大数据分析在移动网络优化中的应用王巧莉
摘要：随着现代科学技术的发展，5G技术已经取得了巨大突破，在不远的将来
就将应用到社会生活中。与此同时，人们对网络通信的要求比以前更高也更加严格，这种情况对移动通信企业来说，可以在很大程度上推动移动通信事业的发展，同时也能够为人们的生活提供更多的便利。但是在目前的网络优化中还存在很多
的问题，所以移动通信企业中相关的工作人员要加强研究与网络优化相关的技术，从而保证移动网络通信能够平稳的运行，满足人们的需求。
关键词：大数据分析；移动通信；网络优化
大数据技术是当前的热门应用技术之一，在社会生产和生活中的应用越来越多，可以在很大程度上改变社会生产和生活的方式，给社会生产和生活带来更大
的便利和快捷。在该技术给我们带来各种好处的同时，也带来了一些负面的东西，对该技术的未来发展，造成了一些不良的影响。在当前移动通信网络的优化过程中，大数据分析技术往往扮演着非常重要的角色，随着人们对网络通信需求的不
断提高，网络优化工作的重要性也在不断突出，在当前社会发展不断提速的条件下，需要将强大的数据分析技术更多应用在网络优化过程中。
1移动通信网络和大数据技术概述
1.1移动通信网络
移动通信网络采用蜂窝无线组网方式，通过无线链路实现终端用户与网络设
备的连接，并具有越区切换和自动漫游功能，从而保证用户在不断移动过程中实
现连续通信。目前中国移动的网络分为核心层、汇聚层和接入层，其中核心层和
汇聚层采用有线光缆进行连接，接入层则分为有线连接和无线接入两种。有线连
接主要是基站之间的光缆连接，无线接入主要是指移动终端与基站之间的连接。
1.2大数据分析技术
大数据技术是时代和科技发展的产物。当前，权威领域还没有对该技术有更
加准确的官方解释，社会各界对大数据的定义也存在较大的区别。从总体上来说，大数据技术是通过技术的应用，来对海量数据进行处理，在立足这些海量数据基
础之上，对这些数据进行专业处理和深度挖掘、分析，对各种资源进行更加合理
的应用。随着大数据技术的不断发展，技术已经取得了非常大的发展，在社会和
生产领域中的应用越来越多，成为一种影响世界发展的关键技术，是传统技术所
无法比拟的，其技术应用产物可以为高层企业决策提供非常好的参考，在基层分
析中，也可以发挥非常大的作用。
2大数据分析在移动通信网络优化应用中存在的问题
2.1数据问题
新时期，移动通信网络用户逐年增加，网络规模不断扩大，相应产生的移动
通信网络数据量也在不断攀升，据不完全统计每两年就会翻一番，数据量过大成
为移动通信网络最常见的问题。日益庞大的数据量使得数据分析和信息处理工作
难度越来越大，对移动通信网络数据捕捉能力及分析能力处于不断下滑水平，移
动通信网络中大数据分析的应用价值不能充分有效发挥。要想解决好数据庞大的
问题，大数据分析就要紧跟时代发展步伐，适应大面积数据量的分析、处理需求。
2.2通信网络中存在安全隐患
大数据技术所包括的内容主要有以下几个方面：数据的收集、数据分析和数
据的处理存储等，而这些内容与移动互联网网络的安全问题也有着十分密切的关系。如果大数据技术出现问题，那么就会直接导致移动互联网出现安全问题，如
大数据分析在移动通信网络优化中的应用分析 发表时间：2018-09-10T10:14:18.157Z 来源：《基层建设》2018年第19期作者：罗聪 [导读] 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。 广州市汇源通信建设监理有限公司广东省广州市 510620 摘要：信息时代发展过程中，大数据与云计算技术逐渐成为时代的主流之一，并且发挥着日益重要的作用，在当前的移动通信网络系统中的应用也发挥了重要效果。因此本文首先分析与探讨大数据分析技术对于移动通信网络优化而言的重要意义，进而就移动通信网络优化过程中的大数据分析技术的有效应用进行分析。 关键词：大数据分析；移动通信网络；网络优化 前言： 网络环境下，移动通信技术的不断发展，进一步拓宽了移动通信网络的覆盖范围，这种情况下，大数据技术的有效应用进一步提高了移动通信网络的应用效果，推动了移动通信网络的不断完善，也使得移动通信网络对于大数据分析技术的应用提出了更多的要求。因此，探讨移动通信网络优化诉求下的大数据分析技术应用就成为必要的了。 1.大数据分析对于移动通信网络优化的影响 有数据表明，大数据分析的应用，可以进一步推动移动通信网络的有效优化，但同时也会增加移动通信网络故障的复杂性；可以帮助及时发现移动通信网络中的问题，但同时也导致移动通信网络故障的解决难度进一步提高。在移动通信网络环境下，网络优化的主要目标在于通过对于数据信息的有效收集与分析，减少外界环境下的干扰性因素，减少故障问题的产生，并且进一步实现故障问题的有效排除，进一步保障移动通信网络的安全性。大数据技术的有效应用，为移动通信网络结构的建设提供了更多的可能性。 大数据时代下，移动通信网络的建设与应用，使得海量数据信息得以产生与应用，并且在一定程度上成为现代生产生活的重要支撑，进一步提高了社会生产生活的效率与质量，这种情况下，人们对于移动通信网络的安全性与稳定性提出了更高的要求。大数据分析技术的应用进一步提高了移动终端的更新迭代速度，使得移动通信终端应用的更新速度进一步提升，也有效提高了通信网络、移动终端与应用软件的功能性与优质性。在移动通信网络发展的过程中，对于网络的安全性与可靠性的要求不断提升，为此就需要更加充分地运用大数据分析技术。 2.移动通信网络优化中的大数据分析应用路径 2.1采用阶段性应用策略 如上文所述，移动通信网络优化过程中，大数据分析技术可以起到很大的推动效果。基于此，为了更好地发挥大数据分析技术在移动通信网络优化中的作用，可以采用阶段性技术应用策略。首先在准备阶段，在移动通信网络优化的过程中，就大数据分析技术的优化目标加以明确，并且根据优化目标合理选择相应的优化工具与优化方法；其次，在测试阶段，需要充分收集与运用相应的数据信息，通过对于数据信息的有效对比与分析，以此为基础开展移动通信网络的驱车测试，更好地明确大数据分析技术的应用效果；再次，在分析阶段，需要通过对于大量数据信息的深入分析，明确故障问题，并提出应对与解决办法；最后，在调整阶段，应当对天线射频与后台参数进行及时有效的优化与调整，在这个过程中，调整后台参数可以确保移动通信系统的有效运行，及时发现错误参数并且加以调整。