特點(diǎn)。如果說(shuō)1G~4G主要面向個(gè)人通信，那么5G則擴(kuò)展到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智慧城市應(yīng)用。根據(jù)《Cisco VNI:global mobile data traffic forecast update,2016–2021》的數(shù)據(jù)顯示，2016—2021年全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)7倍，平均年增47%，增長(zhǎng)速度非常快。3G時(shí)代全球每個(gè)用戶每個(gè)月的連接流量只有3 GB，4G時(shí)代這個(gè)數(shù)值已經(jīng)達(dá)到了6 GB，5G時(shí)代將達(dá)到30 GB（是4G網(wǎng)絡(luò)平均連接流量的4.7倍）。2017年我國(guó)每個(gè)用戶每個(gè)月產(chǎn)生的移動(dòng)數(shù)據(jù)流量為1.775 GB，是2016年的2.3倍，與全球平均水平相當(dāng)。而且2018年上半年的數(shù)據(jù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了2017年的全年數(shù)據(jù)，也就是說(shuō)，5G時(shí)代的到來(lái)將進(jìn)一步加速移動(dòng)數(shù)據(jù)的發(fā)展。按照《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》的要求，5G網(wǎng)絡(luò)將在2020年商用。

2 移動(dòng)大數(shù)據(jù)的來(lái)源

移動(dòng)大數(shù)據(jù)包括用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)商產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，其中用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包括自媒體數(shù)據(jù)和富媒體數(shù)據(jù)，運(yùn)營(yíng)商產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包括日志數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。在運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)上有很多環(huán)節(jié)可以進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，在終端可以采集路測(cè)（DT）/最小化路測(cè)（MDT）、測(cè)試報(bào)告（MR）、傳輸分組大小、使用習(xí)慣、終端類型等數(shù)據(jù)；在基站端可以獲得用戶的位置信息、用戶通話記錄（CDR）、鏈路狀態(tài)信息（CSI）、接收信號(hào)強(qiáng)度（RSSI）等數(shù)據(jù)；通過(guò)后臺(tái)的運(yùn)維系統(tǒng)可以采集測(cè)量、信令、話務(wù)統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)；通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)可以采集新聞、資訊、地圖、視頻、聊天、應(yīng)用等數(shù)據(jù)。也就是說(shuō)，在運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)中不但可以獲得業(yè)務(wù)類型、上下行流量、訪問(wèn)網(wǎng)站等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，還能掌握整個(gè)信道的狀況。

如圖1所示，5G網(wǎng)絡(luò)應(yīng)是以用戶為中心、上下文感知與先應(yīng)式的網(wǎng)絡(luò)，且5G無(wú)線網(wǎng)可實(shí)現(xiàn)通信、緩存與計(jì)算能力的匯聚，因此在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理設(shè)計(jì)時(shí)，需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化，在網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)要適應(yīng)大數(shù)據(jù)的傳送，以實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)智能化和網(wǎng)絡(luò)智能化。

圖1?大數(shù)據(jù)分析在5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用

5G網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)終端到數(shù)據(jù)中心的主要通道，如圖2所示。從互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)終端或移動(dòng)用戶處采集的數(shù)據(jù)，通過(guò)具有邊緣緩存和計(jì)算能力的基站和無(wú)線接入網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與存儲(chǔ)，最后通過(guò)核心網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸給數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算中心進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。5G網(wǎng)絡(luò)除了傳輸數(shù)據(jù)終端的數(shù)據(jù)之外，智能終端的多功能業(yè)務(wù)還將觸發(fā)終端與回傳網(wǎng)絡(luò)和核心網(wǎng)絡(luò)內(nèi)數(shù)百個(gè)服務(wù)器、路由器和交換機(jī)的各種交互。例如一個(gè)用戶的HTTP請(qǐng)求可能只有1 KB，而內(nèi)部數(shù)據(jù)流可能會(huì)增加930倍。因此，5G網(wǎng)絡(luò)不僅要承載移動(dòng)用戶數(shù)據(jù)，還要承載來(lái)自不同后臺(tái)、數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存服務(wù)器和網(wǎng)關(guān)以及回傳鏈路的數(shù)據(jù)。

