电信运营商数据开放服务架构研究

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1、电信运营商数据开放服务架构研究李卫魏进武中国联通研究院北京100032摘要：电信运营商拥有海量的数据，为了更好地盘活数据资产，需要通过数据开放服务，面向各类数据应用或系统开放共亨数据，满足多样性的数据请求。本文探讨运营商数据开放服务的内涵及服务方式，提出数据开放服务架构建议，实现数据封装，通过各种服务方式向不同应用或系统提供数据开放服务，最后给出演进策略建议，有助于运营商全面供给数据、实时共享信息的同时，实现应用与数据的解耦，提升数据使用价值。关键词：数据开放服务；视图服务；脚本服务；原子服务；组合服务StudyonBigDataOpenServiceFrameworkforTele

2、comOperatorsLiWei,WeiJin-wuChinaUnicomResearchInstitute,Beijing,100032,ChinaAbstractinordertotakeadvantageofbigdataassets,telecomoperatorsneedtodevelopbigdataopenservicetovariouskindsofdataapplicationsorsystems.Thispaperdiscussesthemeaningandtheserviceinodesofbigdataopenservices,andthenproposes

3、abigdataopenserviceframeworkfortelecomoperatorsandanalysesthefunctionsofitscoremodules.Finally,someevolutionstrategysuggestionsofdataopenservicefortelecomoperatorsareputforward.Keywordsdataservice,viewservice,scriptservice,atomicservice,combinedservice1刖s随着智能终端的日益普及，移动应用和服务不断丰富，全球已经进入大数据时代。根据TD

4、C在2015年初发布的报告称，全球大数据技术和服务市场将在未来几年保持31.7%的年复合增长率,2016年的总规模有望达到238亿美元。中国信息通信硏究院发布的《2015年中国大数据发展调查报告》显示，2015年中国大数据市场规模将达到115.9亿元,增速达38%。对于承载提供通信网络信息服务的电信运营商而言，大数据已经广泛存在于其IT及业务系统、通信网络等环境中。以中国联通的过渡系统为例，31省用户上网详单准实时采集的日采集数据量达到9TB,记录数1000亿条;B域的客户、用户、产品、渠道、订购关系、OCS预付费用户资料、帐详单、缴费信息等日采集数据量0.8TB,记录数170亿条。

5、运营商的这些数据具有海量规模（TB至PB级数据）、多样性（结构化/非结构化/半结构化数据）、实吋性（数据创建、处理和分析的实吋性需求持续加快）、价值密度低（数据价值需提炼）等特征【1-3Jo为有效的获取和管理这些数据，充分发挥犬数据的业务价值，运营商已经纷纷开始着手建立大数据平台，有效加工、处理、整合各类数据。本文将探讨运营商的数据开放服务架构，研究在完成数据加工处理后，如何封装数据，通过多种服务方式，向运营商内部或外部合作伙伴的数据应用/系统提供数据开放服务，实现数据的共亨开放。2数据开放服务内涵分析数据开放服务是指将大数据平台屮加工处理后的数据封装成服务，以标准化访问接口方式，面

6、向各类数据应用或系统提供数据开放服务，开放共享数据，满足多样性的数据请求【4,5】。数据开放服务的对彖是数据应用或系统。数据开放服务具有以下特点。（1）应用与数据解耦数据应用或系统获取数据必须经过数据开放服务，通过服务封装与语义转换，实现数据应用和物理数据源的隔离，实现系统间的松耦合性。（2）全面数据供给依托大数据平台，血向内外部的数据应用或系统的各类数据需求，提供全血的数据支持，解决以往数据开放服务支撑能力不足的难题。（3）实时共亨信息数据开放服务将各种接口技术与响应模式结合起来，能够提供多种数据开放服务方式，支持多种平台同时并发信息交互，能够快速响应用户的各种数据请求，提升与外部

7、应用/系统实吋的互动与信息共亨能力。（4）提高工作效率用户通过数据开放服务，能够方便、快捷地找到满足自己需求的服务，可根据实际情况选择适合自己的服务方式，通过接口调用将服务封装到自己的应用/系统中，执行服务，获取数据，灵活性更高，工作效率也得到提升，避免花费大量时间，遍历整个大数据平台来寻找、获取数据。（5）提升数据使用价值通过数据开放服务，不仅扩大了数据使用范围，为各类数据应用/系统提供支持；而且，可以降低数据使用门槛，让业务人员可以利用数据开放服务完成