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  • 高并发环境下服务器该如何优化

    千次阅读 2018-07-18 22:58:49
    什么是服务器并发处理能力 一台服务器在单位时间里能处理的请求越多,服务器的能力越高,也就是服务器并发处理能力越强。   有什么方法衡量服务器并发处理...服务器一般会限制同时服务的最多用户数,比如apach...

    什么是服务器并发处理能力

    一台服务器在单位时间里能处理的请求越多,服务器的能力越高,也就是服务器并发处理能力越强。

     

    有什么方法衡量服务器并发处理能力

    1. 吞吐率

    吞吐率,单位时间里服务器处理的最大请求数,单位req/s。

     

    从服务器角度,实际并发用户数可以理解为服务器当前维护的代表不同用户的文件描述符总数,也就是并发连接数。服务器一般会限制同时服务的最多用户数,比如apache的MaxClients参数。

     

    这里再深入一下,对于服务器来说,服务器希望支持高吞吐率,对于用户来说,用户只希望等待最少的时间,显然,双方不能满足,所以双方利益的平衡点,就是我们希望的最大并发用户数。

     

    2. 压力测试

    有一个原理一定要先搞清楚,假如100个用户同时向服务器分别进行10个请求,与1个用户向服务器连续进行1000次请求,对服务器的压力是一样吗?实际上是不一样的,因对每一个用户,连续发送请求实际上是指发送一个请求并接收到响应数据后再发送下一个请求。这样对于1个用户向服务器连续进行1000次请求, 任何时刻服务器的网卡接收缓冲区中只有1个请求,而对于100个用户同时向服务器分别进行10个请求,服务器的网卡接收缓冲区最多有100个等待处理的请求,显然这时的服务器压力更大。

     

    压力测试前提考虑的条件

    • 并发用户:指在某一时刻同时向服务器发送请求的用户总数(HttpWatch)

    • 总请求数

    • 请求资源描述

    • 请求等待时间(用户等待时间)

    • 用户平均请求的等待时间

    • 服务器平均请求处理的时间

    • 硬件环境

     

    压力测试中关心的时间又细分以下2种:

    • 用户平均请求等待时间(这里暂不把数据在网络中的传输时间,还有用户本地PC的计算时间计算入内)

    • 服务器平均请求处理时间

     

    用户平均请求等待时间主要用于衡量服务器在一定并发用户数下,单个用户的服务质量;而服务器平均请求处理时间就是吞吐率的倒数,一般来说,用户平均请求等待时间 = 服务器平均请求处理时间 * 并发用户数

     

    怎么提高服务器的并发处理能力

    1. 提高CPU并发计算能力

    服务器之所以可以同时处理多个请求,在于操作系统通过多执行流体系设计使得多个任务可以轮流使用系统资源,这些资源包括CPU,内存以及I/O。这里的I/O主要指磁盘I/O和网络I/O。

     

    多进程 & 多线程

    多执行流的一般实现便是进程,多进程的好处可以对CPU时间的轮流使用,对CPU计算和IO操作重叠利用。这里的IO主要是指磁盘IO和网络IO,相对CPU而言,它们慢的可怜。

     

    而实际上,大多数进程的时间主要消耗在I/O操作上。现代计算机的DMA技术可以让CPU不参与I/O操作的全过程,比如进程通过系统调用,使得CPU向网卡或者磁盘等I/O设备发出指令,然后进程被挂起,释放出CPU资源,等待I/O设备完成工作后通过中断来通知进程重新就绪。对于单任务而言,CPU大部分时间空闲,这时候多进程的作用尤为重要。

     

    多进程不仅能够提高CPU的并发度。其优越性还体现在独立的内存地址空间和生命周期所带来的稳定性和健壮性,其中一个进程崩溃不会影响到另一个进程。

     

    但是进程也有如下缺点:

    • fork()系统调用开销很大:prefork

    • 进程间调度和上下文切换成本:减少进程数量

    • 庞大的内存重复:共享内存

    • IPC编程相对比较麻烦

     

    减少进程切换

    当硬件上下文频繁装入和移出时,所消耗的时间是非常可观的。可用Nmon工具监视服务器每秒的上下文切换次数。为了尽量减少上下文切换次数,最简单的做法就是减少进程数,尽量使用线程并配合其它I/O模型来设计并发策略。

     

    还可以考虑使用进程绑定CPU技术,增加CPU缓存的命中率。若进程不断在各CPU上切换,这样旧的CPU缓存就会失效。

     

    减少使用不必要的锁

    服务器处理大量并发请求时,多个请求处理任务时存在一些资源抢占竞争,这时一般采用“锁”机制来控制资源的占用,当一个任务占用资源时,我们锁住资源,这时其它任务都在等待锁的释放,这个现象称为锁竞争。

     

    通过锁竞争的本质,我们要意识到尽量减少并发请求对于共享资源的竞争。比如在允许情况下关闭服务器访问日志,这可以大大减少在锁等待时的延迟时间。要最大程度减少无辜的等待时间。

     

