数据业务感知体系.

5G NR TDD NSA+SA 数据业务用户感知提升一页纸目录1 概述 (1)2 版本基础性能提升 (1)2.1 PRB随机化 (1)2.2 CCE自适应 (2)2.3 PDCCH BC最优波束 (4)2.4 NI换底功能 (4)2.5 防功率过饱和 (5)2.6 上行功控优化 (6)2.7 上行IRC自适应 (6)2.8 上行基于SINR的频选 (7)2.9 CP/DFT波形自适应 (9)2.10 SRS宽窄带自适应 (10)2.11 LLR加权 (11)2.12 下行模糊态优化 (12)2.13 LDPC译码自适应 (13)2.14 上行PRB三段式随机化 (13)2.15 PUSCH 复用UCI不计NACK (14)2.16 上行MCS精准授权 (15)2.17 上行INNERRB (15)2.18 PDCP多队列 (16)3 数据业务感知提升策略 (16)3.1 NR PDCP(NSA) (16)3.2 NSA上行主路径切换SINR门限优化(NSA) (18)3.3 TCP重排序 (18)3.4 SR响应智能授权 (19)3.5 M2表优化 (20)3.6 外环MCS优化 (20)3.7 下行MCS精准授权 (20)3.8 PUCCH FOMATE1 AN错开 (21)3.9 200UE档的SR周期优化 (23)3.10 CCE时域2符号 (23)3.11 聪慧预调度 (24)3.12 下行保守MCS优化 (25)3.13 AMBR限速取消 (25)3.14 TCP代理 (26)3.15 三次握手代理 (27)4 工具支撑 (28)4.1 策略部署注意事项 (28)4.2 参数执行脚本和增量DV ....................................................................... 错误!未定义书签。

4.3 效果评估 (29)1概述2021年各运营商开始关注5G用户感知，基于VMAX/SEQ/DO等大数据平台考核业务感知，目前外场收集到的考核指标如下所示：5G用户感知正在多地攻关，重点发现并解决版本基础性能问题，应用版本已有的感知提升策略。

如何实现深度业务感知作者：马科来源：《通信产业报》2008年第01期深度业务感知系统能够帮助运营商实现网络资源管理和精细化运营、企业核心业务保障、网络安全维护等诸多功能，是未来的电信级网络中的重要组成部分。

以P2P和VoIP为代表的新一代业务应用给传统的商业模式和价值链带来了改变，也给运营商、企业和用户在网络管理、业务运维、网络安全等方面提出了诸多问题。

而这些问题正是由于传统网络本身缺乏业务层的管控能力，无法对网络业务和用户进行识别所造成的，因此有必要在传统网络中引入业务层管控能力。

深度业务感知系统正是在这种背景下应运而生的，深度业务感知系统具备深度的报文、流行为分析能力，能够对业务数据类型或/和行行为进行识别，能够根据策略控制信息对业务数据进行管理，为传统的承载网络提供强大的业务管控能力。

基本工作流程深度业务感知系统的基本目的是对网络业务数据进行识别，并在识别的基础上对网络业务数据进行流量管理，为现有网络提供业务层的管控能力。

首先，深度业务感知系统采用多通道处理技术，在进行业务数据识别之前需要将网络中的业务数据均匀的分配到多个处理通道内进行并行处理。

系统通常采用基于业务数据的源/目的IP地址和源/目的端口号的Hash算法实现业务数据的均匀分配。

接下来，系统采用并行处理方式，同时对每个通道内的业务数据的四层、七层信息，流量行为特征、业务状态等信息进行分析统计，并在业务信息特征库中进行比对，以完成业务数据的分类识别统计。

其中，对于新建连接，系统对其进行精细识别统计，待识别结果确定后，保存业务数据的IP五元组信息；对于后续连接，系统不再对其进行精细识别统计，只需将其IP 五元组信息同已存识别结果信息进行比对即可，以提高工作效率。

