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移动通信端到端网络运维管理及优化




发布时间: 2012-7-31 14:06:40  

实施技术要点
    针对中国移动的大数据处理应用需求,使用若干X86架构计算/存储节点,利用云计算技术虚拟出海量存储空间、处理能力和数据管理能力。同时研制面向应用的分布式数据处理软件,满足CDR合成、索引、查询、KPI分析、专题分析、深度数据挖掘等应用需求,对移动通信端到端网络的运维进行管理和优化,构建出一个处于信令采集与信令监测应用之间的系统——信令共享平台。
    在云计算技术应用中,Hadoop 是一个实现了MapReduce分布式运算处理的开源并行编程框架,在信令数据处理软件层,程序员借助Hadoop 编写程序,将所编写的程序运行于计算机集群上,完成信令共享平台所需的诸多功能包括CDR数据合成、信令数据订阅与订阅管理、实时跟踪处理、综合分析查询处理、网络和自系统网络管理、以及系统管理功能。
    另外,分布式文件系统(HDFS)及分布式数据库数据立方(DataCube)用来将数据存储或部署到各个计算节点上。HDFS是分布式计算的存储基石,负责数据分布式存储及管理,提供高吞吐量的数据访问。利用系统软件中的云存储系统,提供基于HDFS的分布式文件系统存储访问能力,以及HDFS访问接口。
    在平台很上层,建设客户端用户界面,软件可供用户查询和监视相关的数据信息以及管理网络和系统。

 

实施效果
    1、平台在并行分布式软件的支撑下,可以实时完成信令合成和分析工作,如CDR合成、CDR查询、KPI查询和专题分析等。对流量超过48Gbps的全量原始信令流处理秒级完成。

    2、高效实时数据通道,对于实时跟踪、告警等实时业务,提供秒级响应时间。
    3、任何一个节点出现故障,系统将自动屏蔽并做实时备份,且不会丢失数据。
    4、存储PB级别的CDR数据, 完成各种复杂业务应用计算。
    5、根据计算和存储任务动态申请或释放资源,很大限度地提高资源利用。
    6、高效索引算法,智能化调度任务系统,满足秒级查询速度。
    7、采用X86架构廉价计算机构建云计算平台,用软件容错替代硬件容错,大大节省成本。
    8、采用NoSQL+关系数据库混合模式,海量数据存放于分布式平台并进行分布式处理,可支撑各种类型的业务,包括深度数据挖掘和商业智能分析业务。

 

    该项目通过引入云计算技术,成功地在服务器集群上实现了需要高成本硬件才能完成的处理能力,体现了云计算作为一种计算模式的独特魅力,它把网络中的计算机虚拟为一个资源池,将所有的计算资源集中起来,各种计算资源协同工作,完成本项目中的海量数据实时处理。

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