中國聯(lián)通網絡技術研究院 北京 100048

前言

移動互聯(lián)網應用的迅猛發(fā)展對于電信運營商來說既是機遇，又是挑戰(zhàn)。移動用戶對于數(shù)據業(yè)務需求的進一步提高，使得電信運營商不僅需要建設容量更大、速率更高的LTE網絡，而且不同用戶的個性化業(yè)務需求也要求構建完善的大數(shù)據信息處理平臺。在LTE網絡的規(guī)劃與設計中，LTE業(yè)務模型是其重要的組成部分，并且對LTE網絡的建設與優(yōu)化具有基礎性的指導意義。為更加準確地探究移動業(yè)務發(fā)展趨勢及其對網絡的影響，我們有必要撥開統(tǒng)計數(shù)據的表面迷霧，深入研究現(xiàn)網中每種類型業(yè)務的典型特征及其變化規(guī)律，分析用戶行為變化對網絡性能的影響，從而建立LTE網絡的精細化業(yè)務模型，為LTE網絡升級演進與業(yè)務運營提供有效支撐。

業(yè)務模型是用來表征用戶使用業(yè)務行為的統(tǒng)計性特征，統(tǒng)計參數(shù)可以從不同角度表征。具體來講，業(yè)務模型包括不同場景下的業(yè)務統(tǒng)計特征、業(yè)務與用戶增長態(tài)勢、用戶行為特征等諸多方面。已有文獻從不同角度給出業(yè)務模型分析，統(tǒng)計用戶使用不同業(yè)務的習慣特征，和不同業(yè)務數(shù)據流量的變化特征；也有些文獻對業(yè)務發(fā)展做出了預測，包括用戶數(shù)量、流量和業(yè)務構成等。由于大量高速數(shù)據業(yè)務基本發(fā)生在室內環(huán)境下，針對室內業(yè)務，肖清華等人在文獻[1]中提出一種TD-LTE室內數(shù)據業(yè)務模型的分析流程。在9種不同的場景下，細化業(yè)務分類，并結合用戶使用業(yè)務習慣的差異性，利用統(tǒng)計分析的方法，給出較為細化的業(yè)務模型；文獻[2]從網絡建設角度出發(fā)，在已有的GSM、TD-SCDMA、WLAN等網絡的基礎上，考慮加入LTE網絡的多網資源配置問題，針對不同業(yè)務，從業(yè)務需求、終端分布和用戶習慣等方面進行數(shù)據分析，給出LTE建設及資源配置的方案。另外，也有研究針對某種LTE業(yè)務單獨建立業(yè)務分析模型，如文獻[3]提出了一種用于分析“一鍵通”業(yè)務流量的排隊模型，該模型采用了排隊理論和改進的擴展Erlang B公式。

本文針對LTE精細化業(yè)務建模問題展開研究工作。首先從時域、地域和業(yè)務量發(fā)生概率角度分析了現(xiàn)網業(yè)務特征；其次，分析LTE業(yè)務發(fā)展趨勢，給出業(yè)務發(fā)展預測分析結果；最后基于以上分析結果，以業(yè)務價值評估為例給出業(yè)務模型的一種應用方法。

1 UMTS現(xiàn)網業(yè)務特征分析

本文依托中國某地區(qū)的現(xiàn)網3G數(shù)據作為分析基礎。該區(qū)域UMTS網絡覆蓋面積約為138平方千米，包含1 572個小區(qū)，627個業(yè)務應用，各項業(yè)務數(shù)據的時間采集粒度為小時級，空間采集粒度為小區(qū)級。基于上述UMTS現(xiàn)網業(yè)務數(shù)據，業(yè)務特征分析從時間、空間和用戶三個維度展開，分析思路及主要業(yè)務特征參數(shù)如圖1所示。

