大数据技术在5G通信网络中的应用

大数据技术在56通信网络中的应用摘要：随着5G通信网络的应用，为了满足通信网络数据流量爆炸式增长的需求，如何将现有的技术和多种新技术进行融合来解决5G通信网络架构中存在的问题，提高5G通信网络性能，成为了目前通信技术领域的研究和发展的重点。介绍5G通信网络的概念，5G通信网络架构，然后重点阐述应用于5G通信网络的大数据技术，包括数据采集与筛选技术、数据分析与挖掘技术、数据存储与管理技术、数据可视化技术、移动云计算技术。以及探讨大数据技术应用实践一一MEC边缘计算算法和雾计算算法的应用，最后分析大数据技术的应用价值和意义。关键词：5G通信网络；网络架构；大数据技术前言随着5G网络广泛应用，5G网络的大带宽和大数据吞吐导致波束合成处理延迟过高，以及需要处理庞大数据导致人工智能的运算量非常大，延迟很高，不满足5G通信的要求。在大数据技术发展时代下，将大数据技术和5G通信技术的有效结合，可以在一定程度上更好地解决5G通信网络架构中存在的问题，从而满足通信网络数据流量增长的需求，为用户提供更加顺畅的5G体验感，最终更好地服务于个人应用、集体应用和工业应用的多样化智能场景，为5G通信技术的推广应用在一定程度上提供强大的数据技术支持。15G通信网络现状及发展1.15G通信网络概述5G作为新一代无线移动通信网络，主要用于满足越来越高的移动通信需求。在高速发展的移动互联网和不断增长的物联网业务需求共同推动下，要求5G具备低成本、低能耗、安全可靠的特点，同时传输速率提升10到100倍，峰值传输速率达到10Gbit/s，端到端时延达到ms级，连接设备密度增加10到100倍，流量密度提升1000倍，频谱效率提升5到10倍，5G将使信息通信突破时空限制，给用户带来极佳的交互体验；极大缩短人与物之间的距离，并快速地实现人与万物的互通互联。面对5G网络的投入使用，超高清视频、增强现实、云存储、在线游戏等业务均要求5G网络提供比现有网络更高的无线接入宽带和“无感知”的时延。未来5G网络必须具备在自然灾害、战争、病疫等发生之前能够实时提供准确的应急通信服务。在高速的移动实体，如：高铁、飞机等交通工具中，5G网络必须要具有非常好的移动性支持，为用户提供实时网络接入，邮件收发、娱乐等服务。“游牧式”的移动终端设备对移动性能要求不高，但在网络可靠性以及弹性方面有很高的要求。因此广泛的天线、全频谱接入、超密集网络、新的网络架构和新的多输入技术是5G的主要技术方向。1.25G通信网络架构移动通信网络主要包括无线接入网、承载网和核心网三部分，如图1所示。无线接入网负责将终端接入通信网络，对应于终端和基站部分；核心网主要起运营支撑作用，负责处理终端用户的移动管理、会话管理以及服务管理等，位于基站和因特网之间；承载网主要负责数据传输，介于无线接入网和核心网之间，是为无线接入网和核心网提供网络连接的基础网络。图15G通信网络基本结构传统基站，通常包括BBU（主要负责信号调制）、RRU（主要负责射频处理），馈线（连接RRU和天线），天线（主要负责线缆上导行波和空气中空间波之间的转换）。5G可以适应于不同场景，不同场景的性能需求其实很不同，有的追求网速、有的追求时延、有的追求连接数、能耗等，为了更灵活地应对场景需求，接入网不再是由BBU，RRU、天线组成，而是被构为CU+DU+AAU：CU：CentralizedUnit集中单元。原BBU的非实时部分将分割出来，重新定义为CU，负责处理非实时协议和服务。DU：DistributeUnit，分布单元。BBU的剩余功能重新定义为DU，负责处理物理层协议和实时服务。AAU：ActiveAntennaUnit，有源天线单元。BBU的部分物理层处理功能与原RRU及无源天线合并为AAU。拆分重构后，CU、DU，AAU可以采取分离或合设的方式，出现多种网络部署形态。这些部署方式的选择，需要同时综合考虑多种因素，包括业务的传输需求（如带宽，时延等因素）、建设成本投入、维护难度等。1.2.2承载网承载网是基础资源，必须先于无线网部署到位。5G想要满足以上应用场景的要求，承载网是必须要进行升级改造的。在5G网络中，之所以要功能划分、网元下沉，根本原因，就是为了满足不同场景的需要。因为承载网的作用就是把网元的数据传到另外一个网元上。1.2.3核心网56核心网，采用的是SBA架构（ServiceBasedArchitecture，即基于服务的架构）.SBA架构，基于云原生构架设计，借鉴了IT领域的〃微服务〃理念。