    这里说下无锁编程,就是由内核完成这个锁机制,主要是使用原子操作替代锁来实现对共享资源的访问保护,使用原子操作时,在进行实际的写操作时,使用了lock指令,这样就可以阻止其他任务写这块内存,避免出现数据竞争现象。原子操作速度比锁快,一般要快一倍以上。

     

    例如fwrite(), fopen(),其是使用append方式写文件,其原理就是使用了无锁编程,无锁编程的复杂度高,但是效率快,而且发生死锁概率低。

     

    考虑进程优先级

    进程调度器会动态调整运行队列中进程的优先级,通过top观察进程的PR值。

     

    考虑系统负载

    可在任何时刻查看/proc/loadavg,top中的load average也可看出。

     

    考虑CPU使用率

    除了用户空间和内核空间的CPU使用率以外,还要关注I/O wait,它是指CPU空闲并且等待I/O操作完成的时间比例(top中查看wa的值)。

     

    2. 考虑减少内存分配和释放

    服务器的工作过程中,需要大量的内存,使得内存的分配和释放工作尤为重要。可以通过改善数据结构和算法复制度来适当减少中间临时变量的内存分配及数据复制时间,而服务器本身也使用了各自的策略来提高效率。

     

    例如Apache,在运行开始时一次申请大片的内存作为内存池,若随后需要时就在内存池中直接获取,不需要再次分配,避免了频繁的内存分配和释放引起的内存整理时间。

     

    再如Nginx使用多线程来处理请求,使得多个线程之间可以共享内存资源,从而令它的内存总体使用量大大减少,另外,nginx分阶段的内存分配策略,按需分配,及时释放,使得内存使用量保持在很小的数量范围。

     

    另外,还可以考虑共享内存。共享内存指在多处理器的计算机系统中,可以被不同中央处理器(CPU)访问的大容量内存,也可以由不同进程共享,是非常快的进程通信方式。

     

    但是使用共享内存也有不好的地方,就是对于多机器时数据不好统一。

     

    shell命令ipcs可用来显示系统下共享内存的状态,函数shmget可以创建或打开一块共享内存区,函数shmat将一个存在的共享内存段连接到本进程空间,函数shmctl可以对共享内存段进行多种操作,函数shmdt函数分离该共享内存。

     

    3. 考虑使用持久连接

    持久连接也称为长连接,它本身是TCP通信的一种普通方式,即在一次TCP连接中持续发送多分数据而不断开连接,与它相反的方式称为短连接,也就是建立连接后发送一份数据就断开,然后再次建立连接发送下一份数据, 周而复始。是否采用持久连接,完全取决于应用特点。

     

    从性能角度看,建立TCP连接的操作本身是一项不小的开销,在允许的情况下,连接次数越少,越有利于性能的提升; 尤其对于密集型的图片或网页等小数据请求处理有明显的加速所用。

     

    HTTP长连接需要浏览器和web服务器的共同协作,目前浏览器普遍支持长连接,表现在其发出的HTTP请求数据头中包含关于长连接的声明,如下: Connection: Keep-Alive,主流的web服务器都支持长连接,比如apache中,可以用KeepAlive off关闭长连接。

     

    对于长连接的有效使用,还有关键一点在于长连接超时时间的设置,即长连接在什么时候关闭吗? Apache的默认设置为5s, 若这个时间设置过长,则可能导致资源无效占有,维持大量空闲进程,影响服务器性能。

     

    4. 改进I/O 模型

    I/O操作根据设备的不同分为很多类型,比如内存I/O, 网络I/O, 磁盘I/O。对于网络I/O和磁盘I/O, 它们的速度要慢很多,尽管使用RAID磁盘阵列可通过并行磁盘磁盘来加快磁盘I/O速度,购买大连独享网络带宽以及使用高带宽网络适配器可以提高网络i/O的速度。

     

    但这些I/O操作需要内核系统调用来完成,这些需要CPU来调度,这使得CPU不得不浪费宝贵的时间来等待慢速I/O操作。我们希望让CPU足够少的时间在I/O操作的调度上,如何让高速的CPU和慢速的I/O设备更好地协调工作,是现代计算机一直探讨的话题。各种I/O模型的本质区别在于CPU的参与方式。

     

    1. DMA技术

    I/O设备和内存之间的数据传输方式由DMA控制器完成。在DMA模式下,CPU只需向DMA下达命令,让DMA控制器来处理数据的传送,这样可以大大节省系统资源。

     

    2. 异步I/O

    异步I/O指主动请求数据后便可以继续处理其它任务,随后等待I/O操作的通知,这样进程在数据读写时不发生阻塞。

     

    异步I/O是非阻塞的,当函数返回时,真正的I/O传输已经完成,这让CPU处理和I/O操作达到很好的重叠。

     

    3. I/O多路复用

    服务器同时处理大量的文件描述符是必不可少的,若采用同步非阻塞I/O模型,若同时接收TCP连接的数据,就必须轮流对每个socket调用接收数据的方法,不管这些socket有没有可接收的数据,都要询问一次。

     

