大型體育場館數據業(yè)務模型研究

1、成果上報申請書成果名稱大型體育場館數據業(yè)務模型研究成果申報單位上海省（自治區(qū)/直轄市）中國移動通信集團上海有限公司成果承擔部門/分公司中國移動通信集團上海有限公司網絡部運行維護中心項目負責人姓名項目負責人聯系電話和email成果專業(yè)類別*數據業(yè)務所屬專業(yè)部門*網絡條線成果研究類別*其他省內評審結果*優(yōu)秀關鍵詞索引（35個）人口到達特征、業(yè)務量分布特征、賽時業(yè)務量特征應用投資0 萬元（指別的省引入應用大致需要的投資金額）產品版權歸屬單位中國移動通信集團上海有限公司 成果簡介： 通過奧運場館數據業(yè)務模型及業(yè)務質量研究的分析，探索基于時間、基于區(qū)域、基于業(yè)務和基于客戶的多維度的數據業(yè)務模型和業(yè)務質量

2、分析的方法，為數據核心網絡的精確化維護、為網絡資源優(yōu)化和客戶支撐提供保障。 本項目第一次從小區(qū)級觀測數據業(yè)務發(fā)展變化，從微觀層面總結出一個局部區(qū)域的數據業(yè)務量變化規(guī)律，對數據業(yè)務在小區(qū)級的保障和規(guī)劃具有重要意義。 對企業(yè)現有標準規(guī)范的符合度：（按填寫說明5）如果該成果來源于研發(fā)項目，請?zhí)顚懷邪l(fā)項目的年度、名稱和類型（類型包括：集團重點研發(fā)項目、集團聯合研發(fā)項目、省公司重點研發(fā)項目、其他研發(fā)項目），可填寫多個：省內試運行效果： 項目組根據上海8萬人體育場館的數據出發(fā)，計算出模型參數，從而推算出上海虹口體育場的預測數據，與實際測得的數據進行比較，其中sms、gprs預測較好、wap業(yè)務較好，彩信預

3、測稍差，wlan無法預測。推廣價值： 雖然本課題進行的是大型體育場館的數據業(yè)務模型研究，但其研究方法和結論并不依賴于具體的場館，具有一定的普適性，可以作為一個有固定邊界區(qū)域的數據業(yè)務模型。項目推廣建議： 雖然模型具有一定的普適性，但要完成預測工作，還需要大量的長期的歷史數據的積累，通過歷史數據計算出特定區(qū)域的模型參數，所以在有大量歷史數據的場合下，適合進行推廣。文章主體見附件：附件：文章主體：科 研 項 目 成 果 報 告 成果名稱 大型體育場館數據業(yè)務模型研究 完成單位 中國移動通信集團上海有限公司運行維護中心 中國移動通信集團上海有限公司2008 年 11月制摘要：2008年8月，中國成功

4、舉辦了29屆奧運會，作為奧運城市的上海，承辦了奧運足球部分比賽，比賽場館為上海八萬人體育場。本課題以奧運比賽期間上海八萬人體育場移動數據業(yè)務數據為基礎，結合gprs（wap、彩信等）、短信、wlan等數據業(yè)務的系統(tǒng)日志、話單、業(yè)務報表等作為數據源。通過不同數據源的關聯分析，建立了大型體育場館的數據業(yè)務模型。根據業(yè)務模型形成大型體育場館網絡資源配置保障建議。關鍵字：大型體育場館、gprs、wap、mms、wlan、數據業(yè)務模型。 大型體育場館數據業(yè)務模型研究-數據維護部1、項目背景隨著2008年的到來，奧運通信保障將是上海移動在08年的重要通信保障工作之一。而隨著數據網絡技術和業(yè)務的發(fā)展，移動數

5、據業(yè)務在重要通信支撐方面起著越來越重要的作用。而數據業(yè)務流程復雜，數據業(yè)務端到端要涉及到多個數據網平臺，目前針對數據業(yè)務的統(tǒng)計只能基于網元，且只能統(tǒng)計成功率等一些簡單的業(yè)務統(tǒng)計要求，遠遠無法滿足當前針對熱點保障區(qū)域、針對特定客戶群的重點業(yè)務分析和業(yè)務保障的需求。因此，通過此項目，研究奧運場館數據業(yè)務模型和業(yè)務質量分析的方法，為重要賽事、熱點區(qū)域保障積累經驗。同時，面向“三新市場”，市場和客戶多層次、個性化的需求，也需要對數據業(yè)務進行精確化的分析。通過奧運場館數據業(yè)務模型及業(yè)務質量研究的分析，探索基于時間、基于區(qū)域、基于業(yè)務和基于客戶的多維度的數據業(yè)務模型和業(yè)務質量分析的方法，為數據核心網絡的精

6、確化維護、為網絡資源優(yōu)化和客戶支撐提供保障。2、上海移動數據業(yè)務概述2.1 sms目前上海公司共有8套短信中心，均為中興設備，其中sc2、sc4、sc6位于浦東移動大樓，sc3、sc5、sc7位于閘北區(qū)萬榮移動機房，sc8、sc9位于金橋機房，這8套短信中心負荷分擔處理上海公司用戶的點對點短信、互通短信、夢網業(yè)務、接入網關等業(yè)務。每套短信中心的mo軟件license處理能力683條/秒，硬件實際處理能力為2268條/秒，經過近年的網絡優(yōu)化后，核心交換機為10臺4507高端交換機，系統(tǒng)架構為業(yè)務處理機和數據庫采用合設的unix+oracle結構；sc2sc9前臺均為v3信令機架，每套短信中心24

