一種基于FLINK引擎的多接口XDR話單合成方法

【摘要】 ? ?隨著4G LTE、VoLTE、5G NSA/SA等技術(shù)的成熟和業(yè)務(wù)使用普及，為進(jìn)一步豐富網(wǎng)絡(luò)分析工具建設(shè)，提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維優(yōu)化、投訴分析效率，提升用戶滿意度。本文以VoLTE網(wǎng)絡(luò)為例進(jìn)行驗(yàn)證，在傳統(tǒng)單接口XDR話單合成的基礎(chǔ)上，研究利用Fink流式數(shù)據(jù)處理引擎提高多接口XDR合成的及時(shí)性，進(jìn)一步提高信令分析速度和準(zhǔn)確性。

【關(guān)鍵詞】 ? ?信令分析 ? ?多接口XDR ? ?Flink ? ?VoLTE

A Multi-interface XDR Bill Synthesis Method Based on FLINK Engine

He Bin ? ?China mobile communication group hainan Limited

Abstract： With the maturity of 4G LTE， VoLTE， 5G NSA/SA and the popularization of business use， in order to enrich the construction of network analysis tools， improve network operation and complaint analysis efficiency， and improve user satisfaction. This paper takes VoLTE network as an example to verify. Based on the traditional single-interface XDR synthesis， the Fink streaming data processing engine is used to improve the timeliness of multi-interface XDR synthesis and improve the speed and accuracy of signaling analysis.

Keywords： Signaling analysis; Multi-interface XDR;Flink;VoLTE

引言：

目前，隨著4/5G核心網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、投訴處理主要基于以信令為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)性能分析平臺(tái)。特別是在用戶規(guī)模龐大、網(wǎng)絡(luò)接口多、信令流程復(fù)雜的情況下，原始信令采集、信令詳單關(guān)聯(lián)合成的準(zhǔn)確性和及時(shí)性直接關(guān)系到上層應(yīng)用的可用性和可推廣性。

基于此，為解決準(zhǔn)確性問題，我們?cè)趩谓涌谛帕罘治龅幕A(chǔ)上，通過IMSI，MSISDN、時(shí)間，關(guān)鍵字段等進(jìn)行多接口關(guān)聯(lián)分析[1]，形成多接口詳單，將完整業(yè)務(wù)流程端到端記錄，為上層應(yīng)用對(duì)業(yè)務(wù)流程的分析提供準(zhǔn)確支撐。與此同時(shí)，百萬級(jí)以上的大規(guī)模用戶、每個(gè)核心網(wǎng)元接口每小時(shí)記錄數(shù)達(dá)到千萬級(jí)的大吞吐量，都導(dǎo)致多接口詳單合成時(shí)間長(zhǎng)問題，我們?cè)诤铣稍攩坞A段引入Flink計(jì)算引擎，支持流處理和關(guān)聯(lián)計(jì)算，經(jīng)驗(yàn)證能夠有效縮短詳單合成的時(shí)間。及時(shí)、準(zhǔn)確的信令詳單直接提升了基于信令開展分析優(yōu)化、投訴查處能力，滿足大規(guī)模用戶運(yùn)營(yíng)的需求。

一、關(guān)鍵技術(shù)介紹

1.1 XDR

XDR（X Data Recording）信令數(shù)據(jù)是基于全量信令數(shù)據(jù)處理生成的、供信令監(jiān)測(cè)平臺(tái)和信令類上層應(yīng)用使用的控制面和用戶面基礎(chǔ)流程記錄，以用戶信令交互為單位，一個(gè)會(huì)話形成一條XDR記錄，也稱XDR話單。未正常完成的網(wǎng)絡(luò)交互信令，其錯(cuò)誤碼信息將如實(shí)記錄在XDR話單中，便于上層應(yīng)用作為異常流程分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1.2多接口合成XDR

實(shí)際4/5G業(yè)務(wù)交互過程中，一個(gè)業(yè)務(wù)（如通話/注冊(cè)）流程涉及多個(gè)接口，且異常信令/錯(cuò)誤碼在信令流程傳遞中或因網(wǎng)元類型、設(shè)備廠家等不同而發(fā)生變更，導(dǎo)致問題定界定位準(zhǔn)確性很差。因此，需要針對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行多接口關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)真正完整的業(yè)務(wù)交互呈現(xiàn)，有助于準(zhǔn)確判斷業(yè)務(wù)交互失敗的根本原因，準(zhǔn)確找到首拆網(wǎng)元、首拆時(shí)間、首拆錯(cuò)誤碼等信息。

本方案以VoLTE核心網(wǎng)技術(shù)為例進(jìn)行驗(yàn)證[2]，通過Flink引擎合成多接口XDR話單，以支持上層VoLTE信令分析應(yīng)用的落地。通過關(guān)聯(lián)一個(gè)業(yè)務(wù)流程（注冊(cè)/通話）的關(guān)鍵接口，形成多接口關(guān)聯(lián)XDR話單，如接通流程關(guān)聯(lián)Mw/ISC/Mg/S1-U等4個(gè)關(guān)鍵接口，注冊(cè)流程關(guān)聯(lián)Mw/ISC/S1-U/Sh/Cx等5個(gè)關(guān)鍵接口等，能夠更為準(zhǔn)確地找到初始拆線接口和首拆網(wǎng)元，并實(shí)現(xiàn)對(duì)不同首拆網(wǎng)元、首拆接口等多維度的VoLTE網(wǎng)絡(luò)信令異常場(chǎng)景分析。

1.3 Flink流計(jì)算技術(shù)

Apache Flink是一個(gè)開源流處理框架，核心是一個(gè)流式的數(shù)據(jù)流執(zhí)行引擎，其針對(duì)數(shù)據(jù)流的分布式計(jì)算提供了數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)通信以及容錯(cuò)機(jī)制等功能[3]。將Flink流處理技術(shù)運(yùn)用于合成多接口XDR有如下優(yōu)勢(shì)：