对于天线射频的有效调整可以进一步提高移动通信网络在区域内的通信质量与效率。因此，在实际的技术应用中，通过对于天线射频与优化参数，来进一步提高移动通信网络通信质量与通信效率，减少故障问题发生的概率[1]。 2.2对数据分析方法加以优化 探讨移动通信网络优化中的大数据分析的有效应用，还需要从数据分析方法入手，提高数据信息的收集与分析质量，如果移动通信网络区域客户业务的开展涉及到较多的信息号，需要通过行之有效的重点分析，合理提出相应数据，进一步提高数据分析质量与分析效果，实现移动通信网络在数据提出方面的创新，提高数据信息的分析质量。通过对于数据的侧重化处理与优质分析，可以实现移动通信网络的优化程度得以提升，通过相应的测试内容与测试方式来推动技术的整体性发展。明确数据信息开发的重要性，对于数据信息进行虚拟化的整合处理，通过虚拟化的数据处理方式实现数据扩展，有效实现平台化的多元数据整合，实现多种数据信息的合理整理与存储，实现整体网络构架的优化，提高数据信息应用的整体性与移动性。在测试过程中，通过更加专业的系统目标的构架与优化，制定合理有效的工作方法，在准备工作完成之后，就数据信息进行有效的采集与测试，合理调整数据参数，以此为基础实现数据指标的优化。
《移动通信网络优化》试题库 一、选择题： 1．移动通信按多址方式可分为。 A、FDMA B、TDMA C、CDMA D、WDM 2．蜂窝式组网将服务区分成许多以（）为基本几何图形的覆盖区域。 A、正六边形 B、正三角形 C、正方形 D、圆 3．GSM采用（）和（）相结合的多址方式。 A、FDMA B、CDMA C、WMA D、TDMA 4．我国的信令网结构分（）三层。 A、高级信令转接点（HSTP） B、初级信令转接点（LSTP） C、信令点（SP） D、信令链（SL） 5．在移动通信系统中，影响传播的三种最基本的传播机制是（）。 A、直射 B、反射 C、绕射 D、散射 6．1W=（）dBm。 A、30 B、 33 C、 27 D、10 7．天线中半波振子天线长度L与波长λ的关系为（）。 A、L=λ B、L=λ/2 C、L=λ/4 D、L=2λ 8．0dBd=（）dBi。 A．1、14 B、 2.14 C、 3.14 D、 4.14 9．移动通信中分集技术主要用于解决（）问题。 A、干扰 B、衰落 C、覆盖 D、切换 10．天线下倾实现方式有（）。 A、机械下倾 B、电下倾 C、铁塔下倾 D、抱杆下倾 11．GSM900的上行频率是（）。 A、 890~915MHz B、 935~960MHz C、 870~890MHz D、 825~845MHz 12．GSM系统中时间提前量（TA）的一个单位对应空间传播的距离接近（）米。 A、 450
B、 500 C、 550 D、 600 13．GSM采用的数字调制方式是（）。 A、 GMSK B、 QPSK C、 ASK D、 QAM 14．在GSM系统中跳频的作用是（）。 A、克服瑞利衰落 B、降低干扰 C、提高频率复用 D、提高覆盖范围15．GSM系统中控制信道（CCH）可分为（）。 A、广播信道（BCH） B、公共控制信道（CCCH） C、专用控制信道（DCCH） D、业务信道 16．GSM系统中位置区识别码（LAI）由哪些参数组成（）。 A、MCC（移动国家号） B、 MNC（移动网号） C、 LAC（位置区码） D、CC 17．路测软件中RXQUAL代表( )。 A、手机发射功率 B、手机接收信号电平大小 C、手机接收信号质量 D、基站接收信号质量 18．室外型直放站的分类有（）。 A、无线宽带射频式直放站 B、无线载波选频式直放站 C、光纤直放站 D、拉远直放站 19．对选频直放站，下面说法正确的是（）。 A、直放站的频点要与施主小区一致 B、直放站的频点要与施主小区不一样 C、施主小区频点改变后直放站要相应调整 D、施主小区频点改变后直放站不需调整20．路测时，采样长度通常设为（）个波长。 A、20 B、30 C、40 D、50 21．移动通信按工作方式可分为（）。 A、单工制 B、半双工制 C、双工制 D、蜂窝制 22．GSM系统中时间提前量（TA）的2个单位对应空间传播的距离接近（）km。 A、0.9 B、1.1 C、0.5 D、0.8 23．GSM没有采用的多址方式是（）。 A、CDMA B、WDM C、FDMA D、TDMA 24．全波振子天线长度L与波长λ的关系是（）。 A、L=λ B、L=λ/2 C、L=λ/4 D、L=2λ 25．SAGEM路测手机数据业务的手机速率是( )。 A、4800 B、9600 C、57600 D、115200 26．GSM系统中基站识别码（BSIC）由哪些参数组成（）。 A、 MCC（移动国家号） B、 NCC（国家色码） C、 BCC（基站色码） D、MNC（移动网
探索大数据和人工智能 1、2012 年 7 月,为挖掘大数据的价值 ,阿里巴巴集团在管理层设立 ()一职 ,负责全面推进“数据分享平台”战略 ,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个 MapReduce的过程大致分为Map 、 Shuffle 、 Combine 、()? A.Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在 Spak 的软件栈中 ,用于交互式查询的是 A.SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处 ( ) 理时间是什么关系 ? A数量越多处理时间越长