圖2?5G網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)終端到數(shù)據(jù)中心的主要通道

3 5G系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)分析能力的設(shè)置

5G系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)該在核心網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和基站端進(jìn)行。在核心網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、解析、格式化、統(tǒng)計(jì)分析、可視化等數(shù)據(jù)分析，按照內(nèi)容預(yù)測(cè)算法執(zhí)行計(jì)算并推斷策略內(nèi)容，然后主動(dòng)地將決策指令存儲(chǔ)在具有緩存能力的基站中，從而將決策行為從云傳遞到邊緣（即基站）。而基站端負(fù)責(zé)收集上下文信息（如用戶觀看時(shí)長(zhǎng)和位置信息），對(duì)用戶空間-時(shí)間行為進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、壓縮與加密，同時(shí)從核心網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)獲得決策指令。具有緩存能力的基站可以使大眾內(nèi)容靠近用戶，改進(jìn)用戶體驗(yàn)并減輕回傳網(wǎng)的負(fù)載。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中有16個(gè)具有13 GB存儲(chǔ)容量和30%的內(nèi)容分級(jí)的基站時(shí)，采用主動(dòng)緩存方式可以獲得100%的用戶滿意度和98%的回傳卸載。緩存能力可以部署在無(wú)線接入網(wǎng)或核心網(wǎng)，或者兩處均部署，緩存能力的分配也需要靠積累運(yùn)行數(shù)據(jù)做出優(yōu)化決策。

4 大數(shù)據(jù)支撐5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的方向

4.1 大數(shù)據(jù)支撐大規(guī)模天線與分布式天線

5G將使用大規(guī)模天線（MIMO），天線數(shù)高達(dá)128個(gè)，甚至是256個(gè)。高階MIMO為每條信道提供一條賦形的天線發(fā)射波束，實(shí)現(xiàn)空分復(fù)用，但各波束間存在干擾，降低了MIMO的效率，需要收集密集波束間的干擾數(shù)據(jù)，并基于系統(tǒng)的計(jì)算能力進(jìn)行復(fù)雜的優(yōu)化。此外，網(wǎng)絡(luò)終端在基站中心接收的功率比較大，在基站邊緣接收的信號(hào)比較差。此問(wèn)題可以利用分布式天線解決，但是分布式天線互相之間也有干擾，如果能夠收集到所有天線的信道數(shù)據(jù)和干擾數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)所有無(wú)線訪問(wèn)接入點(diǎn)（access point，AP）進(jìn)行聯(lián)合信號(hào)處理，就可以指導(dǎo)各天線和微基站實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾的抵消，容量可較LTE系統(tǒng)提高約2個(gè)量級(jí)。此外，如果可以收集到MIMO數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，并利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析決策，就可以提高定位精度。隨著三維仿真、三維射線追蹤技術(shù)的發(fā)展，通過(guò)室內(nèi)天線和WLAN技術(shù)的結(jié)合，還能精確定位用戶在室外或室內(nèi)，甚至用戶所在的具體樓層。

4.2 大數(shù)據(jù)支撐5G無(wú)線接入網(wǎng)資源管理

2G、3G時(shí)代的無(wú)線接入網(wǎng)是多層次的網(wǎng)絡(luò)，在這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下，潮汐效應(yīng)經(jīng)常導(dǎo)致基站忙閑不均。因此4G系統(tǒng)將網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了扁平化設(shè)計(jì)，將基站分解為基帶處理單元（BBU）和射頻拉遠(yuǎn)模塊（RRU），多個(gè)基站的BBU可集中為基帶池，實(shí)現(xiàn)集約化資源利用。5G網(wǎng)絡(luò)將BBU功能進(jìn)一步分解為集中單元（CU）與分布單元（DU）， CU可管理多個(gè)DU，實(shí)現(xiàn)干擾管理與業(yè)務(wù)聚合，DU實(shí)現(xiàn)多天線處理與前傳壓縮，靈活應(yīng)對(duì)傳輸與業(yè)務(wù)需求變化，優(yōu)化實(shí)時(shí)性能，降低硬件成本。這樣的設(shè)計(jì)也可以更靠近用戶，有利于集中化的管理。然而，一個(gè)CU管理多少個(gè)DU，需要基于大量用戶空間-時(shí)間行為的大數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化設(shè)計(jì)，特別是如何從能效的角度實(shí)現(xiàn)忙閑時(shí)不同的資源調(diào)配。