圖1 業(yè)務分析思路

首先，在時間維度上分析天粒度和小時粒度的業(yè)務特性。1) 天粒度數(shù)據可用于分析一周內各類業(yè)務參數(shù)的變化趨勢。主要分析目標包括一周內的業(yè)務流量與用戶數(shù)總體變化情況、工作日與周末的用戶業(yè)務行為對比等。2) 小時粒度數(shù)據可用于分析一天內各類業(yè)務參數(shù)的變化規(guī)律，并且提取忙時業(yè)務特性。主要分析目標包括業(yè)務流量與用戶數(shù)在24小時內的周期性特性分析、業(yè)務波動性分析、忙時業(yè)務構成及其主要參數(shù)分析等。然后，在空間維度上著重考慮該區(qū)域的總體業(yè)務特性分析、各類典型場景業(yè)務特性分析，以及小區(qū)層面的業(yè)務特征共性與差異化分析。最后，針對一些主要的業(yè)務特征參數(shù)分析其概率分布，可作為不同類型業(yè)務占用網絡資源情況的研究基礎。雖然數(shù)據分析結果僅代表該區(qū)域的業(yè)務特征，但是至少在分析思路和方法上具有普適性意義，而且業(yè)務特征分析的一些共性結果可以作為參考。

1.1 總體業(yè)務構成

根據UMTS現(xiàn)網數(shù)據的業(yè)務屬性，本文將業(yè)務類型分為八類，即網頁瀏覽、流媒體、社交網站、即時通信、背景類業(yè)務、軟件應用、傳統(tǒng)電信增值業(yè)務、其它業(yè)務。其中，其它業(yè)務包括網絡協(xié)議和無法解析的業(yè)務；流媒體業(yè)務包括視頻流、VoIP等業(yè)務；社交網站業(yè)務包括微博等業(yè)務；即時通信業(yè)務包括微信、QQ信息交互等業(yè)務；背景類業(yè)務包括郵件、下載、P2P等傳統(tǒng)數(shù)據業(yè)務；軟件應用業(yè)務包括智能手機中的一些典型APP軟件；傳統(tǒng)電信增值業(yè)務包括彩信等業(yè)務。

通過對UMTS業(yè)務數(shù)據分析，可得到該區(qū)域的現(xiàn)網業(yè)務構成，如圖2(a)所示。在日均業(yè)務流量構成中，流媒體業(yè)務的所占比重最大，網頁瀏覽業(yè)務位居第二，背景類業(yè)務也占有較大比重(其中文件傳輸流量較大)，上述三類業(yè)務流量合計達到95%以上。在用戶數(shù)構成分析中，如圖2(b)所示，網頁瀏覽用戶數(shù)所占比重最大，即時通信業(yè)務用戶數(shù)位居第二，背景類業(yè)務也占有較大比重(其中文件傳輸用戶數(shù)較多)，上述三類業(yè)務用戶數(shù)合計達到近90%?？梢姡髅襟w業(yè)務由少量用戶使用，但是提供了較大的業(yè)務流量；即時消息的用戶使用率較高，不過其提供的業(yè)務流量很少。

圖2 UMTS現(xiàn)網的業(yè)務構成

1.2 時域特性分析

1.2.1 天粒度時域特性分析

本節(jié)著重分析業(yè)務流量與用戶數(shù)在工作日與周末的總體業(yè)務波動性及其變化規(guī)律。圖3(a)和圖3(b)給出一周內總體業(yè)務流量與用戶數(shù)量的數(shù)據分析結果。這里用戶數(shù)量分為兩類，即物理用戶數(shù)與邏輯用戶數(shù)。物理用戶數(shù)就是我們通常所說的用戶個體數(shù)量，邏輯用戶數(shù)表示針對一個用戶使用多個業(yè)務應用進行重復計算的用戶數(shù)，也就是說一個用戶使用一個業(yè)務應用即為一個邏輯用戶?？梢?，該區(qū)域工作日的業(yè)務流量與用戶數(shù)量基本保持穩(wěn)定，不過周末的業(yè)務流量明顯高于工作日，但是周末的用戶數(shù)量卻低于工作日。這說明周末可能會有一些流動用戶離開該區(qū)域，但是單用戶的業(yè)務使用量會有明顯的增加。對數(shù)據進一步分析會發(fā)現(xiàn)，用戶在周末對流媒體、網頁瀏覽與背景類業(yè)務的使用量明顯高于工作日。

