大數(shù)據(jù)：云計算的延伸

根據(jù)Cisco預測，2010-2015年，全球移動數(shù)據(jù)流量將激增26倍，將達到6.3EB/月；寬帶IP數(shù)據(jù)流量將達到80.5EB/月。

數(shù)據(jù)的快速增長帶來了數(shù)據(jù)存儲、處理、分析的巨大壓力，大數(shù)據(jù)技術的引入，不但滿足了系統(tǒng)功能和性能的要求，帶來良好的可擴展性，降低了IT部署的成本，此外它還拓展了數(shù)據(jù)智能分析的應用領域。大數(shù)據(jù)技術成為當前面臨快速變化、數(shù)據(jù)爆炸時代的企業(yè)提升競爭力的有力工具。

大數(shù)據(jù)：云計算的延伸

什么是大數(shù)據(jù)？根據(jù)維基百科的定義，大數(shù)據(jù)指難以用常用的軟件工具在可容忍時間內(nèi)抓取、管理以及處理的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)的顯著特征包括：Volume 數(shù)據(jù)體量巨大；Variety 數(shù)據(jù)類型繁多，包括結構化數(shù)據(jù)以及非結構化數(shù)據(jù)如網(wǎng)頁、日志、視頻、圖片等等；Velocity要求的處理速度快。

大數(shù)據(jù)技術與云計算的發(fā)展密切相關，大數(shù)據(jù)技術是云計算技術的延伸。大數(shù)據(jù)技術涵蓋了從數(shù)據(jù)的海量存儲、處理到應用多方面的技術，包括海量分布式文件系統(tǒng)、并行計算框架、NoSQL數(shù)據(jù)庫、實時流數(shù)據(jù)處理以及智能分析技術如模式識別、自然語言理解、應用知識庫等等。

對電信運營商而言，在當前智能手機、智能設備快速增長、移動互聯(lián)網(wǎng)流量迅猛增加的情況下，大數(shù)據(jù)技術可以為運營商帶來新的機會。大數(shù)據(jù)在運營商中的應用可以涵蓋多個方面，包括企業(yè)管理分析如戰(zhàn)略分析、競爭分析，運營分析如用戶分析、業(yè)務分析、流量經(jīng)營分析，網(wǎng)絡管理維護優(yōu)化如網(wǎng)絡信令監(jiān)測、網(wǎng)絡運行質(zhì)量分析，營銷分析如精準營銷、個性化推薦等。下面列舉一些典型的應用場景。

典型應用1：網(wǎng)絡管理維護優(yōu)化

隨著運營商網(wǎng)絡數(shù)據(jù)業(yè)務流量快速增長，數(shù)據(jù)業(yè)務在運營商收入占比重不斷增加，流量與收入之間的不平衡也越發(fā)突出，智能管道、精細化運營成為運營商突破困境的共識。網(wǎng)絡管理維護和優(yōu)化成為精細化運營中的一個重要基礎。

傳統(tǒng)的信令監(jiān)測尤其是數(shù)據(jù)信令監(jiān)測已經(jīng)面臨瓶頸，以某運營商省公司為例，原始數(shù)據(jù)信令達到1TB/天，以文件形式保存。而處理之后生成的xDR（x Detail Record）數(shù)據(jù)量達到550GB/天，以數(shù)據(jù)庫形式保存。通常這些數(shù)據(jù)需要保存數(shù)天或數(shù)月，傳統(tǒng)文件系統(tǒng)以及傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫處理這么大的數(shù)據(jù)量顯得捉襟見肘。面對信令流量快速增長、擴展困難、成本高的情況，采用海量分布式文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)存儲量不受限制，可以按需擴展，同時NoSQL數(shù)據(jù)庫可以有效處理達PB級的數(shù)據(jù)，實時流處理及分析平臺保證實時處理海量數(shù)據(jù)。