把原来具有多个功能的整体，分拆为多个具有独自功能的个体。每个个体，实现自己的微服务。有一个明显的外部表现，就是网元大量增加了。除了UPF之外，都是控制面。网元看上去很多，实际上，硬件都是在虚拟化平台里面虚拟出来的。这样一来，非常容易扩容、缩容，也非常容易升级、割接，相互之间不会造成太大影响。简而言之，56核心网就是模块化、软件化来满足不同场景的需求。随着移动端新业务需求的不断增加，传统网络架构已经无法满足需求。于是有了基于NFV和SDN技术的云化核心解决方案，云计算成为核心网络架构的演进方向，将所有计算放在云端处理，终端只做输入和输出。然而随着5G的到来，终端数量增多、要求更高的带宽、更低的延迟、更高的密度。于是提出了56通信网络与大数据技术的融合应用，提供用户所需的服务和云端计算功能的网络架构。用于加速网络中各项应用的下载，让用户享有不间断的高质量网络体验，具备超低时延、超高宽带、实时性强等特性。2应用于5G通信网络的大数据技术将大数据技术应用于5G通信网络，可以大大提高5G通信网络的数据分析和数据应用能力。由于5G通信网络中数据传输的数量和种类繁多，对数据采集、存储管理和数据挖掘提出了更高的要求。大数据技术包括各种关键技术，如数据采集、数据分析、数据挖掘和数据存储，如下图2所示。在5G通信网络架构过程中，充分利用大数据技术对5G移动通信网络中的各种数据进行分解和快速计算，提取有效信息。图2大数据关键技术架构2.1数据采集与筛选技术为了在5G通信网络中实现海量数据的分析和存储，技术人员需要应用大数据采集和筛选技术。大数据采集是对通信网络中产生的数据进行提取、转换和加载，一般来说，大数据采集技术分为两个部分：智能传感层和基础支撑层。智能传感层包括传感器、通信网络和智能识别系统，可以实现各种数据源的数据采集。基础支撑层主要包括物联网、云存储服务器等，为后续数据应用和存储管理在一定程度上提供物理保障。完成数据采集后，进入数据筛选阶段，利用大数据筛选技术对获取的海量数据进行提取和清理。其目的是简化复杂数据，进一步阐明数据结构，过滤掉一些错误的数据，为后续的数据分析奠定重要基础。2.2数据分析与挖掘技术在运用5G通信网络的过程中，运营商需要准确定位客户，为用户提供更好的网络通信服务，需要应用大数据分析和数据挖掘技术。在完成数据收集和基本筛选后，有必要从大量模糊有效的数据中挖掘出潜在的有价值的信息和相关数据。如下图3所示，在数据采集、管理和应用展示后，基于现有的数据挖掘和机器学习，对5G网络用户进行客户兴趣、网络行为、情感语义等方面的大数据分析，在了解5G用户行为特征的基础上，针对5G用户推送有针对性的服务内容，有效提升5G通信网络的服务质量和信息数据的增值价值。除此之外，利用大数据挖掘技术对5G通信网络中的各种数据进行深度挖掘，根据用户行为特征设置不同的挖掘任务，生成相应的数据和序列模型，实现多维数据的分析和归纳，这对5G通信网络的更新升级有很大帮助。图3大数据展示应用层2.3数据存储与管理技术大数据通过建立相应的数据库，能够为5G通信网络提供可扩展的存储空间，相关工作人员经过数据分析和深度挖掘，需要对不同类型的数据进行分类和存储。因此，要想保证数据之前互不干扰，就可以根据不同类型的数据建立不同类型的数据库，一般就分为关系型数据库、非关系型数据库、图数据库和内存数据库等，通过对通信网络数据的分类存储，能够很好的解决5G通信网络中结构化、半结构化以及非结构化大数据管理和处理的问题。此外，利用大数据还能够拓展5G通信网络的云存储空间，大数据技术和云计算技术就像硬币的两面，两者之间具有密不可分的关系，利用大数据技术可以将云平台或云数据连接到5G通信网络，对于提升5G通信网络管理质量，优化5G通信网络环境具有十分重要的作用。2.4数据可视化技术5G通信网络大数据的关键技术还包括数据可视化技术。通过对通信网络数据的分析和挖掘，运用数据图表或模型对相关数据进行直观的观察和定量分析。技术人员进行数据汇总、分类后，可以得到更直观、更具体的数据。通信网络用户以图表的形式查询和获取相关数据信息，在一定程度上提高了5G通信网络的服务质量。以疫情期间“5G+教育系统”的网课开展情况为例，如下图3所示，展示了可视化大数据平台的界面，揭示了一定的规律和应用价值。图4大数据可视化平台界面2.5移动云计算技术在新时代发展背景下，云计算技术和大数据技术是分不开的。要想实现云计算技术在5G通信网络中的应用，关键在于实现移动设备与5G通信网络的高效连接。就目前而言，移动智能设备的种类更加多样化。