7、個業(yè)務模塊，均采用2m高速信令鏈路。目前8套短信中心通過2m信令上聯至hstp和lstp，省際短信：由sc2、sc3負荷分擔hstp1上行和hstp1/2下行的短信，由sc4、sc5負荷分擔hstp2的上行短信；本省短信：由sc2/3/4/5/8/9分擔。2007年1月至2008年4月中國移動上海公司每月短信總量由41.6億條，增長至53.0億條，平均月增長率仍保持在1.8%左右，07年全年短信總量為502.37億條，比2006年同比增長23.9%，仍保持著較高的增長量。以2008年的短信月度報表為例（如圖2-1所示），除去春節(jié)、中秋節(jié)等重大節(jié)日，2008年每月忙時短信峰值維持在1200150

8、0萬/小時。2008年8月奧運期間，上海移動總體短信發(fā)送量相較于平時沒有明顯變化，當月早忙時和晚忙時短信統(tǒng)計指標如圖2-1所示。圖2-1-1 2008年上海移動月度短信忙時指標統(tǒng)計圖圖2-1-2 2008年8月上海移動短信忙時業(yè)務指標統(tǒng)計圖2.2 gprs1、上海gprs核心網架構概述及業(yè)務分擔情況目前，上海共二套gprs核心網設備，生產廠家分別是ericsson和nokia。根據上海市城市規(guī)劃的特點，以陜西南路為界對上海市的區(qū)域進行了劃分，其中ericsson的設備主要覆蓋上海市陜西南路以東的區(qū)域，以及嘉定f1賽場附近的區(qū)域；nokia的設備主要覆蓋陜西南路以西的區(qū)域。愛立信核心網包括10套

9、sgsn（2套為2007年底新擴）、4套ggsn、2套dns、2套ntp、4套防火墻、2套cg等設備，其中ggsn9/10為2008年gprs擴容工程中新擴設備（ggsn9尚未入網）。而除ntp服務器為骨干設備外，其余均為上海本地網設備。nokia核心網設備包括8套sgsn、2套ggsn、4套防火墻、7套cg等設備，其中4套防火墻也為2008年gprs擴容工程新增設備。nokia與愛立信核心網間通過cmnet網絡實現gn網段的互通。nokia與愛立信核心網設備分別采用路由器與各自的cg和網管設備相連，實現計費和網管。gprs系統(tǒng)通過cmnet與上海本地wap網關相連實現wap瀏覽業(yè)務；gprs

10、系統(tǒng)通過cmnet與internet互聯實現gprs瀏覽internet以及接入行業(yè)應用業(yè)務；gprs系統(tǒng)通過cmnet與其他省市的sgsn、ggsn等實現省際gprs漫游業(yè)務。通過北京設立的gprs邊界網關，經過grx網絡（愛訊特）的中轉，實現和國際漫游伙伴的gprs業(yè)務互通。整個上海gprs核心網具體的網絡結構見意圖2-2-1：圖2-2-1 上海移動gprs核心網結構示意圖2、2008年gprs業(yè)務發(fā)展概況gprs總體業(yè)務概括圖2-2-2 2008年gprs附著用戶/在線用戶增長趨勢根據上圖中的2008年上海移動gprs附著用戶數及在線用戶數增長趨勢來看，作為奧運年的2008年，gprs業(yè)

11、務保持穩(wěn)定增長態(tài)勢，尤其是奧運賽事進行期間的8月期間，全網附著用戶數峰值達到326.92萬，峰值在線激活用戶數達到32.74萬。分別比上月增長了0.6%和6，顯示了奧運賽事期間，全網業(yè)務量也有一定比例的增長。2.3 wapwap核心網由3套wap網關組成，實現wap業(yè)務全網覆蓋。各個wap網關分別負責不同區(qū)域的wap業(yè)務，其中諾西wap1負者csd業(yè)務，wap2網關負者ggsn5、6的cmwap業(yè)務，wap3網關負責ggsn7、8的cmwap業(yè)務。wap網關開放的業(yè)務類型主要包括wap上網、java、mms、socket、飛信等。目前上海wap網關的處理能力見表2.3.1所示設備廠商設備名稱并

12、發(fā)請求數（tps）諾西wap11100華為wap27000華為wap34000表2-3-1 wap設備容量表2008年wap網關忙時請求數較為平穩(wěn)，各套網關的負荷均小于60%，wap網關的各項指標良好，成功率穩(wěn)定在很高的水平。wap網關指標見圖2-3-1圖2-3-1 2008年wap網關指標圖2.4 mms目前上海公司共有2套彩信中心，均為華為設備，全部位于浦東18樓數據業(yè)務機房。兩套彩信中心按號段承載上海彩信業(yè)務。每套彩信中心的軟件license處理能力285條/秒，硬件實際處理能力為435條/秒，彩信中心核心交換設備為兩臺華為高性能6506交換機構成，出口配置雙防火墻，所有業(yè)務主機雙機成對

13、配置，整個彩信中心無單點設備故障，整體具有較高的安全性。目前彩信中心承載的主要業(yè)務為sp到點和點到點業(yè)務，email到點和點到email業(yè)務目前業(yè)務量偏小。在sp到點業(yè)務中，手機報業(yè)務為sp到點業(yè)務的主體。2007年1月至2008年8月中國移動上海公司每月彩信信總量由0.5億條，增長至1.0億條，平均月增長率仍保持在3.6%左右，詳見圖2-4-1圖2-4-1 彩信業(yè)務量圖2008年8月奧運期間，上海移動總體彩信發(fā)送量明顯放量，這與奧運手機報的重點營銷相吻合。當月彩信忙時指標如圖2-4-2所示。圖2-4-2 上海彩信中心質量統(tǒng)計圖數據表明，奧運期間彩信端到端成功率為80%左右，遠超集團考核指標。

