大數據如何設置網路

❶ 通信大數據是怎麼弄出來

以下是通信行程卡APP，如何開啟通信大數據行程卡的方法教程。

設備：vivoY30

系統：Funtouch OS10.5

軟體：通信行程卡4.22

1、首先在手機桌面中，點擊「通信行程卡」APP圖標。

❷ 小米3如何設置網路助手裡的數據流量上限

同樣的小米3，同樣的問題，也困擾了我好幾天，明明升級了流量就是不讓用，眼看著快要到期了，就是找不到在哪兒設置，簡直是有苦難言，今天在搜索了許多別人的回答後終於領會到了一個快速找到設置的方法：屏幕上 下拉信息提示條，點提示條的最下方流量提示，出現上圖你發的第一個像秒錶一樣的圖，在這個頁面下點最下方物理觸摸按鍵左下角的菜單鍵，出現「套餐設置」「流量校正」「設置」三個選項，點「套餐設置」，在出現的頁面上「套餐可用流量」里輸入你申請的套餐流量，點右上角的完成，確認。移動信號上連接上網的「3G」標志又出來了。

❸ 中國電信天翼寬頻路由器怎麼設置無線網路

電信寬頻是可以連接無線路由器使用的，無線路由器的安裝和設置方法如下：

1、首先路由器和寬頻貓電腦連接，如圖：

6、無線設置完畢後，點擊保存，然後重新啟動路由器即可正常使用了。

了解更多服務優惠請關注「安徽電信」公眾號。

❹ 大數據分析怎麼進行移動網路優化

靈活迅捷的解析方式http://www.finebi.com/

原生渲染技術，專為移動處理器加速優化，相比傳統解析方式，渲染的速度、交互操作的流暢度均有大幅提升。用戶可在自己的APP工程中導入SDK集成，通過URL調用原生報表。

炫酷智能的鑽取聯動、准確及時的消息推送、隨心批註分享等

❺ 如何利用大數據來處理網路安全攻擊

「大數據」已經成為時下最火熱的IT行業詞彙，各行各業的大數據解決方案層出不窮。究竟什麼是大數據、大數據給信息安全帶來哪些挑戰和機遇、為什麼網路安全需要大數據，以及怎樣把大數據思想應用於網路安全技術，本文給出解答。
一切都源於APT
APT（Advanced Persistent Threat）攻擊是一類特定的攻擊，為了獲取某個組織甚至是國家的重要信息，有針對性的進行的一系列攻擊行為的整個過程。APT攻擊利用了多種攻擊手段，包括各種最先進的手段和社會工程學方法，一步一步的獲取進入組織內部的許可權。APT往往利用組織內部的人員作為攻擊跳板。有時候，攻擊者會針對被攻擊對象編寫專門的攻擊程序，而非使用一些通用的攻擊代碼。此外，APT攻擊具有持續性，甚至長達數年。這種持續體現在攻擊者不斷嘗試各種攻擊手段，以及在滲透到網路內部後長期蟄伏，不斷收集各種信息，直到收集到重要情報。更加危險的是，這些新型的攻擊和威脅主要就針對國家重要的基礎設施和單位進行，包括能源、電力、金融、國防等關繫到國計民生，或者是國家核心利益的網路基礎設施。
現有技術為什麼失靈
先看兩個典型APT攻擊案例，分析一下盲點在哪裡：
1、 RSA SecureID竊取攻擊
1) 攻擊者給RSA的母公司EMC的4名員工發送了兩組惡意郵件。郵件標題為「2011 Recruitment Plan」，寄件人是[email protected]，正文很簡單，寫著「I forward this file to you for review. Please open and view it.」;裡面有個EXCEL附件名為「2011 Recruitment plan.xls」；
2) 很不幸，其中一位員工對此郵件感到興趣，並將其從垃圾郵件中取出來閱讀，殊不知此電子表格其實含有當時最新的Adobe Flash的0day漏洞(CVE-2011-0609)。這個Excel打開後啥也沒有，除了在一個表單的第一個格子裡面有個「X」(叉)。而這個叉實際上就是內嵌的一個Flash；
3) 該主機被植入臭名昭著的Poison Ivy遠端控制工具，並開始自BotNet的C&C伺服器(位於 good.mincesur.com)下載指令進行任務；
4) 首批受害的使用者並非「位高權重」人物，緊接著相關聯的人士包括IT與非IT等伺服器管理員相繼被黑；
5) RSA發現開發用伺服器(Staging server)遭入侵，攻擊方隨即進行撤離，加密並壓縮所有資料(都是rar格式)，並以FTP傳送至遠端主機，又迅速再次搬離該主機，清除任何蹤跡；
6) 在拿到了SecurID的信息後，攻擊者就開始對使用SecurID的公司(例如上述防務公司等)進行攻擊了。
2、 震網攻擊
遭遇超級工廠病毒攻擊的核電站計算機系統實際上是與外界物理隔離的，理論上不會遭遇外界攻擊。堅固的堡壘只有從內部才能被攻破，超級工廠病毒也正充分的利用了這一點。超級工廠病毒的攻擊者並沒有廣泛的去傳播病毒，而是針對核電站相關工作人員的家用電腦、個人電腦等能夠接觸到互聯網的計算機發起感染攻擊，以此 為第一道攻擊跳板，進一步感染相關人員的U盤，病毒以U盤為橋梁進入「堡壘」內部，隨即潛伏下來。病毒很有耐心的逐步擴散，利用多種漏洞，包括當時的一個 0day漏洞，一點一點的進行破壞。這是一次十分成功的APT攻擊，而其最為恐怖的地方就在於極為巧妙的控制了攻擊范圍，攻擊十分精準。
以上兩個典型的APT攻擊案例中可以看出，對於APT攻擊，現代安全防禦手段有三個主要盲點：