当业务数据到达业务控制模块后，系统读取策略控制库中的策略控制信息，并结合业务识别结果信息，对符合条件的业务数据进行流量管理。

最后，系统将业务识别和业务控制信息保存在存储模块中，并调用统计模块，以曲线、饼图、柱状图、表格等形式将结果信息呈现在管理界面上，或者以文件的形式输出。

浅谈数字化转型过程中数据治理的价值与意义摘要：随着数字化转型的深入开展，数据成为新的生产要素，政府、企业的数据量得到爆炸性增长。

面对如此庞大的数据，如何打通数据，消除数据孤岛，做好数据治理，挖掘数据价值，更好地利用数据已经成为政府、企业数字化转型的关键。

通过在数字世界汇聚、联接与分析数据，构建一条从现实世界直接感知、采集、汇聚数据到数字世界的通道，不断驱动业务对象、过程与规则的数字化。

不仅有利于提高政府和企业决策的科学性,也有利于推进政府和企业的数字化转型，让数据发挥出最大的效益。

关键词：数据治理；数据感知能力；数据质量；安全与隐私一、数据治理目标数据治理是指在企业数据整个周期制定由业务推动的数据政策、数据所有权、数据监控、数据标准以及指导方针。

数据治理的重点在于，要将数据明确作为企业的一种资产看待。

在数据治理初期，通过建立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理制度，通过统一信息架构与标准、唯一可信的数据源、有效的数据质量度量改进机制，实现数据质量的持续提升。

在数据治理稳步提升阶段，通过数据服务、数据资源汇聚并对数据进行联接，实现数据随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑着企业与政府的数字化转型工作。

二、数据治理的重要性高质量数据对任何个人和单位都是战略性资产，随着个人私有数据量的增长和企业推进数字化转型的进程，有效数据正迅速成为一个关键的业务差异。

要使数据具有价值，需确保数据的可信任、安全性、可访问性、准确性、共享性和及时性。

要保障各业务领域数据工作的有序开展，需建立统一的数据治理能力，如数据体系、数据分类、数据感知、数据质量、安全与隐私等。

在数字经济中，数据治理有助于增强企业灵活性，涉及到企业中所有跨功能和跨业务的决策机制，有效协调才能使相关决策成本和风险最小化。

政府在数据治理方面的措施手段，是直接关系到政府与企业、个体互动过程能否赢得主动的关键。

因此，无论怎样重视数据治理在数字化转型过程中的作用，都不为过。

企业如何构建全方位的安全态势感知体系在当今数字化快速发展的时代，企业面临的网络安全威胁日益复杂和多样化。

构建全方位的安全态势感知体系已成为企业保障信息安全、维护业务稳定运行的关键举措。

那么，企业究竟应该如何搭建这样一套体系呢？首先，企业需要明确自身的安全需求和目标。

不同行业、规模和业务模式的企业，所面临的安全风险和挑战各有不同。

例如，金融行业对数据保密性要求极高，制造业可能更关注生产系统的稳定性和供应链的安全。

因此，企业要深入分析自身的业务流程、信息资产以及可能面临的威胁，从而确定安全态势感知体系的重点和目标。

接下来，进行全面的资产清查和分类是基础工作之一。

企业需要清楚了解自己拥有哪些信息资产，包括硬件设备、软件系统、数据资源等，并对其进行分类和重要性评估。

这有助于确定哪些资产需要重点保护，以及在发生安全事件时能够快速判断影响范围和采取相应措施。

在技术层面，企业需要部署多种安全监测工具和技术。

防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等传统安全设备仍然是第一道防线，但仅仅依靠它们是远远不够的。

