Page 26 - 网络电信2019年1/2月刊上
P. 26
图2 基于CUTAS的IPRAN网络流量监控分析现网部署方案 统自动上传至集团廊坊云基地。
CUTAS系统目前已在联通集团廊坊云基地上线，通过长期持
续采集现网流量数据和进行流量数据分析，充分利用运营商拥
有的数据资源优势，挖掘数据价值并积极为网络提供服务。
三、CUTAS流量分析应用案例
现网流量常用分析功能包括端口（NNI和UNI）流量/带宽
利用率趋势、环网（接入环、汇聚环、核心环）流量/带宽利用
率趋势，端口峰均比分析、忙闲时分析、收敛比等多项性能指
标，部分应用指标分析举例如下。
通过测试可知，某接入环收敛比基本分布在1~2之间，2%的
时刻收敛比超过了2，从现网实际的收敛比数据分析验证了中国
联通在网络建设初期提出的收敛比1:2:4的建议指标值。
2017年春节（1月27日-2月2日）期间，某端口和某接入环
流量趋势如图3和图4所示。由图3可以看出，该端口1月27日至2
月2日期间15分钟秒级峰值流量下降超过200Mbit/s。该接入环1
分析、端口流量峰均比分析、UNI端口闲忙时分析和流量预测7
月27日至2月2日期间环的总流量减少了7%左右，2月2日之后，
个功能模块组成；存量管理系统由网元管理和环网管理2个功能
该环的每小时总流量又恢复到56Gbit/s左右。该指标的分析结
模块组成；系统管理由任务管理、用户管理、日志管理、系统
果符合春节期间该接入环上网络流量的变化趋势。
监控4个功能模块组成；工具集由图表可视化、图表打印和数据
以网元端口采集的大数据为样本，根据业务类型，读取相
库访问管理3个功能模块组成。
关的样本数据并且保存到本地缓存，并且以本地缓存文件进行
CUTAS系统采用成熟的Hadoop分布式文件系统HDFS，包括数
预处理后的数据为样本数据，通过栈式降噪模型预测端口/环网
据采集模块，基于Flume，能对缺失值、无效值或极值进行数据
流量。某端口预测流量曲线如图5所示。
清洗；数据存储模块，基于MySQL与HDFS，采用HIVE+Impala方
式进行数据的集成；数据查询分析模块，基于Impala平台，直 图4 春节期间某接入环流量趋势
接对HDFS中的数据进行快速、高效的类SQL查询和分析处理；流
量预测模块，基于SPARK，对大量流量数据进行深度学习来预测
未来某个时间段的流量趋势，同时兼顾后期对数据挖掘功能的
需求；业务服务模块，进行拓扑分析、系统管理等。
二、IPRAN网络流量监控分析部署方案
CUTAS系统采用一级架构云化方式部署，在廊坊云基地统一 图5 某端口预测流量曲线
部署一套CUTAS系统，各省的流量数据以地市为单位通过OSS2.0
的ESB系统上传至总部ESB服务器后提供给CUTAS系统进行分析。
该系统可以针对全联通300多个本地网的IPRAN网络流量数据进
行完全符合行标要求的网络性能指标分析和呈现。系统采用集
中维护方式，各省和地市用户通过CUTAS上的分权分域功能接入
该系统。
联通集团要求各省分公司在2018年完成全国31个省市区的
流量监测新功能的部署工作，这对于当前4G网络乃至今后5G网
由图5可以看出，目前CUTAS系统已实现端口/环流量未来
络流量的爆发式增长有特殊的意义。目前多个省分公司已经完
一段时间的预测功能，后期将考虑进一步提高流量预测的准确
成省内厂家流量监测系统的部署，并实现网流量数据通过ESB系
性。
图3 春节期间某端口流量趋势 CUTAS系统支持自动定时获取省内不同本地网多厂家IPRAN
网络上的流量基础数据，打破厂家私有化壁垒，做到全方位的
数据综合监控以及横向参数比对分析。CUTAS系统本着忠实于服
务一线运维应用的开发理念和需求方向，力争成为IPRAN网络流
量监控与分析的最佳有效支撑系统。中国联通通过构建一体化
的IPRAN网络流量监控分析体系，可以为网络的精准扩容建设提
供决策依据，满足目前IPRAN网络承载的多元化需求，在IP-RAN
网络的维护管理实践中发挥更大的价值和功效。
网络电信 二零一九年一、二月 33