1、0day漏洞與遠程加密通信
支撐現代網路安全技術的理論基礎最重要的就是特徵匹配，廣泛應用於各類主流網路安全產品，如殺毒、入侵檢測/防禦、漏洞掃描、深度包檢測。Oday漏洞和遠程加密通信都意味著沒有特徵，或者說還沒來得及積累特徵，這是基於特徵匹配的邊界防護技術難以應對的。
2、長期持續性的攻擊
現代網路安全產品把實時性作為衡量系統能力的一項重要指標，追求的目標就是精準的識別威脅，並實時的阻斷。而對於APT這種Salami式的攻擊，則是基於實時時間點的檢測技術難以應對的。
3、內網攻擊
任何防禦體系都會做安全域劃分，內網通常被劃成信任域，信任域內部的通信不被監控，成為了盲點。需要做接入側的安全方案加固，但不在本文討論范圍。

大數據怎麼解決問題
大數據可總結為基於分布式計算的數據挖掘，可以跟傳統數據處理模式對比去理解大數據：
1、數據采樣——>全集原始數據（Raw Data）
2、小數據+大演算法——>大數據+小演算法+上下文關聯+知識積累
3、基於模型的演算法——>機械窮舉（不帶假設條件）
4、精確性+實時性——>過程中的預測
使用大數據思想，可對現代網路安全技術做如下改進：
1、特定協議報文分析——>全流量原始數據抓取（Raw Data）
2、實時數據+復雜模型演算法——>長期全流量數據+多種簡單挖掘演算法+上下文關聯+知識積累
3、實時性+自動化——>過程中的預警+人工調查
通過傳統安全防禦措施很難檢測高級持續性攻擊，企業必須先確定日常網路中各用戶、業務系統的正常行為模型是什麼，才能盡早確定企業的網路和數據是否受到了攻擊。而安全廠商可利用大數據技術對事件的模式、攻擊的模式、時間、空間、行為上的特徵進行處理，總結抽象出來一些模型，變成大數據安全工具。為了精準地描述威脅特徵，建模的過程可能耗費幾個月甚至幾年時間，企業需要耗費大量人力、物力、財力成本，才能達到目的。但可以通過整合大數據處理資源，協調大數據處理和分析機制，共享資料庫之間的關鍵模型數據，加快對高級可持續攻擊的建模進程，消除和控制高級可持續攻擊的危害。

