尹粵寧

【摘要】 近年來隨著寬帶市場的蓬勃發(fā)展，使得各類IP運(yùn)營商對其城域網(wǎng)容量進(jìn)行了不斷地擴(kuò)充。然而這種擴(kuò)充更多的具有盲目性，如何有效的對城域網(wǎng)各類流量進(jìn)行充分評估，對業(yè)務(wù)進(jìn)行精細(xì)化推廣成了擺在IP運(yùn)營商面前的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文將重點(diǎn)討論如何利用最精簡的手段，通過采集分析城域網(wǎng)實際數(shù)據(jù)，建立相關(guān)分析模型，并驗證模型的可行性。相關(guān)方法和結(jié)論對提高城域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容的準(zhǔn)確性、降低擴(kuò)容預(yù)算成本以及推進(jìn)業(yè)務(wù)精細(xì)化管理具有現(xiàn)實的指導(dǎo)意義。

【關(guān)鍵詞】 IP運(yùn)營商 寬帶遠(yuǎn)程接入服務(wù)器 數(shù)據(jù)采集 驗證 建模一、引言

寬帶遠(yuǎn)程接入服務(wù)器（Broadband Remote Access Server，簡稱BRAS，下同）是面向?qū)拵ЬW(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的新型接入網(wǎng)關(guān)。各城域網(wǎng)中接入層設(shè)備匯聚后上聯(lián)到BRAS，BRAS上數(shù)據(jù)通過出口路由器再跟骨干或者其他的城域網(wǎng)進(jìn)行通信。IP運(yùn)營商可以BRAS為單位，分析獲取BRAS各業(yè)務(wù)類型的各類帶寬下的用戶平均流量，以此為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立模型，如地域片區(qū)模型、鏈路模型、設(shè)備模型等，按照模型分析出地域片區(qū)、鏈路、設(shè)備等的流量狀況，形成網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容，業(yè)務(wù)推廣的分析依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)采集及分析

2.1通過在線用戶數(shù)分析

目前IP運(yùn)營商的網(wǎng)管系統(tǒng)已經(jīng)實現(xiàn)了對BRAS上連中繼流量的周期性采集功能，假設(shè)采集周期為5分鐘。同時也實現(xiàn)了BRAS分業(yè)務(wù)類型的在線用戶數(shù)的采集功能，假設(shè)采集周期為10分鐘。兩者的采集時間點(diǎn)在10分鐘的整數(shù)倍重合，因此可以按照相同的采集時間點(diǎn)對兩者進(jìn)行對應(yīng)，作為分析樣本。

在對實際數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前，經(jīng)過初步分析，認(rèn)為：

公眾互聯(lián)網(wǎng)及電視互動流媒體的在線用戶數(shù)對BRAS上連中繼流量（下行流量，以下提及的流量都是指BRAS上連中繼的下行流量）有較大影響，所以假定一個模型為：BRAS流量=a×公眾互聯(lián)網(wǎng)在線用戶數(shù)+b×電視互動流媒體在線用戶數(shù)+c，其中a和b分別表示公眾互聯(lián)網(wǎng)和電視互動流媒體的每用戶流量，c代表其他流量。

因為不同區(qū)域的用戶的上網(wǎng)行為可能存在較大差別，在不同區(qū)域，甚至不同BRAS上兩者的相關(guān)性可能存在較大不同，因此考慮建立區(qū)域模型，區(qū)域內(nèi)選擇多臺BRAS設(shè)備進(jìn)行抽樣分析。

進(jìn)行精細(xì)化的在線用戶數(shù)采集，預(yù)先采集城域網(wǎng)活躍用戶的帶寬情況（可參考抽樣采集各帶寬用戶流量方案），在每個采集周期中疊加上帶寬情況，即可得出在線用戶的帶寬分布情況，則上述的模型將變?yōu)椋?/p>

BRAS流量=a1×公眾互聯(lián)網(wǎng)在線用戶數(shù)+a2×公眾互聯(lián)網(wǎng)在線用戶數(shù)+a3×公眾互聯(lián)網(wǎng)在線用戶數(shù)+b1×電視互動流媒體在線用戶數(shù)+b2×電視互動流媒體在線用戶數(shù)+b3×電視互動流媒體在線用戶數(shù)+c。

