方正波,曹龍漢,2,雒江濤
(1.重慶郵電大學通信網(wǎng)與測試技術(shù)重點實驗室,重慶 400065;2.重慶通信學院控制工程重點實驗室,重慶 400035)
隨著移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的不斷豐富,各國運營商在近年來明確提出了對QoE(Quality of Experience)的評估要求。然而對于傳統(tǒng)的感知評估系統(tǒng)只能夠提供粗糙的網(wǎng)絡(luò)運營狀況而不能反映用戶的真實感受,更無法結(jié)合具體的用戶在使用某項業(yè)務(wù)時的感知結(jié)果。同時,感知結(jié)果的量化需要大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)進行建模分析才能得到,并且還要對量化方法的有效性進行不斷的監(jiān)控和修正,從而得到正確真實的用戶感受[1]。概括來說,就是在基于Web的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測系統(tǒng)在用戶感知評估體系的基礎(chǔ)上建立一個模型與用戶的實際感知結(jié)合起來,運維人員可以方便地通過任何瀏覽器快速訪問計算機網(wǎng)絡(luò)查詢網(wǎng)絡(luò)的運行狀況。用戶感知模塊在網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測系統(tǒng)中有著不同尋常的意義,它為運營商準確掌握某項新業(yè)務(wù)在整個網(wǎng)絡(luò)中用戶使用的感知結(jié)果分布情況以及全網(wǎng)的感知趨勢分析提供了極大的便利。
為了獲得終端用戶感知結(jié)果,首先要建立一套衡量用戶感知的有效標準,可以通過采用QoE評估體系來實現(xiàn)。與傳統(tǒng)的評估體系相比,評估工作的方向也有所轉(zhuǎn)變,如圖1所示。
圖1 基于終端用戶感知出發(fā)的QoE評估體系
QoS(Quality of Service)是衡量網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的一種安全機制,QoS的最終目標是提高QoE。常見的一些QoS性能如WAP連接成功率、平均時延等都可以作為衡量用戶感知的指標。因此測量這些指標在某種意義上等同于評估用戶對服務(wù)性能的滿意度。然而,鑒于不同的用戶有不同的感知需求,常用的QoS指標卻往往不能完全與用戶的體驗質(zhì)量相吻合。在選擇QoS指標作為QoE評估體系的組成部分時,應(yīng)先做詳細的分析,以求達到最大的用戶體驗相關(guān)性。QoS實際包含了KQI和KPI兩個方面[2]。
KQI(Key Application Quality Index)關(guān)鍵質(zhì)量指標是一組可以被測量和監(jiān)控的業(yè)務(wù)/應(yīng)用的性能指標,針對不同業(yè)務(wù)提出的貼近用戶感受的業(yè)務(wù)質(zhì)量參數(shù),如網(wǎng)頁打開時延等,主要是從業(yè)務(wù)應(yīng)用的層面來看待網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。
KPI(Key Performance Index)是網(wǎng)絡(luò)和產(chǎn)品設(shè)備的性能指標,可以用不同的測量和統(tǒng)計方法來得到不同的表征KPI,它是整個體系中最底層的可以直接獲得的反映網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的指標。
在QoE用戶感知評估體系的建立過程中,最大的難度在于必須要建立在用戶主觀的滿意度上來構(gòu)成一個客觀的、可再現(xiàn)的和可操作的體系。運維人員可隨時監(jiān)測整體網(wǎng)絡(luò)真實的用戶感知狀態(tài)分布以及進行數(shù)據(jù)的深度鉆取某些用戶感知結(jié)果。
QoE用戶感知的評估體系的基本架構(gòu)如圖2所示。
圖2 QoE用戶感知評估體系架構(gòu)圖
