全球DPI观察之六:DPI应用案例和差异化服务

几个DPI系统部署的案例:


案例一:某移动运营商使用DPI提供个性化业务,DPI负责感知业务类型,然后加以控制,以个性化终端用户的体验,后再按用户消费的内容计费。


案例二:一个日本的ISP提供一种个性化的宽带业务,其中,DPI用来做业务策略部署,通过内容过滤和其它的安全功能提升并定制用户体验质量。免费或者每月收取少量费用,这都可以降低开销和增加ARPU值。

 

DPI和策略服务器的联合部署可以用来做“视频访问控制”,DPI监视视频流,根据所用的编码格式和其它属性计算视频流所需的带宽,通过协议信令传递到策略服务器,策略服务器来判断网络上是否有足够的带宽可以传送视频流,在保障视频质量的前提下。如果没有足够的带宽,用户将实时收到一个推迟被服务的通知,而不是依据尽力传送方式为这个用户提供体验差的视频业务。


假设一个提供移动互联网接入业务的运营商。会由于少量用户使用P2P业务消耗了大部分网络带宽,这影响了其它用户的使用体验。移动上网无线终端到运营商局端设备间的无线网链路是带宽瓶颈,所以,我们可以设计以下的产品组合:


根据业务的性质,如数据、语音、视频、P2P业务,将所有的业务分为三个层次,如下图。


第一个层次是WWW网页浏览+email业务,这类业务仅对丢包敏感,在每周流量不超过一定数量时,不加以限制,例如4.2G字节内,超过的情况下限制速率;

 

第二个层次是语音流+视频流,这类业务对带宽、时延、丢包、抖动都敏感,在若每周业务量小于2.8G字节内,对带宽不加限制,按超过的等级分别限制为不等速率;

 

第三个层次是关于P2P业务,按每周不同的业务使用量限制为不同的业务等级。

 

这是个国外的某一种建议业务分级法,是需要使用DPI系统+PS策略服务器可以实现的,其中的道理我们可以借鉴。

并且还从其中看到一点,国内的电信业务目前计费周期都是按月计费,而对于新的互联网业务,是否可以考虑按周计费,例如手机移动上网,按周计费是否对于业务分级、差异化服务、业务控制更方便。

 

 

使用DPI系统确保带宽分级使用移动宽带业务
欧美运营商正在步入DPI+PS策略服务器成熟应用的阶段,在IP网上向用户提供差异化的业务,最终应用的前景将会实现按每用户每应用收费。


国内这两年也在提基于IP网向用户提供差异化的服务,通过以下方式实现:

 

方式一:从物理通路和维护机制上分,将用户分为A、B、C等若干等级,同样根据设备、链路的可靠性、冗余程度,故障响应的速度等维护机制来分为A、B、C等级,这样向不同等级的用户提供不同的服务。中国四大运营商建立第二张IP网络(即所谓的精品网络、电信级IP网)就是这个思路,力图为大客户、高价值业务提供轻载的、高端呵护的网络通路。

方式二:IP网络QoS技术的成熟,使得可以在同一物理网络上将IP业务数据包进行分级,Diffserv模型最多可以分为0~7个等级,从四大运营商的QoS部署来看,在骨干层面一般会分为6~8个等级,在城域网层面分为4~6个等级,这跟刚才上面讲的那个例子来比,可以说是将QoS技术“物尽其用”了。可是,说实话,将IP业务分级后,在骨干层面、城域网层面真的是能够提供不同等级的IP业务吗?分这么多等级是否真正有效果,目前国内IP网络业务质量评价手段非常缺乏。

 

在一个轻载的网络中,将IP数据包分为若干等级,以仪器模拟测试不同等级业务的情况是一个问题。而在一个实际业务“重载”的网络中,这些QoS机制是否真的有效果,还有待于观察和验证。

在大数据治理平台上整合信令数据DPI技术,电信运营商可以极大提升网络性能并探索新的盈利模式。首先,信令数据是网络运营的核心,包含了用户行为、网络状况、服务质量等关键信息。通过收集分析这些数据,运营商可以对网络进行实时监控,预测并解决网络拥塞,提升通话数据服务的质量。同时,信令数据中的位置信息还可以用于精准营销增值服务的开发,如位置广告服务,以及紧急救援、交通导航等应用,这些都是通过大数据平台实现数据变现的途径。其次,DPI技术能够深度解析网络数据包,通过流量管理服务优化,帮助运营商实施更为精细的计费策略内容审查,进一步增强用户体验网络安全性。此外,结合市场分析客户洞察,运营商可以发现新的增值服务领域,如个性化内容推荐、云服务等,这些都是构建差异化竞争优势实现数据变现的有效路径。为了更好地理解应用这些技术,建议深入研究《电信运营商大数据治理平台建设技术方案》。这份资料详细介绍了大数据治理平台的技术框架,并通过实际案例展示了信令数据DPI技术在提升网络服务质量实现数据变现中的关键作用。 参考资源链接:[电信运营商大数据治理平台建设技术方案](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/5rtseqditv?spm=1055.2569.3001.10343)
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