智能分析技術在大數(shù)據(jù)的支撐下將在網(wǎng)絡管理維護優(yōu)化中發(fā)揮積極作用，網(wǎng)絡維護的實時性將得到提升，事前預防成為可能。比如通過歷史流量數(shù)據(jù)以及專家知識庫結合，生成預警模型，可以有效識別異常流量，防止網(wǎng)絡擁塞或者病毒傳播等異常。

典型應用2：用戶行為分析

用戶行為分析在流量經(jīng)營中起重要的作用。用戶行為結合用戶profile、產(chǎn)品、服務、計費、財務等信息進行綜合分析，得出細粒度、精確的結果，實現(xiàn)用戶個性化的策略控制。今后還可以對管道內(nèi)容進行分析，比如圖片、電影、網(wǎng)頁等，深入理解用戶的行為特征。目前流量經(jīng)營分析中的瓶頸主要是數(shù)據(jù)的采集和處理。比如某運營商省公司建立了營銷門戶系統(tǒng)，該系統(tǒng)為適應省公司精確化管理、針對性營銷要求，實現(xiàn)對營銷活動的日報統(tǒng)計等支撐，打造適用于全省各級營銷管理人員、一線經(jīng)理及支撐人員的營銷支撐門戶，提供與營銷活動相關的日報、月報統(tǒng)計，包括量收、欠費、用戶發(fā)展、預警信息、機構樹匯總等內(nèi)容。目前每月新增數(shù)據(jù)量達到4T，傳統(tǒng)方式分析結果需要26個小時，數(shù)據(jù)處理效率低，系統(tǒng)擴展困難。采用Data Cloud、并行分布式處理等大數(shù)據(jù)技術后，報表分析只需要2個小時，滿足了報表對時限的要求，系統(tǒng)擴展性好，可用性高。

典型應用3：個性化推薦

目前在各類增值業(yè)務中，根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務或應用成為運營商服務用戶的一個有效方式，比如應用商店軟件推薦、IPTV視頻節(jié)目推薦。這一類應用需要處理的數(shù)據(jù)量大，實時性要求高，涉及到大量的非結構化數(shù)據(jù)以及智能分析，大數(shù)據(jù)技術成為系統(tǒng)實現(xiàn)中關鍵的技術。以IPTV節(jié)目推薦為例，不僅需要分析用戶已有日志及評論、打分等數(shù)據(jù)，還需要從互聯(lián)網(wǎng)通過網(wǎng)絡爬蟲分析獲得相關視頻和評論進行綜合分析。可以采用的相關技術包括并行計算框架、分布式文件系統(tǒng)以及文本分類/聚類/關聯(lián)算法、文本摘要抽取、情感分析和文本語義分析、文本挖掘等智能分析算法。

典型應用4：

基于平臺的數(shù)據(jù)云服務（DaaS）

當前移動互聯(lián)網(wǎng)領域，最大的流量是視頻數(shù)據(jù)。隨著社會化網(wǎng)絡、移動支付以及物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，實體經(jīng)濟和虛擬世界有更多的交集，數(shù)據(jù)的價值將不斷提升。運營商通過分析流量的內(nèi)容，比如網(wǎng)頁的語義、圖片、視頻內(nèi)容以及用戶的觀點、位置、時間關聯(lián)等，將獲得更多有價值的信息。比如某用戶在淘寶上的購物，穿插了在其它網(wǎng)站上瀏覽（比如手機評測網(wǎng)站）、與朋友的聊天或者在微博上發(fā)表的言論，用戶行為綜合分析之后能較準確地反應個體用戶的興趣愛好、價值取向、活動范圍以及社會關系等等。同時也可以對用戶群進行分析，挖掘出用戶群特征或者趨勢分析。電信運營商基于這一切做的分析結果，可以作為數(shù)據(jù)服務提供給企業(yè)、SP/CP、研究機構等，也可以針對用戶提供廣告推送。當然，針對這一塊的應用，用戶隱私保護、法律許可等都是需要考慮的，相關的體系還有待完善。

大數(shù)據(jù)風起云涌，相關技術及應用尚處于起步階段。電信運營商有必要在移動互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展中抓住機會，大數(shù)據(jù)應用將大有作為。

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