B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中 ,不是 kafka 适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构 ,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中 ,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习
8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类 ,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10 、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B.OneNET C.移娃 D.大云 11 、HDFS 中 Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据
科技创业家 理 论 研 究 ２０１４年０１（下） ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ ＰＩＯＮＥＥＲＳ １２５ 科技创业家 ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬ ＰＩＯＮＥＥＲＳ１ 引言 随着新一代信息技术的融合发展，物联网、移动互联网、数字家庭、社会化网络等应用使得数据规模快速扩大，处理和分析大数据的的需求日益旺盛，兴起了大数据热潮，使得大数据领域飞速发展。反过来，大数据的分析、处理、优化结果又反馈到生产实际当中，进一步改善了生产效率，进而推动新一代信息技术产业的向前发展。根据美国德克萨斯大学对各个行业和大型企业的数据利用率和人均产出率进行的广泛研究得出如下结论：数据分析实用效率每提高１０％，财富１００强中的企业人均产出提高１４．４％，零售行业人均产出分别提高４９％，咨询服务行业人均产出分别提高３９％，传统行业人均产出都可提高２０％以上。由此可见，伴随着我国国民经济的快速发展，急需加强在大数据领域的基础研究和技术发展，促进我国经济又好又快发展。早在２０１０年１０月，国家发改委、工信部就联合发布通知，确定在北京、上海、深圳、杭州、无锡开展云计算服务创新发展试点，明确了国家发展云计算的总体思路和战略布局。 在１９８０年美国社会思想家托夫勒的《第三次浪潮》中就预言到，“如果说ＩＢＭ的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据则是第三次浪潮的华彩乐章”。２０１１年麦肯锡全球研究院发布研究报告，“大数据”一词首次正式被提出，这份报告讲解了处理这些数据能够释放出的潜在价值，认为对大数据的分析与挖掘，会在经济生活中产生巨大效益，从此，全球开始了对大数据的前所未有的关注。近几年来，《Ｎａｔｕｒｅ》和《Ｓｃｉｅｎｃｅ》等国际顶级学术刊物相继出版专刊探讨大数据的研究，报道人类已迈进ＰＢ（１０１５）规模的大数据时代，并从互联网技术、环境科学、生物医药等方面介绍了大数据所带来的技术挑战。同时，２０１２年美国政府宣布启动“大数据计划”，包括ＮＳＦ、ＮＩＨ、ＤｏＥ、ＵＳＧＳ等六家美国联邦机构将首期资助２亿多美元用于大数据相关研究及工具和技术的研发，这是继１９９３年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署，美国政府认为大数据是“未来的新石油”，把大数据研究上升为国家发展战略。当今全球的数据量已达到ＺＢ（１０２１）级，数据正以前所未有的速度在不断的增长和累积，但是人类对这些数据的利用率却很 低。学术界、工业界甚至于政府机构都已经开始密切关注大数据问题，并对其产生了浓厚的兴趣。我国也高度重视大数据技术的产业发展，特别是近期，中国研制的天河二号超级计算机系统，成为全球最快的超级计算机，计算速度达到每秒３．３９ⅹ１０１６次双精度浮点运算，进一步加强了我国大数据科学研究的基础设施，为促进大数据应用开发奠定基础，为我国在大数据领域掌握了竞争主动权。 大型ＩＴ跨国企业成为发展大数据处理技术的主要推动者，如ＩＢＭ、Ｏｒｅｃａｌ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ａｍａｚｏｎ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ等企业，均已发布了应对大数据的挑战的相关解决方案。特别是ＩＢＭ公司，早在２００５年就提出了智慧地球的概念，阐释了不仅能从大数据的分析中获取洞察力，更能将这些洞察力转化为强有力的行动。通过查找、可视化和了解所有大数据可以改进决策制定过程；通过分析各种各样的机器数据和运营数据，以获得更好的业绩；通过整合其他内部和外部信息扩展现有的客户视图；通过整合大数据和数据仓库，提高操作效率；通过实时监控网络安全，检测欺诈，降低风险。ＩＢＭ将数据分析作为其大数据战略的核心，其海量数据分析平台ＩｎｆｏＳｐｈｅｒｅＢｉｇＩｎｓｉｇｈｔｓ等相关产品经过了一系列创新，可以更好地支持大数据处理。全球最大的社交网站Ｆａｃｅｂｏｏｋ，利用社交网络收集了海量用户行为和网络群组关系数据，将这些海量数据利用用户行为分析系统分析出海量用户的行为习惯，定向对不同用户群组发布针对性的广告，获得了巨额收益。大型数据库软件开发公司Ｏｒａｃｌｅ，在现有的数据库产品中引入数据挖掘和分析技术，再配合其大型的云计算中心，组成大数据系统解决方案。 ２ 大数据应用实施关键技术 大数据技术涉及计算机、应用数学等 几乎所有的学科领域。大数据关键技术不仅包括数据存储与分析技术等核心技术，也包括数据处理、数据管理、数据呈现等重要技术。近年来掀起的云计算热潮，已经应用于社会生产的各个方面。 数据存储方面，亚马逊公司是先行者，它的Ｓ３云服务已经成为了云存储的业界标准。无论在用户使用、商业模式、所提供服务的便捷性和规模增长，亚马逊公司都为 这些领域提供了经典范例。还有围绕ＮｏＳＱＬ的新技术和模式，１０ｇｅｎ的ＭｏｎｇｏＤＢ，ＤａｔａＳｔａｘ的Ｈａｄｏｏｐ构建方案Ｃａｓｓａｎｄｒａ，ＮｏＳＱＬ数据库技术提供商Ｃｏｕｃｈｂａｓｅ等等。 