除了人们经常用的智能手机外，还有很多泛智能终端。因此，为了更好地利用5G通信网络实现万物互联，就要利用云计算技术接入5G通信网络，搭建相应的云服务平台，并且实现智能设备平台与通信网络的快速连接和响应，让用户能够真正享受智能服务和远程控制，并且还可以进行云数据的收集和存储，为用户进行功能以及信息查询提供便利条件。3基于大数据技术的5G通信网络架构第一，在进行5G通信网络架构的过程中，需要覆盖大量的天线，设置密度较高的基站，各天线、各基站之间有可能会存在一定的信号干扰，正常的天线数据和干扰数据如果混杂在一起，则会降低5G通信网络的数据传输质量，有可能会存在卡顿以及延迟的问题；第二，5G通信网络架构高度复杂。5G通信网络架构主要包括用户接入数据、网络基础数据和网络环境状态，由于涉及的数据比较多，需要更复杂的网络架构来支持通信，但是更多的通信链路将导致操作环境出现问题；第三，5G通信网络架构的超密集异构网络特性将导致边界数量和边缘数据感知不敏感等问题。3.1MEC(mobileedgecoumputing)移动边缘计算随着移动端新业务需求的不断增加，传统网络架构已经无法满足需求。于是有了基于NFV和SDN技术的云化核心解决方案，云计算成为核心网络架构的演进方向，将所有计算放在云端处理，终端只做输入和输出。然而随着5G的到来，终端数量增多、要求更高的带宽、更低的延迟、更高的密度。于是提出了MEC(mobileedgecoumputing)移动边缘计算的概念，在无线侧提供用户所需的服务和云端计算功能的网络架构。用于加速网络中各项应用的下载，让用户享有不间断的高质量网络体验，具备超低时延、超高宽带、实时性强等特性。中兴的5GMEC解决方案，把UPF下沉到无线侧，和CU、移动边缘应用（MEAPP，如视频集成内容cache，VR视频渲染APP）一起部署在运营商MEC平台中，就近提供前端服务。比如，直播现场，部署MEC平台，可以调取全景摄像头拍摄视频进行清晰的实时回放。低时延、高带宽。比如，视频监控，视频回传数据量比较大，但大部分画面是静止不动，没有价值的。部署MEC平台，可以提前对内容进行分析处理，提取有价值的画面和片段进行上传，价值不高的数据就保存在MEC平台的存储器中，极大的节省了传输资源。MEC主要优势，省时、省力、省流量、简单细致高效，将会应用在各个领域。3.2雾计算与云计算相比，雾计算所采用的架构更呈分布式，更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。数据的存储及处理更依赖本地设备，而非服务器。所以，云计算是新一代的集中式计算，而雾计算是新一代的分布式计算，符合互联网的〃去中心化〃特征。雾计算不像云计算那样，要求使用者连上远端的大型数据中心才能存取服务。除了架构上的差异，云计算所能提供的应用，雾计算基本上都能提供，只是雾计算所采用的计算平台效能可能不如大型数据中心。雾计算是以个人云，私有云，企业云等小型云为主，它有几个明显特征：低延时和位置感知，更为广泛的地理分布，适应移动性的应用，支持更多的边缘节点。这些特征使得移动业务部署更加方便，满足更广泛的节点接入。〃云计算〃可以简单地理解为网络计算，因为云的概念即是指网络。而〃雾计算〃则可以简单地理解为局域网计算，雾的概念可以代指分布式的局域网络。云计算与雾计算各有优缺点，可以相辅相成，同时又有竞争。一般而言，雾计算和边缘计算的区别在于，雾计算更具有层次性和平坦的架构，其中几个层次形成网络，而边缘计算依赖于不构成网络的单独节点。雾计算在节点之间且有广泛的对等互连能力，边缘计算在孤岛中运行其节点，需要通过云实现对等流量传输。基于大数据技术集成的5G通信网络架构包括专门的网络数据中心，用于收集和分析无处不在的网络数据，可大幅度地提高5G通信服务中网络服务的协调能力。除此之外，大数据技术的信息采集具有完整性(包括各基站信息以及干扰信息和业务流数据)，能够非常及时、快速地对这些信息数据进行分析和处理，最大限度地减少信号干扰，优化5G通信网络环境，提高信息传输的稳定性和效率。4结语应用大数据技术搭建好网络体系结构，可以满足人们日常信息查询的需要。大数据网络架构具有网络数据中心，该中心可以实现各类信息的输入和输出，为信息的有效传递提供支撑。作为大数据技术人员，必须加强大数据网络体系结构的设计与研究，不断提高大数据网络体系结构的设计水平，保证其良好的可扩展性，进而充分发挥其实用价值。由于5G通信技术本身的显著优势，在应用大数据技