还应引入更先进的技术，如流量分析工具、用户行为分析系统、威胁情报平台等。

流量分析可以帮助企业发现异常的网络流量模式，用户行为分析能够监测内部人员的操作是否存在风险，威胁情报平台则能及时获取最新的安全威胁信息，提前做好防范。

数据采集是构建安全态势感知体系的重要环节。

企业要从各种来源收集安全相关的数据，包括网络设备、服务器、应用系统、终端设备等。

这些数据包括系统日志、网络流量数据、用户访问记录等。

同时，要确保数据的准确性、完整性和及时性，以便后续的分析和处理。

有了数据，有效的数据分析能力就显得至关重要。

通过运用大数据分析技术和机器学习算法，对收集到的海量数据进行挖掘和分析，发现潜在的安全威胁和异常行为。

例如，通过建立正常行为模型，一旦出现偏离正常模式的活动，就能及时发出警报。

建立实时的监测和预警机制是保障安全的关键。

一旦发现安全威胁或异常情况，系统能够迅速发出警报，并将相关信息推送给安全管理人员。

企业如何构建全方位的安全态势感知体系在当今数字化快速发展的时代，企业面临的网络安全威胁日益复杂和多样化。

为了有效应对这些威胁，保障企业的业务正常运行和数据安全，构建全方位的安全态势感知体系已成为企业的当务之急。

安全态势感知体系是一种综合性的安全解决方案，它能够实时收集、分析和评估企业内部的安全数据，帮助企业提前发现潜在的安全威胁，并及时采取相应的防护措施。

那么，企业该如何构建这样一个全方位的安全态势感知体系呢？首先，明确安全需求是构建安全态势感知体系的基础。

企业需要对自身的业务特点、信息资产、网络架构等进行全面的梳理和评估，确定可能面临的安全风险和威胁。

例如，金融企业需要重点关注数据泄露和交易欺诈风险，制造业企业则可能更关注工业控制系统的安全。

只有明确了自身的安全需求，企业才能有针对性地选择合适的安全技术和产品。

其次，建立完善的安全数据采集机制至关重要。

安全态势感知体系的有效性依赖于大量准确、实时的安全数据。

企业需要从多个来源采集数据，包括网络设备、服务器、应用系统、终端设备等。

这些数据包括日志信息、流量数据、配置信息、漏洞信息等。

同时，为了确保数据的质量和可用性，企业还需要对采集到的数据进行清洗、归一化和关联处理，使其能够被后续的分析工具所使用。

接下来，选择合适的安全分析工具和技术是构建安全态势感知体系的核心环节。

常见的安全分析技术包括基于规则的检测、机器学习、行为分析等。

基于规则的检测能够快速发现已知的安全威胁，但对于新型的、未知的威胁可能效果不佳。

机器学习和行为分析则可以通过对大量数据的学习和分析，发现潜在的异常行为和未知威胁。

企业可以根据自身的实际情况，选择一种或多种分析技术相结合的方式，以提高安全态势感知的准确性和全面性。

在数据分析方面，企业需要建立专业的安全分析团队，或者借助外部的安全服务提供商。

安全分析人员需要具备深厚的安全知识和数据分析能力，能够从海量的数据中提取有价值的信息，识别出潜在的安全威胁。

4 互联网时代的中国移动应对策略4.1 合理调整网络结构,四网协同发展“四网协同”主要是指中国移动的2G、3G、WLAN、4G 这四个技术的协同发展,这四个技术以TD-LTE技术作为主导,“2G”承载的主要是语音功能和小流量的数据业务;“3G”承载的主要是数据业务;“WLAN”承载主要是电脑和手机的数据流量;“4G”则是未来的趋势,是大流量业务的主宰。

(1)适度增加核心节点:通过增加核心节点(逐步将南京、武汉、成都、杭州、沈阳、西安5个汇聚节点和杭州节点升级为核心节点),推动扁平化,提高疏通效率。

(2)逐步在6节点增加网间出口:在出网流量大于30G的汇聚节点增加网间出口,节省核心节点间的传输链路和端口资源。

(3)大流量省份节点之间增加直连:业务量大于14G的可设直连(阀值随技术变化,如40G应用后,阀值可相应提升;14G=10*2*70%)。

省间直连仅疏通两省直达流量,不转接,直连链路中断业务能够备份。

同时考虑适度增加直连的原则,所在省的归属核心要能够实现业务备份。

(建议备份比例超过50%)(4)大流量城域网节点双跨骨干网和省网:大流量的城域和IDC节点(例如下期规划的南京、深圳),可以双跨省网和骨干。

(5)大流量IDC节点双跨骨干网和省网:IDC节点双跨骨干和省网,即省外流量直接骨干转发,省内流量由省网核心转发。

2013年12月4日,工信部正式向三大运营商发放4G牌照,中国移动、中国电信和中国联通均获得TD-LTE牌照。

这将促进移动互联网市场再次迎来爆发式增长。

如果说3G开启了移动互联网时代的大门,激活了设备,使得应用软件开始在智能手机等移动设备上使用,那么,4G的高速网络将促进移动互联网业务蓬勃发展,大大提升移动互联网的业务使用体验和使用效果,成为移动互联网发展的高速公路。