    假如大部分socket并没有数据可以接收,那么进程便会浪费很多CPU时间用于检查这些socket有没有可以接收的数据。多路I/O就绪通知的出现,提供了对大量文件描述符就绪检查的高性能方案,它允许进程通过一种方法同时监视所有文件描述符,并可以快速获得所有就绪的文件描述符,然后只针对这些文件描述符进行数据访问。

     

    epoll可以同时支持水平触发和边缘触发,理论上边缘触发性能更高,但是代码实现复杂,因为任何意外的丢失事件都会造成请求处理错误。

     

    epoll主要有2大改进:

    epoll只告知就绪的文件描述符,而且当调用epoll_wait()获得文件描述符时,返回并不是实际的描述符,而是一个代表就绪描述符数量的值,然后只需去epoll指定的一个数组中依次取得相应数量的文件描述符即可,这里使用了内存映射(mmap)技术,这样彻底省掉了这些文件描述符在系统调用时复制的开销。

     

    epoll采用基于事件的就绪通知方式。其事先通过epoll_ctrl()注册每一个文件描述符,一旦某个文件描述符就绪时,内核会采用类似callback的回调机制,当进程调用epoll_wait()时得到通知。

     

    4. Sendfile

    大多数时候,我们都向服务器请求静态文件,比如图片,样式表等,在处理这些请求时,磁盘文件的数据先经过内核缓冲区,然后到用户内存空间,不需经过任何处理,其又被送到网卡对应的内核缓冲区,接着再被送入网卡进行发送。

     

    Linux提供sendfile()系统调用,可以讲磁盘文件的特定部分直接传送到代表客户端的socket描述符,加快了静态文件的请求速度,同时减少CPU和内存的开销。

     

    适用场景: 对于请求较小的静态文件,sendfile发挥的作用不那么明显,因发送数据的环节在整个过程中所占时间的比例相比于大文件请求时小很多。

     

    5. 内存映射

    Linux内核提供一种访问磁盘文件的特殊方式,它可以将内存中某块地址空间和我们指定的磁盘文件相关联,从而对这块内存的访问转换为对磁盘文件的访问。这种技术称为内存映射。

     

    多数情况下,内存映射可以提高磁盘I/O的性能,无须使用read()或write()等系统调用来访问文件,而是通过mmap()系统调用来建立内存和磁盘文件的关联,然后像访问内存一样自由访问文件。

     

    缺点:在处理较大文件时,内存映射会导致较大的内存开销,得不偿失。

     

    6. 直接I/O

    在linux 2.6中,内存映射和直接访问文件没有本质差异,因为数据需要经过2次复制,即在磁盘与内核缓冲区之间以及在内核缓冲区与用户态内存空间。

     

    引入内核缓冲区的目的在于提高磁盘文件的访问性能,然而对于一些复杂的应用,比如数据库服务器,它们为了进一步提高性能,希望绕过内核缓冲区,由自己在用户态空间实现并管理I/O缓冲区,比如数据库可根据更加合理的策略来提高查询缓存命中率。另一方面,绕过内核缓冲区也可以减少系统内存的开销,因内核缓冲区本身就在使用系统内存。

     

    Linux在open()系统调用中增加参数选项O_DIRECT,即可绕过内核缓冲区直接访问文件,实现直接I/O。

     

    在Mysql中,对于Innodb存储引擎,自身进行数据和索引的缓存管理,可在my.cnf配置中分配raw分区跳过内核缓冲区,实现直接I/O。

     

    改进服务器并发策略

    服务器并发策略的目的,是让I/O操作和CPU计算尽量重叠进行,一方面让CPU在I/O等待时不要空闲,另一方面让CPU在I/O调度上尽量花最少的时间。

     

    一个进程处理一个连接,非阻塞I/O

    这样会存在多个并发请求同时到达时,服务器必然要准备多个进程来处理请求。其进程的开销限制了它的并发连接数。但从稳定性和兼容性的角度,则其相对安全,任何一个子进程的崩溃不会影响服务器本身,父进程可以创建新的子进程;这种策略典型的例子就是Apache的fork和prefork模式。对于并发数不高(如150以内)的站点同时依赖Apache其它功能时的应用选择Apache还是可以的。

     

    一个线程处理一个连接,非阻塞IO

    这种方式允许在一个进程中通过多个线程来处理多个连接,一个线程处理一个连接。Apache的worker模式就是这种典型例子,使其可支持更多的并发连接。不过这种模式的总体性能还不如prefork,所以一般不选用worker模式。

     

    一个进程处理多个连接,异步I/O

    一个线程同时处理多个连接,潜在的前提条件就是使用IO多路复用就绪通知。这种情况下,将处理多个连接的进程叫做worker进程或服务进程。worker的数量可以配置,如Nginx中的worker_processes 4。

     

    一个线程处理多个连接,异步IO

    即使有高性能的IO多路复用就绪通知,但磁盘IO的等待还是无法避免的。更加高效的方法是对磁盘文件使用异步IO,目前很少有Web服务器真正意义上支持这种异步IO。

     

    6. 改进硬件环境

    还有一点要提及的是硬件环境,服务器的硬件配置对应用程序的性能提升往往是最直接,也是最简单的方式,这就是所谓的scale up。这里不做论述。

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  • 随着经济的不断发展,人民生活水平的不断提高,用户在购买产品和服务时除了注重物质享受之外更注重体验这一精神享受。在国外,体验经济作为一种新的经济形式,已经渗透到了经济生活的方方面面,且正成为社会经济的新...


