看看全球十大电信巨头的大数据玩法

Posted 2023-04-17

看看全球十大电信巨头的大数据玩法大数据时代，掌握海量数据无疑使自己在这竞争激烈的时代占得先机，对于电信运营商来说，更是如此。通过深

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看看全球十大电信巨头的大数据玩法

大数据时代，掌握海量数据无疑使自己在这竞争激烈的时代占得先机，对于电信运营商来说，更是如此。通过深度挖掘这些数据，他们正试图打造全新的商业生态圈，实现新的业绩增长点，当然也实现从电信网络运营商到信息运营商的转变。中云网的这篇文章将从全球十大电信运营商的角度分析它们是如何利用大数据的，从中或许可以给你一点启示。

对于电信运营商而言，没有哪一个时代能比肩4G时代，轻松掌握如此海量的客户数据。4G时代，手机购物、视频通话、移动音乐下载、手机游戏、手机IM、移动搜索、移动支付等移动数据业务层出不穷。它们在为用户创造了前所未有的新体验同时，也为电信运营商挖掘用户数据价值提供了大数据的视角。数据挖掘、数据共享、数据分析已经成为全球电信运营商转变商业模式，赢取深度商业洞察力的基本共识。

目前，全球120家运营商中，已经有48%的企业正在实施大数据战略。通过提高数据分析能力，他们正试图打造着全新的商业生态圈，实现从电信网络运营商（Telecom）到信息运营商（Infocom）的华丽转身。从曾经的“管道”到大数据战略融合，电信运营商到底该如何善用大数据？全球10强电信“大佬们”的大数据应用之道及其培育的新经济增长点启示颇多。

1. AT&T：位置数据货币化

AT&T是美国最大的本地和长途电话公司，创建于1877年。2009年，AT&T利用全球领先的数据分析平台、应用和服务供应商Teradata天睿公司的大数据解决方案，开始了向信息运营商的转变。

在培育新型业绩增长点的过程中，AT&T决定和星巴克开展合作，利用大数据技术收集、分析用户的位置信息，通过客户在星巴克门店附近通话或者其他通信行为，预判消费者的购物行为。为此，AT&T挑选高忠诚度客户，让其了解AT&T与星巴克之间的这项业务，并签署协议，将客户隐私的管理权交给客户自己。在获得允许情况下，AT&T将这些信息服务以一定金额交付给星巴克。星巴克通过对这些数据的挖掘，可以预估消费者登门消费的大概时间段，并且预测个人用户行为，并做出个性化的推荐。此外，在iPhone上市伊始，为了解iPhone的市场反响，AT&T还选择与Facebook结成战略联盟，通过对Facebook的非结构化数据进行分析，发现用户对价格、移动功能、服务感知等产品指标的体验情况，从而推出更加准确的电信捆绑服务。

2. NTT：创新医疗行业的社会化整合

NTT是日本最大电信服务提供商，创立于1976年。它旗下的NTTDOCOMO是日本最大的移动通讯运营商，也是全球最大的移动通讯运营商之一，拥有超过6千万的签约用户。

自2010年，NTTDOCOMO利用大数据解决方案，实现了医疗资源的社会化创新，培育了医疗信息服务增长点。面对日本社会的老龄化趋势，NTTDOCOMO想到了通过搭建信息服务平台，满足用户的个性化医疗需求。因此，NTTDOCOMO和Teradata天睿公司进行充分合作，利用其大数据解决方案，建立自己的资料库。通过开设MedicalBrain和MD+平台，聚合大量的医疗专业信息，网聚了大批医疗行业专业人士。这使用户和各种专业医疗和保健服务提供商共同拥有了符合标准的、安全可靠的生命参数采集和分发平台。在这个平台上，NTTDOCOMO能够根据用户的以往行为洞察其个性化需求，再将这些需求反馈至对应的医疗人员，帮助用户获得高价值的信息反馈。

3. Verizon：数据仓库促进精准营销

Verizon是美国最大的本地电话公司、最大的无线通信公司之一，也是全世界最大的印刷黄页和在线黄页信息提供商。它在美国、欧洲、亚洲、太平洋等全球45个国家经营电信及无线业务。

随着年轻一代用户成为电信消费主力人群，通过多媒体、社交媒体等渠道了解他们的消费行为成为Verizon的营销重点。因此，Verizon成立精准营销部门（PrecisionMarketingDivision），利用Teradata天睿公司的企业级数据仓库，对用户产生的结构化、非结构化数据进行挖掘、探索和分析。在大数据解决方案的帮助下，Verizon实现了对消费者的精准营销洞察，并且向他们提供商业数据分析服务，同时在获得允许情况下，将用户数据直接向第三方交易。此外，这些对用户购买行为的洞察也为Verizon的广告投放提供支撑，实现精准营销。凭借着获取的消费者行为的洞察力，Verizon还决定进军移动电子商务，形成自己全新的业绩增长点。

