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移动大数据时代: 解读无线网络的机遇与挑战

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发表于 2015-3-5 16:59:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
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随着移动互联网、云计算、物联网、机器类型通信等新兴信息通信技术的飞速发展, 信息社会进入了网络大数据时代. 快速普及的智能化移动终端应用助推了全球移动数据流量的大幅度增长. 本文介绍了移动大数据的主要特征, 分析了其给无线网络带来的主要挑战和发展机遇
一、移动大数据的主要特征
(1)海量数据
在信息社会, 人、机、物之间的高度融合与互联互通激发了海量数据的涌现 . 思科统计显示 到2013年底, 全球移动数据流量为1.5 EB/, 接近2000年全球互联网总流量的18。同时, 快速普及的智能化移动终端应用助推了全球移动数据流量的大幅度增长
(2)业务类型演进
随着移动互联网应用的发展, 传统蜂窝网络所承载的业务正在由传统语音、短信向多样化的具有互联网特征的新业务类型拓展. 例如, 微信等即时通讯类业务、社交网站和搜索引擎等交互类业务、在线视频和在线音乐等流媒体业务等. 新业务继承互联网的特征, 而传统无线通信网在通信机制、互联互通规则等方面与互联网有完全不同的设计理念, 难以适应新业务的需求
(3)数据多样化
海量的在线数据, 将引入新的计算、存储方式, 网络业务将呈现不同的特征和属性, 而移动数据类型更加繁多, 包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据. 现代移动互联网产生了大量非结构化数据, 包括各类视/音频信息、办公文档等, 其在数据类型中所占比例呈现升高态势.
(4)数据的空-时域大动态变化
用户的随机趋同性使得网络的业务密度分布在空-时域上呈现不均匀的特性, 热点区域业务量占70%
二、移动大数据对无线网络的挑战
如前所述, 移动大数据的涌现对无线网络提出了更高的需求: 海量数据要求网络具有更大的承载能力; 业务类型演进和数据多样化要求资源管理策略更加智能高效; 数据空-时域分布不均匀要求网络部署更加合理等. 为应对移动大数据的冲击, 无线网络节点不再扮演单纯转发的角色, 而要同时具备计算、存储、分析、决策、动态和智能化的功能. 因此, 移动大数据时代的到来, 在网络部署、资源管控、移动通信安全、网络能耗等多方面对传统无线网络提出了诸多挑战.
(1)网络部署
移动数据流量和信令均呈非线性高速增长, 给无线接入网络带来巨大压力. 超密集化的小小区(small cell)部署被认为是应对海量数据增长和数据分布不均匀的最有效手段, 小小区增强已成为3GPP LTE-Advanced Release 12中最重要的候选技术
(2)资源管控
从资源管控的约束条件分析, 数据多样化和需求异质化导致资源管控的维度增加且各维度间不对称, 资源管控优化策略的制定和优化目标的求解变得异常复杂. 其次, 对于继承了互联网设计理念的新业务类型, 在当前的移动网络中针对各种不同业务. 最后, 传统移动网络资源管控主要是基于以小区为中心的均匀设计理念
数据安全一直是无线网络中备受关注的核心问题. 在移动大数据时代, 用户接入更加频繁、灵活. 当用户在QQ, Facebook等社交网络上分享信息时, 大量个人信息不仅存储在终端里, 也分散在互联网上. 恶意用户利用大数据分析技术处理这些海量数据, 更容易窃取他人隐私, 甚至可以针对用户进行全景观察, 通过对用户所有数据的分析了解各因素之间的关系, 判断用户的状态、预测用户行为
(4)高能耗
大数据背景下, 用户在享受QQ、微信、社交网站、搜索引擎、在线视频等新业务的同时, 无论在网络侧还是终端侧均需要消耗更多的计算、存储、能量等资源. 在无线接入网络侧, 超密集化的网络站点部署会显著加剧高能耗问题
三、移动大数据对无线网络带来的机遇
为了应对移动大数据给无线网络带来的前述挑战, 无线网络将从资源、传输、组网3个方面不断演进, 以满足用户对传输速率和业务质量的更高要求. 例如, 挖掘毫米波频段、通过认知的方式提高频谱资源的利用率; 引入新的传输技术, 通过大规模天线、同时同频全双工及新型编码调制方案等提高系统的传输速率; 组建智能立体化网络, 实现不同应用场景下的人与人、人与物、物与物的立体化接入
(1)基于大数据挖掘的网络部署
海量的移动数据具备较高的空-时变化特征, 传统固定的移动网络部署无法有效匹配某一特定区域内的流量与负载特征, 超密集化的小小区部署也无法实时适配业务需求的动态变化, 从广义角度而言, 移动大数据的出现需要无线网络部署由静态转变为动态、由固定配置转变为灵活配置. 为解决此问题.
(2)基于大数据挖掘的无线网络资源精准投放
海量数据在空-时域分布不均匀的特性对无线网络中的资源调度与分配提出了更高的要求, 对大数据中蕴含的抽象信息进行分析和归纳, 挖掘规律性并预测业务走势, 有针对性地进行资源分配, 能为未来无线网络提供新的发展契机.
(3)基于大数据挖掘的低能耗绿色通信
通过对移动大数据的分析, 可以获取用户行为习惯、业务特征、移动性等相关信息, 并在此基础上对用户行为趋势做出预测, 从而为无线网络低能耗的绿色通信提供重要参考依据
综上所述,在移动大数据时代下, 无线网络在资源管控、数据安全、网络能耗方面面临着新的挑战. 但移动大数据是友好可控的, 是无线通信发展的助推剂, 给无线通信带来了新的发展机遇. 无线网络可以充分借鉴互联网数据挖掘的理论与方法, 实现网络的灵活部署、无线资源的优化配置和低能耗绿色通信
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