    随着经济的不断发展,人民生活水平的不断提高,用户在购买产品和服务时除了注重物质享受之外更注重体验这一精神享受。在国外,体验经济作为一种新的经济形式,已经渗透到了经济生活的方方面面,且正成为社会经济的新的增长点,其基本理论也为社会经济的各个领域提供了新的发展空间。那么我们会有个疑问,服务型政府需要注重用户体验吗?

    政府网站建立的初衷之一就是搭建电子政务公共服务的平台,接受社会大众的监督,以政府的权威性为公众提供各项服务。经过多年的发展,我国政府网站正处于由“内容导向”到“服务导向”过渡的发展阶段,“服务导向”阶段对政府网站的建设提出了更高的要求,这一阶段更加关注于网站服务质量的好坏,其特征主要集中在以下几个方面:其一,网站建设以加强宣传,提高用户认知度和满意度为主;其二,网站内容以针对用户需求提供个性化、人性化、专业化的服务为主;其三,网站管理以用户评议及绩效考核为主;其四,评价指标以用户认知度和满意度为主。简而言之,就是网站建设以提升用户体验为目标,围绕用户需求,进行服务资源的整合和展现。从这一角度来看,政府网站所追求的社会效益最大化和企业产品服务所追求的经济效益最大化,都有赖于用户体验度的有效提升。而政府网站为非盈利性机构,他的目的更多的是为了增加用户访问浏览量,用户对网站的粘度,也就是忠诚度。让用户通过网站获得所需要的各种服务,促进政府网站为民服务功能的实现。

    构建基于用户体验的服务型政府网站基本框架,如下图:

     

    基于用户体验的政府网站群建设优化策略有以下几个方面:

     

    1.明确网站的定位和目标

    政府网站优化的首要策略应将“以用户需求为中心,以提升用户体验为目标”作为服务型政府网站优化的基本导向和最终目标。

    2.信息资源的梳理整合和规范化体系建设

    “以用户为中心”的政府网站,应充分整合来自政府、公共机构、企事业、个人等多方面的资源,实现网站提供服务“五个化”,即:服务多元化、服务聚焦化、服务细分化、服务简明化和服务实用化,以使政府网站提供的服务更能切合用户的使用习惯和满足多样化的需求,从而促进网站用户体验度的提升。从这一角度来讲,信息资源的梳理整合和规范化建设不可或缺。

    3.导航服务的优化

    导航是网站中的重要组成部分,指示着用户所在的位置,并指引着用户的行动方向,用户通过导航在网站上获取各种资源信息。导航的清晰与否强烈地影响着用户体验。特别是对于政府网站而言,导航的优化设计直接影响着网站服务的水平和质量,影响政府网站服务功能的有效发挥。信息公开、办事服务、政民互动是政府网站的功能定位,同时也是用户访问网站的主要原因。不同于商业网站,政府网站是大多数用户获取政务信息和进行办事服务的唯一渠道,导航的优劣直接影响用户对于政务信息获取和在线办事的效率。可见,导航的优化设计与用户的体验有着密不可分的关系。

    由于提供办事服务是政府网站的三大功能之一,因此,对于重要事项的办事、跨层级的办事以及流程较为复杂的办事服务,还可以考虑进行场景式服务导航优化设计。从用户办事需求出发,模拟办事场景,一体化、流程化的整合办事服务资源,可以有效解决资源简单罗列、服务水平较低等问题,强调了办事服务的针对性,提高了网站的服务效率和用户的办事效率,提升了用户体验。

    4.新技术的应用

    近年来,政府网站建设虽然取得了显著成效,但在新理念、新技术的应用方面相对比较保守,一定程度存在滞后,对当前新鲜的、主流的、用户热捧的技术应用不够。这里所指的新技术主要是指移动智能终端、智能咨询、智能搜索引擎、微博微信等。由于很多政府网站仍主要以传统的方式展现资源、提供服务,使得服务在人性化和交互性等方面,与热门商业网站相比,在用户体验方面存在较大差距,政府网站难以吸引用户使用。由于新技术有利于加强政府网站服务资源的内部关联、外部推广和用户参与,从而提高政府网站和用户之间的粘性,让更多的用户知道、使用、推广政府网站,逐渐发挥政府网站品牌效应。因此,新技术的理念和应用,应成为政府网站提升用户体验的主要措施和手段。比如,We7网站群系统除了支持拖拽自助建站之外,产品更以HTML5技术为基础,支持手机,PAD终端等移动互联。在云计算发展应用的大趋势下,更提出了We7.Cloud政府云门户解决方案。这些新技术的应用为构建服务型政府网站群系统提供了方向。

