基于大数据分析的通信网络监控体系研究

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  摘 要:计算机、物联网、云端技术的发展,导致大数据技术成为现实社会分析复杂问题可行性的基本方法。而通信网络规划伴随海量数据、多变的业务需要、复杂化的网络资源冲击等问题的出现,需要更为有效的规划方法。基于此,提出基于大数据的通信网络规划方法研究。具体方法步骤包括对海量数据的采集、数据深度分析、数据降维完成规划。在接下来的文章中,将针对数据通信网络维护与网络安全问题方面进行详细分析,希望能给相关人士提供重要的参考价值。
  关键词:大数据;通信网络;监控系统
  1 引言
  计算机逐渐普及,数据通信成为人与人之间交流的主要途径。所以,强化数据通信的安全性具有重要的现实意义。在我国互联网技术不断深入推进的当代,我国在网络安全层面提供了多种多样的防护措施,其中最简便有效的便是维护管理。维护管理对于数据通讯来说具有举足轻重的意义,在专业技术人员的管理下,网络能够在专业系统的保障下正常运行,进而确保客户的信息和财产不会被恶意窃取,进而也降低了市场交流成本,确保了信息通讯的真实性。但是我国在数據通讯领域仍然存在较大的问题,必须进行重点研究。
  2 数据通信网络简介
  所谓的数据通信网络,简单来说,就是围绕计算机为核心,通过光缆以及无线等诸多通道,达到一种网络相连的目的,最终,借助数据通信的作用,做好信息之间的传递以及接收,努力促使各项信息在人们之间实现共享。基于覆盖范围视角下来看,数据通信网络主要包括局域网、广域网、城域网以及国际网四种。小到家庭,大到一个企业、公司,都可以合理的应用局域网,所以在数据通信网络四种形式当中,局域网有着较为广泛的应用范围。在网络应用过程中,正因为应用的范围之广,频率之高,进而增大了网络的不安全性,对人们各项信息之间的共享增加了危险性。对此,做好数据通信网络的维护工作,确保网络环境具备较高的安全性是最为迫切的任务。
  3 通信网络监控运营维护系统的主要架构分析
  通信网络监控运营维护系统的构建,主要依托大数据技术、云计算技术、物联网智能技术等,形成网络通信设备、用户终端设备的连接,并对数据传输中产生的故障告警进行监控。当前通信网络监控的整个运维系统,包括网络可视化监控平台、实施故障监控、电子运维、故障管理等模块,不同模块分别负责网络数据资源的采集、挖掘、统计分析与存储。用户可以通过掌上客户端APP,对故障管理系统中存在的故障告警、工程告警、性能告警进行了解,执行内存计算、负载均衡、增量处理等数据分析环节,将不同告警分为多个等级。在面临重大告警、重大网络通信故障情况下,故障管理模块会在短时间内,接收到大量的告警风暴数据。这时故障管理模块会对接收到的告警进行实时监控、统计处理,通过利用云计算数据处理技术,展开告警风暴数据的多线程、多进程并行处理。同时通信网络监管人员,也要对故障告警作出优先解析、处理,对非重要故障告警数据进行标准化解析,以及告警数据的挖掘、关联分析,将处理后的故障告警进行缓存。
  一方面,对于那些通信设备、通信线路老化,以及通信网络应用软件未及时更新所形成的报警,则需要标记为工程告警,然后通知网络监控管理人员,对通信网络中的软件、硬件设施作出排查,并采取相应措施解除故障报警。另一方面,对那些由于非工程原因导致的故障告警,则需要在进行告警故障定位、故障验证、相关性分析后,生成涵盖告警ID、告警标题、告警内容的派单数据,并由EOMS系统派发故障工单。监控部门针对故障工单的轻重缓急,向通信网络监管人员派发工单,由监管人员对网络信号质量、数据传输、业务功能服务等进行修复,并将管控工单发回至可视化管理平台,从而形成故障报警的闭环流程。
  4 大数据在通信网络监控系统中的应用
  4.1 对于海量数据的采集
  要想实现大数据网络规划,需要大规模采集网络范围内所有的合理数据,因此在合理数据定义、数据初步处理、数据入库优化等方面应格外注意。在全网范围内多环节同步采集数据,数据囊括了网络数据、信息数据、地域数据、网管数据、环境数据及用户数据等,信息数据等属于重要大数据源,网管数据、用户数据属于传统数据范畴。为了提升数据采集的能力将半结构化数据与结构化数据共同采集。数据初步处理即在不改变数据格式、结构等条件下,在数据缓存时间内进行原始文件与数据信息的保存。在此之后,将基础数据里的资源数据根据最小粒度进行统一储存处理。以多维度解析技术获取大数据,采集价值较高、需求量较大的热点数据。并以3G/4G扫频为技术基础,将覆盖类数据分类采集,通过综合解析确保采集数据的全面性,并将各类数据分类储存。
  4.2 数据挖掘、故障处理