14、彩信網絡接通率為99.9以上，彩信系統(tǒng)運行平穩(wěn)。2.5 wlan上海移動wlan網絡包括“已建wlan公網”、“奧運場館公網”、“奧運場館專網”和“奧運在建wlan”,見圖2-5-1圖2-5-1 wlan組網圖已建公網：wlan二期建設在浦東移動大樓、武勝大樓、欽州傳輸機房、萬榮傳輸機房、長壽傳輸機房、陸家嘴傳輸機房、怒江傳輸機房七處節(jié)點機房各安裝了1臺華為ma5200f的ac設備，ac設備通過數據節(jié)點的交換機上聯本節(jié)點的gsr骨干路由器，接入cmnet。共下轄了166個熱點。奧運場館公網：根據集團公司的要求，在建中的奧運公網包括3個熱點，分別為1個奧運場館上海體育場和2個協(xié)議酒店，分別是奧林

15、匹克俱樂部和華亭賓館，采用wifi的技術標準建設。在欽州路移動傳輸機房安裝1臺匯聚交換機和2臺ac，ac互為備份。ac和ap均采用摩托羅拉的設備。奧運場館專網：根據集團公司要求，奧運場館必須采用wipi的標準建設1套奧運專網系統(tǒng)。針對上海，目前作為熱點建設的為上海體育場。在欽州路移動傳輸機房安裝2臺匯聚交換機和2臺ac，分別互為備份。ap采用聯信永益的設備，ac采用中太的設備。奧運在建wlan：在浦東、武勝、欽州、萬榮、長壽、陸家嘴、怒江7個節(jié)點各建設了一套ac(2臺)，采用雙機熱備方式。根據中國移動寬帶解決方案, wlan有兩個獨立部分組成：公共無線局域網接入熱點區(qū)域和局端網絡節(jié)點組成。在熱

16、點區(qū)域，運營商布置ap作為無線網絡的接入端口，而其用戶就通過移動終端（如筆記本電腦、pda等）加上無線網卡實現internet的無線接入。同時，局端網絡節(jié)點則提供了認證和漫游、計費業(yè)務等等。通常，運營商在不同公共場所擁有許多熱點區(qū)域。這些熱點的數據信息被連接到ip核心網，核心網提供了接入網并傳遞鑒權、計費信息至移動網絡。本次科研的研究對象是奧運場館公網和奧運場館專網，因在比賽場館存在公網和專網信號互相干擾的問題，故在奧運開始前關閉了所有的wlan奧運公網場館ap。在奧運期間，比賽場館中的wlan上網途徑為奧運專網。專網見示意圖2-5-2：圖2-5-2 奧運wlan專網示意圖兩臺中太ac上行部署

17、兩臺思科wlan匯聚交換機作為省網wlan匯聚設備，接入wlan承載網骨干設備juniperm320。如圖所示，ac之間的備份方式為11備份（主備用）。每臺設備出一個上行ge接口與wlan匯聚交換機對接。ac下行出一個ge接口與匯聚交換機進行連接。二層匯聚交換機由兩臺華為3528p組成，每臺設備單上行至ac。3、大型體育場館數據業(yè)務模型研究3.1、大型體育場館數據業(yè)務模型特點及研究方法大型體育場館多承辦大型體育賽事和活動，數據業(yè)務模型的建立需要從多個緯度進行分析。3.1.1、模型緯度：、用戶緯度：用戶是產生業(yè)務量的基礎，大型賽事活動，特別是國際賽事活動，移動數據業(yè)務人員參與構成是

18、否與平時不同，有多大不同，國漫業(yè)務占比，國漫業(yè)務分布等都是需要考慮的因素。除了國漫用戶外，國內漫游用戶也是需要考慮的因素。、場館緯度：每個場館有每個場館的特點，場館造型，出入管理的不由也會造成用戶分布的不同，場館的出口區(qū)、觀眾區(qū)、貴賓區(qū)和應急出入區(qū)的人口分布與活動進程密切相關，建立數據模型，估算峰值業(yè)務量，進而配備應急外資，應急資源都與場館所處的位置、管理活動密切相關。、時間緯度：人是產生業(yè)務量的根本原因，而人是生活在特定的時空環(huán)境下，因此大型體育場館的賽事時間也是影響業(yè)務量的重要因素，上午舉行的比賽和下午舉行的比賽，場館內的數據業(yè)務模型可能會根本不同。再有大型場館

19、舉辦的活動內在時間結構也會對數據業(yè)務量產生較大影響，比如足球賽分為上半場、中場信息、下半場的時間結構。這個時間結構和nba分節(jié)制賽事根本不同，相應的數據業(yè)務量分布模型也具有較大的區(qū)別。事實證明，時間緯度是影響大型體育場館最重要的因素。、數據業(yè)務緯度：每種數據業(yè)務具有各自不同的特征，如彩信業(yè)務以mt業(yè)務量為主要業(yè)務量的業(yè)務特征，而短信的mo和mt就具有相同的數據量。gprs和wap也有自己獨有的不同于mms和短信的業(yè)務特征，多種業(yè)務組合形成整個場館的數據業(yè)務特征。因此分析大型體育場館的數據業(yè)務本身時必須結合具體的業(yè)務進行分析。3.1.2、研究方法：大型體育場館數據業(yè)務模型的建模方法

20、也有別于話務模型的建模方法，數據業(yè)務的每種業(yè)務之間具有較大的相互依賴性，每種業(yè)務的業(yè)務量的表述方法也各有特色，如mms和wap是以請求次數來作為業(yè)務量的表述方法，而gprs是以多少bit來作為業(yè)務量的表述。另、數據業(yè)務是各種分業(yè)務的綜合，目前每種數據業(yè)務雖有各自的報表和監(jiān)控平臺但卻沒有統(tǒng)一的數據業(yè)務統(tǒng)合平臺，也沒有形成的方法提取出大型體育場館的業(yè)務數據。因此在場館業(yè)務數據獲取方面需要有新的方法.、關聯分析的方法目前，數據業(yè)務各個業(yè)務都有自己成熟的業(yè)務統(tǒng)計系統(tǒng)，話單系統(tǒng)等，但都沒有基于小區(qū)的業(yè)務信息，為了獲取大型體育場館小區(qū)級的業(yè)務數據，就必須對現有的數據記錄進行關聯分析，而在浩繁