4.3 大數(shù)據(jù)分析支撐異構(gòu)接入組網(wǎng)

由于5G網(wǎng)絡(luò)的頻段很高、帶寬很大，若采用高功率的宏基站，則布設(shè)與運(yùn)營(yíng)成本高，但采用大量微基站，則干擾嚴(yán)重，且難以進(jìn)行站點(diǎn)選址優(yōu)化。以上問(wèn)題可以通過(guò)以下幾種方式解決。

● 宏微蜂窩混合組網(wǎng)。宏蜂窩負(fù)責(zé)廣覆蓋，支持高優(yōu)先級(jí)業(yè)務(wù)；微蜂窩實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)覆蓋，面向低優(yōu)先級(jí)高速業(yè)務(wù)。

● 控制面與數(shù)據(jù)面分離組網(wǎng)。大量微基站需要集中化管理，以防止干擾，將控制面信令數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)面用戶數(shù)據(jù)分離，控制面信令數(shù)據(jù)接入宏蜂窩。這樣，終端在微基站之間切換就不影響宏基站信令了，而且通過(guò)小區(qū)分簇化集中控制，可以解決小區(qū)間的干擾協(xié)調(diào)和負(fù)載均衡的問(wèn)題。

● 上下行解耦異構(gòu)組網(wǎng)。終端的MIMO數(shù)遠(yuǎn)少于基站，上行覆蓋低于下行；在蜂窩邊緣，可采用“5G下行+4G上行”的異構(gòu)方式運(yùn)行。

通過(guò)分析可以看出，傳統(tǒng)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的控制面、用戶面、上下行數(shù)據(jù)鏈路都在同一個(gè)蜂窩小區(qū)內(nèi)。而5G網(wǎng)絡(luò)的控制面、用戶面可以接入不同的基站，上下行可以接入不同的蜂窩，甚至分別在4G和5G系統(tǒng)，每個(gè)終端可能同時(shí)接入不止一個(gè)基站。因此，具體選擇接入哪個(gè)基站和哪個(gè)系統(tǒng)，應(yīng)該根據(jù)用戶的分布數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載來(lái)決定，此時(shí)就要用到大數(shù)據(jù)的分析和決策方法。

4.4 大數(shù)據(jù)支撐5G云網(wǎng)

如圖3所示，5G網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)云化的網(wǎng)絡(luò)，包括接入云、轉(zhuǎn)發(fā)云、控制云。接入云是指在微蜂窩超密集覆蓋的場(chǎng)景下，一簇微基站組成虛擬小區(qū)，實(shí)現(xiàn)微基站之間的資源協(xié)同管理和干擾協(xié)調(diào)；轉(zhuǎn)發(fā)云是指各業(yè)務(wù)流共享高速存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)與防火墻及視頻轉(zhuǎn)碼等各類業(yè)務(wù)使能單元；控制云包括網(wǎng)絡(luò)資源管理、網(wǎng)絡(luò)能力開(kāi)放、控制邏輯等模塊。此外，在5G的場(chǎng)景下還可以有移動(dòng)云計(jì)算、移動(dòng)邊緣計(jì)算（mobile edge computing，MEC）、微云和飛云（femtocloud）等多種云，它們可以被部署在無(wú)線網(wǎng)的不同位置，其配置需要借助網(wǎng)絡(luò)和用戶大數(shù)據(jù)分析來(lái)尋優(yōu)。

圖3?云化5G網(wǎng)絡(luò)