❻ 什麼是網路大數據

大數據應用程序需要處理大規模信息，而且在出於彈性的考慮將數據復制到多個位置時，信息的規模變得越來越大。但是，大數據的最重要屬性並不在於它的規模，而在於它將大作業分割成許多小作業的能力，它能夠將處理一個任務的資源分散到多個位置變為並行處理。
關鍵因素
1.網路彈性與大數據應用程序
如果有一組分布式資源必須通過互聯網路進行協調時，可用性就變得至關重要。如果網路出現故障，那麼造成的後果是出現不連續的壞計算資源與數據集。
2.解決大數據應用中的網路擁塞問題
大數據應用程序不僅僅是規模大，而且還有一種我稱為突發性的特性。當一個作業啟動之後，數據就開始流轉。在高流量時間段里，擁塞是一個嚴重的問題。然而，擁塞可能引起更多的隊列延遲時間和丟包率。此外，擁塞還可能觸發重轉，這可能讓本身負載繁重的網路無法承受。因此，網路架構設計時應該盡可能減少擁塞點。按照可用性的設計標准，減少擁塞要求網路具有較高的路徑多樣性，這樣才能允許網路將流量分散到大量不同的路徑上。
3.大數據中網路一致性要比遲延性更重要
實際上，大多數大數據應用程序對網路延遲並不敏感。如果計算時間的數量級為幾秒鍾或幾分鍾，那麼即使網路上出現較大延遲也是無所謂的——數量級大概為幾千毫秒。然而，大數據應用程序一般具有較高的同步性。這意味著作業是並行執行的，而各個作業之間較大的性能差異可能會引發應用程序的故障。因此，網路不僅要足夠高效，而且要在空間和時間上具有一致的性能。
4.現在就要准備大數據未來的可伸縮性
可能讓人有點意外的是，大多數大數據集群實際上並不大。
可伸縮性並不在於現在集群現在有多大規模，而是說如何平衡地擴展支持未來的部署規模。如果基礎架構設計現在只適合小規模部署，那麼這個架構將如何隨著節點數量的增加而不斷進化？在將來某一個時刻，它是否需要完全重新設計架構？這個架構是否需要一些近程數據和數據位置信息？關鍵是要記住，可伸縮性並不在於絕對規模，而是更關注於實現足夠規模解決方案的路徑。
5.通過網路分割來處理大數據
網路分割是創建大數據環境的重要條件。在最簡單的形式上，分割可能意味著要將大數據流量與其他網路流量分離，這樣應用程序產生的突發流量才不會影響其他關鍵任務工作負載。除此之外，我們還需要處理運行多個作業的多個租戶，以滿足性能、合規性和/或審計的要求。這些工作要求在一些場合中實現網路負載的邏輯分離，一些場合則還要實現它們的物理分離。架構師需要同時在兩個方面上進行規劃，但是初始需求最好統一在一起。
6.大數據網路的應用感知能力
雖然大數據的概念與Hadoop部署關系密切，但是它已經成為集群環境的代名詞。根據不同應用程序的特點，這些集群環境的需求各不同相同。有一些可能對對帶寬要求高，而有一些則可能對延遲很敏感。總之，一個網路要支持多應用程序和多租戶，它就必須要能夠區分自己的工作負載，並且要能夠正確處理各個工作負載。

❼ 現在都在說大數據戰略，在大數據時代，企業大數據怎麼才能做好網路信息採集呢

以樂思網路信息採集系統為例，主要功能為：根據用戶自定義的任務配置，批量而精確地抽取網際網路目標網頁中的半結構化與非結構化數據，轉化為結構化的記錄，保存在本地資料庫中，用於內部使用或外網發布，快速實現外部信息的獲取。樂思網路信息採集系統可用於：門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，資料庫營銷等領域。

信息採集軟體可對原始信息加以收集匯總，利用一定演算法進行處理，最後提供增值的信息服務。那麼在當今資訊發達的網路時代，如何才能合理利用軟體快速、全面、准確的收集到對工作有參考價值的信息資料呢？

首先，理順信息收集目的。
要弄清楚：收集信息資料是為了達成什麼目的？要從這些信息資料得到什麼結論？大概需要哪幾個方面的信息資料？需要多長時間來收集？在收集各類信息時，要有嚴謹認真的態度。信息收集也要講求「輕重緩急」，沒有完成目的的意識，收集的信息就不具有任何意義。

其次，明確資料收集方向。
這樣做的好處，就是收集到的信息資料更全面、系統，有利於整合。就比如，我們在服務某一客戶時，往往需要收集行業趨勢、市場環境、客戶背景、客戶競爭對手的信息資料等等。