数据处理方面，Ｈａｄｏｏｐ公司的ＧｏｏｇｌｅＭａｐＲｅｄｕｃｅ的大数据分布式处理架构是大数据生态系统的主角，许多的商业和产品的创新也围绕这个架构产生。如由雅虎分拆的ＨｏｒｔｏｎＷｏｒｋｓ，有Ｈａｄｏｏｐ创始人ＤｏｕｇＣｕｔｔｉｎｇ坐镇的Ｃｌｏｕｄｅｒａ，提升Ｈａｄｏｏｐ速度的ＭａｐＲ等。 数据分析技术包括数据挖掘、机器学习等人工智能、商业智能技术，涉及关联规则挖掘、集成学习、遗传算法、神经网络、优化、模式识别、预测模型、回归、统计、时间序列分析、关联规则学习、聚类分析等。数据挖掘技术，是指通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，它是一组结合数据库管理的统计和机器学习方法从大数据集提取模式的技术。机器学习技术，是使计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 大数据技术是一系列技术的集合，任何单一的软件产品都无法完全解决大数据问题，需要一整套全面的解决方案。需要各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件，并通过各种网络传递给各种使用者。 ３ 信息通信业大数据发展现状 ３．１信息通信业数据业务特征与需求分析 巨大的用户基数。电信业务已经成为人们生活中的必需品，用户数量非常巨大，整体市场饱和程度逐步提高。截至２０１３年６月底，我国网民数量达到５．９１亿，手机网民规模达４．６４亿，网民中使用手机上网的人群占比提升至７８．５％。 拥有数据资源。随着３Ｇ的普及，无线上网和智能手机得到了高速发展，手机上网流量迅速增长，导致电信行业数据量呈现爆炸性增长。电信运营商通过部署相应数据挖掘的技术可以获得几种数据类型。一是人用户入网登记数据，主要包括在登记时提交的个人姓名、性别等数据、手机号码、ＩＥＭＩ、状态码等数据。二是计费系统记录的数据，主要包括用户的套餐选择数据、资费数据、消费历史等。三是以用户位置数 大数据在移动通信中的应用探讨 谢华 （联通通信建设有限公司上海分公司 上海 ２０００５０） 摘 要：互联网的快速发展，计算机运算处理能力的日益强大，云计算和数据中心的兴起，促使大数据时代快速到来。如何充分有效利用大数据技术，获取其中蕴藏的巨大价值，这些已经成为大数据时代所面临的主要任务。通过大数据分析技术的创新发展，可以极大增强国民经济可持续发展动力。本文首先对目前主要的大数据分析方法、技术和应用进行了分析；进而对移动通信业大数据分析的前景进行展望；最后阐述了我们在移动通信业大数据应用方面的几点建议。关键字：大数据 移动通信 数据分析 作者简介：谢华（１９７７—），男，山西朔州人，大学本科，联通通信建设有限责任公司，工程师，主要从事通信网络建设工作。
大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究叶国樑 摘要：大数据信息管理系统与操作模式，随着社会生产工作需求，早已应用于 社会各行各业工作管理体系中。而移动通信作为人们日常交流工作的重要途径， 在许多时候由于庞大的人口基数，以传统的信息处理系统，难以保障移动通信工 作的正常运转。另外移动通信管理工作中，繁多的管理工作，整理客户资料一直 也是运营商管理工作难题之一。利用大数据管理系统整合客户数据，以及提高通 信管理工作。对于提升移动通信中的通信质量具有明显效果，有助于帮助运营商 处理工作内容，管理通信数据。 关键词：大数据；移动通信；实际应用 引言 我国已经进入移动通信高峰时期，移动通信业从2G发展到4G。移动通信已 经极大地改变了现代人的生活，我们在关注移动通信发展的同时，也要求其提供 优质的服务，关注移动通信质量问题。大数据时期，移动通信故障解决办法增多，但同时，移动通信业面临着更大的冲击，如何正确发挥大数据在移动通信网络中 的作用，是现阶段通信运营商的主要任务。 1 大数据分析在移动通信网络优化中的问题 1.1数据问题 目前大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的问题之一，就是数据量过 大的问题。在移动通信网络的发展过程中，随着用户数量的增加、网络范围的增大，移动通信网络产生的数据量也在大幅度的增加。根据相关调查研究发现，全 球数据总量正以每两年翻一番的速度高速增长。与此同时，移动通信网络产生的 数据量也不容易忽视，这就加大了从巨量数据中提取有用信息的难度，成为当前 优化移动通信网络工作的重要障碍之一。 1.2资金问题 现下大数据技术在优化移动通信网络过程中存在的另外一个问题，是资金缺 乏的问题。基于大数据分析实现移动通信网络的优化，不是一蹴而就的，它需要 经历一个复杂的系统数据分析过程。具体实施过程中，难免会因为不同地区的数 据结构差异等问题综合考虑，使移动通信网络的建设成本加大，从而造成资金缺 乏的问题。如果没有足够的资金支持，实现移动通信网络的优化则无从谈起。 1.3安全问题 当前在优化移动通信网络过程中，大数据技术同样面临着安全问题。大数据 分析势必要对数据进行处理、分析和存储，如果大数据技术出现安全漏洞，那么 直接会对移动通信网络造成不同程度的影响，甚至导致网络局部瘫痪。在大数据 分析中，主要通过云储存技术进行存储。尽管云储存技术可以实现巨量数据的云 端储存，但是云端数据的信息安全难得到有效保证，数据丢失的风险依旧存在。 2 大数据分析在移动通信网络优化中的应用要点 2.1大数据时期的分布式文件系统技术 大数据时代使移动通信网络分布系统存储、分析能力得以提高。目前，先进 的分布式文件系统、如Hadoop系统已经开始应用并取得了很好的效果。HDFS的 采用主从结构，具有强大的功能。该集群由NameNode和Client客户端构成。其中，NameNode是移动通信网络的管理者，负责对数据进行整理和管理。大数据 时期，数据的存储与分析十分重要，海量的数据只有通过分析才能判断有效与否。NameNode实现了移动通信网数据的本地存储、整理和发送，从而保证了接收端