其中a1，a2，a3代表各帶寬的公眾互聯(lián)網(wǎng)用戶平均流量，b1，b2，b3代表各帶寬的電視互動流媒體用戶的平均流量，c代表其他流量。

此模型可通過多點(diǎn)數(shù)據(jù)形成線性方程組，最終解出a1，a2，a3，b1，b2，b3等各帶寬下的平均用戶流量。

根據(jù)實際數(shù)據(jù)的采樣，經(jīng)過初步分析，可以發(fā)現(xiàn)：

流量與總的在線用戶數(shù)存在明顯的線性關(guān)系。

如果綜合分析三者的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)對公眾互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)在絕大多數(shù)情況下都是正線性相關(guān)（a>0），對電視互動流媒體用戶數(shù)有時正相關(guān)（b>0）有時負(fù)相關(guān)（b<0）。

無論是對總用戶數(shù)還是公眾互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)，線性分析得到的截距都是負(fù)數(shù)（c<0），意味著用戶數(shù)為0的時候，是負(fù)流量?？赡苁且驗槟承┯脩魭煸诰W(wǎng)上但是不占用流量。

2.2抽樣采集各帶寬用戶流量

采集公眾互聯(lián)網(wǎng)用戶帶寬

目前BRAS主流設(shè)備為華為的ME60，可在設(shè)備上執(zhí)行查看相應(yīng)業(yè)務(wù)類型的所有在線用戶，并獲取到用戶詳細(xì)的用戶名稱，帶寬，接入端口等信息。

隨機(jī)挑選在線的各種帶寬的用戶進(jìn)行流量采集

針對要分析的BRAS， 每臺BRAS的指定業(yè)務(wù)類型上每種帶寬抽選用戶進(jìn)行流量采集，將用戶按帶寬劃分帶寬等級，如2M：2，4M：4，6M-6，8M-8，10M-10，12M-12，20M及以上20，以10分鐘為一個粒度，設(shè)備內(nèi)按業(yè)務(wù)類型（公眾互聯(lián)網(wǎng)以及電視互動流媒體）以每個等級的帶寬隨機(jī)挑選100個用戶進(jìn)行流量采集，排除掉中途下線以及掉線重新上線的用戶，每次進(jìn)行采集時用戶不足100個時在同等級帶寬用戶中隨機(jī)補(bǔ)齊，采集到原始10分鐘粒度的用戶帶寬數(shù)據(jù)。

上述采集的是用戶流量計數(shù)器的值，以兩個采集點(diǎn)之間差值為采集點(diǎn)間的總流量，總流量/采集點(diǎn)時間差得出采集點(diǎn)間的平均流量，并且采集當(dāng)前公眾互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的總在線人數(shù)。

原始數(shù)據(jù)采集完成后進(jìn)行數(shù)據(jù)的匯總：

將10分鐘原始數(shù)據(jù)按區(qū)域、帶寬類型、業(yè)務(wù)類型等十分鐘粒度時間點(diǎn)進(jìn)行匯總，匯總出十分鐘粒度的地市帶寬平均上下行流速以及最大上下行流速；將10分鐘匯總數(shù)據(jù)按區(qū)域、帶寬類型、業(yè)務(wù)類型、小時粒度時間點(diǎn)進(jìn)行匯總，匯總出小時粒度的區(qū)域帶寬平均上下行流速以及最大上下行流速。

三、數(shù)據(jù)分析驗證

3.1通過在線用戶數(shù)分析

經(jīng)過持續(xù)的數(shù)據(jù)采集以及分析，實際發(fā)現(xiàn)通過上述方法獲取的帶寬平均流量值的波動情況跟實際設(shè)備上聯(lián)整體流量的波動情況吻合，并且根據(jù)歷史數(shù)據(jù)推測的預(yù)測流量也較為準(zhǔn)確。

3.2抽樣采集各帶寬用戶流量

對上海地區(qū)某IP運(yùn)營商的公眾互聯(lián)網(wǎng)用戶與電視互動流媒體用戶24小時流量實測，隨機(jī)選取了30臺BRAS測量2類用戶的上/下行平均流速，公眾用戶總數(shù)約30萬，電視互動流媒體用戶數(shù)約10萬。

公眾互聯(lián)網(wǎng)用戶流速測量：針對3類區(qū)域30臺BRAS流量進(jìn)行24小時實測，采樣間隔為30分鐘（抽樣率5%，覆蓋20萬用戶）?；ヂ?lián)網(wǎng)用戶晚間峰值平均下行速率約908kbps，峰值平均上行速率約403kbps。

電視互動流媒體用戶流速測量：針對2類區(qū)域20臺BRAS中的20萬戶電視互動流媒體的用戶帳號進(jìn)行24小時監(jiān)測，采樣間隔15分鐘。電視互動流媒體用戶晚間下行速率基本穩(wěn)定在3Mbps（為互聯(lián)網(wǎng)用戶的3倍），上行平均速率70kbps。