     

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  • 本文主要讲解在SAP中的QM(质量管理)模块中如何实现控制图提升质量管理水平

    企业日常质量活动中主要划分为QA(Quality Assurance 质量管理)以及QC(Quality Check 质量控制)

    质量管理关注过程,焦点主要在于过程的合规性,目的是提高能力而实现未来少出错。

    而质量控制关注结果,焦点是发现错误改正错误,目的是为了使产品满足质量要求所采取的质量控制的检验活动,它主要包括检验、纠正不良产生的操作方法或流程和以及不良问题的反馈。

    今天讲的内容主要是在质量管理QA中常使用到的的重点工具SPC(统计过程控制):

    *统计过程控制(简称SPC)是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价,根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆,并采取措施消除其影响,使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态,以达到控制质量的目的。它认为,当过程仅受随机因素影响时,过程处于统计控制状态(简称受控状态);当过程中存在系统因素的影响时,过程处于统计失控状态(简称失控状态)。由于过程波动具有统计规律性,当过程受控时,过程特性一般服从稳定的随机分布;而失控时,过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。因而,它强调过程在受控和有能力的状态下运行,从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

    实施SPC的过程一般分为两大步骤:首先用SPC工具对过程进行分析,如绘制分析用控制图等;根据分析结果采取必要措施:可能需要消除过程中的系统性因素,也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第二步则是用控制图对过程进行监控。

    控制图是SPC中最重要的工具。目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图,但控制图不仅限于此。近年来又逐步发展了一些先进的控制工具,如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图,对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图;对多重质量特性进行控制的控制图。(来源:百度百科 关键词 SPC)*

    可以从百度百科中看出SPC的核心工具就是今天的内容:控制图。

    在控制图中主要有三条关键的线:(1)中心线 Central Line(2)上控制线 Upper Control Limit(3)下控制线 Lower Control Limit 。通常UCL和LCL的值为均值的正负3倍标准差。

    下面在系统中演示激活控制图需要的准备:

    为了测试方便首先激活物料主数据中89的检验类别,后续直接创建检验批:

    在这里插入图片描述
    接着创建需要进行SPC管理的主检验特性MIC,最重要的是需要在控制页签下勾选此特性是SPC Charateristic:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    后针对此检验特性的抽样过程也需要支持SPC:

    在Sampling Procedure的Valuation Mode中需要选择800 SPC inspection

    在这里插入图片描述
    而针对于不同的统计标准SAP提供不同的控制图,可根据实际需求选择对应的控制图类型。(有些按照均值,有些按照可变样本量中的不合格品率等等)。具体的设定逻辑可按照SPRO-Quality Management-Quality Planning-Basic Data-Sample,SPC-Statical Process Control-Define Control Chart Type查看每类控制图类别细节的差异:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    准备好SPC相关的MIC和Sampling Procedure后可以创建对应物料的检验计划:

    在这里插入图片描述
    下面就可以创建相关检验批并记录结果:

    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述
    记录相关检验结果后就可以查看控制图(当然也可以在记录结果的时候点击图标查看控制图),查看控制图的事务代码是QGC3,前台多个菜单可找寻到此事务代码,其中一个路径如下:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    点击控制图图标查看具体控制图:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    点击Calculate Control Limits即可按照设定计算相关的控制线:

    在这里插入图片描述
    点击Enter Control Limits可以计算当前控制图的Central Line,UCL等:

    在这里插入图片描述
    此外控制图也可以激活或者关闭,方便对控制图进行归档管理等:

    在这里插入图片描述
    有人对控制图归纳了一个简单的原理叫七点原理:

    (1)如果连续7点出现在均值一侧

    (2)连续7点出现单调上升或下降的情况

    (3)数据出现在控制范围外(UCL或LCL)

    以上这几种情况都代表目前处于失控的状态,基于对控制图的管理可以优化流程事先对质量进行管理,避免时候因质量出现问题造成的不一致成本。

    感兴趣的朋友们可以对SPC自行查阅相关资料,本文内容主要是讲SPC核心工具控制图在SAP中的实现。

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  • 大数据驱动5G网络与服务优化

    千次阅读 2019-01-23 14:03:29
    针对5G网络的新特点,系统阐述了大数据在5G网络中的大规模天线与分布式天线、无线接入网资源管理、异构接入组网、云网、移动边缘计算、终端与云端的智能、SDN与NFV、网络切片、跨层联合优化、源选路优化等方面可能的...