中国移动PON网络优化案例 烽火通信科技股份有限公司 二○一○年十二月 目录
前言 (3) 第一章PON网络组网模型 (4) 1.PON网络上联IP城域网组网模型 (4) 1.1光缆单路由直连IP城域网节点 (4) 1.2光缆双路由连IP城域网节点 (5) 1.3光缆双路由连IP城域网双节点（双上联） (6) 1.4通过PTN网络SNCP保护方式上联IP城域网 (7) 1.5通过城域波分网络波道保护方式上联IP城域网 (7) 2.PON网络组网模型 (8) 1.6无保护方式 (8) 1.7TYPE B方式组网 (9) 1.8TYPE C方式组网 (10) 第二章网络优化的目标和范围 (11) 2.1网络优化的目标： (11) 2.2优化的范围： (12) 第三章网络优化的原则及典型案例 (13) 3.1 PON网络优化原则与建议 (13) 3.1.1组网优化原则 (13) 3.1.2驻地网优化原则 (14) 3.1.3光缆网优化原则 (14) 3.1.4设备配置优化原则 (15) 3.1.5 VLAN、IP地址优化原则： (15)
3.1.6GEMPORT流限速与QOS规划建议 (15) 3.1.7 PON网络用户接入要求 (16) 3.1.8网管系统的优化建议 (16) 3.2PON网络优化应用案例 (17) 第四章软件管理办法 (17) 第五章PON网络备件配置原则 (19) 第六章维护人员技术要求 (21) 第七章应急方案的制定与演练 (22) 前言 中国移动进入全业务运营时代，大量的中小企业和家庭客户对宽带上网提出更高的需求。中国移动为顺应这些需求，推出了以为PON网络接入为主的宽带接入
辽宁移动网络优化试题（1） 一、填空题（10分，每空0.5分） 1.2013年12月6日，工业和信息化部了《关于分配中国移动通信集团公司LTE/ 第四代数字蜂窝移动通信系统（TD-LTE）频率资源的批复》，为我公司TD-LTE 网络分配了F频段、E频段和D频段资源,其中E频段范围为（2320-2370MHz）仅限于室内网络使用。 2.“四超”站点是制约TD-LTE网络质量提升的关键因素，它指的是超近、超远、 超高、超重叠覆盖站。具体定义：站间距小于100米定义为超近站，站间距（大于700米）定义为超远站，站高（大于50米或高于理想站高1.5倍）定义为超高站，超重叠覆盖站指该基站小区覆盖区域内的重叠覆盖小区数>3的比例超过5%。 3.LTE系统信息通过系统信息块SIB的方式来组织，每一个SIB集合了某一功 能相关的参数，其中MIB消息的时域调度是固定的，它的周期是（40ms）。4.GSM系统一个TDMA帧长是（4.615ms）；TD-SCDMA系统一个子帧长是（5ms）， 包含（10）个时隙；TD-LTE系统一个无线帧的时长（10ms），一个无线帧包含（20）个时隙； 5.TD-LTE系统层2用户平面的PDCP子层管理用户平面的数据流，它的一项主 要功能是使用（ROHC）协议来进行报头压缩。 6.OFDM是LTE物理层最基础的技术，它通过并行传输数据的方式减少（ISI）， 通过加入循环前缀的方式减少（ICI）。 7.E-UTRAN系统中的重定向主要是通过（RRC连接释放）消息中携带的重定向信 息来实现的。 8.在GSM系统中，无线接口（Um）上的应用层（L3）的通信消息按阶段和功能 的不同，可分为无线资源管理RR、（移动性管理MM）、（呼叫管理CM）。 9.GPRS是通过在GSM网络中增加(GGSN)、(SGSN)节点，在基站子系统增加用于 无线分组接入的分组控制单元PCU来实现的。 10.在TD-SCDMA系统中，功率控制分为（开环功控）、（外环功控）和（内环功控）。
【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、Talking Data COO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。 在移动互联网所覆盖的日常生活中，用户随时随地都在产生数据，数据的产生以及获取在现在的移动互联网上已经不是什么难以攻破的难题。需要我们面对的是从海量数据的分析中得到我们所需要的真正信息。 手机大数据的组织与应用 手机上的大数据对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，但并不是所有的手机上产生的大数据都会那么有意义。比如说社会媒体—微博，每天也会产生大量的数据，但多数都是没有意义的。 手机大数据的组织与应用 手机上产生的大数据需要重新组织方能揭示出有意义的信息。 在现今的时代，大数据本身不是问题，你从各个渠道都可能获得海量的数据;我们每个人每天都要生产很大量的数据，关键的问题是如何处理、分析这些数据。数据不处理、不分析，就像Mary举的例子一样，就是一堆稻草，毫无价值。 稻草堆里寻针 数据处理、分析就是要从一大垛稻草堆里面挑出一根针。 这句话有两层含义： 无论我们从何种渠道，通过何种方式获得的数据，大量的数据是没有意义的，这其中只有少量的数据是有效地，可以从中得出一些有规律、有价值的信息的，原始数据需要清洗、整理;(这一点对于移动互联网更为明显，一般来说，几乎80%-90%的移动应用数据都是毫无价值的，只有不到10%-20%左右的数据才包含后续分析所需要的信息) 我们需要通过后续的数据挖掘的工作，从杂乱无章的稻草堆里找出遗落在层层表象下面的一根针，而非一根稻草!这显然，不是简单通过统计就可以得出的;是比统计分析更为复杂的算法，去从简单关联过度复杂逻辑的层面。