從上圖可以看到,實際QoE用戶感知評估體系是一個分層的結(jié)構(gòu),從直接反映用戶層的主觀感受QoE到業(yè)務(wù)層表征服務(wù)參數(shù)KQI的選擇與定義,最后到網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能直接表征指標KPI的層面。
真實的用戶感受在評估體系中要有一套準確的映射機制,才能將用戶的真實感受轉(zhuǎn)化為能夠表征用戶感知的KPI,最后以直觀數(shù)據(jù)的方式進行評估。
QoE需要相應(yīng)的業(yè)務(wù)與網(wǎng)絡(luò)QoS作為保證,而相應(yīng)的業(yè)務(wù)與網(wǎng)絡(luò)QoS以KQI和KPI作為基礎(chǔ)?;赒oE的評估體系是以用戶感知為起點,然后再往下層分解。在分解的過程中,分析出各種應(yīng)用的KQI以及與底層表征KPI,最終得出QoE、KQI以及KPI之間的對應(yīng)關(guān)系。
在建立了這一套體系之后,評估終端用戶感知就成為一個匯總的過程。將QoE劃分為各類業(yè)務(wù)應(yīng)用,確定反映QoE要素的表征KQI及測量方法,業(yè)務(wù)應(yīng)用的KQI根據(jù)可靠性(Reliability)和舒適性(Comfort)原則進行分類。KQI從最終用戶的角度說明某項業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量,而不用考慮服務(wù)底層的技術(shù)方面(協(xié)議)或相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)解決方案。
這里的表征KPI不限于信令統(tǒng)計的KPI,為了描述一種感知項,多種測量方法下KPI可以相互補充?,F(xiàn)在信令統(tǒng)計的KPI由于更能反映用戶的實際感知,因此正越來越成為一種流行的趨勢[2-4]。
一套完整的評估體系自然離開不了便利的WEB應(yīng)用框架用以直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)和圖?;贘ava+JS(Ext庫)+HTML語言,采用SSH框架搭建起的B/S應(yīng)用,使每一層都向另外的層次以一種松散的方式來提供接口,因此開發(fā)人員無需考慮底層技術(shù),從而減輕從頭構(gòu)建持久層代碼的精力,這對客戶端來說更為重要。
通常利用面向?qū)ο蟮姆椒ń?yīng)的模型,以基本的Java為基礎(chǔ),編寫基本DAO接口,運用Hibernate框架實現(xiàn)的DAO類來實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫與Java類之間的通信。
Spring是業(yè)務(wù)層上最流行的框架之一,它是決定如何將對象融合在一起的微容器。Spring允許一種高級的構(gòu)造器注入(Constructor Injection)形式——對象通過簡單的XML文件進行連接,該配置文件包含對各種對象的引用,完成系統(tǒng)所要求的業(yè)務(wù)邏輯。
應(yīng)用上述開發(fā)框架,將視圖、模型和控制相對分離,另外還實現(xiàn)了持久層和業(yè)務(wù)邏輯層的分離。從而無論數(shù)據(jù)庫怎樣變化也不會對影響到前端,大幅提高了系統(tǒng)的可復(fù)用性。由于表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)層和持久層之間的耦合度較小,因此有利于團隊開發(fā)。
在實現(xiàn)的過程中共有3個步驟組成,即業(yè)務(wù)感知項的定義、存儲過程以及最后的業(yè)務(wù)查詢與數(shù)據(jù)的深度鉆取,而重點和難點也在于如何定義我們所需要的感知項。