21、的話單日志中進行數據庫式的關聯分析，除了需要大量的計算資源，還需要進行關聯分析算法和軟件的開發(fā)。使用關聯分析方法獲取到業(yè)務數據后，還需要對數據進行對比研究，找出場館數據業(yè)務模型的建模方法：、對比分析的方法影響場館數據業(yè)務量的因素很多，而分析數據的獲取又比較困難，可供分析的數據較小，這就需要使用對比分析的方法，從獲取的有限數據中與業(yè)務報表的數據進行廣泛的橫向和縱向的比較，從中找出大型體育場館數據業(yè)務量的規(guī)律，進行抽象出計量模型。3.2、八萬人體育場數據業(yè)務模型研究3.2.1八萬人體育場1 上海體育場地理概況此次奧運會，上海負責承辦的是奧運男女足球賽小組賽、四分之一決賽、半決賽和3、

22、4名決賽的部分場次比賽，比賽場館為位于徐匯區(qū)的上海八萬人體育場，其具體地理位置如見圖3-2-1-1：圖3-2-1-1 上海八萬人體育場地理位置示意圖上圖中藍色箭頭所指的地方就是上海八萬人體育場，它的周邊分別是天鑰橋路、中山南路、漕溪北路和斜土路，交通便利，有92路、721路、926路直達，同時也有地鐵一、三、四號線換乘點，即使在平時，也是人口密集的區(qū)域。2 上海體育場的無線覆蓋情況根據奧運賽事期間的上海體育場無線配置資料顯示，此次奧運賽事期間，上海移動在上海八萬人體育場配置了900/1800的雙頻覆蓋，也就是通常意義上的g網（900mhz）和d網（1800mhz），分別為西門子的bsc285（

23、900mhz）、諾基亞的bsc532（1800mhz）。這兩個bsc下各有13個小區(qū)（ci）覆蓋了上海八萬人體育場館，承載體育場的gprs業(yè)務。另外，為配合此次奧運賽事期間的通信保障，上海移動優(yōu)化中心還增設了兩輛應急通信車共計六個小區(qū)（分別屬于bsc284和bsc285）為賽事期間的移動業(yè)務提供通信保障。整個上海體育場的無線覆蓋情況可以參見圖3-2-1-2：圖3-2-1-2 上海體育場無線覆蓋示意綜上所述，所有覆蓋上海八萬人體育場的小區(qū)信息可以參見表3-2-1-1：bsc站名lacci廠商bsc28_5s上海體育館東基站_1624121777siemensbsc28_5s上海體育館東基站_26

24、24121778siemensbsc28_5s上海體育館東基站_3624121779siemensbsc28_5s上海體育館北基站_1624121649siemensbsc28_5s上海體育館北基站_2624121650siemensbsc28_5s上海體育館南基站_1624121761siemensbsc28_5s上海體育館南基站_2624121762siemensbsc28_5s上海體育館南基站_3624121763siemensbsc28_5s上海體育館西基站_1624121633siemensbsc28_5s上海體育館西基站_2624121634siemensbsc28_5s上海體育館

25、西基站_3624121635siemensbsc28_5s上海體育館西基站_4624121636siemensbsc28_5s上海體育館西基站_5624121637siemensbsc53-2n上海體育館西基站_163799313nokiabsc53-2n上海體育館西基站_263799314nokiabsc53-2n上海體育館西基站_363799315nokiabsc53-2n上海體育館西基站_463799316nokiabsc53-2n上海體育館西基站_563799317nokiabsc53-2n上海體育館北基站_163799329nokiabsc53-2n上海體育館北基站_26379933

26、0nokiabsc53-2n上海體育館南基站_163799345nokiabsc53-2n上海體育館南基站_263799346nokiabsc53-2n上海體育館南基站_363799347nokiabsc53-2n上海體育館東基站_163799361nokiabsc53-2n上海體育館東基站_263799362nokiabsc28_5s上海體育館東基站_163799363nokiabsc28_4s八萬人體育場應急車b_1624117473siemensbsc28_4s八萬人體育場應急車b_2624117474siemensbsc28_4s八萬人體育場應急車b_3624117475siemens

27、bsc28_5s萬體館應急車a_1624121585siemensbsc28_5s萬體館應急車a_2624121586siemensbsc28_5s萬體館應急車a_3624121587siemens表3-2-1-1 上海體育場小區(qū)信息表（含應急通信車）考慮到上述小區(qū)均為覆蓋上海體育場的，是為上海體育場內的特定用戶群體（觀眾、記者、奧委會官員及賽事工作人員）提供數據業(yè)務的。因此在建立奧運場館數據業(yè)務模型中，主要以這些小區(qū)的數據業(yè)務量作為分析、構建賽事期間gprs（含wap、彩信）業(yè)務模型的原始數據來源依據，以反映奧運賽事期間特定場館的數據業(yè)務的情況。3.2.2奧運wlan覆蓋場館情況：wlan奧

28、運專網的熱點為八萬人體育場和東亞展覽館。作為比賽場館的八萬人體育場覆蓋了30個ap，覆蓋區(qū)域包括新聞中心、文字記者看臺、觀眾區(qū)等。相應ap數量以及開啟頻點數見下表3-2-2-1：序號覆蓋區(qū)域專網ap數量802.11b/g開啟頻點數802.11a開啟頻點數1新聞中心5552文字記者看臺8863觀眾區(qū)171704小計303011表3-2-2-1 奧運wlan覆蓋表3.2.3 八萬人體育場奧運賽事觀眾情況：2008年奧運會期間，上海八萬人體育場承辦了奧運足球比賽，九場足球賽期共吸引觀眾達40余萬人。根據網管統(tǒng)計，其中九場比賽期間移動用戶數如表3-2-2-1所示。日期用戶數8月7日4.6萬8月10日4

