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发表于 2010-9-29 10:17:54 |显示全部楼层

回复 1# 的帖子

写的太深刻了!

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发表于 2010-9-29 10:27:22 |显示全部楼层
虽然还是学生,但打算向这方面发展,你写的东西都很有感觉,谢了。

Male不在线
yyb

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发表于 2010-9-29 14:52:49 |显示全部楼层

回复 584# 的帖子

对测试总结的太好了。顶一下。:)

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爱心徽章,08年为希望小学奉献爱心纪念徽章

发表于 2010-9-29 16:48:46 |显示全部楼层
以前一直没注意,现在看来我错过了

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发表于 2010-9-29 21:26:28 |显示全部楼层
精品  留名.....

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发表于 2010-9-30 08:42:51 |显示全部楼层

学习

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发表于 2010-9-30 08:43:15 |显示全部楼层
:)

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发表于 2010-9-30 20:24:27 |显示全部楼层
网优新手,先收藏了

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发表于 2010-9-30 22:22:40 |显示全部楼层
好东西啊

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发表于 2010-10-1 10:50:36 |显示全部楼层
8错啊

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家园09年十大网友 家园10年十大网友 爱心徽章,2011年为家园助学活动奉献爱心纪念徽章 家园11年度杰出网友 家园12年度杰出网友

发表于 2010-10-3 18:20:29 |显示全部楼层
衡量通信业务的那些属性

    业务量属性的目的是全面的描述一个业务的流量特点,它是源源不断呢还是时断时续,是上下行对称呢,还是某一方向更多,它的河道是大江大河呢还是涓涓细流。通过一系列指标描述其流量特点,从而用来计算业务模型。
    电路域业务和分组域业务有本质的不同。电路域业务是接入即占用的业务,属于极度的面向连接型;而分组域业务则是用包的形式来传输,一条通道可能被多个用户,多种数据包占用。因此其业务量属性也不太一样。
Ø 电路域业务
    电路域业务(CS)业务的性格是:(1)任何一次呼叫就是一次固定资源的绝对占用;(2)务质量以呼损(或阻塞)来评估,要么占用,占用不上就就不等着磨叽,而是损失。
    因此电路域业务直率、单纯,有个性。
    这样彪悍的性格决定了电路域业务易规划,工程实施方便的特点,也为其未来的宿命增添了一丝悲剧感。
    电路域业务的业务量属性其实就是话务量,单位是爱尔兰。话务量实际可以拆解成成呼叫到达率(忙时会话此时)和服务时间(平均会话时长)的乘积,抑或是呼叫到达率和服务频率的商。这个单位实际就代表了排队——服务的数学建模。
    爱尔兰很牛X100年前就研究出了话务流量模型,到今天依然金光闪闪。用话务量单位来纪念他的贡献至少能留名百年(我发现,几乎所有物理单位都是用来纪念名人的,牛顿、焦耳、瓦特、伏特,不幸的是没找到过中国人名)。反正用表征队列和服务时间的话务量来核算电路域业务的流量,靠谱,放心。
    当那个让人欢喜让人忧的3G出现后,电路域业务也多样化起来,由此,除了用爱尔兰来表示电路域业务属性之外,还需要增加一些辅助指标。
    业务速率。业务速率实际不是业务本身的速率,而是业务承载信道的速率。比如在3G业务中,一般来说话音业务的速率为12.2kbps,而视频业务的速率为64kbps。增加这个指标的意图是说明,不同业务尽管占用量相同,但由于速率的不同,占用的资源量不同。都是1个爱尔兰,话音只占用家门口的小水沟,而视频就要占用长江。
    激活因子。有的电路域业务在通话过程中是“半激活”状态,典型如语音业务。当甲和乙通话时,甲说话,乙只好听,此时甲到乙的信道是激活状态,而乙到甲的信道就可以做成“半激活”状态,用背景噪声代替,二者叠加之后就能省出几乎一半的资源。因此,激活因子可以为实际占用信道的时间/总分配信道的时间。特别是针对话音业务,激活因子一般为0.6
    电路域业务的业务量属性:话务量、业务速率、激活因子
Ø 分组域业务
    相比干脆直爽的电路域业务,分组域的业务就比较令人操心。分组域业务的承载是一个个包,这些包在信道上按某一固定速率(甚至速率都可以设成可变的)进行通信。数据业务的业务属xing爱用速率来描述,即每秒传送的比特数,bps。但这样一个单位难以全面的表征分组业务的特点。在1998年,ETSI对分组业务建立了一个简单的流量模型,之后很多人很多研究机构也建立了更复杂的数学模型。尽管ETSI模型无法更深入的建模,由于更加简单直接,能够用统计方法采集数据,同时工程上更加好用,因此被3GPP引用进来,成为网络规划、仿真居家旅行之必备。
    这个模型按三层建立,每一层是上一层数据流的分拆,如下图:


6-1 分组业务的三层模型

    其中,最上层称为:会话,Session,意指用户的一次数据业务使用,如WWW浏览、E-mail收发、下载一个文件……。
    之下一层称为:分组呼叫,Packet Call,意指整个数据业务中的一次数据流传送,比如点击一次网页,即下载一个网页,实现一次UDP传输、下载一封EMAIL……
    之下一层则为分组包,在每个分组呼叫过程中,分组包则是统计复用传输的。
    分组业务的业务量属性就可依据上述的数学模型来建立。
    在分组包层,其业务量属性就是平均包长和每呼叫的包数;
    在呼叫层,其业务量属性就是每会话的平均呼叫次数和呼叫间隔;
    在会话层,其业务量属性就是BHSA,忙时Session次数。
    至于为什么会这么分层,还是要从统计概率说起。这些各层的指标,包长、每会话的呼叫次数、BHSA都在研究机构做了一定统计,统计结果发现,这些指标各自都服从负指数分布或幂率分布(包长分布),由此鼓捣出个三层模型。据说OSI的七层模型是一帮专家在酒吧里喝酒吹牛吹出来的,不知道这样的业务量模型是否也是大家扯淡扯出来的。
    看上去很繁杂,这么些个属性指标。不过实话说,这些指标的一个重要的作用是把简单问题复杂化。归根结底这么多指标还是用来计算两个值:每用户忙时吞吐速率和业务激活因子。
    每用户忙时吞吐速率怎么算,就是把包层、呼叫层、会话层的数目同平均包长相乘然后在一个小时内平摊,很简单的四则运算。
    每用户忙时吞吐速率=平均包长*包数/分组呼叫*呼叫次数/会话*BHSA/3600
    业务激活因子同电路域业务的激活因子不太相同,数据业务的特点是多个会话共同占用一个信道资源(信道或码道),因此可以认为一个会话只是占用这个信道资源的一部分,如此转化成相对数值,就是激活因子。
    假设业务A在一次会话中传了1000kbit的数据,业务A所承载的速率为64kbps,那就意味着,业务A实际真正占用资源的时间为1000/64=15.625秒,不过用户使用A业务的整个时间为2分钟,因为是分组传输,很多其他业务或其他用户的会话也在这个承载信道里传,因此激活因子就是15.625/120=0.13。表明当分配一条64kbps的无线承载时,可以同时支持1/0.13=8A业务。
    业务激活因子同业务的延迟要求有关,那些对延迟很敏感脆弱的业务,比如视频,IP电话,其激活因子就接近于1。而那些对延迟不敏感、神经大条的业务,比如WAP,其激活因子就可以设置的较低。

    另外,同电路域业务一样,分组业务一样也需要考虑辅助的指标。
    承载速率。分组业务的承载速率同样随着业务模式的丰富而丰富,从GPRSCS1~CS43G的多种承载速率。承载速率同业务的平均流量息息相关。
    传输效率因子。分组域业务一般都是丢包敏感的业务,因此就其网络层协议来分析(如TCP\RLC\PHY\IP),在业务传输过程中还会附加一部分用于校验、标注、封装等包头、包尾的“开销”,而这些开销也必须跟随应用数据同时传送。于是业务模型就需要将这些开销的数据量也考虑进去,传输效 率因子即:不含开销的应用数据量/总传输数据量。
    分组域业务的业务属性:每用户忙时吞吐速率、业务激活因子、承载速率、传输效率因子。

[ 本帖最后由 瑞士军刀 于 2010-10-3 19:07 编辑 ]

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发表于 2010-10-8 15:05:38 |显示全部楼层

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发表于 2010-10-8 17:19:55 |显示全部楼层
楼主威武

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发表于 2010-10-8 22:16:30 |显示全部楼层
学习了

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发表于 2010-10-8 22:51:07 |显示全部楼层
学习一下

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发表于 2010-10-10 02:19:25 |显示全部楼层
瞧瞧了 哈哈哈哈哈哈哈

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发表于 2010-10-11 18:01:09 |显示全部楼层
业务预测:半仙和股评家


