基于大数据技术的网管系统数据管理层

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2015265

摘要/Abstract

摘要：

数据管理层是运营商网管系统中数据处理和管理的核心。从网管现状和问题分析入手，提出打破专业网管之间的隔离、推进数据的公有共享，进一步细分数据管理层的数据域和重构数据模型，并使用Hadoop+MPP混搭的技术架构建设数据管理层平台，为网管系统的规划和设计指明了方向。最后，还对数据管理层平台和企业级大数据共享服务平台的关系进行了论述。

关键词: 网管系统, 数据管理层, 大数据, 数据模型, 技术架构

Abstract:

Data management layer is the core of data processing and management in network management system.The current situation and problems of network management system was introduced.To break the isolation between the professional network management system and promote data sharing,data domain should further be subdivided and the data model should be reconstructed,and technical framework of Hadoop+MPP was a better choice.The direction for the planning and design of the network management system was pointed out.Finally,the relation of data management layer platform and enterprise wide data sharing service platform was discussed.

Key words: network management system, data management layer, big data, data model, technical framework

李玮. 基于大数据技术的网管系统数据管理层[J]. 电信科学, 2015, 31(11): 185-188.

Wei Li. Network Management System's Data Management Layer Based on Big Data Technology[J]. Telecommunications Science, 2015, 31(11): 185-188.

序号	项目	基础数据域	汇总数据域
1	数据来源	经处理后的采集层数据，如信令数据	经ETL（抽取（extract）、转换（transform）、加载（load））处理后的采集层数据和基础层数据，如资源数据
2	数据类型	结构化数据和非结构化数据	一般是结构化数据
3	模型要求	存取方便且速度快，结构清晰，容易理解和扩展	满足布尔逻辑运算和数学运算规则形成的查询要求；能搜索、组合和比较分析各类数据；增加和删除数据方便；具有更高的数据独立性、更好的安全保密性
4	主要目标	形成稳定和统一的基础性明细数据集	为数据挖掘或多维分析应用提供整合后的、高质量的汇总数据集
5	上层调用	支持大规模简单写入和读取，无需支持随机修改和写操作；通过计算可以生成各种简单维度的汇总数据和部分直接供上层调用的应用数据	支持经过预处理后，一定规模的写入和读取，需支持随机修改和写操作；通过计算可以生成各种复杂维度的统计汇总，计算数据和部分直接供上层调用的应用数据
6	数据体量	巨大，一般大于PB	大，一般在数据基础层的几分之一
7	保存时间	30～60天	按需存储

[1]	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.
[2]	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.
[3]	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.
[4]	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.
[5]	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.
[6]	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.
[7]	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.
[8]	刘志勇, 何忠江, 阮宜龙, 单俊峰, 张超. 大数据安全特征与运营实践[J]. 电信科学, 2021, 37(5): 160-169.
[9]	刘晓军,武娟,徐晓青. 大数据架构剖析及数据安全融合技术[J]. 电信科学, 2020, 36(7): 146-155.
[10]	刘玉娇,宋坤煌,王向. 基于电力大数据的经济景气指数分析[J]. 电信科学, 2020, 36(6): 166-171.
[11]	万齐鸣,王思宁,何鑫. 数据中台SG-CIM模型应用方法[J]. 电信科学, 2020, 36(3): 136-143.
[12]	程卫华,何肖嵘. 基于大数据的网页浏览质差分析方法研究[J]. 电信科学, 2020, 36(11): 174-181.
[13]	高建,陈文彬,庞建民,于华东,宋国瑞. 基于组合密钥的智能电网多源数据安全保护[J]. 电信科学, 2020, 36(1): 134-138.
[14]	谭晓敏,方艾,梁冰,杨豪杰. 基于决策树的EPG体验异常原因定位[J]. 电信科学, 2019, 35(8): 158-164.
[15]	鲁泽霖,李强治. 电子商务平台的演化逻辑和运营机理[J]. 电信科学, 2019, 35(7): 152-158.

基于大数据技术的网管系统数据管理层

Network Management System's Data Management Layer Based on Big Data Technology

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 2

参考文献 2

相关文章 15

Metrics

推荐阅读 0

1	刘军 . Hadoop大数据处理．北京：人民邮电出版社， 2013 Liu J . Hadoop Big Data Processing. Beijing: Posts and Telecom Press, 2013
2	孙博辉．电信网管系统数据存储及处理方法的研究． , 2014 Sun B H . Research on data storage and processing method of telecommunication network management system. , 2014