通信工程通信设备公司技术支持实习报告

通信工程通信设备公司技术支持实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在通信设备公司担任技术支持实习生，负责处理客户设备故障与系统优化问题。通过分析历史维修记录，定位并解决12起网络中断案例，平均故障解决时间缩短至4.2小时，较标准流程提升36%。参与3次产品升级部署，成功完成200台设备的远程配置，错误率控制在0.8%以下。应用信号分析软件对5组典型故障案例进行建模，形成《故障诊断流程手册》，涵盖10类常见问题及标准化排查步骤。掌握Python脚本自动化处理日志分析任务，将数据处理效率提升至日均300条以上。实习期间，将课堂学习的信号调制理论与故障排查经验结合，验证了数字信号处理算法在故障定位中的有效性。

二、实习内容及过程

1实习目的

希望通过实践了解通信设备在商业环境中的运维模式，把学校学的调制解调、网络协议知识用到实际故障处理上，看看自己喜不喜欢这行，顺便提升动手能力。

2实习单位简介

我去的公司主要做企业级5G专网和WiFi6覆盖方案，客户有工业园区和写字楼，设备以自研的路由器和AP为主，我所在的部门是现场支持，处理一线的安装调试和故障。

3实习内容与过程

开始时跟着师傅跑现场，他让我记录每个客户的网络拓扑和配置模板，第一周就看了20多个工单，从光口PON速率测试到AC控制器下发指令，慢慢熟悉了OSI七层模型在实际环境里的对应关系。

第二周开始独立处理简单故障，比如某栋写字楼投诉楼层WiFi信号弱，我用手机扫频仪测到是信道干扰，客户原有方案没做频段规划，我重新规划了5个非重叠信道，AP重上电后客户端速率从30Mbps提升到90Mbps，客户那边挺满意的。

遇到最麻烦的是第三周一个工业园区项目，有200个工位突然掉线，定位到核心交换机一个千兆口告警，但重启端口没反应，师傅让我用Python脚本自动抓取交换机日志，我写了个脚本关联CPU和内存使用率，发现是NTP时间同步异常导致设备负载飙到85%，调整了源码里时钟同步的阈值参数，问题解决后日志显示故障持续了37分钟。

后期参与了一个设备固件升级项目，负责3个测试点的部署，远程配置时发现一半AP的DHCP池地址冲突，重新规划后用Ansible批量下发脚本，错误率从1.2%降到0.3%，比手动操作快了3倍。

4实习成果与收获

整个实习期间处理了各类工单45份，其中复杂故障12起，客户满意度反馈平均分92分。最大的收获是理解了QoS策略在VoIP通话中的实际应用，比如怎么设置优先级权重让视频会议不卡顿。

跑现场多了也记住了不同场景下无线覆盖的盲区处理方式，比如金属遮挡区域得加中继，这比课本上学到的理论直观多了。

5问题与建议

公司的培训有点老套，都是看设备手册，建议多搞些故障模拟演练，比如用EVENG搭建虚拟环境，让新人反复练习BFD探测丢包这种场景。

我感觉现行的工单分配系统效率不高，经常一个师傅同时处理3个不同区域的故障，要是能按技能标签分配，比如我熟悉无线配置就优先派这类任务，可能响应时间能再快点。

三、总结与体会

1实习价值闭环

这8周像是在把书本里那些抽象的时延、误码率概念，一个个落实到光缆熔接的接头损耗测试里，或者客户投诉时分析频谱仪上显示的杂散信号。比如7月15号处理的那起工厂车间WiFi漫游问题，开始以为是AP功率不够，现场调到最高档后还是断断续续，重新查了设计图纸才发现走线时绕过了金属货架群，信号在波导效应下衰减太厉害。最后加了两台高增益天线，位置用全向天线模型仿真计算过，客户测试时说整个车间移动设备掉线次数从日均23次降到3次以内。这种把理论转化为解决实际问题的过程，让我觉得通信工程不只是画图算题，更是跟信号赛跑，得懂它脾气才能管住它。

我整理的《故障诊断流程手册》里，那个基于SNMPTrap分析的故障分级模型，后来师傅在8月3号处理一个数据中心链路中断时用了，他说比传统排查法省了1/3时间，这种被需要的感觉挺有成就感。

2职业规划联结

实习前想当研发，觉得现场支持太脏乱，现在明白运维是整个产业链的毛细血管，从芯片设计到最终用户体验，每一步都可能出问题。8月10号跟着师傅去处理一个偏远矿区的基站信号盲区，凌晨两点在粉尘里爬铁塔，才懂什么叫“通信战士”，也确认了自己不怕吃苦。现在看招聘要求里写“具备扎实网络基础和快速学习能力”的岗位，会特别关注，想着回去得赶紧补补BFD协议和MPLSL3VPN的实验室实践。

那个用Python做日志分析的项目让我意识到，未来的技术支持得懂点AI，比如用机器学习预测故障，或者自动化生成运维报告。下学期打算报个PythonforNetworkAutomation的在线课，顺便看看能不能争取个相关方向的毕业设计。

3行业趋势展望

公司今年推的AI赋能运维系统挺有意思，能根据历史数据预测某个区域可能出现的拥堵，我觉得这会成趋势。之前看行业报告说，到2025年全球5G专网运维市场规模要超500亿，但自动化率才不到30%，意味着现场支持岗位会分化，一部分要懂AI算法，一部分得专精于复杂现场的排障。我在实习最后做的那个无线干扰排查工具，虽然只是简单脚本，但师傅说如果能集成机器学习分析信号指纹，价值会大不少。现在想想，大学里学的那些排队论、信息论知识，说不定真能在5G切片流量调度里派上用场。

最直观感受是行业对安全要求越来越严了，8月25号培训时专门讲了CCNP安全认证里的内容，现在看到设备日志会下意识关联到DoS攻击特征，这种危机感也成了动力。

四、致谢

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感谢实习期间接触到的每一位同事，特别是带我的师傅，那个用频谱仪教我识别不同信号类型的下午，让我印象特别深。也谢谢那些在工单系统里给我反馈的客户，他们的耐心让我明白沟通不只是技术对接。

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