     

    摘要5G时代的到来将进一步加速移动数据的发展。介绍了移动大数据的来源,分析了大数据分析在5G网络优化中的应用方向。针对5G网络的新特点,系统阐述了大数据在5G网络中的大规模天线与分布式天线、无线接入网资源管理、异构接入组网、云网、移动边缘计算、终端与云端的智能、SDN与NFV、网络切片、跨层联合优化、源选路优化等方面可能的应用。并结合5G大数据的特点,分析了其在智慧城市、智慧医疗、智慧交通、工业互联网方面的应用。

     

     

         在这里相信有许多想要学习大数据的同学,大家可以+下大数据学习裙:957205962,即可免费领取套系统的大数据学习教程 

     

    1 引言

     

    5G时代即将到来。和4G网络相比,5G网络在各个方面都有很大提升,不仅传输速率更高,而且在传输中还呈现出增强移动宽带、超可靠低时延、广覆盖大连接的特点。如果说1G~4G主要面向个人通信,那么5G则扩展到工业互联网和智慧城市应用。根据《Cisco VNI:global mobile data traffic forecast update,2016–2021》的数据显示,2016—2021年全球移动数据流量增长7倍,平均年增47%,增长速度非常快。3G时代全球每个用户每个月的连接流量只有3 GB,4G时代这个数值已经达到了6 GB,5G时代将达到30 GB(是4G网络平均连接流量的4.7倍)。2017年我国每个用户每个月产生的移动数据流量为1.775 GB,是2016年的2.3倍,与全球平均水平相当。而且2018年上半年的数据已经远远超过了2017年的全年数据,也就是说,5G时代的到来将进一步加速移动数据的发展。按照《中华人民共和国国民经济和社会发展第第十三个五年规划纲要》的要求,5G网络将在2020年商用。

     

    2 移动大数据的来源

     

    移动大数据包括用户产生的数据和运营商产生的数据,其中用户产生的数据包括自媒体数据和富媒体数据,运营商产生的数据包括日志数据和基础网络数据。在运营商的网络上有很多环节可以进行数据采集,在终端可以采集路测(DT)/最小化路测(MDT)、测试报告(MR)、传输分组大小、使用习惯、终端类型等数据;在基站端可以获得用户的位置信息、用户通话记录(CDR)、链路状态信息(CSI)、接收信号强度(RSSI)等数据;通过后台的运维系统可以采集测量、信令、话务统计等数据;通过互联网可以采集新闻、资讯、地图、视频、聊天、应用等数据。也就是说,在运营商的网络中不但可以获得业务类型、上下行流量、访问网站等业务数据,还能掌握整个信道的状况。

    如图1所示,5G网络应是以用户为中心、上下文感知与先应式的网络,且5G无线网可实现通信、缓存与计算能力的汇聚,因此在网络运营管理设计时,需要利用大数据技术进行优化,在网络体系架构设计时要适应大数据的传送,以实现5G网络的运营智能化和网络智能化。

     

    图1 大数据分析在5G网络优化中的应用

     

    5G网络是数据终端到数据中心的主要通道,如图2所示。从互联网、物联网终端或移动用户处采集的数据,通过具有边缘缓存和计算能力的基站和无线接入网进行数据预处理与存储,最后通过核心网络将数据传输给数据中心和云计算中心进行数据分析。5G网络除了传输数据终端的数据之外,智能终端的多功能业务还将触发终端与回传网络和核心网络内数百个服务器、路由器和交换机的各种交互。例如一个用户的HTTP请求可能只有1 KB,而内部数据流可能会增加930倍。因此,5G网络不仅要承载移动用户数据,还要承载来自不同后台、数据库、缓存服务器和网关以及回传链路的数据。

     

    图2 5G网络是数据终端到数据中心的主要通道

     

    3 5G系统中大数据分析能力的设置

     

    5G系统的数据分析应该在核心网大数据平台和基站端进行。在核心网大数据平台应进行数据清洗、解析、格式化、统计分析、可视化等数据分析,按照内容预测算法执行计算并推断策略内容,然后主动地将决策指令存储在具有缓存能力的基站中,从而将决策行为从云传递到边缘(即基站)。而基站端负责收集上下文信息(如用户观看时长和位置信息),对用户空间-时间行为进行分析与预测,对数据进行汇总、压缩与加密,同时从核心网大数据平台获得决策指令。具有缓存能力的基站可以使大众内容靠近用户,改进用户体验并减轻回传网的负载。经过统计,当网络中有16个具有13 GB存储容量和30%的内容分级的基站时,采用主动缓存方式可以获得100%的用户满意度和98%的回传卸载。缓存能力可以部署在无线接入网或核心网,或者两处均部署,缓存能力的分配也需要靠积累运行数据做出优化决策。

     

    4 大数据支撑5G网络优化的方向

     

    4.1 大数据支撑大规模天线与分布式天线

     

    5G将使用大规模天线(MIMO),天线数高达128个,甚至是256个。高阶MIMO为每条信道提供一条赋形的天线发射波束,实现空分复用,但各波束间存在干扰,降低了MIMO的效率,需要收集密集波束间的干扰数据,并基于系统的计算能力进行复杂的优化。此外,网络终端在基站中心接收的功率比较大,在基站边缘接收的信号比较差。此问题可以利用分布式天线解决,但是分布式天线互相之间也有干扰,如果能够收集到所有天线的信道数据和干扰数据,通过大数据分析技术对所有无线访问接入点(access point,AP)进行联合信号处理,就可以指导各天线和微基站实现对干扰的抵消,容量可较LTE系统提高约2个量级。此外,如果可以收集到MIMO数据和网络数据,并利用大数据技术进行分析决策,就可以提高定位精度。随着三维仿真、三维射线追踪技术的发展,通过室内天线和WLAN技术的结合,还能精确定位用户在室外或室内,甚至用户所在的具体楼层。