大数据在移动通信网络优化中的应用研究 摘要：随着信息技术的不断发展、移动通信网络的不断完善，数据呈现不断上 涨的趋势，移动通信网络用户受着大数据的影响，大数据的时代全面发展，通过 对大数据的处理为移动通信网络用户提供了更加便捷的生活方式，提高了更多移 动通信网络用户的工作效率。本文对移动通信网络及大数据进行了详细的分析。 关键词：移动通信网络；大数据；思考 1.数据概念 大数据的核心就是在浩瀚的数据模型中找到有价值的信息及获取有意义的线索，是一种较为常见的名词。大数据指的是在一定的时间范围内采用较为常见的 软件工具进行捕捉、管理及处理的数据集合，需要新型处理模式才能具备更加强 大的决策力、洞察力及流程优化能力的海量、高增长率及多样化的信息资产。 2.大数据的特点 大数据在信息技术领域具有价值量大、规模庞大、种类繁多及时效性高等特点，具体分析如下： 1）价值量大：大数据具有一定的价值及意义，数据的总规模、总数量的大小与数据的价值量大小及价值密度高低呈现一个负相关关系发展，在移动通信网络 信息世界的视频中，时间越长的网络视频在经过持续有效的监控后，有价值的数 据越少。 2）规模较为庞大：整个数据存储中心能达到1.8万亿内存的信息数据，各行 业之间的数据会根据时间的推移与前进进行一定速度的增长，增长速度大概为55%左右，在现实工作过程中存在着成千上万的数据采集传感器被安装在各种设备中[4]，在移动通信网络大数据的环境下，不仅大程度地方便了人们的学习与生活， 还给人们的工作带来了一定的时效性及便利性。人们在网上购物、搜索及聊天等 为大数据的规模进一步更新。 3）种类繁多：大数据中的数据能划分为半结构化数据、非结构化数据及结构化数据等部分及种类，结构化数据表现为极易进行存储及传输的文本数据、而非 结构化数据表现为视频、图片、音频及地理信息这类数据，非结构化数据的规模 较大，且非结构化数据的类型、数量及规模还在不断的发展与壮大。 4）时效性较高：大数据具有较高的时效性，要想将数据的高价值量进行确保，应将其处理速度进行进一步提升，这样才能确保大数据发挥更大的价值及意义。 3.大数据分析技术对移动通信网络优化的影响 大数据分析技术移动通信网络优化的影响是有利有弊的，一方面大数据分析 技术可以有效解决数据量的问题，对数据进行很好的归类和分析，而另一方面， 加大了故障分析的难度。移动通信网络优化就是对用户通话状态的收集和分析， 达到排除故障、提升用户使用感知的目的。 大数据时代的到来，使人们可以更加自由的使用网络，这对移动通信网络的 技术、承载力有着更高的要求，移动通信技术经历了从2G到4G的发展历程，目 前正在进行5G通信技术的研究，移动用户在使用通信业务时，天气、地区等因 素都会对通信质量造成影响，因此，在通信的稳定性和抗干扰能力上需要技术的 革新，合理使用大数据分析技术，可以有效发挥对移动通信网络的优化作用。 4.当前运用大数据技术所面临的问题 4.1移动通信网络数据过于庞大 在移动通信网络使用的过程中，由于现在的覆盖范围越来越广，使得用户不
大数据分析在移动网络优化中的应用王巧莉 摘要：随着现代科学技术的发展，5G技术已经取得了巨大突破，在不远的将来 就将应用到社会生活中。与此同时，人们对网络通信的要求比以前更高也更加严格，这种情况对移动通信企业来说，可以在很大程度上推动移动通信事业的发展，同时也能够为人们的生活提供更多的便利。但是在目前的网络优化中还存在很多 的问题，所以移动通信企业中相关的工作人员要加强研究与网络优化相关的技术，从而保证移动网络通信能够平稳的运行，满足人们的需求。 关键词：大数据分析；移动通信；网络优化 大数据技术是当前的热门应用技术之一，在社会生产和生活中的应用越来越多，可以在很大程度上改变社会生产和生活的方式，给社会生产和生活带来更大 的便利和快捷。在该技术给我们带来各种好处的同时，也带来了一些负面的东西，对该技术的未来发展，造成了一些不良的影响。在当前移动通信网络的优化过程中，大数据分析技术往往扮演着非常重要的角色，随着人们对网络通信需求的不 断提高，网络优化工作的重要性也在不断突出，在当前社会发展不断提速的条件下，需要将强大的数据分析技术更多应用在网络优化过程中。 1移动通信网络和大数据技术概述 1.1移动通信网络 移动通信网络采用蜂窝无线组网方式，通过无线链路实现终端用户与网络设 备的连接，并具有越区切换和自动漫游功能，从而保证用户在不断移动过程中实 现连续通信。目前中国移动的网络分为核心层、汇聚层和接入层，其中核心层和 汇聚层采用有线光缆进行连接，接入层则分为有线连接和无线接入两种。有线连 接主要是基站之间的光缆连接，无线接入主要是指移动终端与基站之间的连接。 1.2大数据分析技术 大数据技术是时代和科技发展的产物。当前，权威领域还没有对该技术有更 加准确的官方解释，社会各界对大数据的定义也存在较大的区别。从总体上来说，大数据技术是通过技术的应用，来对海量数据进行处理，在立足这些海量数据基 础之上，对这些数据进行专业处理和深度挖掘、分析，对各种资源进行更加合理 的应用。随着大数据技术的不断发展，技术已经取得了非常大的发展，在社会和 生产领域中的应用越来越多，成为一种影响世界发展的关键技术，是传统技术所 无法比拟的，其技术应用产物可以为高层企业决策提供非常好的参考，在基层分 析中，也可以发挥非常大的作用。 2大数据分析在移动通信网络优化应用中存在的问题 2.1数据问题 新时期，移动通信网络用户逐年增加，网络规模不断扩大，相应产生的移动 通信网络数据量也在不断攀升，据不完全统计每两年就会翻一番，数据量过大成 为移动通信网络最常见的问题。日益庞大的数据量使得数据分析和信息处理工作 难度越来越大，对移动通信网络数据捕捉能力及分析能力处于不断下滑水平，移 动通信网络中大数据分析的应用价值不能充分有效发挥。要想解决好数据庞大的 问题，大数据分析就要紧跟时代发展步伐，适应大面积数据量的分析、处理需求。 2.2通信网络中存在安全隐患 大数据技术所包括的内容主要有以下几个方面：数据的收集、数据分析和数 据的处理存储等，而这些内容与移动互联网网络的安全问题也有着十分密切的关系。如果大数据技术出现问题，那么就会直接导致移动互联网出现安全问题，如