4.5 大數(shù)據(jù)優(yōu)化5G移動(dòng)邊緣計(jì)算

為適應(yīng)視頻、虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與車聯(lián)網(wǎng)等業(yè)務(wù)的時(shí)延要求，減輕核心網(wǎng)帶寬的壓力，需將這些業(yè)務(wù)的存儲(chǔ)和內(nèi)容分發(fā)下沉到MEC處理。5G網(wǎng)絡(luò)不僅可在邊緣感知和分析數(shù)據(jù)，而且可在亞秒或毫秒內(nèi)觸發(fā)響應(yīng)措施，所有的數(shù)據(jù)無(wú)縫地從云平臺(tái)轉(zhuǎn)到大量的端點(diǎn)或從大量的端點(diǎn)轉(zhuǎn)到云平臺(tái)。那么哪些業(yè)務(wù)需要放到云計(jì)算中心處理，哪些業(yè)務(wù)需要下沉到MEC處理，這需要基于網(wǎng)絡(luò)收集到的業(yè)務(wù)流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

4.6 大數(shù)據(jù)支撐 5G終端與云端的智能

現(xiàn)在智能終端的能力非常強(qiáng)，但是在終端上的人工智能處理能力還是有限的。比如手機(jī)智能可完成2D人臉識(shí)別，但識(shí)別效果容易受光線、角度和表情及化妝等的影響，而且識(shí)別的是照片還是真人也不好區(qū)分，現(xiàn)在的3D人臉識(shí)別就需要利用網(wǎng)絡(luò)云端的智能來(lái)處理，從而提供安全的識(shí)別能力。云計(jì)算可強(qiáng)化無(wú)線網(wǎng)，有效支持諸如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等計(jì)算強(qiáng)度的應(yīng)用，將用戶端很重的計(jì)算任務(wù)卸載到云端。然而，無(wú)論是終端還是云端的智能，都需要基于大數(shù)據(jù)的分析。如AI需要訓(xùn)練與推斷，訓(xùn)練包括前向計(jì)算和后向更新（通過(guò)大數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)），推斷主要是前向計(jì)算，將訓(xùn)練得到的模型用于應(yīng)用。通常云端負(fù)責(zé)訓(xùn)練和推斷，終端只負(fù)責(zé)推斷。因此僅靠終端的計(jì)算與軟件能力的發(fā)展還不夠，很多智能應(yīng)用也需要云端的支持，如云端訓(xùn)練和云端推理、云端訓(xùn)練和終端推理。

4.7 大數(shù)據(jù)支撐軟件定義網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化

軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）全局優(yōu)化路由的能力來(lái)自對(duì)全網(wǎng)流量流向、跨層網(wǎng)絡(luò)資源大數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)流QoS需求大數(shù)據(jù)的掌控與分析，需要很強(qiáng)的計(jì)算能力支撐，以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)路由的快速收斂和穩(wěn)定。網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV）功能的選擇也基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的分析。

4.8 大數(shù)據(jù)支撐5G網(wǎng)絡(luò)切片

5G很重要的功能是網(wǎng)絡(luò)切片。5G需要支持不同的業(yè)務(wù)需求，如超寬帶業(yè)務(wù)、低時(shí)延業(yè)務(wù)、大連接業(yè)務(wù)。若帶寬不一樣，那么對(duì)網(wǎng)絡(luò)的性能要求也不一樣，切片是網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)資源的分割，不同切片間的業(yè)務(wù)相互隔離，切片的實(shí)現(xiàn)涉及轉(zhuǎn)發(fā)面與控制面功能，每個(gè)切片上可以運(yùn)行不同的L2/L3網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。為不同業(yè)務(wù)需求的用戶組織不同的切片，需要利用深度分組檢測(cè)（DPI）數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)請(qǐng)求。網(wǎng)絡(luò)資源在切片間分配的聯(lián)合優(yōu)化，也需要利用網(wǎng)絡(luò)資源大數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。

4.9 基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn) 5G跨層聯(lián)合優(yōu)化

5G網(wǎng)絡(luò)中，IP層的選路適用于細(xì)顆粒的業(yè)務(wù)流，但時(shí)延大；MAC層的交換適用于大顆粒的業(yè)務(wù)流，但時(shí)延也較大；靈活以太網(wǎng)中繼的業(yè)務(wù)流顆粒較大，但優(yōu)點(diǎn)是時(shí)延低。對(duì)于每一種業(yè)務(wù)流來(lái)說(shuō)，選擇在哪一層做交換或路由是一個(gè)跨層聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題，可以借助網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。