29、.2萬8月12日3.1萬8月13日3.7萬8月15日3.5萬8月16日4.2萬8月18日4.0萬8月19日3.5萬8月22日3.6萬表3-2-2-1 上海體育場奧運足球賽期間觀賽移動用戶數情況根據網管統(tǒng)計數據，上海體育場足球賽事期間，本地用戶占場館總移動用戶數的83%，省際和國際漫游用戶所占比例相對較小，分別為12%和5%，如圖3-3-2-1所示。圖3-3-2-1 上海體育場足球賽期間本地/漫游用戶類型分布3.3 場館業(yè)務模型特征3.3.1 人口到達特征從小區(qū)短信下發(fā)中推導出人口到達特征?？梢哉J為小區(qū)短信量的變化是人口到達的導數。上海體育場奧運賽事期間，為了更好地服務于場館內觀賽用戶，上海移動

30、在每位用戶進場和退場時分別下發(fā)小區(qū)短信。因此，我們根據小區(qū)短信下發(fā)情況的統(tǒng)計結果，再結合網管統(tǒng)計的每場比賽期間觀賽用戶情況，得出賽事期間人數變化曲線。我們把一場比賽分成三個階段，即入場、開賽期間和退場，顯而易見，入場時人數變化是逐漸上升的，近似為斜率為a的曲線；退場時人數是下降的，近似為斜率為b的曲線，且退場時下降的坡度必然大于入場時上升的坡度，即；而開賽期間，人數理論上應該是恒定不變的，近似為一條水平直線。這樣我們對每場比賽場館內人數變化特點進行研究，就可以得到比賽場館人口到達特征模型。假設某場比賽場館內人數變化情況為x(t)，用xmax表示該場比賽場館內峰值人數，則我們可以得到該場比賽人數

31、變化特征曲線。對幾次比賽求平均，即可得到上海體育場人口到達特征模型，如圖3-3-1-1所示。圖3-3-1-1 上海體育場人口到達特征模型3.3.2 業(yè)務漫游分布特征 sms 由圖3-3-2-1-1可見，本地短信業(yè)務量為業(yè)務量的主體。省際用戶短信量也有相當大的比重，而國際短信量占比較小，在分析業(yè)務量的變化時可以簡化忽略。圖3-3-2-1-1 上海體育場足球賽期間本地/漫游短信業(yè)務分布 gprsgprs業(yè)務漫游分布特征分析見圖3-3-2-2-1圖3-3-2-2-1 奧運賽事期間場館gprs業(yè)務分布示意圖如上圖所示，通過對信令監(jiān)測系統(tǒng)采集的奧運賽事期間相關gb數據的分析，

32、從總量上來看，漫游業(yè)務量較小，不足1，而從本地業(yè)務量上構成來看，wap業(yè)務占據主導地位，接近總流量的80%，net類業(yè)務在21%左右，wap和net類業(yè)務的比例約為3.6:1，略小于全網的2：1這個數值，這可能是因為在上海體育場這一特定的位置環(huán)境下，特定用戶群體中觀看比賽的觀眾占多數，大都是使用手機方式上網，使用數據卡連接筆記本電腦上網的較少。而wap頁面經過wap網關適配后數據量小，因此更適合于手機瀏覽，因此可能是眾多手機上網用戶的優(yōu)選上網方式（由于根據上海移動數據網路由組織及局數據設置原則，省際漫游采用就近接入原則，由漫游地sgsn/ggsn/wap網關疏通，因此從某種意義上來說，省際漫游

33、和本地業(yè)務在激活流程上不存在差異，將其視為本地業(yè)務處理）。 wap經統(tǒng)計我們發(fā)現本地用戶流量約占cmwap總流量的91%，省際漫游流量約占9%，本地用戶的業(yè)務量是業(yè)務量的主體。詳見圖3-3-2-3-1圖3-3-2-3-1 wap漫游分布圖 mms在奧運期間，上海本地業(yè)務量為所有業(yè)務量的主體，國際彩信業(yè)務量最小，可以忽略不計。詳細分布見下圖3-3-2-4-1。 圖3-3-2-3-1 彩信漫游業(yè)務量分布圖3.3.3 賽時業(yè)務量總體分布特征： sms我們以一場奧運期間足球比賽為例，分析短信業(yè)務量在比賽過程中的分布特征，如圖3-3-4所示。比賽期間，總業(yè)務量達

34、16.8萬，以5分鐘粒度統(tǒng)計，5分鐘最大業(yè)務量達10426條，峰值業(yè)務量12.5bhsm，即34.8條（mo+mt）/秒；平均每用戶業(yè)務量4.8條/秒。由于短信存在mo和mt的區(qū)別，mo作為上行短信量，一般是由用戶主動發(fā)起的，是一種主動行為；而mt作為下行短信量，表示用戶接收的短信，可以是點對點短信，也可能是sp下發(fā)的短信，對用戶而言是一種被動行為。為了更好地區(qū)分體育場賽事期間mo和mt短信的特征，我們對mo和mt分別進行分析，如圖3-3-3-1-2所示?？傮w而言，在比賽過程中，mt略小于mo，這與全網的情況相反（在比賽時間段，即晚忙時，全網短信mt是高于mo的，這一點下一節(jié)將介紹）。但是在比

35、賽開始和結束的時刻mt高于mo業(yè)務量，這主要是由于上海體育場在奧運足球賽期間于入場和退場時，對用戶下發(fā)小區(qū)短信所致。詳細情況見圖3-3-3-1-1和圖3-3-3-1-2圖3-3-3-1-1 上海體育場足球賽事期間短信業(yè)務量分布圖3-3-3-1-2 上海體育場足球賽事期間短信mo與mt分布 gprsgprs業(yè)務量的主體為上下行流量，上下行流量的多少決定了無線資源的配置是否充裕，為了簡化問題分析，在gprs業(yè)務預測模型中只考慮上下行流量，重點考察其峰值的情況。 wap以某場比賽為例，在比賽期間有一個業(yè)務峰值，而且峰值出現在每場比賽的中場信息時間，可能是比賽暫停后，用戶有