网络优化在移动通信中的重要性 湖北枣阳移动通信公司刘斌 网络优化是指通过对已运行的通信网络进行数据采集与分析，找出影响网络质量的原因，并通过采取技术手段或进行参数调整，使网络达到最佳运行状态。 与固定通信相比较，移动通信具有以下特点： 1、电波传输条件恶劣，环境变化大。地理环境对电波产生的损耗、反射、折射和或阻挡，造成多径效应、阴影效应，加上移动台在运动时的多普勒效应，使移动通信中的瞬时场强变化可达几百倍甚至上千倍。这就要求网络对电波有很强的控制和适应能力，不断地进行地面建设，使传输环境随之发生变化。 2、终端分布与流动性大。会议、展览等大型活动期间蜂窝区内终端的数量可能会比平时多一倍，话务量也可能要多两倍以上，这些大量新入网的用户，加大和改变着原设计小区的话务量和均衡性。 3、干扰是无线通信中必须解决的问题，而干扰本身具有不确定性。 上述分析决定了移动通信中“网络优化工作是一项长期的、周而复始、螺旋上升性质的工作”（见《蜂窝移动通信无线网络优化规程》第17条），只有这样才能使网络经常处于最佳状态。网络优化是运行维护工作中的重要组成部分，是建立在日常维护基础上的高层次工作。网络优化的内容与网络规划和工程有一定类似之处，但它是一种在工程结束之后的经常性的任务，因此又不同于网络规划和工程。 网络优化主要分为系统调查、数据分析及系统调整三个步骤。 系统调查包含主观评定和客观检查二类。主观评定内容包括收集用户申告，进行话音质量听测；客观检查内容包括收集交换统计数据、基站参数核对、基站测试和电测，其中电测最为重要，内容包括场强覆盖、干扰和呼叫。 数据分析指依据有关技术标准，结合主观评定，对网络数据进行分析，找出影响网络质量的症结。 系统调整则指根据以上分析制定并实施优化方案。如增减路由的中继线、增减模块、重新装载控制数据、软件升级、改变小区的信道数量和频点，调整基站参考电平、调整天线角度，甚至重新规划和增加蜂窝小区。 蜂窝移动通信无线网络优化规程34条要求：“优化方案实施后，对网络质量进行考核。如果质量有所改善，或存在的质量问题得到解决，则本次优化作业结束并总结，否则应重新优化”。规程指出一个本地网至少应配置5名人员进行网络优化工作，可见网络优化在移动通信中占具非常重要的位置。一个畅通的通信网络是由网络规划、设备与维护三者有机结合而实现的，如果维护管
大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用 发表时间：2020-04-08T09:13:09.223Z 来源：《基层建设》2019年第31期作者：王磊 [导读] 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。 长庆油田分公司第一采气厂陕西西安 710016 摘要：在现代化社会的快速发展中，大数据技术作为一种热门技术，改善了原有的社会生产和生活方式，为社会生产和生活提供了很大便利。在现代化社会的发展中，大数据分析技术在优化移动通信网络中发挥着重要作用，人民群众对网络通信技术提出了更加严格的要求，大家越来越认识到移动通信网络优化的重要性，文章主要研究了大数据技术在移动通信网络优化中的有效应用，希望能够有效地处理移动通信网络中的各项数据，实现优化目标。 关键词：大数据技术；移动通信网络；优化；应用 大数据技术一种基于当下这种信息化的时代背景而衍生出的一种能可同时处理海量信息的新型技术。该技术不仅能从繁多的数据流中之中精准采取到使用者所欲获取的信息，且能借由各种方式与途径来对信息予以灵活处理。因此，若我国通信体系亦能基于大数据技术的支撑来灵活处理各项数据，则势必能为我国通信体系的改革起到良好的推动作用。 1大数据技术和移动通信网络的相关分析 1.1大数据技术 在科学技术的快速发展中，大数据技术应运而生，而相关权威领域无法对大数据技术的内涵进行正确解释，导致社会各个领域对大数据技术的认识出现了很多偏差。从整体的角度进行分析，大数据技术指的是利用相关技术，有效地处理海量数据，以此为基础深度挖掘、处理并分析这些数据，实现各项资源的充分利用。在大数据技术水平不断提升的大背景下，大数据技术在社会和生产过程中得到了广泛应用，逐渐发展成影响世界发展的重要技术之一，与传统技术相比，这项具有很多优势，在各个领域中的应用为企业高层决策工作提供了支持。 1.2移动通信网络 移动通信网络是一种优质的传输介质，其应用能够实现客户和客户之间的通信、客户和服务器之间的通信，在实际通信过程中需要强大的专业技术作为支持。在社会的全面发展过程中，社会生产和生活对移动通信质量、网络运行效果提出了更加严格的要求。为了有效地提升为网络运行质量，相关部门需要深入分析网络运行过程中的各项问题，及时地优化移动通信网络，还可以引进大数据技术，实现网络优化的预期目标，大数据技术在网络通信优化中的应用取得了很好的效果，但也在一定程度上影响着网络通信的发展。 2移动通信网络优化中大数据应用问题 第一，网络系统复杂且巨大，给实际的管理造成很大的困难。目前我国移动通信网络包含有各种类型的网络架构，客户群体的数量也是非常庞大，持续不断的有新通信基站在建设，在如此背景下难以全面控制各个方面的数据信息。第二，网络应用有延迟，使得网络优化不及时。网络的维护管理不仅需大量的资金，同时也要确保工期的按时完成，这样才能保证新优化基站的正常投入使用，然而，部分区域4G网络建设不全面、相对落后，会导致通信网络结构的不一致，使得这些区域的通信网络不能很好的和其它平台进行兼容。 3大数据技术在移动通信网络优化中的应用 大数据技术在移动通信网络优化中的应用具体体现在以下方面：第一，准备阶段。在大数据优化准备过程中，相关人员需要明确优化数据目标，准备相关数据和资料；第二，测试阶段。在大数据优化测试过程中，相关人员需要收集相应的数据和信息，以此为基础进行DT/CQT测试，这些工作需要在完成准备工作后实施；第三，优化分析阶段。在大数据优化分析过程中，相关人员需要优化分析各项数据和问题，如信号覆盖问题、信息切换问题等，并实施相应的解决对策，顺利完成分析任务；第四，优化调整阶段。在大数据优化调整过程中，相关人员主要对天线射频和后台参数进行优化和调整，天线射频调整的主要目的是提升网络覆盖区域的通信质量，后台参数调整的主要目的是确保移动通信工作的顺利实施，及时地发现并调整各项错误参数，减少移动通信网络中的故障，实现移动通信网络的快速发展。 4基于大数据的移动通信网络优化措施研究 4.1获得数据信息 我国通信体系因包含众多的使用基数，故即便仅是过去一小段时间，亦将产生极其庞大的数据流。