电信运营商能耗优化的大数据分析模型研究

doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2014.10.007

电信科学 ›› 2014, Vol. 30 ›› Issue (10): 38-42.doi: 10.3969/j.issn.1000-0801.2014.10.007

• 专题：大数据技术与应用 • 上一篇下一篇

电信运营商能耗优化的大数据分析模型研究

方艾,金铎,徐雄,梁冰

中国电信股份有限公司广东研究院广州 510630

出版日期:2014-10-15 发布日期:2017-06-29

A Big Data Based Analytical Model for Telecom Operator's Energy Usage Optimization

Ai Fang,Duo Jin,Xiong Xu,Bing Liang

Guangdong Research Institute of China Telecom Co., Ltd., Guangzhou 510630, China

Online:2014-10-15 Published:2017-06-29

摘要/Abstract

摘要：

针对电信运营商现网的实际情况，提出一种低成本可实施、基于大数据的能耗分析模型，帮助运营商在现有条件下，快速实现能耗分析管控，逐步建立精细化运营管理，为节能减排提供科学依据和决策，未来可发展到智能化的能耗管控。

关键词: 能耗分析, 大数据, 机器学习, 运营商

Abstract:

An analytical model was discussed on energy usage analysis and optimization, dedicated to fast implementing at low cost for the telecom operator based on its current facilities, which may also improve power usage monitoring and data supported managing.

Key words: energy usage analysis, big data, machine learning, telecom operator

方艾,金铎,徐雄,梁冰. 电信运营商能耗优化的大数据分析模型研究[J]. 电信科学, 2014, 30(10): 38-42.

Ai Fang,Duo Jin,Xiong Xu,Bing Liang. A Big Data Based Analytical Model for Telecom Operator's Energy Usage Optimization[J]. Telecommunications Science, 2014, 30(10): 38-42.

1	能耗过大电信运营商不堪重负. http://www.d1net.com/carrier/market/236751.html
2	Power_usage_effectiveness. http://en.wikipedia.org/wiki/Power_usage_effectiveness
3	Data centers efficiency. http://www.google.com/about/datacenters/efficiency/
4	Gao J . Machine-learning-applicationsfor-datacenter-optimization. http://www.doc88.com/p-9886702774217.html
5	Andrew Ng . Machine learning. https://class.coursera.org/ml-006
6	Data centers efficiency how others can do it. http://www.google. com/about/datacenters/efficiency/external/

[1]	郭泽华, 朱昊文, 徐同文. 面向分布式机器学习的网络模态创新[J]. 电信科学, 2023, 39(6): 44-51.
[2]	韩璐, 陈威宇, 张斐, 何建锋, 苏怀振. 差异化需求下的非关系型分布式报送信息大数据分类方法[J]. 电信科学, 2023, 39(6): 114-121.
[3]	李姗姗, 许建宏, 李涛, 赵永建, 刘志飞. 运营商数字孪生网络能力成熟度模型研究[J]. 电信科学, 2023, 39(6): 149-158.
[4]	韩雪. 基于电力大数据的电力骨干通信网络毁伤韧性评估方法[J]. 电信科学, 2023, 39(5): 136-143.
[5]	徐亮, 王烨, 郑然, 张基恒, 袁萍, 李鑫阳, 田宇. 通信网络运维多维评估模型设计及应用[J]. 电信科学, 2023, 39(4): 142-151.
[6]	刘雅琼, 吕哲, 赵亚飞, 寿国础. AI技术在卫星通信/互联网领域的应用综述[J]. 电信科学, 2023, 39(2): 10-24.
[7]	孙玉娣. 基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型[J]. 电信科学, 2023, 39(2): 157-162.
[8]	张洁, 许建宏, 赵永建, 高允翔, 陈勋. 基于意图与编排的新型ICT基础架构[J]. 电信科学, 2022, 38(Z1): 184-193.
[9]	章坚武, 安彦军, 邓黄燕. DNS攻击检测与安全防护研究综述[J]. 电信科学, 2022, 38(9): 1-17.
[10]	李爱华, 吴晓波, 陈超, 魏彬, 史嫄嫄. 5G网络大数据智能分析技术[J]. 电信科学, 2022, 38(8): 129-139.
[11]	黄更生, 黄宇红, 郭漫雪, 郑健平, 葛欣. DT时代面向数据服务的新型基础设施架构[J]. 电信科学, 2022, 38(7): 138-145.
[12]	李攀攀, 谢正霞, 乐光学, 刘鑫. 基于深度学习的无线通信接收方法研究进展与趋势[J]. 电信科学, 2022, 38(2): 1-17.
[13]	赵海波, 相志军, 肖林松. 基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案[J]. 电信科学, 2022, 38(12): 103-111.
[14]	张海涛, 蒋熠, 竺士杰, 陈琦. 电信运营商威胁情报体系研究与应用探索[J]. 电信科学, 2022, 38(12): 121-132.
[15]	刘小忠, 方军予, 蒋永彬. 2G/3G转网视角下电信运营商物联网发展策略分析[J]. 电信科学, 2022, 38(10): 153-162.

电信运营商能耗优化的大数据分析模型研究

A Big Data Based Analytical Model for Telecom Operator's Energy Usage Optimization

在线阅读

PDF下载

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 3

参考文献 6

相关文章 15

Metrics

推荐阅读 0