36、瀏覽wap網頁的需求。詳見圖3-3-3-3-1圖3-3-3-3-1 wap業(yè)務量總體特征上圖中，統(tǒng)計時間間隔為10分鐘，峰值請求數為1500次，整場比賽期間，人均忙時請求0.28次。在比賽中，總的請求次12000次。 mms我們以一場奧運期間足球比賽為例，分析彩信業(yè)務量在比賽過程中的分布特征。首先我們對mo和mt進行分析，mo和mt業(yè)務量對比如圖3-3-3-4-1示，圖3-3-3-4-1 彩信業(yè)務量分布圖由圖可見，mt業(yè)務量是場館業(yè)務量的主體，彩信業(yè)務量以mt業(yè)務量為主導。在以被動業(yè)務mt業(yè)務量為主導業(yè)務量特征的情況下，經過與大網業(yè)務量變化曲線對比，我們可以發(fā)現比賽期間業(yè)務量變化

37、曲線和大網同一時段的業(yè)務量變化曲線具有相似性。圖示如下：經統(tǒng)計，比賽期間，彩信業(yè)務量如圖3-3-3-4-2所示。圖3-3-3-4-2 彩信業(yè)務量時序圖同一時間段大網業(yè)務量分布曲線如圖3-3-3-4-3：圖3-3-3-4-2 大網時間段業(yè)務量分布圖由上圖可見，比賽期間業(yè)務量變化曲線與相同時間段的大網業(yè)務量變化曲線具有較高的相似性。從大網業(yè)務量出發(fā)，就可以演繹出場館的彩信業(yè)務量變化，這在以后的計算模型中加以體現?？傊?，比賽期間彩信業(yè)務量的變化與比賽進行關聯度較低，業(yè)務量與大網業(yè)務量變化相當。而大網業(yè)務量隨時間的分布情況，我們下文專題描述。 wlan圖3-3-3-5-1為比賽日下行流量

38、和隨機一臺公網ac流量的對比圖。由圖可知，公網ac流量的流量峰值發(fā)生在工作日的午休時間和工作日的下班前兩小時。而專網的流量峰值則發(fā)生在比賽中場休息和比賽后兩小時內。由此可見，公網的重點保障時間為午休和下班前，專網的重點保障時間為比賽休息時間。圖3-3-3-5-1 ac流量對比圖圖中紅線為奧運比賽日專網用戶數曲線，藍線為隨機抽取一臺公網ac的用戶數曲線。可以看出，專網用戶數的峰值和比賽時間密切相關，而公網的用戶數和工作時間相關，即從9點至17點的用戶數較大。3.3.4 大網業(yè)務量分布特征 sms全網短信業(yè)務隨時間變化具有其自身特點，因此對于大型體育場館承辦的賽事而言，比賽在不同時間

39、舉行，其業(yè)務分布特點是有一定區(qū)別的。為了更好地分析大型體育場館賽事期間短信業(yè)務量分布特點，首先要分析全網短信業(yè)務量的特點。我們取奧運比賽當月的短信業(yè)務統(tǒng)計數據，即8月份的每日短信統(tǒng)計數據，求其平均值后如圖3-3-4-1-1所示。從圖中可以看出，短信業(yè)務量存在兩個峰值，即早忙時（8：0011：00）和晚忙時（18：0021：00）；在凌晨，短信業(yè)務量很小，且mo與mt幾乎相等，說明該時段主要是點對點短信業(yè)務；而白天及晚忙時期間，mt明顯高于mo，主要是由于sp下發(fā)短信造成?？梢?，大型體育場館承辦比賽的時間對業(yè)務量有一定的影響，例如凌晨舉辦的比賽和早忙時或晚忙時舉辦的比賽，短信業(yè)務量就將明顯不同。

40、早忙時或晚忙時，不可避免會有大量sp下發(fā)短信到用戶手機終端；而若凌晨舉辦比賽，則場館內業(yè)務將以點對點短信為主。因此，在建立大型體育場館賽事期間短信業(yè)務模型時，必須考慮比賽時間段全網短信業(yè)務的特點。圖3-3-4-1-1 2008年8月全網短信業(yè)務量日分布圖 gprs1 全網gprs業(yè)務量分布特征概述圖3-3-4-2-1 8月工作日期間gprs全網人均業(yè)務模型示意圖3-3-4-2-2 8月節(jié)假日期間gprs全網人均業(yè)務模型示意如圖3-3-4-2-1和3-3-4-2-2所示，通過統(tǒng)計報表，采樣了8月份奧運賽事舉行期間的全月gb數據，按照1400萬移動的用戶數，構建了8月份全網gprs人

41、均業(yè)務模型。由于節(jié)假日和工作日的業(yè)務流量的不同，對其分別進行構建并其算術平均，得到的人均業(yè)務模型如上圖所示。可以發(fā)現，每日gprs人均業(yè)務量具有周期性變化特性，工作日和節(jié)假日的不同在于節(jié)假日沒有10點和13點左右的業(yè)務高峰（這可能與節(jié)假日股市停盤有一定關系）。而將其與奧運賽事期間場館的業(yè)務量作對比，可以發(fā)現具有一定關聯性，場館業(yè)務量與全網構成一定的映射關系，在后續(xù)的建模中將著重研究兩者之間的關系，尋找其規(guī)律性的東西，以此構建場館的gprs業(yè)務模型。 wapwap全網人均業(yè)務量在0點后大幅下滑，至6點開始上升，在上午10點達到全天最高值，然后在下午2點和6點有2個小高峰。wap全網