倘若通信企业始终以最纯铜的方式来获取并处理这些信息，势必将因处理效率低下而阻碍企业的有效发展。因此，各通信企业也更需对大数据技术的合理运用给与高度重视，继而在借助大数据技术来搜集并整理庞大的数据流同时还应将其融入到投资方面，以此既能为通信企业投资工资开展提供准确的数据支撑，且投资过程所需的人力、物力及财力亦将得到有效降低。 4.2充分利用存储功能 通信网络与大数据之间结合的一大隐忧在于数据的存储方面，所以为了优化通信网络，便需要对大数据技术的存储功能进行深入研究。基于网络用户不仅每天均在发生变化，且因此而产生的海量数据亦需面临管理和保存问题。故积极借助大数据技术的存储功能，将能利用虚拟化的存储功能来对现实中的存储问题予以合理转化，以此将不同机构的数据正和到同一个信息平台之上。这样不仅方便对数据的统一管理，且数据的动态变化容量亦将大幅减少，这将为数据存储节省更多能源，继而降低数据管理成本。 4.3灵活利用大数据分析技术 针对通信网络的优化过程，相关人员亦需做到对大数据分析技术的灵活使用。至于技术人员能可进行的主要工作则包括对大数据技术的简单优化与测试。而到了全面优化阶段，技术人员便需深入分析信号覆盖、切换等问题。继而积极针对大数据技术的实际运用状况来提出合理化的改进策略，以此方能为各项业务的开展质量提供有力保障。 4.4大数据技术在提高网络分析性能中的应用 移动通信网络优化的末尾阶段主要是解决定位分析的难题，包含有信息传输通道不顺畅、话务均衡性不佳以及切换不顺畅等问题。移动通信单位进行网络优化的根本目的是确保通讯信号长久稳定的覆盖，要达到这个目标需要完成四个部分，分别是优化前的准备环节、数据收集环节、问题研究环节以及改进修整环节。在准备时期要重点搞清楚数据的采集类型、需要进行优化的项目类型以及待优化的基点方位，并带上专业的检查设备和工具；在进行问题研究环节时，需要从数据库中调用数据并深入研究发生问题的原因是什么，为改进修整部
对于网络的描述 移动互联网的大数据时代来临是必然的，任何行业都不能避免。它不止改变各行业的经营方式，就连人们生活方式都发生了颠覆性的变革。面临大数据，个性化，以及精准化服务，作为全球化产业链上的一环，首先应面对这不可避免的变更，以开放的心态迎接机遇与挑战。 对于机遇，首先是与客户沟通方式的改变。它打通了整个沟通环节，但成本是直线下降的。通过对外主流媒体的运用，精准的线上推广，不像过去大海捞针式的推广信息，通过媒体有效的后台信息，精细化的数据管理，准确的找到我们的客户，做到有的放矢。另一方面是对自媒体的运用，媒体的话语垄断性被打破，更加多的草根声音在媒体中出现，信息流通渠道更加开放，更加直接，开发商的成本明显的下降。但问题是，这些改变并不意味着开发商就能够做大做强，做大做强的核心在于产品的质量与信息量的本身，而移动互联网更多改变的是我们的沟通方式。一个企业的成功不在于一个点上的成功，而在于整个产品链条的成功。通过前期的开发客户，中期维护客户，后期客户关系处理三个方面，增强产品本身的同时，注重客户的体验感，使整个链条更加完整。移动互联网对于开发商的机遇还是大于挑战的。在刚刚谈到的三个方面是十分有力的，加强了精准的客户沟通，维护了客户关系。 挑战方面，在于如何将信息源等有效资源完整的综合起来。信息化在于将所有的窗口全面打开，意味着更加透明化的情况下，开发商本身的专业化，流程的标准化，产品的品质等方面都需要做到极致，这样使得市场上，强者更强，弱者更弱，形成两极分化。主要表现在市场上一些在产品上或者管理标准化等方面存在问题的企业，只是在传播这一个点上做到极致反而成了它的致命伤，媒体会将其缺陷放大的传播。例如原来的达芬奇品牌就是如此。只有将线上线下结合，真正的将线上的落地，给客户一对一的真实体验感。我们现在所做的电商这种线上线下互动的模式，就是很好的体现。
大数据在移动通信中的应用研究 随着移动通信技术的飞速发展和国家政策对通信技术的产业的规划指导，目前我国的移动通信网络技术的规模已经位居世界前列。移动通信网络技术的技术发展是循环往复的，虽然对于移动通信网络技术的优化处理工作还处于最后阶段，但是和移动通信技术的后期规划是相互联系的。 一、移动通信中的大数据发展情况 1.1大数据在移动通信业务中的应用特征 由于社会经济的发展和时代的需要，移动互联网业务已经成为人们生活中的必需品，用户的数量十分巨大，市场的饱和度也在不断地上升。移动通信业务中包含的数据信息随着4G网络的出现再一次得到的发展，移动终端的上网速度也得到了增长。移动通信运营商可以通过设置数据挖掘技术就可以得到几种数据资源。第一个是个人用户的上网登记许可，主要包括在登记时提供的用户姓名等个人资料以及手机的状态码等，第二个是将用户所在地的信息接入基站内获得用户的位置，第三个是手机计费系统所记录的数据，主要包括用户套餐的选择、和消费记录，最后一个是用户的动作数据，主要包括用户业务的使用类型、互联网的历史记录和经常使用软件的名称、上网时间等
信息。 1.2国外移动通信业中大数据的应用 对于移动网络的运营商来说，大数据所带来的收益是十分可观的，移动运营商在数据的探索领域遇到了个人隐私、网络安全和技术问题等其他方面的问题，但在现代社会，不论是国内还是国外他们的移动通信业务都开始向对大数据的出现做出相应的改变。在法国最大的移动运营商法国电信做出了基于大数据的新型业务模式，承担了该国大部分公共服务业的IT建设项目，在这些项目系统中，法国电信为了挖掘大数据的潜在价值，建立了一个法国高速公路监测项目，每天都会记录大约五百万条信息，只要完成对这些数据的分析就能很好为高速公路上的车辆提供可靠地道路信息，从而提高公路的运行效率。对数据的分析工作将是未来移动运营商的最主要的工作之一。 二、大数据在移动通信中的应用技术 1、大数据应用的技术。大数据存储技术的基础是基于云服务的云储存技术，NoSQL是云储存技术的基本模式和技术架构，在大数据存储的移动通信业务的使用中，通常情况下是将Hadoop作为基础，来架构移动通信大数据中的储存载体，这样的储存形式具有非常大的可扩展性，存储方便快捷、容量也十分可观，而且十分有利于后期对