4.10 借助網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)優(yōu)化5G源選路

切片分組網(wǎng)（SPN）基于切片以太網(wǎng)和分段選路（SR）技術(shù)，用于中傳和回傳。

傳統(tǒng)的IP網(wǎng)絡(luò)按無(wú)連接方式工作，對(duì)具有相同源地址和相同目的地址的同屬一次通信的各IP分組進(jìn)行獨(dú)立處理，不考慮它們前后的關(guān)聯(lián)，同屬一次通信的各IP分組在沿途各節(jié)點(diǎn)均獨(dú)立選路，甚至?xí)卟煌穆酚?#xff0c;這是在互聯(lián)網(wǎng)之初的網(wǎng)絡(luò)可靠性不高的情況下，以時(shí)延和效率為代價(jià)換取靈活性和生存性。現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)性能已有很大的改進(jìn)，如果按照每次通信中首個(gè)分組的特征來(lái)配置數(shù)據(jù)平面的設(shè)備（即配置流表），那么該次通信的后續(xù)數(shù)據(jù)分組被抽象為同一流，同一次通信的后續(xù)各IP分組無(wú)需再選路。由于在源節(jié)點(diǎn)已設(shè)置了有序的指令集，標(biāo)識(shí)了沿途經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)或鏈路，這些節(jié)點(diǎn)無(wú)需感知業(yè)務(wù)狀態(tài)，只需維護(hù)拓?fù)湫畔?#xff0c;簡(jiǎn)單地按配置流表執(zhí)行轉(zhuǎn)發(fā)功能，這就相當(dāng)于面向連接分組的通信，顯著提升了網(wǎng)絡(luò)效率。因此，分段選路又稱源選路，它無(wú)需LDP/RSVP-TE等信令協(xié)議，適合接受SDN的控制。源選路指令集的設(shè)計(jì)需要借助網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化。

4.11 大數(shù)據(jù)支持5G核心網(wǎng)基于服務(wù)的體系

在基于服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)體系（SBA）方面，網(wǎng)絡(luò)功能在4G是網(wǎng)元的組合，在5G是通過(guò)API交互的業(yè)務(wù)功能的組合，業(yè)務(wù)被定義為自包含、可再用和獨(dú)立管理。業(yè)務(wù)的解耦便于快速部署和維護(hù)網(wǎng)絡(luò)；輕型的接口便于引入新特性；模塊化為網(wǎng)絡(luò)切片提供靈活性；使用HTTP的API代替Diameter作為公共控制協(xié)議，更容易調(diào)用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

然而，針對(duì)每一次會(huì)晤所調(diào)用的服務(wù)是否最優(yōu)、網(wǎng)絡(luò)資源分配是否公平合理、同時(shí)進(jìn)行的多個(gè)會(huì)晤所用的服務(wù)有無(wú)沖突、以API方式新增加的服務(wù)類型與功能是否與網(wǎng)絡(luò)能力兼容這些問(wèn)題，不能僅依靠運(yùn)維人員的經(jīng)驗(yàn)，還需要利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)來(lái)支撐。

4.12 大數(shù)據(jù)對(duì)視頻業(yè)務(wù)傳輸體驗(yàn)的保障

視頻是5G的主要應(yīng)用場(chǎng)景，也是運(yùn)營(yíng)商的每用戶平均收入（average revenue per user，ARPU）的重要支撐。但視頻的傳輸質(zhì)量受到以下因素的影響：

● 回傳路徑太長(zhǎng)，時(shí)延超標(biāo)；

● 因無(wú)線空口信道干擾或系統(tǒng)負(fù)載忙，使每一移動(dòng)終端可獲得的帶寬受限，導(dǎo)致視頻信號(hào)傳輸控制協(xié)議（TCP）端到端時(shí)延過(guò)長(zhǎng)，吞吐率下降；

● 將OTT視頻僅作為一般互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)對(duì)待，沒(méi)有服務(wù)質(zhì)量（QoS）保障；

● 對(duì)于視頻會(huì)議業(yè)務(wù)，可能因上行分組數(shù)據(jù)匯聚協(xié)議（packet data convergence protocol，PDCP）丟失而停止視頻接收。