圖3 總體業(yè)務流量及用戶數(shù)的天粒度時域分析

1.2.2 小時粒度時域特性分析

本節(jié)著重分析各類業(yè)務流量在24小時內的變化規(guī)律。圖4(a)給出了總業(yè)務流量的24小時平均變化特性，可見該區(qū)域的總業(yè)務量忙時主要出現(xiàn)在夜間0點，結合該區(qū)域的市場營銷分析，會發(fā)現(xiàn)這是由于在該地區(qū)推廣的“夜間流量包”運營策略提升了用戶在夜間使用多媒體業(yè)務的積極性。另外，在白天業(yè)務流量會出現(xiàn)早(8時)、中(12時)、晚(18時)三個小高峰。這應該是用戶在上下班途中及中午就餐等空閑時間使用數(shù)據業(yè)務造成的。進一步地，通過對各類業(yè)務流量在24小時之內的數(shù)據變化進行統(tǒng)計，得到圖4(b)。如圖4所示，各大類業(yè)務流量趨勢基本一致。流媒體業(yè)務夜間流量較高，其他業(yè)務每日6點或7點為業(yè)務量增長的拐點，每日23點或0點為業(yè)務量下降的拐點，大部分業(yè)務在12點和17～18點出現(xiàn)業(yè)務流量小高峰。

圖4 業(yè)務流量的小時粒度時域分析

1.3 地域特性分析

由于不同類型業(yè)務在空間分布上可能存在差異，圖5給出了網頁瀏覽、流媒體、即時通信三種業(yè)務的用戶空間分布圖，并且對比其在工作日與周末的差異?？梢?，網頁瀏覽和流媒體兩種業(yè)務在工作日和周末的空間分布趨于一致，但是即時消息業(yè)務在工作日與周末的空間分布差異較大。

1.4 業(yè)務特征參數(shù)的概率分析

在UMTS網絡的基本業(yè)務特性分析中，可以從流量特性、用戶數(shù)特性、業(yè)務訪問特性等方面考慮。其中，流量特性和用戶數(shù)特性在前文中已經分析過，這里就不再贅述。為更好地體現(xiàn)在一次業(yè)務連接中的業(yè)務量和業(yè)務種類的占比關系，本文選取單次TCP連接的業(yè)務量進行分析，如圖6所示。從圖6(a)中可以看出，單次TCP連接的業(yè)務量所占比例隨著業(yè)務量增大而降低，有一半以上的單次TCP連接業(yè)務量在15KB以下，其中在5KB以下的占比約為30%。圖6(b)中給出不同類型業(yè)務單次TCP連接業(yè)務量的累積概率分布曲線，可見流媒體業(yè)務單次連接的業(yè)務量要遠遠大于其他各類業(yè)務。歸納單次TCP連接業(yè)務量的具體表現(xiàn)為：傳統(tǒng)電信增值業(yè)務80%集中在5KB以下，即時消息、網頁瀏覽和社交網站業(yè)務80%集中在30KB以內，背景類業(yè)務80%集中在60KB以內，而流媒體業(yè)務有50%的單次連接業(yè)務量高于200KB。