根據(jù)用戶感知度新型感知體系首先需要對定義的感知項進行量化,理清QoE—KQI—KPI之間的映射關(guān)系,從QoE出發(fā),根據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用進行劃分,確定各種業(yè)務(wù)應(yīng)用對應(yīng)的KQI,選取KQI所需要表征的KPI以及權(quán)重系數(shù)(根據(jù)重要性和使用率),網(wǎng)頁瀏覽所對應(yīng)的量化如圖3所示。
在QoE評估體系中各個表征KPI的獲得不來自單一的手段,而通常所采用的KQI也并不是客觀存在的,因此根據(jù)實際需要定義的業(yè)務(wù)感知項來確定KPI的組成部分,使得其可行并盡可能接近現(xiàn)實[5]。目前主流的方法主要有兩類:
1)信令采集統(tǒng)計
通過采集網(wǎng)絡(luò)中實際發(fā)生的信令,獲得基于信令統(tǒng)計的表征KPI指標,例如彩信發(fā)送成功率等。由于這種方
圖3 網(wǎng)頁瀏覽量示意圖
式比較能反映用戶實際的感知情況,所以正越來越成為用戶感知QoE測量方式的流行趨勢。
2)網(wǎng)管統(tǒng)計
網(wǎng)管指標來自于全網(wǎng)24×7的數(shù)據(jù),因此數(shù)據(jù)非常的全面詳細,而且能夠彌補信令采集的不足,是個經(jīng)濟合適的方案。
這兩種測量方式的綜合使用能互補各自的弱點,因此基本能測量各種影響終端用戶感知的因素。這兩種數(shù)據(jù)源都含有一定的QoE元素,重要的是通過對自身情況的分析,得到一個合適的平衡。
定義分為兩步,定義KPI指標項以及最終的感知項定義。
將信令采集基礎(chǔ)指標、現(xiàn)場測試指標、定義KPI指標項以及最終的定義感知項分別存儲在表T_STAT_SENSE_INDICATORS、T_STAT_SNESE_TEST_INDICATORS、T_STAT_SENSE_KPI和 T_STAT_SENSE_DEF中,其中信令采集基礎(chǔ)指標表和現(xiàn)場測試指標表有對應(yīng)指標的CDR表名/詳細信息表名和字段,方便在存儲過程中的數(shù)據(jù)查詢計算。通過 Ext提供的 Ext.tree.DWRTreeLoader類將KPI基礎(chǔ)指標和現(xiàn)場測試等數(shù)據(jù)生成KPI動態(tài)遍歷指標樹,選取需要表征KPI對應(yīng)的子節(jié)點,定義對應(yīng)指標合適的優(yōu)秀、合格和客戶容忍值保存在T_STAT_SENSE_KPI表中。
將KPI值換算為百分制,具體的計算公式為
式中:KPI為換算后的百分制對應(yīng)的得分;E,Q,T分別為定義的優(yōu)秀值、合格值和客戶能容忍的值;Xreal為KPI測量值。
最后定義感知項,同樣取表T_STAT_SENSE_KPI的指標生成指標樹,選取所需QoE元素經(jīng)過加權(quán)運算后生成QoE計算公式,取合適的優(yōu)良中差值作為QoE最終感知結(jié)果參照值。
式中:N為KQI個數(shù),Wi為對應(yīng)KQIi權(quán)重,n為KPI個數(shù),wi為對應(yīng)KPIi權(quán)重。
具體的感知結(jié)果SENSE為
式中:E,W和C為定義的感知值,E>W(wǎng) >C或者E<W <C,視具體情況而定。1,2,3,4分別代表優(yōu)良中差最終的評估結(jié)果。
效果如圖4所示。
圖4 業(yè)務(wù)感知定義界面(截圖)
考慮到現(xiàn)網(wǎng)數(shù)據(jù)量非常大,在此通常采用ORACAL作為數(shù)據(jù)庫,選取時間粒度為1 h,通過數(shù)據(jù)庫調(diào)度任務(wù)機制,每隔1 h對此存儲過程運行一次,定時器設(shè)置參數(shù):
Interval= > TRUNC(sysdate,’mi’)+1/(24)
部分參考代碼如下:
'insert into T_STAT_SENSE(
ID,TIMEX,SENSE,KPI,KPIVALUE,IMSI,ACCESSTYPE
)
//將數(shù)據(jù)插入表T_STAT_SENSE中
select?||to_char(sysdate,'yyyymmddhh24miss')||?||EXCEPTID.NEXTVAL,?||to_char(currentTime,
