大数据如何设置网络

❶ 通信大数据是怎么弄出来

以下是通信行程卡APP，如何开启通信大数据行程卡的方法教程。

设备：vivoY30

系统：Funtouch OS10.5

软件：通信行程卡4.22

1、首先在手机桌面中，点击“通信行程卡”APP图标。

❷ 小米3如何设置网络助手里的数据流量上限

同样的小米3，同样的问题，也困扰了我好几天，明明升级了流量就是不让用，眼看着快要到期了，就是找不到在哪儿设置，简直是有苦难言，今天在搜索了许多别人的回答后终于领会到了一个快速找到设置的方法：屏幕上 下拉信息提示条，点提示条的最下方流量提示，出现上图你发的第一个像秒表一样的图，在这个页面下点最下方物理触摸按键左下角的菜单键，出现“套餐设置”“流量校正”“设置”三个选项，点“套餐设置”，在出现的页面上“套餐可用流量”里输入你申请的套餐流量，点右上角的完成，确认。移动信号上连接上网的“3G”标志又出来了。

❸ 中国电信天翼宽带路由器怎么设置无线网络

电信宽带是可以连接无线路由器使用的，无线路由器的安装和设置方法如下：

1、首先路由器和宽带猫电脑连接，如图：

6、无线设置完毕后，点击保存，然后重新启动路由器即可正常使用了。

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❹ 大数据分析怎么进行移动网络优化

灵活迅捷的解析方式http://www.finebi.com/

原生渲染技术，专为移动处理器加速优化，相比传统解析方式，渲染的速度、交互操作的流畅度均有大幅提升。用户可在自己的APP工程中导入SDK集成，通过URL调用原生报表。

炫酷智能的钻取联动、准确及时的消息推送、随心批注分享等

❺ 如何利用大数据来处理网络安全攻击

“大数据”已经成为时下最火热的IT行业词汇，各行各业的大数据解决方案层出不穷。究竟什么是大数据、大数据给信息安全带来哪些挑战和机遇、为什么网络安全需要大数据，以及怎样把大数据思想应用于网络安全技术，本文给出解答。
一切都源于APT
APT（Advanced Persistent Threat）攻击是一类特定的攻击，为了获取某个组织甚至是国家的重要信息，有针对性的进行的一系列攻击行为的整个过程。APT攻击利用了多种攻击手段，包括各种最先进的手段和社会工程学方法，一步一步的获取进入组织内部的权限。APT往往利用组织内部的人员作为攻击跳板。有时候，攻击者会针对被攻击对象编写专门的攻击程序，而非使用一些通用的攻击代码。此外，APT攻击具有持续性，甚至长达数年。这种持续体现在攻击者不断尝试各种攻击手段，以及在渗透到网络内部后长期蛰伏，不断收集各种信息，直到收集到重要情报。更加危险的是，这些新型的攻击和威胁主要就针对国家重要的基础设施和单位进行，包括能源、电力、金融、国防等关系到国计民生，或者是国家核心利益的网络基础设施。
现有技术为什么失灵
先看两个典型APT攻击案例，分析一下盲点在哪里：
1、 RSA SecureID窃取攻击
1) 攻击者给RSA的母公司EMC的4名员工发送了两组恶意邮件。邮件标题为“2011 Recruitment Plan”，寄件人是[email protected]，正文很简单，写着“I forward this file to you for review. Please open and view it.”;里面有个EXCEL附件名为“2011 Recruitment plan.xls”；
2) 很不幸，其中一位员工对此邮件感到兴趣，并将其从垃圾邮件中取出来阅读，殊不知此电子表格其实含有当时最新的Adobe Flash的0day漏洞(CVE-2011-0609)。这个Excel打开后啥也没有，除了在一个表单的第一个格子里面有个“X”(叉)。而这个叉实际上就是内嵌的一个Flash；
3) 该主机被植入臭名昭着的Poison Ivy远端控制工具，并开始自BotNet的C&C服务器(位于 good.mincesur.com)下载指令进行任务；
4) 首批受害的使用者并非“位高权重”人物，紧接着相关联的人士包括IT与非IT等服务器管理员相继被黑；
5) RSA发现开发用服务器(Staging server)遭入侵，攻击方随即进行撤离，加密并压缩所有资料(都是rar格式)，并以FTP传送至远端主机，又迅速再次搬离该主机，清除任何踪迹；
6) 在拿到了SecurID的信息后，攻击者就开始对使用SecurID的公司(例如上述防务公司等)进行攻击了。
2、 震网攻击
遭遇超级工厂病毒攻击的核电站计算机系统实际上是与外界物理隔离的，理论上不会遭遇外界攻击。坚固的堡垒只有从内部才能被攻破，超级工厂病毒也正充分的利用了这一点。超级工厂病毒的攻击者并没有广泛的去传播病毒，而是针对核电站相关工作人员的家用电脑、个人电脑等能够接触到互联网的计算机发起感染攻击，以此 为第一道攻击跳板，进一步感染相关人员的U盘，病毒以U盘为桥梁进入“堡垒”内部，随即潜伏下来。病毒很有耐心的逐步扩散，利用多种漏洞，包括当时的一个 0day漏洞，一点一点的进行破坏。这是一次十分成功的APT攻击，而其最为恐怖的地方就在于极为巧妙的控制了攻击范围，攻击十分精准。
以上两个典型的APT攻击案例中可以看出，对于APT攻击，现代安全防御手段有三个主要盲点：