圖5 主要業(yè)務的用戶空間分布圖

圖6 單次連接業(yè)務量的概率分布圖

2 LTE網絡精細化業(yè)務建模

本文中LTE精細化業(yè)務模型是指針對多種業(yè)務類型而構建的LTE業(yè)務模型。通過綜合分析核心網與基站側的業(yè)務監(jiān)測數(shù)據，對不同類型業(yè)務分別進行業(yè)務特征分析。LTE精細化業(yè)務模型構建是以UMTS現(xiàn)網業(yè)務數(shù)據分析為基礎的。在業(yè)務構成方面，北美運營商AT&T曾對LTE網絡和HSPA網絡的業(yè)務構成進行對比，雖然LTE網絡的業(yè)務流量通常比HSPA網絡有所提升，但是LTE網絡初期的各類業(yè)務占比卻與HSPA網絡基本保持一致。因此，可以將基于HSPA技術演進后的3G現(xiàn)網業(yè)務數(shù)據作為LTE精細化業(yè)務模型構建的參考依據之一。

2.1 LTE網絡業(yè)務發(fā)展趨勢

基于各標準組織的業(yè)務類型劃分方法，綜合考慮各類業(yè)務在國內UMTS網絡中的運營現(xiàn)狀，及其在國外LTE網絡運營中的增長態(tài)勢，本節(jié)對LTE網絡的各類業(yè)務發(fā)展趨勢進行分析。

1) 視頻流類業(yè)務。包括在線視頻等，該類業(yè)務特點為下行數(shù)據包較大，下行流量較多。目前，在國外很多國家和地區(qū)，視頻業(yè)務已經成為LTE網絡的主流業(yè)務。例如，在北美運營商AT&T的業(yè)務構成中，視頻業(yè)務的流量占比位居首位，約為32%。實際上，AT&T業(yè)務統(tǒng)計數(shù)據顯示在3G/4G業(yè)務套餐基本保持一致導向的情況下，4G與3G網絡的業(yè)務流量占比變化不大。另一方面，很多研究機構(例如思科等)指出，移動互聯(lián)網業(yè)務發(fā)展趨勢與早前的傳統(tǒng)互聯(lián)網業(yè)務發(fā)展有諸多相似之處[4]。綜上，視頻業(yè)務也將成為我國LTE網絡的主流業(yè)務之一，并且在后續(xù)的網絡演進中具備很大的業(yè)務增長潛力，占據較大的業(yè)務占比。

2) 背景下載類業(yè)務。包括網頁瀏覽、E-mail、FTP等，該類業(yè)務屬于傳統(tǒng)移動互聯(lián)網業(yè)務。在我國UMTS現(xiàn)網中，背景下載類業(yè)務的業(yè)務量占比較大，尤其是網頁瀏覽類業(yè)務。但是，在國外比較成熟的3G/4G網絡中，網頁瀏覽的平均占比約為10%～15%。據愛立信提供的數(shù)據，歐美等地的網頁瀏覽業(yè)務流量基本達到飽和狀態(tài)，單用戶的月均使用量為230MB左右；因此，網頁瀏覽業(yè)務在我國LTE業(yè)務中將占據較大的流量占比，未來一段時間內將處于穩(wěn)中有增的狀態(tài)。但是其存在飽和節(jié)點，達到飽和后流量增長將不明顯。

這里值得注意的是，社交網站作為近兩年的新生業(yè)務，受到用戶社交需求的影響，其增長勢頭將比其它網頁瀏覽業(yè)務更加迅猛。據社交發(fā)現(xiàn)和分享平臺Shareaholic于2015年10月28日發(fā)布的最新季度報告數(shù)據，與2014年同期相比，F(xiàn)acebook的影響力增長115%，為第三方網站輸送了超過22%的流量[5]。所以，有必要從用戶社交網絡行為的角度出發(fā)，將社交網站提煉出來，單獨進行分析[6]。