'yyyy-MM -dd hh24:mi:ss')||?,
//插入對應(yīng)字段的數(shù)據(jù)
(case
when d.kpivalue > ='||E||'then 1
when d.kpivalue > ='||E||'and d.kpivalue < '||W||'then 2
when d.kpivalue > ='||W||'and d.kpivalue < '||C||'then 3
when d.kpivalue < ='||C||'then 4
end)as sense,
//根據(jù)kpivalue來判斷感知結(jié)果
?||DEF_ID||?,d.kpivalue as kpivalue,d.imsi as imsi,d.AN_type from(select imsi as IMSI,'||replaceformla||'as kpivalue,AN_TYPE
from('||sqlstr1||')group by imsi,AN_TYPE
)d';
這里,DEF_ID是感知項的ID,它由系統(tǒng)時間和數(shù)據(jù)庫序列號發(fā)生器拼接,replaceformla是對公式進行處理后得到的值,sqlstr1對不同指標表的聯(lián)合查詢語句。
值得注意的是,由于這里是對每個用戶進行評估,從而在實際的現(xiàn)網(wǎng)中每小時生成有數(shù)十萬甚至百萬的海量數(shù)據(jù),因此建議對T_STAT_SENSE進行按天分表,以提高在后續(xù)查詢和鉆取環(huán)節(jié)中的效率。
感知結(jié)果的查詢共有兩個部分組成,全網(wǎng)用戶感知結(jié)果分布和某一個感知結(jié)果的深度鉆取。全網(wǎng)用戶感知結(jié)果分布在一時間段內(nèi),以選定周期(1小時/1天/1周/1月)為時間粒度,獲得用戶感知優(yōu)良中差這4個感知狀態(tài)用戶數(shù)的分布情況以及在這個時間段內(nèi)的感知規(guī)律曲線。同樣,在數(shù)據(jù)的深度鉆取時,選取按查看用戶和接入網(wǎng)等方式進行鉆取,從不同角度對數(shù)據(jù)進行深度挖掘。
利用FusionCharts插件實現(xiàn)圖形直觀、動態(tài)顯示。服務(wù)器端選用Tomcat6.0作為Web組件的容器,選用Oracle數(shù)據(jù)庫。服務(wù)器端實現(xiàn)了XML文件的動態(tài)生成,能夠快速進行感知項定義查詢,感知結(jié)果查詢與鉆取等服務(wù),具體實現(xiàn)效果如圖5所示。
當點擊網(wǎng)格部分的數(shù)據(jù),通過內(nèi)部的邏輯連接,跳轉(zhuǎn)至相應(yīng)的頁面并對數(shù)據(jù)按照不同的方式進行鉆取。
圖5 業(yè)務(wù)感知查詢界面(截圖)
通過現(xiàn)場測試,充分證明了用戶感知度新型評估體系的真實性和可行性,同時驗證了在SSH框架下對表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)層、持久層開發(fā)方案的正確性。這種評估體系直觀、靈活,并實時反映被測網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)。但對QoE的量化與權(quán)重精確化等還需進一步深入研究。
[1]移動端到端用戶感知評估體系建立與優(yōu)化[EB/OL].[2012-06-20].http://www.mscbsc.com/bbs/thread-318016-1-1.html.
[2]馮國玲,徐旭東.用戶感知評估體系的設(shè)計與實現(xiàn)[J].河北工業(yè)科技,2009(3):190-192.
[3]李 榮.淺析移動通信中得用戶感知[J].電信快報,2008(5):12-15.
[4]熊熙玲,朱巍.QoE——一個不該被遺忘的角落[J].互聯(lián)網(wǎng)周刊,2001(9):95-97.
[5]張文.基于用戶體驗質(zhì)量設(shè)計分組網(wǎng)絡(luò)QoS機制[J].現(xiàn)代電信科技,2004(9):34-36.