基于Iu-ps数据优化GGSN最大空闲时间设置的探讨

时间：2024-07-28

肖旭旭，罗丹，唐琳钧（中讯邮电咨询设计院有限公司，四川成都610041）

0 前言

网络规则是由网元的各参数为整个网络制定的运行规则。网元参数设定需要从设备间参数配合、改善业务质量、有效降低网络负荷、提升用户感知等角度出发进行设定，才能让网络更加高效运行。在GGSN 信令控制参数中，为了防止个别用户激活PDP上下文后，长时间不使用PS 业务而占用系统资源，GGSN 配置一个最大空闲时间（Idle-Timeout），在这个时间内如果用户没有流量，则GGSN 可以主动去激活此PDP上下文。

本文从C市Iu-ps实时话单数据入手，着重分析了用户PDP 去激活原因值为“Regular deactivation”的正常去激活后在1 min 后再次激活的情况，提出了一种对GGSN“最大空闲时间计时器Idle-Timeout”优化设置的分析方法。

1 研究背景

1.1 智能终端渗透率高，频繁产生PD P 激活与去激活

随着移动互联网业务的高速发展和4G 网络的覆盖深入，各种互联网应用层出不穷，正在逐渐改变着人们的生活。但是这些应用大部分在没有进行业务或曾开启过软件时，后台也会自动运行一些心跳程序与网络侧产生报文交互，产生不同大小的流量数据包。这样，会导致智能终端产生频繁的PDP激活，增加空口和网络侧的信令开销。近些年，C 市智能终端数量逐年上升，占据了绝大多数的用户渗透率。根据C 市语音和数据话单记录中的IMEI 信息进行终端属性匹配后发现（约有60%的用户能匹配出终端信息），其中95%以上的用户均为HS智能终端。

1.2 G G S N最大空闲时间介绍

在GGSN 信令控制参数中，为了防止个别用户激活PDP上下文后，长时间不使用PS业务而占用系统资源，GGSN配置一个最大空闲时间（Idle-Timeout），用于配置指定APN 实例的空闲上下文时长功能。对于长时间没有流量的用户，为防止出现垃圾上下文和浪费无线侧资源可以配置该功能，去激活该用户或向SGSN发起Update PDP Context Request 消息以探测SGSN 上是否存在该上下文，当SGSN 上没有该用户或者SGSN没有响应时，GGSN 主动去激活该用户。对于GTPv0用户不支持GGSN 主动发起Update PDP Context Re⁃quest消息，当GTPv0用户空闲时长到时，GGSN会主动向SGSN 发起Delete PDP Context Request 消息去活用户。

现网主流厂家最大空闲时间取值范围如表1 所示。

2 基于Iu-ps数据分析的优化方法讨论

2.1 C 市G G S N现网配置情况

C 市现有8 个GGSN，其中3 个为行业GGSN，5 个为公共GGSN。所有GGSN 的Idle-timeout 均设置为15 min。配置PDP激活数、激活PDP忙时利用率、IP地址使用率等负荷类指标如表2所示。

2.2 Iu-ps数据结构表

Iu-ps 数据各业务结构表是通过在SGSN 和RNC之间挂接服务器采集后进行信令数据解析后获取的，包含丰富的信令面及用户面信息。本次数据采集使用上海瑞元采集设备，汇聚承载类信息的表结构包含：附着：GB_ATTACH；去附着：GB_DETACH；PDP 激活：GB_PDP_ACTIVATION；PDP 去激活：GB_PDP_DEAC⁃TIVATION；路由区更新：GB_RAU；寻呼（GB）：GB_PAGING_FLOW；鉴权：GB_AUTH；BSSGP：GB_BSSGP；小区频繁更新：CELL_UPDATE_FREQ；小区重选：CELL_UPDATE_GE；IUPS 寻呼：IUPS_PAG⁃ING；应用层RAB：IU_RAB；Ping：GB_Ping；TCP 三握手：TCP_LINK_SETUP；TCP性能—上行：GB_RTT_UL；TCP性能—下行：GB_RTT_DL。共计16张结构表。利用上述结构表，进行多表关联分析可以得到多维度、多视野、多业务叠加的分析结果。

本次多表关联分析重点使用字段结构（见表3）。

2.3 Iu-ps多表关联的优化分析方法

本次分析先选用一天的“PDP 去激活：GB_PDP_DEACTIVATION”结构表。首先，通过DI⁃RECTION 字段选取由网络侧下发的PDP 去激活事件。然后，根据SM_CAUSE 字段选择由“Regular deac⁃tivation”原因值激发的去激活事件。随后，根据IMSI用户标识挑选出此类用户，并统计在一天的时间周期内，网络产生“Regular deactivation”的次数。接下来，选用同天的“PDP 激活：GB_PDP_ACTIVATION”结构表。用去激活表中挑选出的IMSI 匹配在网络正常去激活后，用户1 min 内随即又产生业务流量，产生PDP激活的次数。

表1 现网主流厂家最大空闲时间取值范围

表2 C市GGSN负荷现状

表3 分析字段列表

图1 关联分析流程图

图1示出的是关联分析流程。

2.4 基于该方法的优化建议

利用数据分析工具关联分析后发现C市智能手机PDP 激活的连接需求频繁，一天PDP 去激活原因值为Regular deactivation 次数总计573 万，但是517 万的去激活的用户都会在1 min的时间内重新激活网络。这部分用户重新激活的次数占全天去激活次数的90%。智能手机用户在如此短时间内的重新激活从侧面反映了网络侧15 min产生PDP 去激活的设置过短，徒增不必要的反复去激活、激活信令开销。

根据前述，因为C 市各GGSN 的峰值IP 地址利用率和CPU峰值负荷均不高，可以考虑设备负荷在可接受范围内的前提下，降低空口和网络侧信令开销。所以，建议C 市将GGSN 的Idle-timeout 参数修改为默认值“不主动去激活”。修改后，可主要观察前后PDP激活连接总次数、PDP激活连接响应次数、网络侧发起的PDP去激活次数、各GGSN的激活PDP忙时利用率、各GGSN 的峰值IP 地址利用率5个指标。若成功率没有明显劣化且用户发起的PDP 激活连接总次数和网络侧发起的PDP 去激活次数减少，则说明优化效果明显，提升了用户感知。

表4 C市PDP去激活与激活情况

3 结束语

现在，智能终端频繁产生的PDP 激活对运营商网络相关网元参数设置提出了越来越高的要求。本文提出的分析方法和优化建议具有大数据多维度关联分析特点，着眼现网用户使用习惯，挖掘用户行为数据的特征，从而为GGSN Idle-timeout 时长设置和PDP 激活相关的分析提供了一种方法。

面对大数据时代的网络规划、优化工作，通过Iups信令解析数据中蕴藏的大数据资源，做好深度数据挖掘的分析工作，往往能通过不同数据组合，从新角度分析既有的规划、优化难点。进而为中国联通的网络建设、优化实施提供切近用户行为的良好分析支撑。

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