因此，需要考慮基于業(yè)務(wù)流的大數(shù)據(jù)，對(duì)無(wú)線接入網(wǎng)（RAN）和App進(jìn)行相互感知，例如網(wǎng)絡(luò)協(xié)助基于HTTP的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)流（dynamic adaptive streaming over HTTP，DASH）、視頻感知調(diào)度等，實(shí)現(xiàn)對(duì)基于Web的視頻流的深度跨層優(yōu)化和本地內(nèi)容緩存。目前，3GPP已經(jīng)開(kāi)始研究改進(jìn)上下文感知引擎，允許空口和核心網(wǎng)將流數(shù)據(jù)的指示傳到5G的控制面，實(shí)現(xiàn)對(duì)單個(gè)用戶或整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的流管理。

5 5G大數(shù)據(jù)在其他領(lǐng)域中的應(yīng)用

前文介紹的是大數(shù)據(jù)在5G網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，然而結(jié)合了大數(shù)據(jù)的5G網(wǎng)絡(luò)更大的應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)該在社會(huì)生活中，如智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等。5G大數(shù)據(jù)可以提供上下文感知、預(yù)測(cè)、規(guī)律發(fā)現(xiàn)、認(rèn)知等功能，分別實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)修正、下一步最佳措施、下一步自動(dòng)應(yīng)對(duì)、最好的決策的目的，見(jiàn)表1。

6 結(jié)束語(yǔ)

5G時(shí)代的到來(lái)正在加快無(wú)線大數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)在社會(huì)與產(chǎn)業(yè)各領(lǐng)域都將有廣泛的應(yīng)用，并產(chǎn)生重要影響。大數(shù)據(jù)對(duì)5G網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展（如網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)的設(shè)計(jì)、運(yùn)維的提效和服務(wù)體驗(yàn)的提升等）將起到強(qiáng)化和優(yōu)化的作用。大數(shù)據(jù)在5G網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用有很廣闊的空間，同時(shí)也面臨不少挑戰(zhàn)，需要解決數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算復(fù)雜度、時(shí)效性、能效、安全性等問(wèn)題，同時(shí)也給5G網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化和實(shí)現(xiàn)提出了很多創(chuàng)新課題。

作者簡(jiǎn)介

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鄔賀銓（1943-），男，中國(guó)工程院院士，光纖傳送網(wǎng)與寬帶信息網(wǎng)專家。先后從事光纖傳輸系統(tǒng)和寬帶網(wǎng)研發(fā)、中國(guó)下一代互聯(lián)網(wǎng)（CNGI）和3G/4G/5G等項(xiàng)目的技術(shù)管理及工程科 技咨詢項(xiàng)目研究。曾任電信科學(xué)技術(shù)研究院副院長(zhǎng)兼總工程師、中國(guó)工程院副院長(zhǎng)。現(xiàn)任國(guó)家信息化專家咨詢委員會(huì)副主任、中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化專家委員會(huì)主任、國(guó)家“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)專家咨詢委員會(huì)主任、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)理事長(zhǎng)、國(guó)家“新一代寬帶無(wú)線移動(dòng)通信網(wǎng)”國(guó)家科技重大專項(xiàng)總師、中國(guó)下一代互聯(lián)網(wǎng)示范工程（CNGI）專家委員會(huì)主任、IEEE高級(jí)會(huì)員。

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《大數(shù)據(jù)》期刊

《大數(shù)據(jù)（Big Data Research，BDR）》雙月刊是由中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部主管，人民郵電出版社主辦，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)學(xué)術(shù)指導(dǎo)，北京信通傳媒有限責(zé)任公司出版的中文科技核心期刊。

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往期文章回顧

專題導(dǎo)讀：大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐

基于公開(kāi)數(shù)據(jù)的特殊人群在線活動(dòng)特征挖掘

基于社會(huì)化大數(shù)據(jù)的音樂(lè)文化研究進(jìn)展

結(jié)合深度學(xué)習(xí)的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究

冒煙指數(shù)：大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据驱动5G网络与服务优化的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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