电信运营商大数据应用典型案例分析-中国联通.pdf

Systems Solutions 系统与方案 电信运营商大数据应用典型案例分析 余 飞 上海邮电设计咨询研究院有限公司 上海 200092 摘　要 移动互联网时代，云计算、物联网、智能终端等新技术新应用不断涌现，移动互联网的迅猛发展给电信运 营商带来流量收益的同时，也带来了新的机遇和挑战。文章结合大数据的技术现状以及电信运营商的数据特点，分 析电信运营商大数据发展遇到的问题，探讨电信运营商应用大数据的策略，最后提出一种适合电信运营商的大数据 平台架构和方案。 关键词 大数据；电信运营商；Hadoop；移动互联网；数据流量 1 大数据技术简介 2 大数据驱动电信运营商转型 随着移动互联网 云计算 物联网技术和业务的发 当前 移动互联网OTT业务的快速成长 给电信运 、 、 ， ， 展，全球数据量正在呈爆炸性指数级增长。根据IDC发 营商的基础语音业务和短信业务带来了不小冲击，运营 布的报告显示 2012年全球数据量约为2.8ZB 并以大 商缓慢增长的网络流量收入和网络建设成本之间不断增 ， ， 约每两年翻一番的速度增长 预计到2020年 全球将产 加的剪刀差 正不断侵蚀着运营商的利润 面对互联网 ， ， ， 。 生35ZB的数据量 这意味着我们正进入大数据时代 公司的激烈竞争 运营商要如何做才能扭转逐步被 管 。 。 ， “ 维基百科将大数据定义为：大数据是很多各种数 道化”的趋势？ 据集汇合起来的数据集合 规模非常大并且复杂 以至 在日常网络运营中 运营商积累了大量用户数据 ， ， ， ， 于很难用常规的数据管理工具或传统的数据管理技术来 这些数据相比较互联网公司的用户数据有着明显的优 处理这些数据。Facebook、Twiteer、微博等各类社交 势：一是用户实名，真实详细的个人基本信息，比如年 网络，各种智能终端，医疗影像、监控录像等各类视频 龄、性别、工作单位、职位等；二是位置信息，运营商 以及遍布全球各个角落的各种传感器 无一不是数据来 通过技术手段 能轻易获得通话者的地理位置 且精确 ， ， ， 源 大量新数据源的出现导致非结构化的数据迅猛增 度非常高 三是通话信息 包括话费 对方信息等 这 。 ； ， 、 。 长，占比超过80% ，超越了传统关系型数据库的管理能 些数据正是最具战略性的资产，使得运营商在利用大数 力 使得大数据的存储 管理和处理很难利用传统的关 据方面具有天然优势 但是 没有管理的数据就像埋藏 ， 、 。 ， 系型数据库去完成，进而无法提取个中价值[1] 。 在地下的矿产，价值无法体现。运营商当前由于没有全 以Hadoop为代表的大数据技术应运而生，它是一