对于中国移动而言,如何借助4G这条高速公路,在移动互联网时代成功实现“被管道化”的突围,重新获取竞争优势并奠定自身在移动互联网产业链中的地位,将成为中国移动面临的核心任务之一:(1)加大幵放力度,以联盟之道掌控产业资源。

移动用户感知评估系统的建立与应用这里谈的用户感知，主要指用户业务使用感知。

传统的网络性能评估手段主要采用如下二种评估方式无法做到对于用户感知的准确评估：1) 话务统计的评估方式，评估的对象是小区、基站、核心网等模块，无法与用户对应；2 ）路测和拨打测试的评估方式，虽然可以在一定程度上模拟用户的感知，但是这种采样式的评估方式无法全面体现用户的感知情况。

因此，需要采用新的手段，准确地评估手机用户对于网络质量的感知情况，在此基础上进行综合分析，可以提高问题定位的准确度，缩短问题的解决时间。

一、用户感知评估指标体系简述针对影响用户感知的指标体系，1X语音业务如用户话务量、平均通话时长、掉话率、拥塞率、寻呼失败率、起呼失败率等；对于3G、4G业务，如用户连接成功率、上网速率、4G下切3G、3G下切2G比率等等。

1）针对客户群用户，如客户群用户掉话率、高掉话用户比例、客户群用户拥塞率、高拥塞用户比例、客户群用户寻呼失败率、高寻呼失败用户比例；2）按手机集群来分（通过IMED 分类），发现不同终端类型用户感知比例，数据用户下切比例差异等相应指标体系；此外，还可以按照网元维度来分，通过各种信息相互关联，对网络性能、客户群业务特征、终端评估，发现感知偏差的用户个体或者集合，及时进行改进。

二、用户感知评估系统系统架构下图是基于现有网络的用户感知评估体系的系统架构图。

通过网络的基础设施、信令监测系统，将信令监测数据、C网PCMD原始数据、DPI分析数据采集、核心网话务统计数据和告警信息到统一的平台上，再通过对数据的预处理，生成基于用户感知评估体系的报表，先于用户发现问题，针对发现的问题及时解决问题，提高工作效率，提高用户感知的满意度。

前期网络维护中心已经基于C 网的PCMD系统，完成了C网业务监控系统的开发。

但是由于受限于软件开发能力、系统硬件处理能力、PCMD话单自身的局限性，还不能做到对移动业务的全面业务感知监控。

基于客户感知的端到端长流程业务的服务质量评估体系随着经济全球化和数字技术的快速发展，企业间的竞争愈发激烈，提供优质的服务已经成为一个企业在市场中立足的关键。

对于端到端长流程业务来说，客户感知是评估服务质量的重要标准之一。

客户感知的端到端长流程业务的服务质量评估体系主要包括客户感知指标的确定、客户满意度的测量、问题分析和改进措施等环节。

本文将围绕这几个方面进行详细的介绍。

二、客户感知指标的确定客户感知指标是客户对服务质量的主观评价，它反映了企业对客户期望的履行程度。

为了确定客户感知指标，企业需要首先了解客户的需求和期望。

可以通过市场调研、客户反馈等方式来获取客户需求的信息，并结合企业的实际情况进行分析和筛选，最终确定出一些具有代表性的客户感知指标。

客户感知指标一般包括服务响应时间、服务质量、服务态度、价格合理性、售后服务等方面。

在确定客户感知指标时，需要注意指标的可衡量性和客观性，同时也要与企业的核心价值观和战略目标相一致。

三、客户满意度的测量客户满意度是衡量客户对服务质量的整体评价，是客户感知指标的综合反映。

为了测量客户满意度，企业可以通过定期进行客户满意度调研和投诉处理系统等方式来收集客户意见和反馈，从而获取客户对服务质量的评价。

客户满意度的测量可以采用定量和定性相结合的方式。

定量测量主要通过问卷调查等方式，统计客户对各项指标的评分和满意度水平；定性测量主要通过面对面访谈、焦点小组讨论等方式，深入了解客户对服务质量的感受和建议。

四、问题分析和改进措施在测量客户满意度后，企业需要对客户的反馈进行问题分析，并根据问题分析的结果制定相应的改进措施。

问题分析可以从不同层面进行，包括客户感知指标的不同维度、不同流程环节、不同服务对象等。

问题分析的目的是找出导致客户不满意的根本原因，并进行针对性的改进。

改进措施可以包括流程优化、人员培训、技术升级等方面。

在制定改进措施时，企业需要充分考虑客户的实际需求和企业的实际情况，确保改进措施的可行性和有效性。

围绕客户感知度的移动网络运行指标体系设计与提升方
案
随着移动网络的发展，客户感知度成为了衡量运营商移动网络质量的重要标准之一、因此，设计和提升移动网络的指标体系以提高客户感知度变得至关重要。

