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端到端业务感知分析与优化2016年12月网络公司运维部内部资料注意保密端到端业务质量评估思路端到端业务质量评估与优化效果业务感知分析的重要性业务感知分析在移动网络建设和维护中的地位越来越重要，主要有两个原因：OTT业务的爆发性增长，业务的复杂性增加；市场形势的变化，竞争加剧。原有的KPI指标是从评估“设备自身性能”和“网络运行质量”2个角度出发。随着OTT业务的增加，原有指标体系不足以反映业务的质量情况。KQI体系，是通过关联用户面和信令面的内容，基于“每个用户、每次业务”的大数据挖掘，多维度的评估业务质量和用户感知。但是，传统的KPI依然是网络维护的最基本、最重要的手段。什么是PS用户体验？PS用户感知，往往是一些感觉的、定性的、情绪化的描述！！！与传统的KPI评价有关联，但又相去甚远！！红包从来都抢不到！！这破网，连个网页都打不开！！视频太卡了，根本看不了！！上不去网，股票也看不了！！打不到车，下雨天只能淋着！！Iphone6+4G神组合，抢红包杠杠的！！网页打开好快，爽！进度条走的太快了，流量不会爆了吧！！得亏哥手快，跌停卖掉！！太好了，抢到车赶快回家！！“显微镜”下的PS业务各种业务类型人数（个）流量（byte）会话次数（次）会话时长（s)各业务平均速率平均每会话流量(kB)HTTP473881.80624E+116451067722465172.11273.4284116QQ（手机）16352325245793039365163432424.7580.68661113彩信（接收）1353211733670811719962031186.0766.62400663断点续传453546587253318584951071673373.34777.7650153腾讯微博439416822574461045991888161.70157.0732897新浪微博3781357362932111776102198315.48296.3546522微信23451405467381684478624156.40200.5445265SSL16241300347315510590424125.61248.7503281伪HTTP下载1499507665319284653227124.51174.197791QQ邮箱1434373125757297223769138.42122.6045162手机阅读12301028633121439246103164.51228.7168789QQ游戏90025116570864736223389234.61517.9033199手机游戏86453347827405577107974219.26934.1489635手机视频8524202251508216183725325518.402535.847024突发、小数据、多会话、应用种类繁多，成为绝对的主流应用！！对传统的路测评估和网络优化方法，提出了挑战。PS业务感知评估的方法在Gn、Iu-PS等接口部署探针系统和大数据分析系统；通过探针钻取所有用户上网数据，通过大数据分析获取用户体验的统计结果；设定规则，对统计数据进行分析和打分：端到端业务及时率:网站首字节响应时延；端到端业务优秀率：网站文件下载速度；随着规则的增加，考核的指标可以不断拓展；路测大数据DownloadPicturepageoffromsocialwebcompletewithin30SecondDownloadFirstpageoffromXXX.comcompletewithin15Second%Playvideosuccessx80%StartandPlay3Minutevideoclipcompletewithin3M:30S%PlayQualityx20%NumberoffreezingPlayvideowithnumberoffreezing≤1attempt(2attempt)AndFreezingtimePlayvideowithFreezingtime≤20second(30Second)Line/WetchatChatx70%%MobileSendmessagecompletewithin3secondLine/WechatStickerx30%%MobileSendStickercompletewithin3second端到端业务感知分析方法终端业务网和SP核心网无线网ServiceNetworkMMSNodeBNodeBRNCIPCoreGGSNSGSNDNSWAPGWBackhaulIuGn/GpGiGw用户业务UuIubTCP承载端到端质量分析信令采集点TCP是端到端业务的主要承载协议，承载了80%以上的业务通过采集Gn口的信令，可以分析TCP承载的质量，从而反映端到端的业务感知业务速率、业务响应时延是端到端的2个主要方面端到端业务质量评估体系移动网用户的感知，最主要的是3个方面，“接入网络是否够快”；“业务请求是否成功”；“业务过程是否顺利”。对应到信令过程主要是3项内容时延-TCP是承载UE到SP应用服务器的业务通道，TCP是否快速建立成功率-用户的业务请求是否得到了响应，200OK是否返回用户速率-用户的业务过程是否顺利，业务速率是否够快从上述3个角度出发，构建了“端到端业务及时率”、“端到端业务成功率”、“端到端业务优良率”等3大指标。在业务质量评估过程中，分别从城市维度、区域维度、小区维度、业务维度、终端维度、时间维度等多个角度开展了业务质量评估。4G网络是无线承载的变化，所以KQI的评估方法不会发生变化，需要调整的是评估门限。