1、0day漏洞与远程加密通信
支撑现代网络安全技术的理论基础最重要的就是特征匹配，广泛应用于各类主流网络安全产品，如杀毒、入侵检测/防御、漏洞扫描、深度包检测。Oday漏洞和远程加密通信都意味着没有特征，或者说还没来得及积累特征，这是基于特征匹配的边界防护技术难以应对的。
2、长期持续性的攻击
现代网络安全产品把实时性作为衡量系统能力的一项重要指标，追求的目标就是精准的识别威胁，并实时的阻断。而对于APT这种Salami式的攻击，则是基于实时时间点的检测技术难以应对的。
3、内网攻击
任何防御体系都会做安全域划分，内网通常被划成信任域，信任域内部的通信不被监控，成为了盲点。需要做接入侧的安全方案加固，但不在本文讨论范围。

大数据怎么解决问题
大数据可总结为基于分布式计算的数据挖掘，可以跟传统数据处理模式对比去理解大数据：
1、数据采样——>全集原始数据（Raw Data）
2、小数据+大算法——>大数据+小算法+上下文关联+知识积累
3、基于模型的算法——>机械穷举（不带假设条件）
4、精确性+实时性——>过程中的预测
使用大数据思想，可对现代网络安全技术做如下改进：
1、特定协议报文分析——>全流量原始数据抓取（Raw Data）
2、实时数据+复杂模型算法——>长期全流量数据+多种简单挖掘算法+上下文关联+知识积累
3、实时性+自动化——>过程中的预警+人工调查
通过传统安全防御措施很难检测高级持续性攻击，企业必须先确定日常网络中各用户、业务系统的正常行为模型是什么，才能尽早确定企业的网络和数据是否受到了攻击。而安全厂商可利用大数据技术对事件的模式、攻击的模式、时间、空间、行为上的特征进行处理，总结抽象出来一些模型，变成大数据安全工具。为了精准地描述威胁特征，建模的过程可能耗费几个月甚至几年时间，企业需要耗费大量人力、物力、财力成本，才能达到目的。但可以通过整合大数据处理资源，协调大数据处理和分析机制，共享数据库之间的关键模型数据，加快对高级可持续攻击的建模进程，消除和控制高级可持续攻击的危害。

