运营支撑系统(BSS)在面向物联网IoT业务场景的模型简要分析和设计

本文分析了面向物联网IoT业务的BSS运营支撑系统模型,探讨了场景一、二、三中不同模型的优缺点,包括传统个人订购模型、设备模型和集团订购模型,涉及数据量、信控操作和资源共享等问题,强调模型设计应清晰表达业务语义并保持简洁。

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前言

BSS运营支撑系统(主要指电信运营商),通常都是为了支撑个人客户的业务运营。虽然在业务运营上也面向集团客户,但是总体上来说,业务的特性总结归纳为2C的业务场景。

而当前运营商在面向物联网的业务运营下,主要是以2B的业务场景。运营商实际并不会直接面向最终的客户,而是通过其他业务的运营企业的合作或者买卖关系提供,即是一种B2B2C的场景。

在面向物联网的业务场景下,当前2C的BSS系统模型需要进行分析和改进。物联网的业务场景下,对数据量的存储是一个挑战。通常一个物联网业务的运营企业,通常会一次批量购买大量的SIM,使用运营商提供的网络服务,如数据流量、短信、语音。下面以此以3个典型的IoT物联网的业务场景作为依据,对模型进行简要的分析和设计。

场景一:

某企业一次性从运营商购买了一批(10万张)卡,这批卡具有相同的使用量和资费,即:每个月10元,50M数据流量,10分钟的语音通话时长,30条SMS短信。

1) 模型1

面向传统个人订购的三户模型
 
数据量:10万条Subscriber记录,10万条Offering实例记录,30万条Product实例记录,共计50万条数据记录。
在这种模型下,可以表达出每张卡的订购信息。尤其是在当前场景下,每张卡都是拥有独立的用户信息,独立的Offering实例信息。如果需要在每张卡的使用量超出限额的情况下,针对超出限额的卡进行单独的信控如停开机操作。这种模型下,只需要操作对应的Subscriber即可。虽然,这种模式带来了较多的数据冗余的结果。这10万张卡形成的Offering实例、Product实例的数据都是完全相同的。在IoT的场景下,会有大量的这种情况存在,那么就会有大量的冗余数据进行存储。

2)模型2

在模型1的基础上进行调整,考虑在Subscriber下增加一张Device表,专门用来基于“卡”的信息。 
 
数据量:10万条Devices记录(Custom、Subs

1 总则 5 1.1 编写目的 5 1.2 建设背景 5 1.3 适用范围 6 1.4 起草单位 6 1.5 解释权 6 1.6 术语解释 6 1.7 参考文献 7 2 经营分析系统BSS中的定位 8 3 近期经营分析系统建设目标及原则 9 3.1 建设目标 9 3.2 建设步骤 9 3.3 建设原则 9 4 经营分析系统接口信息规划 10 4.1 外部接口概述 10 4.1.1 源数据特点 10 4.1.2 源数据分类 10 4.1.3 数据交换方式 11 4.1.4 接口实现原则 11 4.2 外部接口实现 12 4.2.1 综合营业系统接口信息规划 12 4.2.2 综合账务系统接口信息规划 13 4.2.3 综合结算系统接口信息规划 14 4.2.4 客服系统接口信息规划 14 4.2.5 大客户系统接口信息规划 14 4.2.6 增值业务系统接口信息规划 15 4.2.7 渠道管理系统接口信息规划 15 4.2.8 CRM系统接口信息规划 16 4.2.9 智能网系统接口信息规划 17 4.2.10 网管系统数据接口信息规划 17 4.2.11 ERP系统数据接口信息规划 18 4.2.12 MSS系统数据接口信息规划 18 4.2.13 资源管理系统接口信息规划 18 4.2.14 其他相关数据接口信息规划 18 5 经营分析系统应用 19 5.1 业务报表实现 20 5.1.1 报表生成原则 20 5.2 主题分析 20 5.2.1 维度汇总 21 5.2.2 度量汇总 29 5.2.3 主题分析的维度度量 34 5.3 专题分析 77 5.3.1 专题分析建设原则 78 5.3.2 资费套餐分析 78 5.3.3 客户分析 80 5.3.4 渠道专题分析 82 5.3.5 营销计划预演 86 5.3.6 企业级综合指标分析 86 6 经营分析系统数据质量保证 87 6.1 数据质量问题出现的原因 87 6.1.1 经营分析系统外部接口问题 87 6.1.2 经营分析系统内部问题 88 6.1.3 经营分析系统指标理解问题 88 6.2 数据质量要求 88 6.3 数据质量的控制流程 88 6.3.1 数据稽查流程定义 89 6.3.2 数据核查流程定义 89 6.3.3 数据质量问题处理流程 90 6.3.4 变更处理流程 91 6.3.5 错误数据维护流程 91 6.3.6 统计口径差异控制流程 92 6.3.7 管理流程及相关标准的检查 92 6.3.8 质量管理运作的检查 93 6.4 保证数据质量的技术手段 93 6.4.1 元数据的统一管理 93 6.4.2 数据质量验证 95 7 促进使用的技术措施 99 7.1 促进系统使用的方案 99 7.1.1 功能性 99 7.1.2 可用性 100 7.1.3 激励性 102 7.2 系统使用情况统计 102 7.2.1 系统日志 102 7.2.2 应用日志 102 8 系统配置估算 103 8.1 系统存储要求估算 103 8.1.1 接口文件存储所需的存储量(Ti) 103 8.1.2 数据仓库所需存储量(Td) 104 8.1.3 多维数据存储所需存储量(Ta) 105 8.2 主机性能要求估算模型 106 8.2.1 数据生成工作流程分析 106 8.2.2 数据仓库服务器处理能力需求分析 107 8.2.3 OLAP/WEB服务器性能分析 109
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