移动边缘计算技术在高铁通信网络中的应用

周光远

中国铁路沈阳局集团有限公司沈阳通信段   辽宁省沈阳市110000

   摘要：在网络运行和维护的过程中，相关人员要不断加大对网络优化的重视度，对现在的网络运行维护手段进行完善和创新，我国网络运行的整体水平才能得到提升。网络在运行的过程中，经常会出现运行成本过高的现象，主要是因为其在运行过程中需要处理的信息工作量非常大的特点。作为移动通讯网络运行过程中非常重要的一个环节，云计算网络优化管理平台能够有效降低网络运行的成本。本文对云计算技术下的移动通信网络优化进行探讨。

        关键词：云计算；移动通信网络；优化

        1 云计算概述

        广泛意义上来说，云计算是以互联网的相关服务为基础，并在此基础上，进行一系列的增加、使用和交付模式，其主要资源形式为虚拟资源，且是动态易扩展的。但是，从不同的角度理解，云计算有不同的定义方式。例如，从云计算的存储能力方面来说，云计算是指云端的整个信息储存过程，在储存的同时其客户端可以进行数据信息缓存。而从云计算功能方面来看，云计算的主要服务功能是针对数据资源、软件和硬件等多方面的。同时，基于云计算和互联网之间的关系来看，云计算主要是以互联网为核心手段来提供优质的网络服务。云计算，作为一种计算模式，网络技能并不是应用云计算的必要条件，其云端可以利用浏览器和网线等其他方式为客户提供资源。云计算的强大功能主要体现在虚拟化、超强的计算能力、高性价比的服务和安全的数据中心，这些都是传统网络所无法比拟的。

        2 网络优化所存在的问题

        2.1 数据处理方式单一

        网络优化所涉及的领域比较广，如交换技术、无线技术、频率配置、切换和信令、话务统计分析等，这就要求相关人员需要具备较强的专业素质能力，因此，网络优化具有一定的技术难度。在过去的网络优化过程中，主要是通过人工进行统计分析，并结合自身的工作经验进行优化尝试，具有一定的局限性，其优化空间比较有限。通常情况下，不同的运营商会选择不同的设备和软件，这些设备和软件的处理方式是有所区别的，这就使得系统优化升级的方式多种多样。但是，常规的优化软件只是针对网络系统中的一部分，并不具有通用性。因此，数据处理方式比较单一，并不具有共享性，不利于通讯网络的全网优化。

        2.2 资源独占性较强

        现阶段，对于网络优化软件的使用，其影响因素较多，如资金、技术和业务等方面，多方面的因素限制使得软件的使用只能处于单机环境，并只具备单一的功能模式，且网络优化数据具有片面性。同时，受业务开展模式的限制，网络优化一般只针对具有技术需求的网络电路，其网络结构并不完善，并不具备共享性。这样，运营商就需要不断反复的进行分析和处理，以此来提升用户的体验效果，但无形中增加了人力、物力和财力，且在增加运营成本的同时又降低了经济效益。

        2.3 数据管理有限

        网络容量不断增加的同时，网络的复杂度也随之提升，使得网络优化的难度再次提升，这就需要采取更为先进科学的方式进行优化创新。移动通信网络优化的重要基础工作就是收集大量的基础数据，这些数据涉及网络KPI、MR数据、DT/CQT数据、投诉数据和室分监测等多方面的数据。网络优化工程师在这些数据的基础上建立测试数据库。这项工作的工作量相当大，且比较繁重。为了提升信息数据的有效采集和管理，需要建立相应的管理系统来分析和处理数据，并保证数据的准确性和可靠性。而现有的网络优化软件并不能进行有效的信息输出，在数据管理方面有待提高。

        2.4 资源储存方式比较分散

        针对现阶段的网络优化，各个运营商主要是利用单机方式进行优化升级，并且这些数据是被独立储存的。不同的网优工程师，具备不同的网优资源，这些资源难以被整合到一起进行共享。同时，现阶段数据业务变化速率较快，网络动态实时更新，因此，网络优化模式也不断改变。这就需要改变传统的资源分散储存的模式，最大程度上实现网络资源的共享化。

  3 云计算环境下移动通信网络优化策略

        3.1 优化数据采集

        云计算环境下，移动通信网络优化的首要工作就是优化数据采集，从数据质量和采集效率上进行优化提升。在数据采集过程中，网络信号和数据信息等受各种内外因素的影响，会出现信号波动和数据不准等异常情况，这就需要合理的设置移动服务基地，在保证服务地接受和发射信号稳定的情况下，提高数据采集的准确性和全面性。同时，所采集的数据也要更加注重收集用户位置和服务信息，以丰富和完善数据网络结构。目前，常用的数据采集方法主要包括OMC法、DT法、CQT法和用户投诉的方式。OMC和DT数据采集方法主要就是利用基站的操作系统、地理信息和车载测试来获取相应的数据信息，而CQT法主要是通过采集语音质量来进行相关分析，用户投诉法是根据用户所反馈的使用情况，来获取网络质量情况。这几种方法有机结合，能够帮助工作人员准确把控网络质量并进行优化提高。

        3.2 优化数据分析

        移动通信网络优化过程中，需要将所采集的数据信息进行分析处理。而云计算技术强大的计算能力，可以实现对数据的高效分析，并进行安全可靠的存储管理。同时，云计算技术的应用，有助于工作人员进行深入的虚拟资源开发，这样能够有效提高数据资源的存储量。在大数据的运行环境下，云计算技术的应用使得数据被高效分析并获得准确的分析结构，有助于各个运营商能够全面准确地把控移动通信网络的运营情况，并提出针对性的优化建议与措施。

        3.3 优化实施和测试

        移动通信网络优化是通过不断地测试与实施来实现的，这样能够在实施和测试过程中，掌握移动网络的覆盖面积的扩大范围和网络运行状况，以确保最终能够为用户提供更加高品质高水平的服务。就目前移动通信行业的发展情势来看，虽然移动通信用户数量不断在增多，覆盖面积也逐渐扩大，但是随着移动通信网络规模的扩大提升，其运营管理过程中也出现了不少的实际问题有待解决优化。而云计算机能够帮助工作人员进行深入的研究分析，并结合当地用户的使用需求和现有的资源设备配置情况进行优化测试。

    4 结论

        综上，5G作为新一代移动通信技术，其在带宽、时延、连接密度、网络性能等方面的跃升，同时结合在边缘计算节点部署无人机人工智能控制和输电线路安全隐患自动检测程序，将为无人机电力智能巡检领域的应用带来革命性转变。通过运用5G边缘计算技术来开展无人机电力巡检工作，不仅大幅提升无人机电力巡检效率，同时还提高了输电线路隐患排查准确度，有效降低了电力系统巡检工作的整体经济成本，为智能电网的建设与发展奠定了重要基础。

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