❻ 什么是网络大数据

大数据应用程序需要处理大规模信息，而且在出于弹性的考虑将数据复制到多个位置时，信息的规模变得越来越大。但是，大数据的最重要属性并不在于它的规模，而在于它将大作业分割成许多小作业的能力，它能够将处理一个任务的资源分散到多个位置变为并行处理。
关键因素
1.网络弹性与大数据应用程序
如果有一组分布式资源必须通过互联网络进行协调时，可用性就变得至关重要。如果网络出现故障，那么造成的后果是出现不连续的坏计算资源与数据集。
2.解决大数据应用中的网络拥塞问题
大数据应用程序不仅仅是规模大，而且还有一种我称为突发性的特性。当一个作业启动之后，数据就开始流转。在高流量时间段里，拥塞是一个严重的问题。然而，拥塞可能引起更多的队列延迟时间和丢包率。此外，拥塞还可能触发重转，这可能让本身负载繁重的网络无法承受。因此，网络架构设计时应该尽可能减少拥塞点。按照可用性的设计标准，减少拥塞要求网络具有较高的路径多样性，这样才能允许网络将流量分散到大量不同的路径上。
3.大数据中网络一致性要比迟延性更重要
实际上，大多数大数据应用程序对网络延迟并不敏感。如果计算时间的数量级为几秒钟或几分钟，那么即使网络上出现较大延迟也是无所谓的——数量级大概为几千毫秒。然而，大数据应用程序一般具有较高的同步性。这意味着作业是并行执行的，而各个作业之间较大的性能差异可能会引发应用程序的故障。因此，网络不仅要足够高效，而且要在空间和时间上具有一致的性能。
4.现在就要准备大数据未来的可伸缩性
可能让人有点意外的是，大多数大数据集群实际上并不大。
可伸缩性并不在于现在集群现在有多大规模，而是说如何平衡地扩展支持未来的部署规模。如果基础架构设计现在只适合小规模部署，那么这个架构将如何随着节点数量的增加而不断进化？在将来某一个时刻，它是否需要完全重新设计架构？这个架构是否需要一些近程数据和数据位置信息？关键是要记住，可伸缩性并不在于绝对规模，而是更关注于实现足够规模解决方案的路径。
5.通过网络分割来处理大数据
网络分割是创建大数据环境的重要条件。在最简单的形式上，分割可能意味着要将大数据流量与其他网络流量分离，这样应用程序产生的突发流量才不会影响其他关键任务工作负载。除此之外，我们还需要处理运行多个作业的多个租户，以满足性能、合规性和/或审计的要求。这些工作要求在一些场合中实现网络负载的逻辑分离，一些场合则还要实现它们的物理分离。架构师需要同时在两个方面上进行规划，但是初始需求最好统一在一起。
6.大数据网络的应用感知能力
虽然大数据的概念与Hadoop部署关系密切，但是它已经成为集群环境的代名词。根据不同应用程序的特点，这些集群环境的需求各不同相同。有一些可能对对带宽要求高，而有一些则可能对延迟很敏感。总之，一个网络要支持多应用程序和多租户，它就必须要能够区分自己的工作负载，并且要能够正确处理各个工作负载。

❼ 现在都在说大数据战略，在大数据时代，企业大数据怎么才能做好网络信息采集呢

以乐思网络信息采集系统为例，主要功能为：根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。乐思网络信息采集系统可用于：门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，数据库营销等领域。

信息采集软件可对原始信息加以收集汇总，利用一定算法进行处理，最后提供增值的信息服务。那么在当今资讯发达的网络时代，如何才能合理利用软件快速、全面、准确的收集到对工作有参考价值的信息资料呢？

首先，理顺信息收集目的。
要弄清楚：收集信息资料是为了达成什么目的？要从这些信息资料得到什么结论？大概需要哪几个方面的信息资料？需要多长时间来收集？在收集各类信息时，要有严谨认真的态度。信息收集也要讲求“轻重缓急”，没有完成目的的意识，收集的信息就不具有任何意义。

其次，明确资料收集方向。
这样做的好处，就是收集到的信息资料更全面、系统，有利于整合。就比如，我们在服务某一客户时，往往需要收集行业趋势、市场环境、客户背景、客户竞争对手的信息资料等等。