     

    4.2 大数据支撑5G无线接入网资源管理

     

    2G、3G时代的无线接入网是多层次的网络,在这种网络结构下,潮汐效应经常导致基站忙闲不均。因此4G系统将网络进行了扁平化设计,将基站分解为基带处理单元(BBU)和射频拉远模块(RRU),多个基站的BBU可集中为基带池,实现集约化资源利用。5G网络将BBU功能进一步分解为集中单元(CU)与分布单元(DU), CU可管理多个DU,实现干扰管理与业务聚合,DU实现多天线处理与前传压缩,灵活应对传输与业务需求变化,优化实时性能,降低硬件成本。这样的设计也可以更靠近用户,有利于集中化的管理。然而,一个CU管理多少个DU,需要基于大量用户空间-时间行为的大数据来优化设计,特别是如何从能效的角度实现忙闲时不同的资源调配。

     

    4.3 大数据分析支撑异构接入组网

     

    由于5G网络的频段很高、带宽很大,若采用高功率的宏基站,则布设与运营成本高,但采用大量微基站,则干扰严重,且难以进行站点选址优化。以上问题可以通过以下几种方式解决。

    ● 宏微蜂窝混合组网。宏蜂窝负责广覆盖,支持高优先级业务;微蜂窝实现热点覆盖,面向低优先级高速业务。

    ● 控制面与数据面分离组网。大量微基站需要集中化管理,以防止干扰,将控制面信令数据与数据面用户数据分离,控制面信令数据接入宏蜂窝。这样,终端在微基站之间切换就不影响宏基站信令了,而且通过小区分簇化集中控制,可以解决小区间的干扰协调和负载均衡的问题。

    ● 上下行解耦异构组网。终端的MIMO数远少于基站,上行覆盖低于下行;在蜂窝边缘,可采用“5G下行+4G上行”的异构方式运行。

    通过分析可以看出,传统移动网络的控制面、用户面、上下行数据链路都在同一个蜂窝小区内。而5G网络的控制面、用户面可以接入不同的基站,上下行可以接入不同的蜂窝,甚至分别在4G和5G系统,每个终端可能同时接入不止一个基站。因此,具体选择接入哪个基站和哪个系统,应该根据用户的分布数据和网络负载来决定,此时就要用到大数据的分析和决策方法。

     

    4.4 大数据支撑5G云网

     

    如图3所示,5G网络是一个云化的网络,包括接入云、转发云、控制云。接入云是指在微蜂窝超密集覆盖的场景下,一簇微基站组成虚拟小区,实现微基站之间的资源协同管理和干扰协调;转发云是指各业务流共享高速存储转发与防火墙及视频转码等各类业务使能单元;控制云包括网络资源管理、网络能力开放、控制逻辑等模块。此外,在5G的场景下还可以有移动云计算、移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)、微云和飞云(femtocloud)等多种云,它们可以被部署在无线网的不同位置,其配置需要借助网络和用户大数据分析来寻优。

     

    图3 云化5G网络

     

    4.5 大数据优化5G移动边缘计算

     

    为适应视频、虚拟现实/增强现实与车联网等业务的时延要求,减轻核心网带宽的压力,需将这些业务的存储和内容分发下沉到MEC处理。5G网络不仅可在边缘感知和分析数据,而且可在亚秒或毫秒内触发响应措施,所有的数据无缝地从云平台转到大量的端点或从大量的端点转到云平台。那么哪些业务需要放到云计算中心处理,哪些业务需要下沉到MEC处理,这需要基于网络收集到的业务流数据进行分析。

     

    4.6 大数据支撑 5G终端与云端的智能

     

    现在智能终端的能力非常强,但是在终端上的人工智能处理能力还是有限的。比如手机智能可完成2D人脸识别,但识别效果容易受光线、角度和表情及化妆等的影响,而且识别的是照片还是真人也不好区分,现在的3D人脸识别就需要利用网络云端的智能来处理,从而提供安全的识别能力。云计算可强化无线网,有效支持诸如增强现实等计算强度的应用,将用户端很重的计算任务卸载到云端。然而,无论是终端还是云端的智能,都需要基于大数据的分析。如AI需要训练与推断,训练包括前向计算和后向更新(通过大数据调整模型参数),推断主要是前向计算,将训练得到的模型用于应用。通常云端负责训练和推断,终端只负责推断。因此仅靠终端的计算与软件能力的发展还不够,很多智能应用也需要云端的支持,如云端训练和云端推理、云端训练和终端推理。

     

    4.7 大数据支撑软件定义网络与网络功能虚拟化

     

    软件定义网络(SDN)全局优化路由的能力来自对全网流量流向、跨层网络资源大数据及业务流QoS需求大数据的掌控与分析,需要很强的计算能力支撑,以实现网络路由的快速收敛和稳定。网络功能虚拟化(NFV)功能的选择也基于网络大数据的分析。