42、人均業(yè)務量的峰值出現在上午10點，達0.187tps左右、平均業(yè)務量約0.092tps。詳見圖3-3-4-3-1.圖3-3-4-3-1 wap大網人均業(yè)務量分布圖 mmsmms業(yè)務是以mt業(yè)務量為主導的業(yè)務量，但經過分析，不能發(fā)現，ao業(yè)務量為mt業(yè)務量主要來源。各種業(yè)務量來源圖3-3-4-4-1如示：圖3-3-4-4-1 mms業(yè)務發(fā)起方分布可見ao業(yè)務量為彩信業(yè)務量的主體，而ao也就是sp業(yè)務，目前因中移動大力推廣移動手機報業(yè)務，使得在ao業(yè)務量主要是移動手機報業(yè)務量，所以移動手機報的下發(fā)策略對整個彩信業(yè)務業(yè)務量分布具有較大的影響，決定了整個彩信業(yè)務的忙時，與峰值。下圖圖3-

43、3-4-4-2為大網人均業(yè)務量業(yè)務分布圖：圖3-3-4-4-1 大網人均業(yè)務量分布圖由圖圖3-3-4-4-1可見，隨手機報的集中下發(fā)，在早報和晚報下發(fā)時間段，也就是早上8：009：00，下午18：00到19：00形成兩個業(yè)務高峰。在兩個高峰旁邊，還有幾個小高峰，經統(tǒng)計，他們要是sp業(yè)務集中下發(fā)導致的業(yè)務小高蜂。全天統(tǒng)計，彩信人均業(yè)務量為0.2條。3.3.5 賽時業(yè)務量時間模式特征 sms 通過對奧運期間上海體育場足球比賽期間短信業(yè)務量的分析，我們可以發(fā)現賽時短信業(yè)務量隨時間的變化具有顯著特點。大體上可以把比賽期間業(yè)務量分為三個階段，即賽前、賽中和賽后。其中，賽前業(yè)務量隨著比賽的臨

44、近而增加，賽中業(yè)務量趨于穩(wěn)定，而賽后是一個業(yè)務量下降的過程。顯然，業(yè)務量也與人口達到模型密切相關。以一場奧運期間足球比賽為例，期間短信業(yè)務量隨時間變化曲線如圖3-3-5-1-1所示。圖3-3-5-1-1（a）為奧運當月全網人均短信業(yè)務分布圖，圖3-3-5-1-1 (b)為上海體育場足球賽事期間短信業(yè)務量分布圖。為了分析賽前后賽后業(yè)務量變化情況，我們取賽前2小時和賽后1個半小時，即圖中3-3-5-1-1的17：0022：00。短信業(yè)務的晚忙時正好落于比賽期間，從全網分布可以看出，晚忙時人均業(yè)務量整體較高，但并沒有明顯峰值量。圖3-3-5-1-1（a） 圖3-3-5-1-1 (b)圖3-3-5-1

45、-1（a）2008年8月全網短信業(yè)務量日分布 圖3-3-5-1-1（b）上海體育場足球賽事期間短信mo與mt分布從圖3-3-5-1-1 (b)可以看出，賽前短信業(yè)務量隨人數的增加逐漸增加，且mo與mt的量近似相等；比賽開始時，短信業(yè)務量出現一個小高峰，比賽期間短信業(yè)務量基本維持穩(wěn)定水平，且mo 開始略高于mt；比賽結束時，mo和mt均出現明顯峰值，且mo峰值發(fā)生實踐略提前于mt。分析其原因，比賽場館內，用戶出于某種需要，比如同他人分享賽況等，主動發(fā)起業(yè)務的比例提升，故相較于全網分布而言，mo業(yè)務量增加，尤其是比賽過程中，mo的業(yè)務量甚至高于mt。比賽結束時刻，用戶或是急于向親友匯報賽果，或是與

46、親友聯系離場回家，因此造成發(fā)起短信量突增（即mo突增），而mt的突增則是由于公司對于離場用戶發(fā)送小區(qū)短信的緣故，這也是為什么mt的峰值滯后于mo。 總結體育場館賽事期間短信業(yè)務量隨時間變化的特點有以下兩方面：一是短信業(yè)務量的變化與人口達到模型密切相關；二是與全網人均業(yè)務量有一定關系，但其影響對于mo和mt程度不同；三是比賽結束時，mo存在峰值，mt是否存在峰值則與特定業(yè)務活動相關，故短信的mt受到特定業(yè)務活動影響。 gprs1gprs賽時業(yè)務量時間模式特征分析圖3-3-5-2-1賽事期間流量趨勢圖形（以8月16日四分之一決賽為例）如圖3-3-5-2-1，選取比賽期間的相關小區(qū)的流

47、量，通過統(tǒng)計分析，經過平滑處理后，可以得到流量趨勢，可見賽事期間奧運場館內gprs業(yè)務流量具有周期特性，在賽前、比賽間隙、賽后有明顯的高峰趨勢，整個比賽期間，gprs上行/下行總量分別為313mb/919mb，而峰值流量分別為11.99mb/53.62mb（時間顆粒度為5分鐘） wap圖3-3-5-3-1 wap賽時業(yè)務量分布模式以10分鐘粒度統(tǒng)計wap業(yè)務量如上圖3-3-5-3-1所示比賽開始前1小時wap業(yè)務出現小高峰，隨后下降，在比賽開始后緩慢上升，在中場休息時出現明顯高峰，比賽結束后出現小高峰，然后隨著觀眾離場wap業(yè)務量下降。比賽期間（比賽前后各取1小時）wap總業(yè)務量