第三、明确信息收集途径。
想清楚了自己需要什么，接下来就是清楚自己在哪能得到这些信息。如各种搜索引擎、行业网站、行业论坛、客户和竞争对手网站等等。

第四、及时调整收集任务。
信息的收集往往难以一次性完成，要善于发现和获取那些先兆性强、信息量大的信息资料；及时调整工作任务，在需要时进行补充性收集和追踪收集，以保证信息加工的需要，提高信息的质量。

第五、整合分析信息资料。
这一阶段主要是将收集来的信息资料及时汇总、分类、梳理，如调查报告，资料摘编、统计报表、情况反映等，送交信息加工部门。面对纷繁复杂的信息和事务，最需要的就是如何运用适当的思维方法和思维技巧对这些信息进行分析、归纳、判断和运用。未来的竞争完全可以理解为信息收集、运用、处理能力的竞争。

信息的收集不是一日之功，日积月累、坚持不懈才会有最终的收获。在当前经济社会中，信息具有极高的价值，越多地掌握信息就越能准确地预判出事物发展的趋势与结果，做出抉择时面临的风险也会降到最低。

❽ 如何构建符合大数据时代的网络基础设施

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

❾ 如何通过大数据分析技术优化网络

近期网络又进行了一次针对网络排名显示结果的大更新，网络自然排名前面出现了图片展示。这一更新针对的还是今年网站优化的重点话题——用户体验。 不得不说，这一区别于360和sogou搜索引擎的自然排名展示，在用户体验上又前进一步。经过测试，在针对一些其他行业有需求的关键词进行搜索点击的时候，潜意识里考虑了两个东西：排名靠前+图片等醒目品牌展示，无意识的就会去点击左侧有图片的信息。 这样我们不免推测：排名第三无图和排名第五有图的点击量对比以前的纯文字展示或许会有很大的差别。 这些更新之后用户浏览数据的不同归根结底还是对用户体验的挖掘，那么我们在网站优化的过程中也需要更多的从用户体验角度去做。 如何从用户体验角度进行网站优化工作，我们不妨从网站访客各项数据分析开始。网站访客数据包括新老客户数据对比、网站访问深度、页面访问时长、访客搜索词、访客来源分类等数据。今天常州seo就和大家从这些网站访客数据中寻找一些用户体验的网站优化方法。 【1】新老访客数据对比 从新老访客数据对比中，我们发现老访客在人均浏览页面、访问深度、访问时长等都比新访客的要多要好，因而在产品转化挖掘中，老客户是重要的一部分。因此，针对效果转化这一点来说，我们在网站优化工作需要考虑如何留住老访客、如何提高新访客的忠诚度的问题，需要非常认真的考虑。 (1)更新内容:不是每天保持更新内容就算完成工作了。需要考虑更新什么样的内容才能吸引别人看，需要更新哪方面的内容才能吸引老访客浏览。文章需要有吸引力、话题相关性强、热门话题讨论、互动性设置等。 (2)更新位置：更新完内容还需要注意文章的推荐位置。热门推荐、最新推荐、相关话题、相关链接等。 网站活动策划：用户粘度功能(如：用户等级，论坛、贴吧类常用)、新注册用户礼包、老客户用户优惠活动、网站专题活动等。 【2】访客活跃度——访问深度与访问时长 要看是否从用户体验角度进行优化，还需要看访客的活跃度如何。访客平均访问深度越深、平均访问时长越长，说明网站访客活跃度越高，那么网站在用户体验这一块越好。 我们不妨看看下面的两张关于网站访问深度与访问时长的统计图： 从“访问深度统计图”里面，我们看到一个月以来，访客访问仅一页的次数占了整月网站访问次数的73.1%，对于这个访问深度比着实是比较不理想的，用户体验优化这一块需要很大的提升才行。 我们再看下一张“访问时长统计图”，其中访问无时长记录次数和上面访客访问近一页的次数是正好吻合，预计这144次访问里面有很大一部分是无效访问，也就是打开就关闭的居多。