     

    4.8 大数据支撑5G网络切片

     

    5G很重要的功能是网络切片。5G需要支持不同的业务需求,如超宽带业务、低时延业务、大连接业务。若带宽不一样,那么对网络的性能要求也不一样,切片是网络转发资源的分割,不同切片间的业务相互隔离,切片的实现涉及转发面与控制面功能,每个切片上可以运行不同的L2/L3网络协议。为不同业务需求的用户组织不同的切片,需要利用深度分组检测(DPI)数据建立预测模型,精准预测热点数据请求。网络资源在切片间分配的联合优化,也需要利用网络资源大数据进行学习和分析。

     

    4.9 基于大数据实现 5G跨层联合优化

     

    5G网络中,IP层的选路适用于细颗粒的业务流,但时延大;MAC层的交换适用于大颗粒的业务流,但时延也较大;灵活以太网中继的业务流颗粒较大,但优点是时延低。对于每一种业务流来说,选择在哪一层做交换或路由是一个跨层联合优化问题,可以借助网络大数据进行优化。

     

    4.10 借助网络大数据优化5G源选路

     

    切片分组网(SPN)基于切片以太网和分段选路(SR)技术,用于中传和回传。

    传统的IP网络按无连接方式工作,对具有相同源地址和相同目的地址的同属一次通信的各IP分组进行独立处理,不考虑它们前后的关联,同属一次通信的各IP分组在沿途各节点均独立选路,甚至会走不同的路由,这是在互联网之初的网络可靠性不高的情况下,以时延和效率为代价换取灵活性和生存性。现在的网络性能已有很大的改进,如果按照每次通信中首个分组的特征来配置数据平面的设备(即配置流表),那么该次通信的后续数据分组被抽象为同一流,同一次通信的后续各IP分组无需再选路。由于在源节点已设置了有序的指令集,标识了沿途经过的节点或链路,这些节点无需感知业务状态,只需维护拓扑信息,简单地按配置流表执行转发功能,这就相当于面向连接分组的通信,显著提升了网络效率。因此,分段选路又称源选路,它无需LDP/RSVP-TE等信令协议,适合接受SDN的控制。源选路指令集的设计需要借助网络大数据来优化。

     

    4.11 大数据支持5G核心网基于服务的体系

     

    在基于服务的网络体系(SBA)方面,网络功能在4G是网元的组合,在5G是通过API交互的业务功能的组合,业务被定义为自包含、可再用和独立管理。业务的解耦便于快速部署和维护网络;轻型的接口便于引入新特性;模块化为网络切片提供灵活性;使用HTTP的API代替Diameter作为公共控制协议,更容易调用网络服务。

    然而,针对每一次会晤所调用的服务是否最优、网络资源分配是否公平合理、同时进行的多个会晤所用的服务有无冲突、以API方式新增加的服务类型与功能是否与网络能力兼容这些问题,不能仅依靠运维人员的经验,还需要利用网络大数据来支撑。

     

    4.12 大数据对视频业务传输体验的保障

     

    视频是5G的主要应用场景,也是运营商的每用户平均收入(average revenue per user,ARPU)的重要支撑。但视频的传输质量受到以下因素的影响:

    ● 回传路径太长,时延超标;

    ● 因无线空口信道干扰或系统负载忙,使每一移动终端可获得的带宽受限,导致视频信号传输控制协议(TCP)端到端时延过长,吞吐率下降;

    ● 将OTT视频仅作为一般互联网业务对待,没有服务质量(QoS)保障;

    ● 对于视频会议业务,可能因上行分组数据汇聚协议(packet data convergence protocol,PDCP)丢失而停止视频接收。

    因此,需要考虑基于业务流的大数据,对无线接入网(RAN)和App进行相互感知,例如网络协助基于HTTP的动态自适应流(dynamic adaptive streaming over HTTP,DASH)、视频感知调度等,实现对基于Web的视频流的深度跨层优化和本地内容缓存。目前,3GPP已经开始研究改进上下文感知引擎,允许空口和核心网将流数据的指示传到5G的控制面,实现对单个用户或整个网络的流管理。

     

    5 5G大数据在其他领域中的应用

     

    前文介绍的是大数据在5G网络中的应用,然而结合了大数据的5G网络更大的应用领域应该在社会生活中,如智慧城市、智慧医疗、智慧交通、工业互联网等。5G大数据可以提供上下文感知、预测、规律发现、认知等功能,分别实现实时修正、下一步最佳措施、下一步自动应对、最好的决策的目的,见表1。

     

     

    6 结束语

     

    5G时代的到来正在加快无线大数据的增长。大数据在社会与产业各领域都将有广泛的应用,并产生重要影响。大数据对5G网络的发展(如网络体系架构的设计、运维的提效和服务体验的提升等)将起到强化和优化的作用。大数据在5G网络的应用有很广阔的空间,同时也面临不少挑战,需要解决数据挖掘计算复杂度、时效性、能效、安全性等问题,同时也给5G网络标准化和实现提出了很多创新课题。

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