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    基于大数据处理的PPPOE家客业务质量分析标杆经验汇编(共12页).docx

    • 资源ID:14422366       资源大小:625.87KB        全文页数:12页
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    基于大数据处理的PPPOE家客业务质量分析标杆经验汇编(共12页).docx

    精选优质文档-倾情为你奉上“基于大数据处理的PPPOE+家客业务质量分析”标杆经验汇编(提高故障定位和投诉拦截效率)贵州公司2017年7月一、摘要本推广手册聚焦于基于PPPOE+的家客业务质量分析,旨在解决如何获取准确、完整的端到端业务链路,从而提高故障定位的准确性,为家客业务运行质量分析提供数据支撑。关键词:PPPOE+、端到端链路、大数据、可视化二、背景随着家客用户数量的不断增加,业务质量运维面临较大压力。客户的故障定位及业务运行质量分析都需要准确的数据支撑,但是在资源数据质量方面,还存在链路不完整、链路不准确的问题,并且缺少可视化的端到端链路支撑,影响故障定位的效率和准确性。三、存在问题目前在家客资源数据质量及应用方面,还存在如下问题:1、部分数据不准确:家客业务开通过程中,系统中的业务数据关系存在不准确的情况;2、数据核查针对性不强:数据核查时难以定位出不准确的数据,往往进行全量的核查,从而影响了核查的效率;3、缺少端到端模型库:没有建立端到端模型库,不能为上层应用提供及时有效的端到端链路关系;4、可视化应用支撑欠缺:在用户业务诊断及故障定位、投诉定位时,缺少可视化的数据支撑;四、解决方案和措施(一)以PPPOE+为标杆:获取基准数据1、概述为提升数据质量,我省进行了全量的资源核查,但是工作量较大,效率较低。通过基于PPPOE+技术,获得准确的话单数据,以此作为标杆,提取不合格数据,从而进行针对性的数据核查。2、措施通过数据采集获取RADIUS服务器中PPPOE+数据,按照NASPORTID的数据规则,解析NASPORTID数据,按照PPPOE+数据模型,以用户宽带账号维度进行入库存储。采集规则:提供采集任务管理能力,可以通过页面功能设置采集任务,对接上述多种采集方式,定时、全量/增量获取采集数据,并能够跟踪查看采集进展及结果。采集任务管理:能够对采集任务进行管理,增加、修改、删除采集任务及设置任务是否生效。采集任务查询:跟踪展现各采集模型采集进展及采集结果,内容包括任务名称、任务类型、任务是否生效、任务开始时间、任务结束时间、采集粒度、采集结果、采集数。(二)以模型为基础:建好端到端链路关系1、概述对于端到端链路数据,需要查询多个数据表,检索多个字段才能获得,费时费力,且不能保障数据的准确性。建立基于PPPOE+的端到端数据模型,只需查询一个数据表,检索一个关键字段即可获得端到端链路关系,提高数据应用的效率。2、措施基于PPPOE+的家客业务模式进行端到端数据建模,包括用户信息模型、账号信息模型、家庭网关模型、ONU设备模型、ONU端口模型、POS分光器设备模型、POS端口模型、OLT设备模型、OLT端口模型、BRAS模型、BRAS端口模型、家庭宽带业务实例模型等。把采集解析后的PPPOE+基础数据模型中存储的数据进行逐级关联合并汇总至端到端数据各个相应模型中。建模模型数据信息如下:PPPOE+模型及字段:属性中文名称英文名称数据来源宽带账号broadband_noRADIUS采集归属BRAS IPbras_ipRADIUS采集BRAS设备IDbras_id资源BARS端口标识bars_portRADIUS采集BARS端口IDbras_port_id资源OLT标识oltRADIUS采集OLT设备IDolt_id资源OLT-PON口标识olt_portRADIUS采集OLT端口IDolt_port_id资源一级POS标识pos资源一级POS设备IDpos_id资源一级POS端口标识pos_port资源一级POS端口IDpos_port资源二级POS标识pos资源二级POS设备IDpos_id资源二级POS端口标识pos_port资源二级POS端口IDpos_port资源ONU MAConu_macRADIUS采集ONU设备IDonu_id资源ONU端口标识onu_portRADIUS采集ONU端口IDonu_port_id资源SVLANsvlanRADIUS采集CVLANcvlanRADIUS采集设备端口连接数据模型:属性中文名称英文名称说明A端设备a_ne_idA端端口a_ne_port_idZ端设备z_ne_idZ端端口z_ne_port_id(三)以大数据分析为手段:整改不合格数据1、概述综资数据较全,但难以鉴定不合格数据,Radius话单数据较为准确,但链路关系不完整,没有无源分光器信息。将Radius话单数据作为对标数据,碰撞综资数据,通过大数据分析,将准确的资源链路关系入库,对于不合格信息进行针对性整改。