第三、明確信息收集途徑。
想清楚了自己需要什麼，接下來就是清楚自己在哪能得到這些信息。如各種搜索引擎、行業網站、行業論壇、客戶和競爭對手網站等等。

第四、及時調整收集任務。
信息的收集往往難以一次性完成，要善於發現和獲取那些先兆性強、信息量大的信息資料；及時調整工作任務，在需要時進行補充性收集和追蹤收集，以保證信息加工的需要，提高信息的質量。

第五、整合分析信息資料。
這一階段主要是將收集來的信息資料及時匯總、分類、梳理，如調查報告，資料摘編、統計報表、情況反映等，送交信息加工部門。面對紛繁復雜的信息和事務，最需要的就是如何運用適當的思維方法和思維技巧對這些信息進行分析、歸納、判斷和運用。未來的競爭完全可以理解為信息收集、運用、處理能力的競爭。

信息的收集不是一日之功，日積月累、堅持不懈才會有最終的收獲。在當前經濟社會中，信息具有極高的價值，越多地掌握信息就越能准確地預判出事物發展的趨勢與結果，做出抉擇時面臨的風險也會降到最低。

❽ 如何構建符合大數據時代的網路基礎設施

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

❾ 如何通過大數據分析技術優化網路

近期網路又進行了一次針對網路排名顯示結果的大更新，網路自然排名前面出現了圖片展示。這一更新針對的還是今年網站優化的重點話題——用戶體驗。 不得不說，這一區別於360和sogou搜索引擎的自然排名展示，在用戶體驗上又前進一步。經過測試，在針對一些其他行業有需求的關鍵詞進行搜索點擊的時候，潛意識里考慮了兩個東西：排名靠前+圖片等醒目品牌展示，無意識的就會去點擊左側有圖片的信息。 這樣我們不免推測：排名第三無圖和排名第五有圖的點擊量對比以前的純文字展示或許會有很大的差別。 這些更新之後用戶瀏覽數據的不同歸根結底還是對用戶體驗的挖掘，那麼我們在網站優化的過程中也需要更多的從用戶體驗角度去做。 如何從用戶體驗角度進行網站優化工作，我們不妨從網站訪客各項數據分析開始。網站訪客數據包括新老客戶數據對比、網站訪問深度、頁面訪問時長、訪客搜索詞、訪客來源分類等數據。今天常州seo就和大家從這些網站訪客數據中尋找一些用戶體驗的網站優化方法。 【1】新老訪客數據對比 從新老訪客數據對比中，我們發現老訪客在人均瀏覽頁面、訪問深度、訪問時長等都比新訪客的要多要好，因而在產品轉化挖掘中，老客戶是重要的一部分。因此，針對效果轉化這一點來說，我們在網站優化工作需要考慮如何留住老訪客、如何提高新訪客的忠誠度的問題，需要非常認真的考慮。 (1)更新內容:不是每天保持更新內容就算完成工作了。需要考慮更新什麼樣的內容才能吸引別人看，需要更新哪方面的內容才能吸引老訪客瀏覽。文章需要有吸引力、話題相關性強、熱門話題討論、互動性設置等。 (2)更新位置：更新完內容還需要注意文章的推薦位置。熱門推薦、最新推薦、相關話題、相關鏈接等。 網站活動策劃：用戶粘度功能(如：用戶等級，論壇、貼吧類常用)、新注冊用戶禮包、老客戶用戶優惠活動、網站專題活動等。 【2】訪客活躍度——訪問深度與訪問時長 要看是否從用戶體驗角度進行優化，還需要看訪客的活躍度如何。訪客平均訪問深度越深、平均訪問時長越長，說明網站訪客活躍度越高，那麼網站在用戶體驗這一塊越好。 我們不妨看看下面的兩張關於網站訪問深度與訪問時長的統計圖： 從“訪問深度統計圖”裡面，我們看到一個月以來，訪客訪問僅一頁的次數佔了整月網站訪問次數的73.1%，對於這個訪問深度比著實是比較不理想的，用戶體驗優化這一塊需要很大的提升才行。 我們再看下一張“訪問時長統計圖”，其中訪問無時長記錄次數和上面訪客訪問近一頁的次數是正好吻合，預計這144次訪問裡面有很大一部分是無效訪問，也就是打開就關閉的居多。