端到端业务质量评估体系业务质量分析与评估体系CS域PS域语音业务质量指数数据业务质量指数语音用户感知优良率端到端业务成功率端到端业务及时率端到端业务优良率指数指标QoE业务指标KQI感知精算•端到端业务优秀率：用户实际感知到的1Mbps以上速率占比，1Mbps速率是市场前台对业务提出的要求•端到端业务良好率：用户实际感知的500kbps以上的速率占比•端到端业务质差率：用户实际感知的100kbps以下的速率占比•端到端业务及时率：用户的“TCP建立时延+200OK返回时延”小于0.5秒的占比•端到端业务迟滞率：用户的“TCP建立时延+200OK返回时延”大于3秒的占比量化用户体验分析业务质量定位网络问题QOEKQIKPI端到端业务质量评估思路端到端业务质量评估与优化效果基于业务质量的分析评估10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%90.00%常州无锡广州苏州天津南昌兰州济南长沙海口南京徐州深圳西宁南宁多维度端到端业务优秀率趋势图城市商业区居民区淘宝京东百度优酷微信新浪工作思路：通过量化用户体验，分析业务KQI与网络KPI的关联关系，挖掘网络中影响用户感知的主要因素，开展端到端优化工作。深圳情况：端到端优秀率（1Mbps以上速率占比）为45.65%，低于平均水平54.16%。与质量靠前的城市相比有较大的差距。分析方法•提取深圳7天的数据。•每个小区，每半小时一个采样点，每天共计48个采样点。•将每天同一时段的采样点加和，每个小区形成48个采样点数据。•如果1个小区的48个采样点中，1Mbps速率占比低于15%的采样点大于10个，则纳入分析范围。1月4日1月3日1月2日12月31日1月1日12月30日12月29日分析样本•深圳共找到4596个小区，占深圳小区的11%。•如果将这些小区的1Mbps速率占比提升到50%，深圳全网的1Mbps的比例增加7个百分点，由现在的32%提升至39%，接近全国46%的平均水平。•其中，42311和42301的小区集中度非常高。被选为本次分析的重点区域。RNC1Mbps以下小区数量RNC1Mbps以下小区数量4231155742299904230138242297904231527742318814228520142313794231719142705744230718542295694228716342306664228815142319604231615042290514270614442314494228013642305484228613142293464231012942284444229212742289424228312742296394230812542312324230312042291214228112042304242309102总计45974230096•问题小区主要集中在两个RNC，地理位置相连，均在关外•涉及基站326个，其中246个基站问题小区数多于3个，占比75%。可见问题小区集中在部分基站•99个基站存在忙时平均CE利用率超过60%的情况，且这99个基站都在问题集中的246个基站列表中基站集中度分析频点分布–深圳业务分层，f1承载语音，因此1Mbps低小区占比达41%，这一部分小区速率偏低基本属于正常–其余59%的问题小区应重点关注频点集中度分析41%27%22%10%f1f2f3f4其他数据速率差时刻无明显时间集中度–数据有效小区703个–过滤掉业务量过低小区，业务量过低定义：一小时内RAB连接数不足30次，或一小时内下行数据业务不足20MB时间集中度分析小区数空口速率分析–703个数据可用的问题小区中，分析小区一周中用户空口速率最差的一个小时–用户空口速率低于1M的小区有644个，占比91.4%。问题原因总体分析–RLC层重传率问题突出–2ms调度未起作用空口问题分析下行无线环境不佳24234.4%上行RTWP高9713.8%是否资源拥塞142.0%是否用户数过多7711.0%HS掉线率高28440.4%软切换次数高33447.5%主服务小区变换频繁24935.4%硬切换次数高233.3%异系统切换次数高395.5%MAC层重传率高385.4%RLC层重传率高69098.2%功率利用率过高10715.2%HSUPA的2ms调度5%问题逐级分解分析空口问题分解表RLC层重传率高：145个非无线侧问题:54个剩余649个无线覆盖质量问题：286个无线资源负荷高：41个剩余363个移动性问题：140个剩余322个保持性问题（掉话率）：33个剩余182个剩余149个MAC重传率高：3个剩余145个剩余0个问题小区共703个上报平均CQI13或平均RTWP-100RAB拥塞或平均功率利用率80%或平均用户数20主服务小区变换次数/RAB次数2掉线率5%MAC重传率25%RLC重传率3%空口单用户平均速率1Mbps判断标准问题类别649,92%54,8%问题小区数量空口问题非空口问题44%22%22%6%6%问题类型无线覆盖不佳移动性问题RLC层重传率高资源负荷高其他深圳全网的RLC重传率非常高–根据网优平台的数据，深圳RLC重传率高于3%的小区占比超过90%。–深圳RLC重传率高于10%的小区占比达到28%。–深圳的RLC重传率明显差于广州RLC层重传率分析小区总数大于3%的小区数量大于10%的小区数量RLC平均重传率RLC大于3%的占比RLC大于10%的占比广州4294314522880.83%3.38%0.67%深圳4168138239117785.80%91.74%28.26%深圳(RNC)361634007827.94%94.03%21.63%天津(贝尔)18100397530.60%2.19%0.29%天津(中兴)1837978935182.58%42.95%2.82%天津的中兴业务区的RLC层重传率也相对偏高。中兴其他业务区的速率分析天津3G的主设备厂家由中兴和贝尔组成。中兴业务区的1Mbps速率占比明显差于贝尔业务区。设备厂家RNC总记录数大于1Mbps占比rtt下行平均时延rtt上行平均时延设备厂家RNC总记录数大于1Mbps占比rtt下行平均时延rtt上行平均时延贝尔562113121963.75%22037中兴53