许保德+巫江涛

随着移动互联网数据业务的快速发展，以及电信网络结构的演变，传统的网络问题分析方法已经不能适应当前服务环境和网络环境，需要转变思路。大数据技术提供了分布式并行处理大数据量的机制，能够快速处理海量的数据，为运营商以用户感知为中心分析和定界定位问题提供了技术基础。

定界定位的基本思路

每个运营商都在不定时产生着不同的业务数据，当业务出现问题，就需要排查原因。传统的问题定界定位方法一般是按照网络设备的上下级关系逐级查找指标差的占比，例如从全网到核心网网元，然后分析与核心网网元交互的无线侧小区的指标，希望能够找出明显劣化的点，找到劣化点后，再钻取出异常的原始话单和原始信令，分析出原因。

这种金字塔式的分析方法存在以下弊端：

分析问题的入口是顶层的指标，而该指标是大量样本综合计算的结果，对少量的异常问题不够敏感；

自顶向下的分析方法很大程度上依赖于孤立点的存在，当指标之间差距不明显时，该方法往往失灵；

4G网络具有扁平化、资源池化等特点，网络设备的上下级关系不再明显，也更加复杂，分析时很难再逐级查找问题；

只呈现指标的异常，还需要消耗较大的人力进行定界定位分析，才能找到问题。

而基于大数据分析，以用户感知为中心的定界定位方法采取了一种新的定界定位技术，和传统的方法相对应，称之为倒立金字塔分析法。……