3) 即時通信類業(yè)務。包括微信、QQ消息等，該類業(yè)務屬于典型的小數(shù)據包業(yè)務，有可能帶來較大的信令開銷。即時通信類業(yè)務雖然業(yè)務量占比較小，但是其大量信令開銷造成的信令風暴有可能對網絡性能造成影響。因此有必要將其提煉出來做獨立研究。歐美等國家的網絡運營經驗中，即時通信業(yè)務的流量占比很低，不會高于5%，甚至很多情況下都低于1%。但是，國內在微信的推動下，即時通信業(yè)務的流量占比并不低，例如某地區(qū)的QQ業(yè)務流量占比接近10%。因此，即時通信類業(yè)務在未來一段時間應該繼續(xù)保持較高的增長態(tài)勢，不過由于其流量消耗較少，主要是通過用戶使用率的提高帶來流量增長。所以，在達到用戶滲透率飽和后，其業(yè)務流量增長將不明顯[6]。

4) 會話類業(yè)務。包括VoLTE等，該業(yè)務屬于傳統(tǒng)電信業(yè)務范疇，在3G網絡中屬于CS業(yè)務。但是，LTE網絡中該類業(yè)務都是通過IP數(shù)據來傳輸信息的。因此，LTE網絡中會話類業(yè)務的特點需要進一步分析。不過，我國LTE前期網絡中普遍采用CSFB技術，因此，本文并未將VoLTE業(yè)務作為關注重點[6]。

5) 游戲類業(yè)務。在智能終端領域，該類業(yè)務的流量占比還比較小，尚未對網絡性能造成明顯影響。但是，手機互動游戲類業(yè)務具有發(fā)展?jié)摿?，隨著智能終端功能增強，該類業(yè)務流量增長可能是跨越性的[6]。

2.2 LTE業(yè)務預測模型

基于國內UMTS與LTE現(xiàn)網業(yè)務數(shù)據，以及前文的業(yè)務發(fā)展分析，可以對LTE業(yè)務流量的增長進行預測，包括單用戶業(yè)務流量、LTE用戶數(shù)量、用戶信令開銷等。對業(yè)務流量統(tǒng)計數(shù)據進行分析可以獲得業(yè)務流量模型，該模型能夠靜態(tài)涵蓋發(fā)生的所有該類業(yè)務實例。

基于LTE業(yè)務的發(fā)展趨勢，每項業(yè)務的流量預測結果可用公式(1)-(3)表示。其中，TRi,j代表單用戶在第j年、使用業(yè)務i的月均流量。業(yè)務i可以是視頻業(yè)務、網頁瀏覽、社交網站、文件傳輸、即時通信和游戲類業(yè)務等。TRtotal, 0代表2015年單用戶月均使用各類業(yè)務的總流量。Ri,j表示在第j年、業(yè)務i流量在所有業(yè)務中的占比。

公式(2)預測了各業(yè)務的增長趨勢，vi,j表示第j年、業(yè)務i的復合增長率。根據不同的業(yè)務類型，vi,j的增長率表達式也不同，如公式(3)所示。

圖7給出單用戶月均流量增長的預測結果。其中，圖7(a)給出LTE業(yè)務流量增長預測曲線，圖7(b)給出2017年預期的業(yè)務流量占比。可見，視頻流業(yè)務占比將逐步提升，到2020年預期達到40%；文件傳輸業(yè)務將保持持續(xù)增長，到2020年其占比預期可超過10%；網頁瀏覽與即時通信業(yè)務將繼續(xù)穩(wěn)步增長，預期在2019～2020年基本達到飽和狀態(tài)。

圖7 聯(lián)通LTE業(yè)務流量增長預測

基于各類業(yè)務單位流量信令開銷的統(tǒng)計數(shù)據，根據LTE業(yè)務流量增長的預測結果，可得到LTE網絡信令增長態(tài)勢，具體計算方法詳見公式(4)，圖8給出了預測結果?？梢?，即時通信業(yè)務仍然是信令開銷的主要來源。不過，隨著視頻業(yè)務流量的增長，總體業(yè)務的單位流量信令開銷還是會有所下降的，預期到2020年可從現(xiàn)在的45千條/MB降低到30千條/MB。

