3G數據服務呼喚“保健醫生”

2019-11-03 09:00:39

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供稿：網友

沈建苗編譯

　　傳統的故障檢測工具和方法，不足以為3G網絡承載的移動數據服務排憂解難。

　　ip和無線技術的融合，加上增添復雜性的幾層新協議，帶來了功能和復雜性都前所未有的3G網絡。對3G網絡上的數據服務進行故障檢測、分析并且排除故障，需要軟件和硬件工具結合。應對不同運營商面對的具體難題時，往往還需要專門的培訓和支持服務。如今，移動運營商關注的一個重點就是，改進傳統的面向語音的故障檢測工具、技能組合以及方法，以應對3G數據服務故障檢測及優化的挑戰。

　　在通常的運營商使用模式下，績效管理（PM）系統提供實時的關鍵績效指標（KPI），并把問題報告給工程隊伍、網絡運營中心及其他與問題相關的團隊。不過，很多關鍵績效指標無法通過運營維護中心（OMC）獲得，采用新技術的基礎設施尤其如此。另外，績效管理系統的主要作用（尤其是采用了新技術后）是檢測問題。實際解決問題通常需要另外的詳細數據，這些數據往往來自協議分析儀或者路測設備。要想快速有效地提供服務、加快檢測出問題后的故障排除，就需要計數器所不能獲得的一層詳細數據，以支持從高層概要統計數據一直到單個用戶信令消息的分析。

　　3G面臨檢測難題

　　對許多運營商來說，如今根本不可能對3G數據服務進行有效的故障檢測和排除。從根本上來說，傳統的檢測工具和方法以及不夠成熟的新系統無法獲得檢測及解決數據服務故障所需要的數據。這種缺乏可見性的情況給運營商帶來的直接影響是: 錯失了數據服務帶來新收入的機會，工程技術資源得不到有效使用。

　　技術復雜性

　　下一代無線服務的技術復雜性在急劇增加。與日俱增的不同協議使眾多服務和內容如今得以提供給數量不斷增加的移動設備，而這些都是基于新一代交換和無線技術的支持。檢測數據服務出現的問題，并且排除故障，成了一種端到端的挑戰。諸如吞吐量小之類的簡單問題有可能是手機兼容性、無線電干擾、內容服務器過載或者網絡堵塞等任何一種因素引起的。為了滿足運營商在降低運營成本方面的商務需求，運營商必須要能夠管理和控制越來越復雜的網絡。

　　傳統的組織結構和故障檢測方法是基于電路交換語音網絡的，已經不足以處理數據服務端到端性質的問題。基于負責多個網絡單元和鏈路這一體系的組織往往無法滿足從端到端負責服務質量的需求。

　　典型的網絡運營隊伍缺少可把服務質量和底層網絡單元關聯起來的工具，確定哪些職能小組應當負責哪些數據服務問題的效率極為低下。

　　傳統工具的局限

　　許多運營商長期以來一直注重培養電路交換無線技術方面的專業人手。現在這些運營商們面臨的重大挑戰是: 必須培訓現有的技術隊伍，以應對新的復雜的3G數據服務所帶來的挑戰。運營商迫切需要彌補不同職能小組在專長方面的空缺，尤其是無線網絡隊伍和核心網絡隊伍，要想在端到端故障排除工作中成為最佳拍檔，他們就要更多地了解對方的工作范圍。

　　過去，運營商基本上依賴績效管理系統和工程工具如測試手機、路測設備或者協議分析儀，來了解客戶在語音服務方面的體驗，以及查明服務異常的原因。不過，這些工具存在的一些局限性大大削弱了其為3G數據服務排除故障的功能。

　　特別是，傳統績效管理系統獲得的信息并不能準確給出有關服務質量或客戶體驗的情況。結果，運營商接到客戶反映服務質量問題（吞吐量小或者時延過長）的投訴是越來越多，而績效管理計數器根本檢測不出這些問題。