    提到预测,首先会想到算命的半仙、占星师还有就是股市里的股评家,因为预测总是跟未来发生关系,而规划也是对未来的规划。二者千丝万缕的联系,规划中会有很多预测,而规划结论的多个前提都是依据预测。比如一个人规划未来十年将在东方做煤炭生意,是因为他遇到了一个半仙,告诉他东方属木,而他的生辰八字乃水,水生木,因此东方乃其福地,同时木生火,因此做跟火相关的生意(如煤炭)能赚钱。这就是预测决定规划的典型。当然,按照科学的说法,算命、占星都属于伪科学,但是即便如此,不少搞科学的人和不搞科学的人还不敢说不信,子曾经曰过:“子不语,怪力乱神。”
    预测是用科学的手段判断、推定事物未来发展的趋势和状态。所谓科学的手段,指那些可用逻辑推演、可用数据检验的方法,这是跟算命的用扶乩、占星师用水晶球的预测方法不一样的关键所在。
    业务预测的核心是需求预测。预测出业务需求,容量需求才能规划网络配置。需求预测可以分成用户预测和业务量预测。
Ø 用户预测。预测使用某一业务的用户数、类型(高中低端)和分布(地域分布)
Ø 业务量预测。对那些业务量属性进行预测,如爱尔兰、吞吐率……
    业务预测的另一个约束条件是时间的约束,比如远期(10~20年)、中期(5~10年)和近期(3年)。当我回顾一下这20年通信业的蓬勃发展时,我就发现所谓的远期预测和中期预测的结果都惨不忍睹:当年有一些著名咨询公司预测我国CDMA用户将在运营几年之后出现井喷式发展,还有咨询公司在10几年前预测铱星用户规模将直逼蜂窝通信,也还有人预测寻呼业务能继续存活N年,……这些个预测现在都成为了笑谈。中远期预测受到的不确定因素过多,任何一个不确定因素都可能成为核心要素而改变整个预测的结果。至于近期预测,尚有些可控的要素,至少约束条件大大减少,使得我们具备找到方法的基础。
Ø 方法论
    无论是用户预测还是业务量预测,总会遵循一些方法论。业务预测的科学方法论在第五章就啰啰嗦嗦说过了,逻辑分析、统计、比较,及这些方法论的结合。
    逻辑分析:即通过因果分析了解用户数、业务量发展的内在规律,由此推理出未来的用户规模和业务量规模。
    统计:业务预测的统计及通过对用户量、业务量等历史数据的统计,不完全归纳出一些规律性,之后再根据这个规律推算未来的趋势。统计的方法可细分为:调研、试验采集和引用。
    调研的方法就是去直接去问用户,对某个业务怎么看,会不会用,想不想用。调研方法的核心是样本空间设计、问卷设计及数据分析。
    试验的方法就是做一个商用试验网,直接从试验网上采集数据,以该数据为业务预测参数。当然,调研和试验的方法很花成本,为了预测而花这些钱,很多企业就会考虑是否划算。
    因此一些数据不是有我们统计出来的,而是由其他人统计出来的,这就要来引用。比如,从某个国际论文中摘下来的数据,某个某个权威统计公司或部门(如某国际著名咨询公司、国家年鉴)提供的数据。这些数据是否可信呢?人都有相信权威的幻觉,……。
    类比:在难以通过基本的因果逻辑推理时,我们第一时间想到的方法就是类比,类比分横向类比和纵向类比,横向类比就是参考别的企业、行业的业务发展规律来预测本企业、行业的业务发展,“以邻为鉴”,比如,我们往往会参考互联网的业务量模型和数据用在移动数据业务上;纵向对比就是参考过去的业务发展趋势来预测未来的业务发展,“以史为鉴”。使用类比方法实际上隐藏了一个假设,就是假设过去发生的情况在未来也会发生,假设在别的行业里发生的情况在本行业里也会发生。
    由上边的方法看,预测的方法论归根结底就一句话:由已知推算未知。
    当然,在这些科学的方法之外,还可能会用一些其他方法,比如:抓阄、扶乩、水晶球、掷硬币。这类方法总结起来就是“拍脑袋”。在很多人大骂拍脑袋的同时,我倒是觉得,科学的“拍脑袋”有其存在的理由和必要性:预测本身就不是确定准确的,因此,决断力有时就比分析重要。在采用多个方法推算出来多个结果之后,这些结果难免会有出入,总得有个人站出来大喊一声:“就选它了。”




[ 本帖最后由 瑞士军刀 于 2010-10-11 18:04 编辑 ]

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发表于 2010-10-11 20:26:40 |显示全部楼层
精品 顶楼主

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2009-10-24
发表于 2010-10-12 01:11:18 |显示全部楼层
收藏起来,等后期多了再慢慢看下去!

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2010-8-14
发表于 2010-10-12 20:13:59 |显示全部楼层

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