根據國內3G網絡用戶數(shù)量歷史數(shù)據分析，可得用戶復合增長率呈幾何下降趨勢，如公式(4)所示。由于不同網絡中用戶增長規(guī)律具有一定的相似性，公式(5)同樣適用于LTE網絡用戶數(shù)的增長規(guī)律。其中，Nj表示第j年的用戶數(shù)量，vjuser表示同年訪問不同業(yè)務i的用戶數(shù)復合增長率。根據來自3G網絡的統(tǒng)計數(shù)據，我們得到基于聯(lián)通3G建網以來的用戶數(shù)增長數(shù)據，可預測LTE用戶數(shù)的增長曲線。按照用戶數(shù)復合增長率等比遞減的規(guī)律，可得到LTE用戶數(shù)增長預測結果(詳見圖9)，預期到2020年聯(lián)通LTE用戶數(shù)可達1.2億。

圖8 聯(lián)通LTE網絡信令開銷預測

圖9 聯(lián)通LTE手機用戶數(shù)增長預測

3 LTE精細化業(yè)務模型應用

精細化的業(yè)務模型相較基本業(yè)務模型，包含了更為豐富的用戶行為信息，因此更接近于現(xiàn)實網絡。利用精細化的業(yè)務模型可以進行業(yè)務價值評估、小區(qū)價值評估，為網絡部署與業(yè)務運營提供有效依據。

3.1 基于LTE精細化業(yè)務模型的業(yè)務價值評估

業(yè)務價值評估可以從以下三個維度考慮，即業(yè)務收入維度、用戶體驗維度、資源消耗維度。其中，業(yè)務收入維度的主要影響因素包括平均業(yè)務流量、平均用戶數(shù)量等。用戶體驗維度的主要影響因素包括信息傳輸速率、丟包率、亂序率、端到端時延以及時延抖動等。資源消耗維度重點關注忙時業(yè)務，包括忙時業(yè)務流量、忙時用戶數(shù)量、忙時信令開銷和忙時訪問次數(shù)等。

以某類業(yè)務為例，圖10(a)給出了一種基本算法?；谠撍惴?，對各類業(yè)務應用的價值進行評價，圖10(b)給出了對某區(qū)域業(yè)務評估得到的TOP10業(yè)務。可見，該區(qū)域內HTTP網頁瀏覽和下載業(yè)務的價值最高，視頻流業(yè)務緊隨其后，社交網站和一些游戲類業(yè)務也具有較高價值。

圖10 業(yè)務價值評估算法及示例

3.2 基于LTE精細化業(yè)務模型的小區(qū)價值評估

基于業(yè)務空間分布的分析結果，可以對現(xiàn)網進行價值區(qū)域分析[6]。例如，以視頻流和文件傳輸作為高價值業(yè)務，圖11給出針對業(yè)務總流量[7]、高價值業(yè)務流量占比，基于九宮格的小區(qū)價值評估方法。

圖11 小區(qū)價值的九宮格評估方法

4 結束語

移動通信網絡是提供資源以承載業(yè)務、實現(xiàn)用戶信息交互的基礎設施，業(yè)務是向用戶展示不同內容及應用信息的載體。針對各類不同業(yè)務進行特征分析，是未來移動互聯(lián)網業(yè)務分析的切入點，也是移動通信網絡升級演進的依據。本文以UMTS現(xiàn)網業(yè)務數(shù)據分析為基礎，結合國內外LTE業(yè)務的發(fā)展現(xiàn)狀，構建了LTE網絡精細化業(yè)務模型，并給出該模型應用于業(yè)務價值和小區(qū)價值評估的方法。在后續(xù)研究中，可以通過提取更加全面的LTE現(xiàn)網數(shù)據，完善業(yè)務模型及其參數(shù)建議值，為LTE網絡后續(xù)的建設與優(yōu)化提供更為有力的支撐。

參考文獻

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