首先，同一VoLTE業(yè)務(wù)流程（通話/注冊(cè)）話單記錄是連續(xù)性的，而一般的批處理存在批處理時(shí)間點(diǎn)界限問題，導(dǎo)致在關(guān)聯(lián)多接口XDR話單時(shí)，部分不在同一個(gè)批處理時(shí)間段的單據(jù)無法關(guān)聯(lián)真正的首拆網(wǎng)元、首拆接口，因此合成多接口XDR需要使用流處理計(jì)算。

其次，合成XDR需要幾個(gè)接口數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，接通場(chǎng)景關(guān)聯(lián)4個(gè)接口，注冊(cè)場(chǎng)景關(guān)聯(lián)5個(gè)接口數(shù)據(jù)，不支持關(guān)聯(lián)無法計(jì)算。

最后，在實(shí)際使用中，VoLTE網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量大，每個(gè)接口每小時(shí)記錄數(shù)達(dá)到千萬級(jí)，場(chǎng)景數(shù)據(jù)量大。因此，要滿足多接口關(guān)聯(lián)性、及時(shí)性等特性，需要結(jié)合Flink支持高吞吐、低延遲、高性能的流處理特性。

二、基于FLINK引擎的多接口XDR話單合成

基于Flink合成多接口XDR話單。作為本文的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)，為保證合成多接口XDR數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，采用各個(gè)網(wǎng)元接口物理分光的方式采集原始信令碼流。通過對(duì)分光碼流的解碼，得到Mw/ISC/Mg/S1-U/Sh/Cx等接口的SIP（Session Initiation Protocol）和DIAMETER協(xié)議消息，如下圖。

Step1：解碼器對(duì)Mw/ISC/Mg/S1-U/Sh/Cx接口的分光碼流進(jìn)行解碼，生成二進(jìn)制bin文件。

Step2：為了便于數(shù)據(jù)可視化，從各解碼器調(diào)取bin文件轉(zhuǎn)譯成CSV文件，包括消息到達(dá)該接口的消息類型、到達(dá)時(shí)間、轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)間、主叫號(hào)碼、被叫號(hào)碼、CALL-ID、CI、P-Charging-Vector頭域等關(guān)鍵字段，如果是錯(cuò)誤消息，還包括狀態(tài)碼、Reason、Warning值等，這些單接口的XDR數(shù)據(jù)將作為串聯(lián)合成同一通話或注冊(cè)流程多接口XDR的關(guān)鍵信息。

Step3：Kafka是消息中間件，接口話單有很多行記錄，Kafka一行一行傳遞至Flink。

Step4：Flink按行讀取并消費(fèi)Kafka消息，執(zhí)行合成XDR業(yè)務(wù)邏輯，串聯(lián)關(guān)鍵字段合成同一通話或者注冊(cè)流程在各個(gè)接口的消息，合成多接口XDR的CSV文件。

Step5：多接口XDR的CSV文件存入Hbase數(shù)據(jù)庫。后續(xù)上層應(yīng)用調(diào)用Hbase，查詢得到投訴號(hào)碼對(duì)應(yīng)的異常業(yè)務(wù)流程多接口XDR話單。

最終，上層VoLTE信令分析應(yīng)用根據(jù)主被叫號(hào)碼、時(shí)間等信息，調(diào)用Hbase，查詢得到投訴號(hào)碼對(duì)應(yīng)的異常業(yè)務(wù)流程多接口XDR話單，根據(jù)話單中多接口全流程的信令結(jié)果，匹配已部署在應(yīng)用中的的異常場(chǎng)景規(guī)則庫完成分析，并呈現(xiàn)出分析結(jié)果。實(shí)現(xiàn)從信令到分析結(jié)果的及時(shí)分析。

三、結(jié)束語

本文從信令分析的準(zhǔn)確性、及時(shí)性需求入手，應(yīng)用多接口XDR話單及Flink等關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)VoLTE信令分析應(yīng)用，在滿足及時(shí)性的基礎(chǔ)上，兼顧VoLTE網(wǎng)絡(luò)端到端分析。經(jīng)驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)多接口XDR話單關(guān)聯(lián)后，能精準(zhǔn)定位定界，準(zhǔn)確率較單接口XDR提高80%以上。大數(shù)據(jù)量下，F(xiàn)LINK計(jì)算引擎的引入，使得多接口XDR話單合成所需時(shí)間實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛越，從VoLTE業(yè)務(wù)結(jié)束到VoLTE信令分析應(yīng)用可以查詢到數(shù)據(jù)，時(shí)間從忙時(shí)幾小時(shí)級(jí)縮短至15分鐘級(jí)，為VoLTE信令分析等上層應(yīng)用在核心網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)分析、故障定位、投訴處理中大有可為。

參考文獻(xiàn)

[1]黃永，信令監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中XDR 話單用戶信息的關(guān)聯(lián)回填研究[J] ，數(shù)字通信世界. 2019，（05）：244

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[3]李梓楊，于炯，卞琛，張譯天，蒲勇霖，王躍飛，魯亮.基于流網(wǎng)絡(luò)的Flink平臺(tái)彈性資源調(diào)度策略[J];通信學(xué)報(bào);2019年08期：85-101

何彬（1987—），性別：男，民族：漢，籍貫：海南瓊海，單位：中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)海南有限公司，職稱：交換專業(yè)中級(jí)工程師，研究方向：4/5G核心網(wǎng)、IMS/VoLTE核心網(wǎng)絡(luò)維護(hù)及優(yōu)化。