4. 德国电信：智能网络培育新增长点

德国电信是欧洲最大的电信运营商，全球第五大电信运营商。旗下T-Systems是全球领先的ICT解决方案和服务供应商。

正是T-Systems将德国电信带上了大数据的发展快车道。基于拥有全球12万平方米数据中心的优势，T-Systems提出了“智能网络”的概念。通过实时获得汽车、医疗以及能源企业的数据，T-Systems先后开发了车载互联网导航系统、交通意外自动呼叫系统以及声控电邮系统，以及能源网开发解决方案，实现电量的供需平衡。此外，它还通过设计安全的传输方式和便捷的解决方案，将医生和患者对接，提供整合的医疗解决方案。

5. Telefónica：大数据支撑用户体验优化

Telefónica创立于1924年，是西班牙的一家大型跨国电信公司，主要在西班牙本国和拉丁美洲运营，它也是全球最大的固定线路和移动电信公司之一。

Telefónica一直将用户体验视为企业发展重点。Telefónica启动一个针对移动宽带网络的端到端用户体验管理项目，并建立了一个包含60多个用户体验指标的系统，支持无线网络控制器（RNC）、域名系统（DNS）、在线计费系统（OCS）、GPRS业务支撑节点（SGSN）、探针等各种网络节点的信息采集。所有采集来的信息经过整合后存储到数据库中，为后续的用户体验测量提供数据支撑。

6. Vodafone：动态数据仓库支持商业决策

沃达丰是跨国性的移动电话运营商，现为全球最大的流动通讯网络公司之一。

Vodafone在大数据应用方面取得了丰硕成果。早在2009年，旗下SmarTone-Vodafone就委托Teradata天睿公司为其完成动态数据仓库的部署，使企业所有管理人员可以根据信息轻松制定最佳决策。它主要通过开放API，向数据挖掘公司等合作方提供部分用户匿名地理位置数据，以掌握人群出行规律，有效地与一些LBS应用服务对接。这些大数据解决方案极大提高了SmarTone-Vodafone的市场领导力。

7. 中国移动：客户投诉智能识别系统降低投诉率

中国移动通信集团公司是中国规模最大的移动通信运营商，也是全球用户规模最大的移动运营商。

在中国移动近实现客户数量迅猛增长的同时，相应也带来了客户投诉量的增长。

为了辨别客户投诉的真实原因、发现问题、改进产品、提升服务体验，中国移动和Teradata天睿公司进行了密切合作。Teradata为其配置了基于CCR模型的客户投诉智能识别系统，以投诉内容为源头，通过智能文本分析，实现了从发现问题到分析问题，再到解决问题以及跟踪评估的闭环管理。经过一段时间使用，仅中国移动某省级公司，就实现全网投诉内容的智能识别：769个投诉原因被识别，配合业务部门提出37个产品优化建议，协助优化11个产品;优化不满意点58个，消除368,295客户的潜在不满隐患，每年节约成本达540万。

8. 法国电信：数据分析改善服务水平

法国电信是法国最大的企业，也是全球第四大电信运营商，拥有全球最大的3G网络Orange。

为了优化用户体验，法国电信旗下企业Orange采用Teradata天睿公司大数据解决方案，开展了针对用户消费数据的分析评估。Orange通过分析掉话率数据，找出了超负荷运转的网络并及时进行扩容，从而有效完善了网络布局，给客户提供了更好的服务体验，获得了更多的客户以及业务增长。同时，Orange承建了一个法国高速公路数据监测项目。面对每天产生500万条记录，Orange深入挖掘和分析，为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的信息，有效提高道路通畅率。

9. 意大利电信：数据驱动的个性化业务

意大利电信是欧洲最大的移动运营商之一，同时也是基于单一网络提供GSM系列服务的领先欧洲运营商。

面对固网业务的下滑，意大利电信构建了面向全业务运营的客户数据仓库，以适应市场、销售、客户服务等领域的业务规则和需要。通过对客户数据的洞察，有效地预测收入状况与客户行为的关联性，推出了诸多个性化产品满足客户需求。意大利电信推出的NapsterMobile音乐业务就提供包括手机铃声、艺术家肖像墙纸以及接入NapsterMobile歌曲目录等个性化服务，直接拉动了企业业绩。