其中訪問時長超過1分鍾以上的只佔了16.75%，用戶活躍度很差，直接說明網站的用戶體驗度確實不夠。 發現了問題所在，我們就需要根據實際的問題和情況進行有針性的適時的網站優化細節調整，提升整個網站的用戶體驗。 網站訪客活躍度不高，我們需要從站內的內容、內鏈包括結構上配合網站熱點圖情況進行細節的分析然後做出調整。 訪客訪問深度不夠，需要針對網站的內鏈和側邊欄目結構進行分析、調整。如頁面，特別是瀏覽量大的頁面(譬如首頁、專題頁以及有排名的重點文章頁)中是否有相關的、最新的、熱點的內鏈、推薦鏈接來引導訪客閱讀更多關於網站內容，更全面的了解網站內容有否有價值或是他需要的內容。 如一個頁面是關於“快照後退原因的”通過搜索“快照後退”這個關鍵詞排名到首頁，訪客通過搜索點擊進來，但訪客更多的卻是想關注一下關於快照後退後怎麼辦的內容，那麼這個時候我們可以在有排名的“快照後退原因”這篇文章中加上有關快照後退怎麼辦甚至是關於快照後退所有相關的文章、頁面鏈接進去，讓訪客點擊進來可以找到自己需要的內容。 同理，首頁的結構布局也需要考慮訪客瀏覽的數據分析得出是否符合用戶體驗優化。 我們在優化“常州seo”的時候，從導航到欄目。從左側到右側都需要從用戶的角度去考慮結構布局： 搜索“常州seo”這個關鍵詞的訪客，他可能會關注哪些方面，除了seo相關知識，訪客會不會關注網站數據分析，是否對網路營銷這一塊有點擊的慾望，同事互聯網相關新聞他是否感興趣。經過對數據統計後台幾個月或一年的數據分析，如果我們發現訪客在搜索seo相關關鍵詞進入網站對網路營銷的關注度幾乎為o，那麼網路營銷這一塊欄目存在的價值就沒了，那麼我們有必要考慮這個欄目是否需要調整或進行局部改版。 在網站優化中我們不能主觀的認為訪客的關注點，也不能建站跟風和判斷網站相關性。一切以用戶體驗為基礎，來完善網站優化點。不僅是我們，網路同樣也是這樣，通過用戶大數據的整理分析，進行用戶體驗角度的演算法更新。 【3】訪客搜索來源——搜索詞、搜索引擎以及訪問地域、年齡段 從訪客的搜索詞、訪客地域等數據分析可以看出網站訪客的一些屬性，網站優化目標人群對應訪問地域和訪客年齡段;目標關鍵詞、推廣產品對應搜索詞。 從訪客地域圖中我們可以看出，“常州seo”這個網站66.67%的訪客來至於江蘇。而實際常州訪客只佔整體訪客的15.49%，無錫訪客占總訪客的24.73%，上海訪客佔27.17%。如果你網站推廣的產品是以城市地域為主，那麼能夠轉化的地域占的比重著實不多;但如果你的產品是推廣的目標地域是省份甚至全國，這個比重也不能算不正常。 假使我們推廣的目標地域主要是常州市，那麼，我們需要分析網站的關鍵詞選擇、產品、服務信息的描述以及該城市門戶、地域網站的合作推廣，這樣更有利於有效轉化的提升。 而通過搜索引擎來源和搜索詞的分析，我們還可以分析出個搜索引擎的優化現有情況和目標關鍵詞的優化情況，為下一階段優化方案作數據參考。 根據下面搜索引擎來源分析，網路是我們主要的搜索引擎來源，需要花大精力研究網路的排名提升;同時，360和sogou搜索引擎也有部分訪客，這樣我們在網站優化時候也需要關注其他兩個搜索引擎的流量和轉化情況，如有轉化價值，同樣需要花時間去做。 在數據分析中，看到搜索關鍵詞中有一部分詞本來不是我們的目標關鍵詞，但是同樣有可觀的流量和轉化價值，那麼這些關鍵詞我們需要重視起來，加入到目標關鍵詞當中去，從而使其獲得更好的排名和轉化。 常州seo 今天通過部分網站訪客數據的分析，我們可以從中找到網站優化的一些有效技巧和SEO方向，特別是在提高用戶體驗這一點上有很好的參考價值。網路等搜索引的擎演算法更新越來越注重用戶體驗這一塊，我們的網站優化工作同樣需要跟上節奏，從用戶體驗角度進行網站優化，我們可以從網站訪客的數據分析開始。