下面是一个围绕客户感知度的移动网络运行指标体系设计与提升方案的大致框架，包括以下几个方面：
1.网络连通性指标
网络连通性是指在移动网络中用户能否正常连接到网络并具有稳定的连接。

常用的指标有网络覆盖率、无线接入成功率和呼叫成功率等。

提升网络连通性可以通过优化基站布局、增加基站数量、改进信号传播技术等手段来实现。

2.数据传输速率指标
3.用户体验指标
用户体验是指用户在使用移动网络时的整体感受和满意度。

常用的指标包括网络响应时间、页面加载时间、视频缓冲时间等。

提升用户体验可以通过优化网络资源调度算法、改进网络优化策略、提高网络容量等手段来实现。

4.业务保障指标
业务保障是指在高负载情况下移动网络能否保证用户的业务质量和可用性。

主要指标包括数据丢包率、呼叫掉话率和视频卡顿率等。

提升业务保障可以通过增加硬件设备的冗余度、优化网络策略、提高网络容量等手段来实现。

在设计和提升移动网络的指标体系时，需要综合考虑以上各个方面，并根据不同运营商的实际情况进行相应的调整和优化。

同时，还需结合客户需求和竞争对手的情况进行分析，以确定实施的重点和目标。

在实施过程中，还需要不断进行监测和评估，及时调整和改进策略，以确保客户感知度的持续提升。

企业如何构建全方位的安全态势感知体系在当今数字化的商业环境中，企业面临着日益复杂和多样化的安全威胁。

网络攻击、数据泄露、恶意软件等风险时刻威胁着企业的正常运营和声誉。

为了有效应对这些威胁，构建全方位的安全态势感知体系已成为企业的当务之急。

一、理解安全态势感知体系安全态势感知体系是一种综合性的安全管理方法，它通过收集、整合和分析来自企业内部和外部的各种安全相关数据，帮助企业实时了解自身的安全状况，预测潜在的安全风险，并及时采取相应的措施进行防范和应对。

二、明确构建目标在开始构建安全态势感知体系之前，企业需要明确自己的构建目标。

这可能包括：1、实时监测和预警：能够及时发现各种安全威胁和异常活动，并发出警报。

2、全面的态势了解：掌握企业网络、系统、应用和数据等各个方面的安全状态。

3、风险评估和预测：对潜在的安全风险进行评估和预测，以便提前做好防范措施。

4、快速响应和处置：在发生安全事件时，能够迅速采取有效的应对措施，降低损失。

三、收集多源数据构建安全态势感知体系的基础是收集丰富而全面的数据。

这些数据来源广泛，包括但不限于：1、网络设备：如防火墙、路由器、交换机等产生的日志和流量信息。

2、服务器和终端设备：操作系统、应用程序的日志和性能数据。

3、安全设备：入侵检测系统、防病毒软件等的警报和监测数据。

4、应用系统：业务应用的访问日志、交易数据等。

5、外部情报：来自行业组织、安全厂商的威胁情报。

四、数据整合与处理收集到的数据往往是分散、异构和海量的，需要进行整合和处理，以便进行有效的分析。

这包括：1、数据清洗：去除重复、错误和无关的数据。

2、数据标准化：将不同格式和来源的数据转化为统一的标准格式。

3、数据关联：将不同来源的数据进行关联，以发现潜在的关联和模式。

五、建立分析模型利用合适的分析技术和模型，对整合后的数据进行深入分析。

常见的分析方法包括：1、基于规则的分析：根据预设的规则和策略，检测异常和威胁。

2、统计分析：通过对数据的统计特征进行分析，发现偏离正常模式的活动。