其中访问时长超过1分钟以上的只占了16.75%，用户活跃度很差，直接说明网站的用户体验度确实不够。 发现了问题所在，我们就需要根据实际的问题和情况进行有针性的适时的网站优化细节调整，提升整个网站的用户体验。 网站访客活跃度不高，我们需要从站内的内容、内链包括结构上配合网站热点图情况进行细节的分析然后做出调整。 访客访问深度不够，需要针对网站的内链和侧边栏目结构进行分析、调整。如页面，特别是浏览量大的页面(譬如首页、专题页以及有排名的重点文章页)中是否有相关的、最新的、热点的内链、推荐链接来引导访客阅读更多关于网站内容，更全面的了解网站内容有否有价值或是他需要的内容。 如一个页面是关于“快照后退原因的”通过搜索“快照后退”这个关键词排名到首页，访客通过搜索点击进来，但访客更多的却是想关注一下关于快照后退后怎么办的内容，那么这个时候我们可以在有排名的“快照后退原因”这篇文章中加上有关快照后退怎么办甚至是关于快照后退所有相关的文章、页面链接进去，让访客点击进来可以找到自己需要的内容。 同理，首页的结构布局也需要考虑访客浏览的数据分析得出是否符合用户体验优化。 我们在优化“常州seo”的时候，从导航到栏目。从左侧到右侧都需要从用户的角度去考虑结构布局： 搜索“常州seo”这个关键词的访客，他可能会关注哪些方面，除了seo相关知识，访客会不会关注网站数据分析，是否对网络营销这一块有点击的欲望，同事互联网相关新闻他是否感兴趣。经过对数据统计后台几个月或一年的数据分析，如果我们发现访客在搜索seo相关关键词进入网站对网络营销的关注度几乎为o，那么网络营销这一块栏目存在的价值就没了，那么我们有必要考虑这个栏目是否需要调整或进行局部改版。 在网站优化中我们不能主观的认为访客的关注点，也不能建站跟风和判断网站相关性。一切以用户体验为基础，来完善网站优化点。不仅是我们，网络同样也是这样，通过用户大数据的整理分析，进行用户体验角度的算法更新。 【3】访客搜索来源——搜索词、搜索引擎以及访问地域、年龄段 从访客的搜索词、访客地域等数据分析可以看出网站访客的一些属性，网站优化目标人群对应访问地域和访客年龄段;目标关键词、推广产品对应搜索词。 从访客地域图中我们可以看出，“常州seo”这个网站66.67%的访客来至于江苏。而实际常州访客只占整体访客的15.49%，无锡访客占总访客的24.73%，上海访客占27.17%。如果你网站推广的产品是以城市地域为主，那么能够转化的地域占的比重着实不多;但如果你的产品是推广的目标地域是省份甚至全国，这个比重也不能算不正常。 假使我们推广的目标地域主要是常州市，那么，我们需要分析网站的关键词选择、产品、服务信息的描述以及该城市门户、地域网站的合作推广，这样更有利于有效转化的提升。 而通过搜索引擎来源和搜索词的分析，我们还可以分析出个搜索引擎的优化现有情况和目标关键词的优化情况，为下一阶段优化方案作数据参考。 根据下面搜索引擎来源分析，网络是我们主要的搜索引擎来源，需要花大精力研究网络的排名提升;同时，360和sogou搜索引擎也有部分访客，这样我们在网站优化时候也需要关注其他两个搜索引擎的流量和转化情况，如有转化价值，同样需要花时间去做。 在数据分析中，看到搜索关键词中有一部分词本来不是我们的目标关键词，但是同样有可观的流量和转化价值，那么这些关键词我们需要重视起来，加入到目标关键词当中去，从而使其获得更好的排名和转化。 常州seo 今天通过部分网站访客数据的分析，我们可以从中找到网站优化的一些有效技巧和SEO方向，特别是在提高用户体验这一点上有很好的参考价值。网络等搜索引的擎算法更新越来越注重用户体验这一块，我们的网站优化工作同样需要跟上节奏，从用户体验角度进行网站优化，我们可以从网站访客的数据分析开始。