❿ 大數據在網路優化中大有可為

大數據在網路優化中大有可為

網路優化是確保網路質量，提升網路資源利用率的有效手段。近年來，隨著網路容量的不斷提升、網路用戶數的不斷增加、網路設備的多樣化，用新技術和新方法替代傳統網路優化手段成為一種趨勢，尤其是在大數據分析技術的興起下，其在網路優化中的作用日漸突出。

網路優化的傳統手段

網路優化是通過對現已投入運營的網路進行話務數據分析、現場測試數據採集、參數分析、硬體檢查等，找出影響網路質量的原因，並且通過參數的修改、網路結構的調整、設備配置的調整和採取某些技術手段，確保系統高質量的運行，使現有網路資源獲得最佳效益，以最經濟的投入獲得最大的收益。一般而言，傳統的網路優化有以下幾種方法：

一、話務統計分析法：通過話務統計報告中的各項指標，可以了解和分析基站的話務分布及變化情況，分析出網路邏輯或物理參數設置的不合理、網路結構的不合理、話務量不均、頻率干擾及硬體故障等問題。

二、DT&CQT測試法：從用戶的角度，藉助測試儀表對網路進行驅車和定點測試。可分析空中介面的信令、覆蓋服務、基站分布、呼叫失敗、干擾、掉話等現象，定位異常事件的原因，為制定網路優化方案和實施網路優化提供依據。

三、用戶投訴：通過用戶投訴了解網路質量。即通過無處不在的用戶通話發現的問題，進一步了解網路服務狀況。

四、信令分析法：主要針對A介面、Abis等介面的數據進行跟蹤分析。發現和定位切換局數據不全、信令負荷、硬體故障及話務量不均以及上、下行鏈路路徑損耗過大的問題，還可以發現小區覆蓋、一些無線干擾及隱性硬體故障等問題。

五、資料庫核查與參數分析：對網路規劃數據和現網配置參數、網路結構數據進行核查，找出網路數據中明顯的數據錯誤，對參數設置策略進行合理性分析和總結。

六、網路設備告警的排查處理：硬體故障告警一般具有突發性，為了減小對用戶的影響，需要快速的響應和處理。通過告警檢查處理設備問題，保障設備的可用性，避免因設備告警導致網路性能問題。

在實際工作中，這幾種方法都是相輔相成、互為印證的關系。網路優化就是利用上述幾種方法，圍繞接通率、掉話率、擁塞率和切換成功率等指標，通過性能統計測試數據分析制定實施優化方案系統調整重新制定優化目標性能統計測試的螺旋式循環上升，達到網路質量明顯改善的目的。

網路優化亟待創新

當前，隨著用戶數的不斷增長，隨著網路容量的不斷增加，隨著網路復雜度的不斷提升，以及網路設備的多樣化，網路優化工作的難度正在不斷提升，網路優化的方法和手段亟待創新。

首先，網路優化是一項技術難度大、涉及范圍廣、人員素質要求較高的工作，涉及的技術領域有交換技術、無線技術、頻率配置、切換和和信令、話務統計分析等。傳統網路優化工作多依賴於技術人員的經驗，依賴人工進行統計分析。網路優化的自動化程度較低，優化過程需耗費大量的時間、人力、物力，造成了大量的資源浪費，影響網路問題解決的時效性。另外，優化工程師藉助於個人經驗對網路數據進行分析和對比，而非根據網路相關的數據綜合得出優化方案，存在一定的局限性。

其次，隨著我國移動通信事業迅速發展，我國移動互聯網發展已正式進入全民時代，截至2014年1月，我國手機網民規模已達5億。網路結構日益復雜，數據業務已經成為移動通信網路主要承載的業務，用戶通過智能終端的即時互聯通信行為，使移動網路成為大數據儲存和流動的載體。高速變化的數據業務速率和巨大的網路吞吐量以及覆蓋范圍的動態實時變化，在很大程度上改變了現有網路規劃和優化的模型，在網路優化工作中引入大數據是非常迫切和必要的。

最後，全球數據信息成為企業戰略資產，市場競爭和政策管制要求越來越多的數據被長期保存。對於運營商的網路優化來說，也需要保存各類數據，以便進行用戶行為分析和市場研究，通過大數據實踐應用提升網路優化質量並助力市場決策，實現精細化營銷策略，提升企業的核心競爭力。