48、約12000次，其中峰值業(yè)務量2.5tps平均每用戶業(yè)務量0.28次/場 mms以某一場比賽期間的業(yè)務量變化為例進行分析，業(yè)務量隨時間的變化和比賽進程中人數的變化密切相關，又與大網業(yè)務量變化密切相關。賽時業(yè)務量時間模式定性分析如下：隨著比賽的臨近，觀眾逐步到達賽館，人數越來越多，隨著人數的增加，業(yè)務業(yè)務量逐漸增加。比賽開始后，移動手機報開始下用戶發(fā)送彩信，造成業(yè)務高峰。隨著人數逐漸穩(wěn)定，和手機報下發(fā)過后，彩信業(yè)務量逐漸下降。比賽結束后，隨觀眾的迅速散場，業(yè)務量迅速下降。如圖3-3-5-4-1示：圖3-3-5-4-1 上海體育場足球賽期間彩信業(yè)務量 wlanwlan專

49、網業(yè)務量分布分析圖3-3-5-5-1 上海體育場足球賽期間wlan業(yè)務量分布上圖3-3-5-5-1所示，選取某比賽日的專網ac流量圖。橫坐標以比賽開始為臨界點，分為賽前、賽中和賽后。從報表可知，流量在比賽中和比賽后有兩個小高峰。其中在比賽中的高峰值出 現在中場休息時。而比賽后的高峰值出現在比賽后2小時內。流量組成以下行流量為主。因此，中場休息時間和比賽后的新聞發(fā)布會時間是熱點的重點保障時間。場館峰值用戶分析圖3-3-5-5-2 場館峰值用戶數由圖3-3-5-5-2所示，用戶數隨著比賽臨近逐漸增加，當比賽結束后不久達到用戶數的最高峰。因專網的用戶主要對象為記者，從圖可以推測出記者在比賽后通過wl

50、an專網來傳送新聞。當比賽結束后，用戶數隨著時間逐漸減少。在奧運比賽期間，wlan專網峰值在線用戶數保持在50人左右。3.3.6 賽時區(qū)域分布特征1、上海體育場小區(qū)分布 表3-3-6-1 上海體育場小區(qū)分布小區(qū)名g28g53laccilacci東162412177763799361東262412177863799362東362412177963799363北162412164963799329北262412165063799330南162412176163799345南262412176263799346南362412176363799347西162412163363799313西262412

51、163463799314西362412163563799315西462412163663799316西5624121637637993 sms 上海體育場奧運賽事期間短信業(yè)務量的小區(qū)分布特征如圖3-3-6-1-1所示。從圖中可以看出，北1小區(qū)（ci=21649/9329）業(yè)務量最大，達18%，占所有業(yè)務量的近1/5。而西2、南1、南2小區(qū)相對業(yè)務量較小。圖3-3-6-1-1 上海體育場奧運賽事期間短信業(yè)務量小區(qū)分布 gprs（wap、mms）上海體育場奧運賽事期間短信業(yè)務量的小區(qū)分布特征如圖3-3-6-1-2所示。從圖中可以看出，北1小區(qū)（ci=21649/93

52、29）業(yè)務量最大，達11%，占所有業(yè)務量的近1/10。而西2、南1、南2小區(qū)相對業(yè)務量較小。圖3-3-6-1-2 上海體育場奧運比賽期間gprs業(yè)務分布圖3.3.7 賽時業(yè)務類型分布特征 gprs(wap、彩信)圖3-3-7-1-1 業(yè)務類型分布圖如圖3-3-7-1-1所示，從業(yè)務類型分析，http游覽占73.31%，wap游覽占23.69%，可見游覽類業(yè)務仍為用戶使用的主要業(yè)務，而mms的量提高較快，同時隨著手機的更新換代支持wap2.0的手機現已占據所有上網手機的3/4。、 wlanwlan業(yè)務類型分析通過設在cmnet城域網內的ntg實現，通過分析中太專網的流

53、量組成，可以總結出比賽期間的業(yè)務使用情況，但是因比賽時使用wlan專網用戶較少，加之使用的業(yè)務較單一。故得出的分析結論不能代表wlan公網用戶的使用業(yè)務特征。圖3-3-7-2-1 wlan下行流量分布圖上圖3-3-7-2-1為隨機抽取的某比賽日下行流量分布圖。根據下行流量業(yè)務分布可知，www為主要業(yè)務占45%。其他的業(yè)務主要是一些下載軟件的端口，例如15000和1004。其中還有數據庫應用的流量也占一定百分比，為6%。因每次上網都需要通過portal認證，并且用戶大部分的上網行為都是通過瀏覽器瀏覽網頁，www業(yè)務排名第一并不出人意料。值得注意的是，盡管所占比例不大，但一些下載軟件的端口也排名前

54、列，其中還包含了一些p2p軟件的端口。圖3-3-7-2-2 wlan業(yè)務類型分布圖上圖3-3-7-2-2為某比賽日上行流量分布圖。由圖可知，其中數據庫占大部分流量，達到59%。www為次要上行業(yè)務，僅占14%。因上行流量遠遠小于下行流量，每天的業(yè)務類型存在很大的差異。數據庫占上行流量榜首，可能的原因是wlan用戶需要上傳資料至特定服務器。與奧運比賽的特定環(huán)境聯系起來就不難得出其中的原因：wlan用戶主要是媒體記者，他們需要將一些比賽資料和信息上傳到特定的服務器上。3.4 業(yè)務模型建立3.4.1 業(yè)務模型建模方法上一節(jié)節(jié)給出了上海體育場賽事期間各專業(yè)業(yè)務模型，本課題的目標是根據業(yè)務模型特征建立數學模型。在建立數學模型之前，考慮一個問題：大型體育場館某場次比賽的數據業(yè)務量與什么有關？結合上一節(jié)業(yè)務模型的分析，我們可以得出四點結論：i 數據業(yè)務量一定和人有關，用戶數的多少是業(yè)務量的決定因素；對于體育場館內比賽而言，人數的變化是有規(guī)律可循的，我們可以用人口到達模型來表述，如圖3-1-1所示。ii 數據業(yè)務量與人均業(yè)務量有關，而人均業(yè)務量是由用戶的行為特點、對比賽項目的關注度、對比賽場