基于大数据架构的O域分析系统的研究

发布时间：2021-08-18 04:43

　　随着移动通信网络的不断升级和各种新型智能终端和APP的推广,运营商承载的用户数据规模不断扩大,流通在网络上的数据已成为企业重要的虚拟资产。中国移动需要将分散在不同系统的数据进行整合,完成数据和应用的深度解耦,并依托大数据解决当前实际的问题。移动大数据平台基于分布式系统Hadoop、大规模并行处理系统MPP和流式计算等数据处理技术,对分散在各个平台或系统的数据进行统一整合,并按照统一的数据模型及接口标准进行接入,为移动公司各业务部门及外部客户提供灵活的服务。服务内容包括资源服务、数据服务和工具服务。大数据平台通过搭建统一的标准化物理模型,扩大化实现全网数据统一标准,通过整合运营支撑系统（Operation Support System,简称OSS或O域）的信令数据、DPI数据、上网日志、统计指标、用户行为日志等数据,进行数据标准化接入,并融合业务支撑系统（Business Support System,简称BSS,或B域）和管理支撑系统（Management Support System,简称MSS或M域）数据,丰富数据的内容,完善企业级大数据平台数据源。本文主要研究O域分析系统需实现的... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

模型验证流程

图4.2 O域分析系统功能架构图4.2.1 业务功能域设计O 域分析系统业务功能域包含网络概览、主题分析、专题分析、报表报告等上层分析。网络概览：网络概况是提供最新网络信息的公共窗口，可以方便相关人员浏览，进而网络近几天的整体情况，及时关注网络问题，发现网络异常，加快网络信息在员工之间享。各部门配合，有利于及时处理问题，提高问题处理效率。网络概览的最大意义是通聚异常信息，来实现异常信息共享的目的。主题分析：主题分析是以客户业务和网络运营维护为中心的分析过程。分析的内容是分析对象所包含的相关指标，通过环比、同比、ToP、阈值等常规分析方法，找出存在问具体指标。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]MPP数据库在中国移动大数据应用中的前景分析[J]. 田雯,刘倩,孙红恩.  电信工程技术与标准化. 2017(03)
[4]QAR数据仓库在Hive中的构建[J]. 冯兴杰,吴稀钰,赵杰,贺阳,房戍.  计算机工程与应用. 2017(11)
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硕士论文
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本文编号：3349216