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U.Morpho:LTE網絡端到端智能分析系統

U.Morpho是大唐移動推出的一款集信令采集、數據分析關聯、優化建議于一體的端到端優化平臺。它是在Morpho的基礎上引入軟硬采及DPI系統。它通過對海量的軟硬采數據、DPI數據、MR數據、配置數據、告警數據等的解析關聯,進而實現全網端到端智能監控,集中分析,有效提高網絡維護和網絡優化效率,提高客戶感知,節約網絡運營成本。

產品圖片:

  • 產品特性:

    深入分析VoLTE語音質量,通過專題優化對導致語音質量降低的無線側原因多維度分析,重現用戶從網絡接入到業務使用的全過程(軟采+硬采)關聯全網絡的用戶感知問題;基于關聯分析結果,將VoLTE語音異常問題從接口定界到具體的網元,完成最終定點。

用戶感知容量優化

  • 結合感知實測分析各類主流業務的感知要求,制定感知評價指標體系
  • 基于大數據平臺將用戶感知指標要求和用戶容量指標形成業務模型
  • 根據現網實測感知數據修正擴容方案,釋放網絡潛能
  • 潛在客戶投訴挖掘分析

    根據已發生投訴的客戶信令數據,構造投訴客戶特征模型,按照此模型在全量信令大數據中挖掘分析,提前發現有投訴傾向的用戶,對潛在投訴用戶主動關懷,降低用戶投訴比,提升用戶滿意度。

  • 場景化虛擬DT

    對接信令監測平臺,開展網絡大數據的仿真現場測試,將信令系統挖掘的用戶APP經緯度與信令、MR融合轉化為Log,三種核心算法(基于小區的運動狀態識別算法、基于精確位置的運動狀態識別算法、基于用戶行為特征和小區集的場景識別算法),多重過濾干擾數據,靈活匹配各種場景下的模擬測試。

  • 數據業務端到端感知分析

    綜合考慮業務流量、類型等信息,將18大類主流數據業務(如即時通信、微博、下載、閱讀等)KPI映射到KQI指標,輸出業務感知綜合評分;同時引入投訴用戶信息,搭建QOE模型。在客觀QOE評分體系上,進一步量化用戶個體差異,對QOE評分的影響程度,通過智能輸出提供業務感知優化建議和措施。

應用場景:

  • 基于規范要求的LTE信令軟/硬采數據采集解析,實現端到端全廠家信令優化能力;
  • 形成硬采+軟采的VoLTE端到端信令分析優化能力,成功在山西和遼寧省落地;
  • U.Morpho在重點攻關高鐵虛擬DT,作為創新課題向全國推廣;
  • 突破傳統網管KPI指標以及反映服務質量的KQI指標的局限性,以真實反映用戶感知為要求,將統化思路和方法進行提升,滿足網絡和服務優化的現實需求;
  • 基于開源的Hadoop共享架構透明地為上層應用提供可靠性的數據處理及存儲能力,對于海量數據的分析平臺而言具有無可比擬的優勢;
  • 深度識別DPI準確識別目前主流的1600+應用協議,超越其他同類廠家識別能力。
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