2、措施通过综合资源系统同步数据接口,获取综合资源系统中家客业务、资源数据,数据包括用户信息、账号信息、家庭网关、ONU、ONU端口、POS分光器、POS端口、OLT、OLT端口、BRAS端口、家庭宽带业务等数据信息。以资源系统同步的用户账号信息与RADIUS系统采集获取的用户账号信息为关联基准,将PPPOE+端到端数据模型中已逐级关联汇总的RADIUS数据与资源系统同步的数据进行比较、合并。相同合并,资源系统同步的数据合并到PPPOE+端到端数据模型中,不同,记录比较的不同数据。并通过资源数据回写接口同步最终结果给综合资源系统。保障业务数据和网络资源数据的精准。提供给综合资源管理人员精准的核查手段。(1)资源数据同步任务配置:提供资源数据同步任务管理能力,可以通过页面功能设置资源数据同步任务,定时、全量/增量获取同步数据,并能够跟踪查看同步进展及结果。(2)资源数据比对:每天定时任务开启,同步的同时比对从资源系统同步的数据、RADIUS系统上采集解析的数据,以资源系统同步的用户账号信息与RADIUS系统采集获取的用户账号信息为关联基准,将PPPOE+端到端数据模型中已逐级关联汇总的RADIUS数据与资源系统同步的数据进行比较、合并。相同合并,资源系统同步的数据合并到PPPOE+端到端数据模型中,不同,记录比较的不同数据。每天定时任务执行完,会将结果数据传递给综合资源系统,资源系统负责解析更新数据。业务错误数据:OLT标识olt资源OLT设备IDolt_id资源OLT-PON口标识olt_port资源OLT端口IDolt_port_id资源一级POS标识pos资源一级POS设备IDpos_id资源一级POS端口标识pos_port资源一级POS端口IDpos_port资源二级POS标识pos资源二级POS设备IDpos_id资源二级POS端口标识pos_port资源二级POS端口IDpos_port资源ONU MAConu_mac资源ONU设备IDonu_id资源ONU端口标识onu_port资源ONU端口IDonu_port_id资源(四)以开放应用为目的:进行端到端链路的可视化展现1、概述静态的客户业务数据没有为上层应用提供动态的数据支撑,导致数据利用价值较低,且不利于客户业务数据质量的提升。将端到端业务数据进行可视化呈现,为端到端诊断、投诉定位、故障诊断提供可视化应用,从而提高业务数据质量,提升客户响应速度。2、措施能够把系统组织好的以用户为视角的端到端PPP0E+数据对外开放,提供如web service 、DB文件、FTP、HTTP页面集成等接口方式的对外开放数据方式。以便其它系统如投诉预处理、故障管理等系统的使用。也可以提供可视化链路,供故障处理人员查看。五、取得效果(一) 管理创新:率先提出树立坐标,查找问题的管理思路创新打造以“树立坐标,查找问题“为核心的的管理思路,解决了全量数据盲目核查的问题。通过针对性的数据核查,一方面减轻了核查工作量,另一方面提升了数据整改的效率,从而有效保障了家客业务数据质量。自提出“树立坐标,查找问题”的管理思路以来,对于客户的业务质量数据核查工作,黔东南试点数据由月均5万降低为月均0.6万,核查工作量降低了85%,有效减轻了运维工作压力。(二) 技术创新:采用基于大数据处理的PPPOE+分析技术首创基于PPPOE+的业务质量分析技术,通过Radius话单数据的提取,获得准确的标杆数据。基于大数据分析技术,通过与综资数据的多维碰撞分析,实现准确数据与不合格数据的有效分离,为数据的针对性核查提供依据。通过采用基于大数据处理的PPPOE+分析技术,首次从Radius话单中提取了黔东南试点地市21万用户数据,通过与综资数据的多维碰撞分析,分离出8万准确数据,13万不合格数据,通过专线整治,数据达标率为100%。(三)应用创新:首创智能检测、自动发现机制首创智能检测、自动发现的可视化定位体系,用户出现故障时,通过主动分析,在端到端链路中自动提示故障点,提升故障预判的准确率;将端到端链路进行可视化的展现,便于运维人员更加直观的查看业务链路,提高运维效率。端到端链路的可视化展现支撑了黔东南试点地市21万用户的端到端质量检测,其中分析出1万条隐患数据;为21万用户的投诉和故障处理提供了定位支撑。(四)管理效益通过基于大数据处理的PPPOE+家客业务质量分析的应用,提升了业务数据核查的效率,保障了端到端链路的准确性,通过可视化的应用支撑,提高了故障定位的准确性,并有效降低了客户投诉率。可视化的端到端链路为故障定位提供了有效支撑,黔东南试点地市故障定位准确率由55.97%提升至95.60%。通过端到端诊断,主动发现网络隐患,及时进行网络整治,黔东南试点地市故障定位准确率由68.01%提升至82.29%。(五)经济效益通过基于PPPOE+的数据碰撞分析,解决了业务数据全量核查的问题,降低了核查任务量,从而减少了数据核查人工成本及管理成本。由于投诉率的降低,有效减少了用户投诉故障处理的维护人员,从而减少了用于故障投诉的协调成本。其中黔东南试点地市用于数据核查的人员减少了20%,用于投诉处理的人员减少了25%,人工成本降低了20万元/月;管理成本降低了10万元/月;协调成本降低了8万元/月。专心-专注-专业

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