❿ 大数据在网络优化中大有可为

大数据在网络优化中大有可为

网络优化是确保网络质量，提升网络资源利用率的有效手段。近年来，随着网络容量的不断提升、网络用户数的不断增加、网络设备的多样化，用新技术和新方法替代传统网络优化手段成为一种趋势，尤其是在大数据分析技术的兴起下，其在网络优化中的作用日渐突出。

网络优化的传统手段

网络优化是通过对现已投入运营的网络进行话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析、硬件检查等，找出影响网络质量的原因，并且通过参数的修改、网络结构的调整、设备配置的调整和采取某些技术手段，确保系统高质量的运行，使现有网络资源获得最佳效益，以最经济的投入获得最大的收益。一般而言，传统的网络优化有以下几种方法：

一、话务统计分析法：通过话务统计报告中的各项指标，可以了解和分析基站的话务分布及变化情况，分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等问题。

二、DT&CQT测试法：从用户的角度，借助测试仪表对网络进行驱车和定点测试。可分析空中接口的信令、覆盖服务、基站分布、呼叫失败、干扰、掉话等现象，定位异常事件的原因，为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。

三、用户投诉：通过用户投诉了解网络质量。即通过无处不在的用户通话发现的问题，进一步了解网络服务状况。

四、信令分析法：主要针对A接口、Abis等接口的数据进行跟踪分析。发现和定位切换局数据不全、信令负荷、硬件故障及话务量不均以及上、下行链路路径损耗过大的问题，还可以发现小区覆盖、一些无线干扰及隐性硬件故障等问题。

五、数据库核查与参数分析：对网络规划数据和现网配置参数、网络结构数据进行核查，找出网络数据中明显的数据错误，对参数设置策略进行合理性分析和总结。

六、网络设备告警的排查处理：硬件故障告警一般具有突发性，为了减小对用户的影响，需要快速的响应和处理。通过告警检查处理设备问题，保障设备的可用性，避免因设备告警导致网络性能问题。

在实际工作中，这几种方法都是相辅相成、互为印证的关系。网络优化就是利用上述几种方法，围绕接通率、掉话率、拥塞率和切换成功率等指标，通过性能统计测试数据分析制定实施优化方案系统调整重新制定优化目标性能统计测试的螺旋式循环上升，达到网络质量明显改善的目的。

网络优化亟待创新

当前，随着用户数的不断增长，随着网络容量的不断增加，随着网络复杂度的不断提升，以及网络设备的多样化，网络优化工作的难度正在不断提升，网络优化的方法和手段亟待创新。

首先，网络优化是一项技术难度大、涉及范围广、人员素质要求较高的工作，涉及的技术领域有交换技术、无线技术、频率配置、切换和和信令、话务统计分析等。传统网络优化工作多依赖于技术人员的经验，依赖人工进行统计分析。网络优化的自动化程度较低，优化过程需耗费大量的时间、人力、物力，造成了大量的资源浪费，影响网络问题解决的时效性。另外，优化工程师借助于个人经验对网络数据进行分析和对比，而非根据网络相关的数据综合得出优化方案，存在一定的局限性。

其次，随着我国移动通信事业迅速发展，我国移动互联网发展已正式进入全民时代，截至2014年1月，我国手机网民规模已达5亿。网络结构日益复杂，数据业务已经成为移动通信网络主要承载的业务，用户通过智能终端的即时互联通信行为，使移动网络成为大数据储存和流动的载体。高速变化的数据业务速率和巨大的网络吞吐量以及覆盖范围的动态实时变化，在很大程度上改变了现有网络规划和优化的模型，在网络优化工作中引入大数据是非常迫切和必要的。

最后，全球数据信息成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存。对于运营商的网络优化来说，也需要保存各类数据，以便进行用户行为分析和市场研究，通过大数据实践应用提升网络优化质量并助力市场决策，实现精细化营销策略，提升企业的核心竞争力。