　　就面向數據服務的關鍵績效指標而言，績效管理系統也不夠成熟，并且缺乏足夠快的適應能力，跟不上最新出現的兼容性和績效問題，通常沒有跨應用軟件、IP和無線基礎設施協議層的事務方面的關鍵績效指標，這樣一來，運營商只能了解數據服務及底層網絡運行狀況的基本信息。

　　績效管理系統在整個數據服務質量策略中確實起著關鍵作用，不過如今對許多運營商來說，它們的功能還遠遠不夠。績效管理系統依靠每個網絡單元的計數器，但對需要跨協議層和網絡單元關聯數據的端到端故障排除而言，計數器獲得的信息過于籠統。而協議分析儀或者IP檢測器等工程工具獲得的信息又過于豐富，并不支持路測、呼叫跟蹤或其他無線網絡數據源，也就無法提供無線網絡的詳細情況。

　　路測設備有助于無線鏈路分析，不過大部分數據服務問題出現在無線鏈路層以外的幾層。另外，路測系統最適合在車內模擬用戶，而路測數據無法測出實際用戶的體驗，所以想使用這些系統來模擬行人和樓內用戶，效果會非常差。

　　解決之道

　　隨著數據服務成為重要收入來源，許多運營商面臨的一大挑戰就是，自身組織機構和有效排除數據服務故障的方法在不斷變化。對數據服務而言，運營商越來越無法利用單個網絡單元的績效統計數據來了解用戶的體驗。數據網絡運營中心工作人員、核心網絡工程隊伍和數據工程師這些人要密切合作，采取端到端方法來處理服務問題。

　　用協調方法為數據服務問題排除故障的擬議模型假定引起數據服務問題的主要來源有兩個：一是來自績效管理系統，表現為基本網絡績效統計數據；二是直接來自顧客。其他系統可能會以類似方式提供通知數據服務問題的功能。就一些面向語音的傳統方法而言，這種模型主要就是引入了兩個新概念：現場數據服務工程師和集中數據服務故障排除隊伍。

　　在這種擬議模型中，現場數據服務工程師充當一線人員，端到端地負責數據服務問題。不過，因為數據服務工程師可能實際上只直接負責本地安裝的無線接入網絡（RAN）基礎設施，所以其重點是確定已發現問題的數量，為RAN排除故障，進行基本的全面故障排除，以及把復雜問題上報給集中服務故障排除隊伍。集中服務故障排除隊伍則進行端到端分析，包括為復雜問題排除故障所必要的跟蹤來自故障設備的消息在整個基礎設施當中的流動。這支集中隊伍把問題隔離開來后，交給有相應專長的部門。在許多情況下，最終會交給廠商去修正錯誤，或者想出解決問題的變通辦法。擬議模型可以完成一系列典型的數據服務故障排除任務，譬如為與無線網絡相關的網絡接入排除故障、對數據包丟失進行端到端故障排除。事實證明，這種模型可以大大節省人力。

　　現有的運營支撐系統（OSS）根本無法提供進行這種典型的故障排除任務所需的有用信息。雖然特定工具譬如協議觀測儀和人工編寫的腳本可以用來執行這些任務，不過執行每項任務平均大概需要一個工作日，需要搜索數兆字節的原始協議數據、進行數據人工聚合、數據源人工同步，以及消息層質量問題和網絡單元的人工關聯。

　　績效管理系統提供的是廠商特定的、整個網絡級別的統計數據和運營維護中心計數器信息，如果借助一個統一平臺，為績效管理系統賦予提供豐富詳細信息、并且可以配置的方法，就能夠帶來運營上的諸多改進，包括加快問題的解決、提供用戶使用新數據服務的寶貴信息、縮短進行重要故障排除任務的時間、能夠在試運行期間有針對性地對企業用戶進行故障排除，以及迅速查明違反服務級別協議（SLA）的原因。

　　
摘自《計算機世界報》第40期 D21

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