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电信网资源采集系统和数据模型的分析和设计

作　者: 丁战兵
导　师: 吴国仕
学　校: 北京邮电大学
专　业: 软件工程
关键词: 数据调和网络管理系统网元管理系统采集器模型化
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

随着新一轮电信运营商的重组,电信业格局发生了巨大的变化,各个运营商都有了极为广阔的运营空间,电信全业务运营竞争一触即发。在这种背景下,电信运营商对客户的争夺将趋于白热化,谁能满足客户多样化和繁杂的业务需求,谁将赢得更多的客户。而快速而准确的业务开展开通和支持业务的资源快速准确配置将会是决定多样化业务开展的关键。同时全业务的开展,特别是新的3G网络和业务的延伸,业务和网络资源管理的复杂度也呈几何型增长。面对这种形式,就需要对电信网络资源进行精确和精细的管理,但是传统的网络资源管理系统都是通过人工梳理配置整理入库,费工费时不说,也难以达到管理科学和准确性,数据流程和数据命名混乱,不能进行统一管理,同时伴随着网络的扩展和多样性新业务的开展,原始作坊式的电信资源数据管理更显的力不从心。在这种背景下,就需要一套智能化的新系统对网络资源进行统一的管理,实现数据管理流程化,数据采集自动化,数据命名一体化,数据处理模型化。电信网资源采集管理系统从电信业务架构来分,位于电信业务管理架构的支撑系统的资源管理部分,作为资源管理系统的子系统。本系统主要的功能就是资源数据的自动化采集。本系统从起始到现在,已经演化到第二版。第一个版本主要是针对的是电信网络管理系统和网元管理系统的数据自动化采集,利用这些系统本身具有的北向接口,根据不同的网络协议开发数据采集器连接北向接口采集数据,实现多种制式数据的统一管理。到现在,本系统已经演化到第二版,可以实现已经存在的网络数据系统的数据采集,也可以实现不同系统之间的数据调和。相比第一版本,新系统不仅是数据采集器种类的丰富,针对不同系统具有不同的数据采集器,而且实现了同一数据在不同管理系统中的调和,实现真正意义上的数据统一管理。电信资源采集管理系统从功能架构上分为数据采集和数据处理,数据展现以及数据提供几大模块。数据采集主要负责数据的采集,从不同的数据源采集数据,数据源可以是电信网元管理系统,网络管理系统或者其它资源系统。数据处理模块主要是按照系统定义的数据模型对数据进行解析、模型转化和处理,形成统一的模型数据,数据处理层采用开源的ETL工具,对数据进行动态化解析,通过简单的JavaScript脚本配置,就可以实现数据的灵活采集和解析。数据展现模块,主要是实现数据的展现,包括采集数据的呈现,采集报告的呈现,数据处理报告的呈现等。系统数据提供模块,主要是向外系统提供数据,系统采用国际通用的TMF (Telecommunication Management Forum) OSS/J (Operation Support System Through Java) INVENTORY接口标准,外系统只需要实现此接口就可以获取系统数据。从技术架构上来看,系统采用J2EE架构,构建在JBOSS上。系统分为数据采集、数据处理转化以及数据展现三部分。数据展现部分采用流行的B/S结构,运用SSH (STRUCTS、SPRING和HIBERNATE)架构实现页面的灵活开发定制。数据采集和数据转化是系统的核心层,采用J2EEEEJB和JBOSS来实现,部署在UNIX服务器上,数据库采用ORACLE。数据模型是系统中主要的组成部分,此系统模型基于TMFSID(Shared Information Data Model)。系统分为源数据模型和目标数据模型,根据不同的数据源和目标系统,参考TMF SID和经典模型定义自己需要源数据模型和目标数据模型,所有的模型都是XML文件,终端用户可以灵活定制修改。截止到现在,系统已成功应用于深圳移动、辽宁移动、土耳其电信、泰国电信等多家电信运营商。随着系统的深入使用,不仅有效提高了运营商的运营效率,有效压缩了运营成本,同时为一步激烈的市场竞争提供了有力的保障。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-11
第一章引言  11-14
  1.1 课题背景  11-12
  1.2 课题任务  12-13
    1.2.1 课题内容  12
    1.2.2 本人承担的工作  12-13
  1.3 论文结构  13-14
第二章电信规范与相关技术  14-18
  2.1 电信规范  14
  2.2 系统定位  14-15
  2.3 技术应用  15-18
    2.3.1 运行平台  15-16
    2.3.2 系统架构  16
    2.3.3 数据模型  16-18
第三章系统总体分析与设计  18-42
  3.1 系统需求分析  18-22
    3.1.1 统一的数据模型  18-19
    3.1.2 强大数据采集管理  19-20
    3.1.3 标准的数据共享  20-21
    3.1.4 系统平台化  21-22
  3.2 系统介绍  22-23
  3.3 系统特点  23-26
    3.3.1 统一采集平台  23-24
    3.3.2 丰富的采集能力  24-25
    3.3.3 模型驱动  25-26
    3.3.4 强大的北向接口  26
  3.4 系统业务架构设计  26-30
    3.4.1 采集数据  27-28
    3.4.2 数据处理调和  28-29
    3.4.3 数据提供  29-30
  3.5 系统功能设计  30-42
    3.5.1 数据采集  31-34
    3.5.2 数据处理  34-35
    3.5.3 北向接口  35-37
    3.5.4 数据展现  37-38
    3.5.5 数据编辑  38-39
    3.5.6 数据报告  39-40
    3.5.7 系统管理  40
    3.5.8 管理工具  40-42
第四章系统数据模型设计  42-69
  4.1 数据模型概述  42-45
    4.1.1 传统数据模型  42
    4.1.2 新数据模型  42-43
    4.1.3 系统数据模型  43-45
  4.2 系统核心数据模型  45-46
    4.2.1 核心数据模型实体  45
    4.2.2 核心数据模型关系  45-46
  4.3 系统经典数据模型  46-54
    4.3.1 系统基础数据模型  46-50
    4.3.2 系统经典数据模型  50-54
  4.4 项目数据模型  54-60
    4.4.1 数据源数据模型  54-58
    4.4.2 目标系统数据模型  58-60
  4.5 数据模型映射  60-61
  4.6 数据库设计  61-65
    4.6.1 核心数据表  61-65
    4.6.2 数据存储数据表  65
  4.7 数据模型文件设计  65-69
    4.7.1 数据模型文件  65-67
    4.7.2 模型映射文件  67-69
第五章系统主要模块详细设计  69-85
  5.1 采集器  69-76
    5.1.1 采集器流程管理  69-70
    5.1.2 系统数据文件生命周期管理  70-71
    5.1.3 通用采集器数据获取  71
    5.1.4 NBI采集器数据获取  71-74
    5.1.5 数据解析  74-75
    5.1.6 数据分析  75-76
    5.1.7 数据过滤  76
  5.2 数据采集服务框架  76-79
    5.2.1 采集器通用接口定义  77-78
    5.2.2 数据服务框架通用接口定义  78
    5.2.3 采集器执行流程  78-79
  5.3 数据调和服务  79-82
    5.3.1 数据调和处理流程  80
    5.3.2 服务接口定义  80-81
    5.3.3 服务数据流程  81-82
  5.4 数据映射服务  82-85
    5.4.1 数据映射接口定义  82-83
    5.4.2 数据映射流程  83-84
    5.4.3 数据映射规则  84-85
第六章总结和展望  85-87
  6.1 应用与评价  85
  6.2 未来展望  85-87
    6.2.1 功能展望  86
    6.2.2 性能展望  86-87
参考文献  87-88
致谢  88

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