面对上述挑战，运营商正尝试进行网络优化工作的创新，尝试在网络优化中引入新技术和新方法。而正在全球兴起的大数据分析技术，开始在网络优化中大显身手。

网络优化拥抱大数据

大数据（Big Data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为帮助企业经营决策目的的资讯。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据具有数据量巨大、数据种类繁多、价值密度低及处理速度快的特点，同时具备规模性、高速性、多样性、价值性四大特征。

一般而言，利用大数据技术进行网络优化的过程可分为三个阶段：数据来源和获取、数据存储、数据分析。

数据来源和获取—对于运营商而言，通过现有网络可以收集大量的网络优化相关信令资源（含电路域、分组域）、DT测试&CQT测试数据，这些数据大都以用户的角度记录了终端与网络的信令交互，内含大量有价值的信息。如终端类型、小区位置、LAC、imsi、tmsi、用户业务使用行为、用户位置信息、通话相关信息、业务或信令、信令中包含的各种参数值。

设备层包含基站、BSC、核心网、传输网等配置参数和网络性能统计指标（呼叫成功率、掉话率、切换成功率、拥塞率、交换系统接通率等）、客户投诉数据等。

采集到的数据一般而言，经过IP骨干网传输到数据中心，进行存储。随着云计算技术的发展，未来数据中心将具备小型化、高性能、可靠性、可扩展性及绿色节能等特点。

数据存储—网络优化中涉及巨大的数据存储，包括信令层面的数据信息和设备存在的数据信息，这些数据只有妥善存储和长期运营，才能进一步挖掘其价值。传统数据仓库难以满足非结构化数据的处理需求。Google提出了GFS、BigTable、MapRece三项关键技术，推动了云计算的发展和运用。

源于云计算的虚拟资源池和并发计算能力，受到重视。2011年以来，中国移动、中国电信、中国联通相继推出“大云计划”、“天翼云”和“互联云”，大大缓解了数据中心IT资源的存储压力。

数据分析—数据的核心是发现价值，而驾驭数据的核心是分析，分析是大数据实践研究的最关键环节，尤其对于传统难以应对的非结构化数据。运营商利用自身在运营网络平台的优势，发展大数据在网络优化中的应用，可提高运营商在企业和个人用户中的影响力。

电信级的大数据分析可实现如下功能：第一，了解网络现状，包括网络的资源配置和使用情况，用户行为分析，用户分布等；第二，优化网络资源配置和使用，有针对性地进行网络维护优化和调整，提升网络运行质量，改善用户感知；第三，实施网络建设规划、网络优化性能预测，确保网络覆盖和资源利用最大化。对用户行为进行预测，提升用户体验，实现精细化网络运营。

网络优化相关的工具种类很多，针对不同的优化领域，常用的工具包括：路测数据分析软件、频率规划与优化软件、信令分析软件、话统数据分析平台、话单分析处理软件等。这些软件给网络优化工作带来了很大的便利，但往往只是针对网络优化过程中特定的领域，而网络优化是一个涉及全局的综合过程，因此需要引入大数据分析平台对这些优化工具所反映出来的问题进行集合并综合分析和判断，输出相关优化建议。

目前，大数据技术已经在网络优化工作中得到应用。中国电信就已经建设了引入大数据技术的网优平台，该平台可实现数据采集和获取、数据存储、数据分析，帮助中国电信利用分析结果优化网络质量并助力市场决策，实现精细化营销策略。利用信令数据支撑终端、网络、业务平台关联性分析，优化网络，实现网络价值的最大化。

总工点评

综合全球来看，对大数据认识、研究和应用还都处于初期阶段。中国三大电信运营商都在结合自身业务情况，积极推进大数据应用工作，目前还处于探索阶段，在数据采集、处理、应用方面仍处于初级阶段。电信运营商在国内拥有庞大的用户群和市场，利用自身海量的数据资源优势，探索以大数据为基础的网络优化解决方案，是推动产业升级、实现效率提升、提升企业核心竞争力、应对激烈市场竞争的重要手段。利用大数据将无线网、数据网、核心网、业务网优化进行整合，可以完整地优化整个业务生命期的所有网元，改善用户感知，是未来网络优化的趋势。

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