以上可以認(rèn)為兩種方法分析出來的結(jié)果基本可反應(yīng)現(xiàn)網(wǎng)實際的流量狀況，數(shù)據(jù)有一定參考價值。

四、流量模型建立

區(qū)域模型

區(qū)域模型的制定目的是分析區(qū)域內(nèi)業(yè)務(wù)類型下的帶寬分布狀況，以及各帶寬的平均流量狀況。以確定區(qū)域內(nèi)寬帶提速所帶來的區(qū)域流量變化影響，調(diào)整擴(kuò)容指標(biāo)。

采集方案基于原有的按設(shè)備、業(yè)務(wù)類型、帶寬等方式采集，仍然是單獨(dú)設(shè)備上各業(yè)務(wù)類型的各帶寬的用戶隨機(jī)挑選100個左右，下線的用戶進(jìn)行同業(yè)務(wù)類型同帶寬的用戶填補(bǔ)。并且需要獲取用戶賬號信息跟區(qū)域的對應(yīng)關(guān)系。

在采集數(shù)據(jù)完成后針對用戶確定其營銷中心，區(qū)域分公司，并且進(jìn)行營銷中心，區(qū)域分公司的數(shù)據(jù)存儲，匯總時以業(yè)務(wù)類型、區(qū)域分公司、營銷中心進(jìn)行帶寬匯總，在區(qū)域分公司為營銷中心的上層，匯總時增加按區(qū)域分公司的營銷中心方式匯總。在挑選設(shè)備時注意按設(shè)備分布挑選，每個中心大約挑選 2 -3 臺BRAS做采集。

鏈路流量模型

此模型需獲取用戶賬戶跟設(shè)備端口的綁定關(guān)系，并且前期做了一些分析，分析出綁定設(shè)備端口的賬號在所有用戶中的占比關(guān)系，下面是其中的一次分析：

設(shè)備IP 用戶總數(shù) 綁定用戶總數(shù) 綁定占比

1xx.xxx.xxx.xxx 4564 3579 78.42

在綁定占比較高的設(shè)備上做抽樣分析，獲取綁定用戶較多的端口：

設(shè)備IP 端口 端口用戶總數(shù) 端口用戶總數(shù)占比

1xx.xxx.xxx.xxx 1/0/2 479 13.38

1xx.xxx.xxx.xxx 1/0/3 38 1.26

1xx.xxx.xxx.xxx 1/0/4 17 0.47

1xx.xxx.xxx.xxx 2/0/2 1092 30.51

1xx.xxx.xxx.xxx 2/0/3 1065 29.76

1xx.xxx.xxx.xxx 2/0/4 881 24.62

從上表可知，設(shè)備端口綁定用戶數(shù)較多，綁定占比達(dá)到78%，可以挑選有代表性的設(shè)備下的端口1/0/2，2/0/2，2/0/3，2/0/4對應(yīng)的用戶。采集時跟蹤此批用戶，分析出用戶的帶寬分布情況，按帶寬類型分析各帶寬的平均流量，以統(tǒng)計出端口對應(yīng)鏈路的流量狀況，再按占比層層遞歸，遞歸出設(shè)備的流量狀況，統(tǒng)計出鏈路內(nèi)的帶寬平均流量、設(shè)備內(nèi)的帶寬平均流量，分析當(dāng)進(jìn)行帶寬提速對鏈路的流量增加的影響。從網(wǎng)管系統(tǒng)獲取端口鏈路的相關(guān)信息，分析當(dāng)前流量利用率，根據(jù)帶寬擴(kuò)容時鏈路的流量利用率推算，再按占比倒推出擴(kuò)容對設(shè)備流量的需求。

五、結(jié)束語

從上述的分析可知，通過獲取BRAS上的成分流量，分析出公眾互聯(lián)網(wǎng)與電視互動流媒體等業(yè)務(wù)的各帶寬的平均流量狀況，以此數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立各種應(yīng)用模型，可以反映出城域網(wǎng)流量整體流量狀況，并且可反映出城域網(wǎng)整體流量增長趨勢，也能體現(xiàn)出業(yè)務(wù)類型下各帶寬的用戶行為，可為寬帶大提速提供依據(jù)。區(qū)域設(shè)備鏈路流量模型符合精細(xì)化管理要求，可精細(xì)化的進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)調(diào)整以及業(yè)務(wù)推廣。此方法的成本較低，除了需要支撐系統(tǒng)的（PC）服務(wù)器之外，不需要額外購買設(shè)備，具有較好的推廣價值。