10. KDDI：数据管理服务是核心

KDDI是日本知名的电信运营商，在世界多个国家设有子公司。

通过大数据资产，提供数据管理服务是KDDI的核心业务之一。KDDI利用自身优势，以数据中心为核心，向企业提供包括云计算服务在内的信息通讯综合服务。KDDI于2000年开始在中国开展为日系及当地企业提供数据管理服务，业务发展迅猛。2012年，KDDI在北京经济技术开发区建设了当地最大规模数据中心，占地2.5万平米，试图实现2015年海外营业额为2010年2倍的目标。

以4G为代表的移动互联网时代，令信息、互联网行为数据、话单数据、WAP日志/WEB日志、互联网网页、投诉文本、短信文本等结构化数据以及非结构数据呈现几何式增长。面对新型海量数据，传统电信运营商正面临越来越大的挑战：

客户与内容服务提供商联系更加紧密，但对电信企业的忠诚度反而下降；企业无法通过流量内容服务提供商业价值，盈利能力持续下降；“管道化”严重弱化对承载信息的掌控，丧失创新产品、业务发展的基础。

电信运营商需要凭借数据分析来竞争，实现数据价值货币化。同时，利用大数据实现企业从电信网络运营商到信息运营商的转型。通过对数据的分析，了解客户流量业务的消费习惯，识别客户消费的地理位置，洞察客户接触不同信息的渠道等等，电信运营商将获得深度商业洞察力，打造基于大数据的租售数据模式、租售信息模式、数字媒体模式、数据使能模式、数据空间运营模式、大数据技术提供商等全新商业模式。

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美国电信巨头Verizon基于Mesos和容器的实践经验

本文主要介绍了电信巨头Verizon是如何通过使用Mesos和容器技术，将其原来的数据中心变成自动化、高利用率、高运营效率的现代化数据中心。据称其数据中心的资源利用率可以提高到50%~60%，并且现场演示了在72秒内部署50000个Docker容器，使得应用集群部署的效率至少提高了一个数量级。

Verizon选择Mesos技术的来龙去脉

世界上的互联网巨头们（Google、Facebook）已经在过去的十年中将其基础构架搭建为统一的整体，并不断提高其数据中心的运行效率。正是有了这样的刺激，商业上的创新才会被激发出来。

即使是像Verizon这样，虽然它的通信和服务器托管部门对于管理海量的服务器、存储和网络并不陌生（更不用提保障其运行），也逐渐认识到建造一个更自动化的数据中心比一个更大的要好。

大概一年多以前，我们看到了源自于搜索引擎巨头Google的大型基础架构的集群管理工具和容器技术。Verizon Labs作为价值1270亿的通信巨头Verizon的研发中心，并不仅仅是对新的集群管理工具感兴趣。Larry Rau，Verizon Labs的技术总监，被公司选出来负责建立一个与时俱进的基础架构。通过大量的调研和测试，Verizon Labs最终选择了Mesos集群管理和应用框架，并开始在上面推出和运行多种类型的服务。

我们最终建立起了一种以Linux为核心，加上由遍布数据中心的普通服务器构成的技术栈。所有这些服务器都大同小异，这样就可以节约整体的硬件和维护成本。

Rau 在Verizon Labs的新产品小组工作。这个小组的使命就是找出更好的基础设施架构来支撑Verizon网络上的数以万计的工作任务。在智能手机和平板电脑的时代，电信公司不再仅仅是提供语音和数据服务，他们还提供面向用户的应用托管业务，以及一些Verizon内部服务——用来管理用户和他们托管的应用。

正如你所预料的，这些应用的重要性一点都不比传统的通信业务差。Rau告诉我们，Verizon需要像其他那些互联网巨头一样动态的去缩放他们的一些应用，所以基础架构必须要做出改变了。

Rau说到“我发现我们现在的做法还是很传统的电信运营商做法：你创建一个应用，估算其规模，申请一堆的服务器，在数据中心找一个地方，花费大量的时间把这个应用安装部署好。并且每次更新这个应用时，你都会遇到一堆的问题和麻烦。我们认为我们现在必须改变这些做法了，我们需要更快速的行动，自动调整容量，降低我们的运营成本，并增加我们整体的系统投资回报率，而不是运行着一个个的计算资源孤岛”。

这些经验教训是每一个数据中心管理员最终都会领悟到的，但这并不意味着我们找一个更好的集群管理工具就够了。就算是Mesos，或者Mesosphere所说的数据中心操作系统这样，在一个集群里以一种安全的方式运行多个工作任务，也还是不够的。一旦你开始考虑如何管理应用，你就需要考虑如何提供隔离能力，如何进行软件打包，如何为这些应用分配资源，这个时候你就需要容器技术了。