面對上述挑戰，運營商正嘗試進行網路優化工作的創新，嘗試在網路優化中引入新技術和新方法。而正在全球興起的大數據分析技術，開始在網路優化中大顯身手。

網路優化擁抱大數據

大數據（Big Data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、整理成為幫助企業經營決策目的的資訊。大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。大數據具有數據量巨大、數據種類繁多、價值密度低及處理速度快的特點，同時具備規模性、高速性、多樣性、價值性四大特徵。

一般而言，利用大數據技術進行網路優化的過程可分為三個階段：數據來源和獲取、數據存儲、數據分析。

數據來源和獲取—對於運營商而言，通過現有網路可以收集大量的網路優化相關信令資源（含電路域、分組域）、DT測試&CQT測試數據，這些數據大都以用戶的角度記錄了終端與網路的信令交互，內含大量有價值的信息。如終端類型、小區位置、LAC、imsi、tmsi、用戶業務使用行為、用戶位置信息、通話相關信息、業務或信令、信令中包含的各種參數值。

設備層包含基站、BSC、核心網、傳輸網等配置參數和網路性能統計指標（呼叫成功率、掉話率、切換成功率、擁塞率、交換系統接通率等）、客戶投訴數據等。

採集到的數據一般而言，經過IP骨幹網傳輸到數據中心，進行存儲。隨著雲計算技術的發展，未來數據中心將具備小型化、高性能、可靠性、可擴展性及綠色節能等特點。

數據存儲—網路優化中涉及巨大的數據存儲，包括信令層面的數據信息和設備存在的數據信息，這些數據只有妥善存儲和長期運營，才能進一步挖掘其價值。傳統數據倉庫難以滿足非結構化數據的處理需求。Google提出了GFS、BigTable、MapRece三項關鍵技術，推動了雲計算的發展和運用。

源於雲計算的虛擬資源池和並發計算能力，受到重視。2011年以來，中國移動、中國電信、中國聯通相繼推出「大雲計劃」、「天翼雲」和「互聯雲」，大大緩解了數據中心IT資源的存儲壓力。

數據分析—數據的核心是發現價值，而駕馭數據的核心是分析，分析是大數據實踐研究的最關鍵環節，尤其對於傳統難以應對的非結構化數據。運營商利用自身在運營網路平台的優勢，發展大數據在網路優化中的應用，可提高運營商在企業和個人用戶中的影響力。

電信級的大數據分析可實現如下功能：第一，了解網路現狀，包括網路的資源配置和使用情況，用戶行為分析，用戶分布等；第二，優化網路資源配置和使用，有針對性地進行網路維護優化和調整，提升網路運行質量，改善用戶感知；第三，實施網路建設規劃、網路優化性能預測，確保網路覆蓋和資源利用最大化。對用戶行為進行預測，提升用戶體驗，實現精細化網路運營。

網路優化相關的工具種類很多，針對不同的優化領域，常用的工具包括：路測數據分析軟體、頻率規劃與優化軟體、信令分析軟體、話統數據分析平台、話單分析處理軟體等。這些軟體給網路優化工作帶來了很大的便利，但往往只是針對網路優化過程中特定的領域，而網路優化是一個涉及全局的綜合過程，因此需要引入大數據分析平台對這些優化工具所反映出來的問題進行集合並綜合分析和判斷，輸出相關優化建議。

目前，大數據技術已經在網路優化工作中得到應用。中國電信就已經建設了引入大數據技術的網優平台，該平台可實現數據採集和獲取、數據存儲、數據分析，幫助中國電信利用分析結果優化網路質量並助力市場決策，實現精細化營銷策略。利用信令數據支撐終端、網路、業務平台關聯性分析，優化網路，實現網路價值的最大化。

總工點評

綜合全球來看，對大數據認識、研究和應用還都處於初期階段。中國三大電信運營商都在結合自身業務情況，積極推進大數據應用工作，目前還處於探索階段，在數據採集、處理、應用方面仍處於初級階段。電信運營商在國內擁有龐大的用戶群和市場，利用自身海量的數據資源優勢，探索以大數據為基礎的網路優化解決方案，是推動產業升級、實現效率提升、提升企業核心競爭力、應對激烈市場競爭的重要手段。利用大數據將無線網、數據網、核心網、業務網優化進行整合，可以完整地優化整個業務生命期的所有網元，改善用戶感知，是未來網路優化的趨勢。

以上是小編為大家分享的關於大數據在網路優化中大有可為的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