  (1)在多种性能告警指标、工程告警指标的管理与存储中,通常借助于云计算管理平台、后台数据库等,对网络生成性能告警进行实时监控、缓存与管理。(2)之后根据网络中存在的海量告警风暴数据,云计算数据处理技术会进行告警数据的多线程、多进程并行处理,将其分为多个不同的告警等级,对重大故障、重大告警消息源优先处理,对常规级别告警作出延时处理,以保证所有告警数据的正常监控与管理。另外要对通信设备、网络通信软件等方面工程告警进行筛选,对多种告警数据进行关联处理与分析,尽可能完成工程告警信息的及时发现、及时故障处理。(3)关联规则挖掘与质量评估。利用关联规则挖掘分析工具、多模字符串匹配算法,对现有告警数据进行挖掘分析,将告警消息关联匹配后生成故障工单,向网络运营维护人员机械能分发,从而有利于通信网络故障的集中管理。(4)故障工单派发与处理。在故障管理系统完成告警消息的处理后,运用掌上APP软件通过网络指令传输的形式,进行故障工单的MQ队列派发,并查询故障设备、网络通信软件的实时状态。最后将故障工单、故障处理督办事项发送至运维工程师的手机中,通过电话与运维人员展开直接的故障沟通,保证通信网络监控与管理责任落实到人。
  4.3 数据降维完成规划   大数据分析的基础前提条件就是需要做好数据分析的预处理,在网络规划方案中,因为数据来源的复杂性,获取的数据冗杂、相同性、结构等方面均存在不同意义的问题,而绝大部分数据分析的工具利用对数据的来源、质量均有着比较严苛的标准,所以,在其使用过程中首先需要做的就是数据预期处理,确保数据库的科学性。大数据分析的目标就是挖掘出数据库中包含的基本价值,考虑到数据大小与数据解析效率的需求,利用机器学习是大数据解析的重点。因为网络规划现在面临的各式数据有关性的复杂程度,优先需要考虑的就是借助于深度网络对数据进行分析。同时针对网络规划的领域复杂度,多种类规划预判分析需要,另一种比较适宜的分析模型就是随机森林计算,能够有效避免过分拟合,并利用联合决策获取最佳结果。
  5 通信网络数据安全管理措施
  5.1 消除网络漏洞或威胁
  等到工作人员找到了威胁网络安全的因素之后,应该第一时间制定完善的处理举措,同时有效提高整体网络的安全性能。通过实际调查发现,在处理网络安全问题过程中有着多方面的举措,而在应对病毒性攻击安全问题时,最常见的就是用户下载相关的杀毒软件,或者是建立防火墙,为促使数据通信网络具备最高的安全性,还可以利用以下几种手段。第一,合理分析用户网络使用过程中影响安全的软件以及文件等,做好相关的处理工作,对于可能包含病毒的网页访问进行限制;第二,不断升级网络的硬件设备,促使整体网络环境具备更高的稳定性能;第三,对于一些企业而言,可以借助主机系统与服务器分开的外包形式,避免病毒借助主机攻击服务器的安全问题,努力营造安全的网络环境。
  5.2 做好安全性评估
  数据通讯在本质上属于数据共享问题,为了提升通讯的安全水平,在网络维护阶段必须强化评估工作。对于系统内部,技术人员必须加强通訊网络检查,尤其要对于安全隐患进行重点排查,避免通讯系统因为内部问题而导致用户的通信数据被他人窃取;对于系统外部,工作人员也要定期发布检查公告,建议客户定期检查经常使用的通讯设备是否存在系统漏洞,通过下载系统补丁等形式强化系统安全性能。技术人员在对于内部网络进行评估时,必须秉持高度的责任意识,不放过任何一个细小的环节,确保评估的准确性和客观性。
  5.3 科学设置防火墙
  为了提高数据通信网络的安全性,还需要从技术角度着手,科学设置防火墙,防火墙在通信网络安全中,具有极为重要的作用,在数据信息的传输环节,能够做出指令,对信息进行安全防护。防火墙技术可以将硬件、软件两个部分结合,限制有害信息的传输,并记录各类访问内容的变化,为计算机维护工作奠定基础,大大提高数据信息传输的安全性。
  5.4 完善加密技术
  在网络体系中,网络传输是一个重要组成部分,若网络传输质量受到影响,便很容易出现信息丢失问题,因此,要高度关注数据的加密处理。以企业为例,常用的加密技术包括三类:(1)端点加密:端点加密技术操作简单,在收到信息之后,才需要进行解密处理;(2)链路加密:链路加密能够对网络通信链路进行加密处理,避免信息泄露;(3)节点加密:节点加密需要选择相应的密码装置,将密码装置与节点连接起来,在信息通过节点时,即可自动加密。企业可以根据自身的要求来选择相应的加密技术,选择时需要综合考虑到经济效益和成本要求。
  6 结束语
  大数据分析是对网络中存在的海量数据信息,进行数据采集、挖掘、抽取、清洗、转换与分析,通常面对数量大、类型多样化的数据信息展开分析。因此借助于大数据分析技术,对故障管理系统中存在的告警数据流,进行性能指标监测、关联规则挖掘、故障工单派发,可以对通信网络中存在的告警数据消息、故障问题进行妥善解决。
  参考文献:
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