“我们沿着这个思路，最终发现我们必须把整个数据中心作为一个整体的硬件资源池来看”Rau说“我们希望部署应用后，系统会自动找到合适的地方来运行这些应用，这个概念就是将整个数据中心当做一台电脑来看。这使得我们继续思考，我们到底想如何构建我们的应用呢？对就是使用容器技术。我们希望通过容器来构建我们的应用，并将其直接运行在我们的裸机硬件资源上。这些因为是Verizon内部数据中心上运行的自有应用，我们并不需要像公有云一样使用虚拟化技术来提供一些多租户环境。对这些做智能管理的需求将我们引到了Apache Mesos这个开源技术。我们最终建立起了一种以Linux为核心，由普通服务器组成的数据中心。这样就可以节约整体的硬件和维护成本。”

Verizon 最终打造的系统就好像Google创建的Borg集群系统一样。Google在十年前就开始在他们自己的Linux操作系统上部署容器了，并通过Borg来管理这些容器。

“我们想做的就是一个类似Google的模式。像Google一样建设基础设施架构，创建自己的系统，并让开发者将自己的应用部署在这些系统上。”Rau 说到 “最终我们就是建立了一个资源池，并将这个资源池作为一个整体来看待。同时也可以让我们更快的去部署应用。我们不用再去关心硬件或数据中心的机柜了。我们开发一个应用，运行它就可以了。我们可以做更多的创新，尝试更多的东西，并让部署更快一些。能做到这些，完全是因为你再不需要去做一个18个月的项目，花费大量的资金，仅仅是推出这个应用或服务，并猜测它是如何运作的。现在我们仅仅需要尝试一个服务，看它是如何发展的，并根据其发展情况，再通过平台扩展这个应用。一旦我们我们部署并运行一个应用，我们也可以很快的去更新它。”

Verizon 能节省多少时间和金钱？

就像你猜到的一样，Verizon 不会透露使用Mesos和Docker技术将会获得多大的预期收益。不过Rau表示，根据一些传闻和使用类似平台的人所说的情况来看，效果会是非常显著的。

硬件方面Verizon会节省大量的成本。现在应用部署的方式是这样的，业务线想要推出一些新的服务，需要先做一个三年期的计划，并尽其所能的猜测他们的业务峰值是在什么时间点，因什么而起的。

因为是电信级业务，你必须为这个应用建立冗余的基础架构。更进一步，还需要建立基于地理位置的冗余架构，从而让这个应用能够达到5个9的高可用性。这就意味着Verizon需要在一个服务刚刚推出时就购买大量的硬件，以便支撑未来这个业务有可能达到的规模。我们猜想，Google在90年代到00年代爆发式增长期间，也同样遇到了这些问题，并在交了这些学费后，最终创造出了LXC容器和Borg系统。

“当Verizon推出一个新业务时，因为我们有集群闲置资源，我们就不需要立即给这个新业务一个三年预期规模的相关资源。这可以让我们根据所有应用的运营情况来增加我们的硬件投入，我们可以按季度扩展我们的集群规模。这种方法还可以使我们的计划更具体和有效。这是因为我们可以参考集群的历史数据，看我们具体有哪些应用上云，或者从云上下线了，从而将硬件采购做的更好，更加合理。”

最终我们就是建立了一个资源池，并将它作为一个整体来看待，同时也可以让我们更快的去部署应用。我们不用再去关心硬件或数据中心的机柜了。我们开发一个应用，然后运行它就可以了。我们可以做更多的创新，尝试更多的东西，并让部署更快一些。而不再需要去做一个18个月的项目，花费大量的资金，仅仅是推出这个应用或服务，并猜测它是如何运作的。

这正是Google们所做的事情。为成百上千个单独运行在独立的主机或小集群上的协调分配资源是非常困难的，与其相比，将大量的任务在一个集群里面协调资源就要容易的多了。此外，提高一个大规模集群的资源利用率要比提高好几个小规模集群的资源利用率要容易的多。这就是Google他们学到的教训，这也就是为什么他们尽可能的使用同样的硬件和软件的构建集群的原因。

虽然人们不讨论其具体细节，我们知道企业级数据中心的服务器资源利用率一般是在10%~20%之间。通过使用虚拟化技术和容器技术，公司可以将不同的多个工作任务运行在同一个机器上，这样就有可能将服务器的资源利用率提高到50%~60%。Rau说这是他们跑出来的数字。

Mesosphere声称DCOS可以将整个集群的资源利用率提高2~3倍，一些情况下甚至可以提高5倍。当你运行着数万台，甚至数十万台服务器时，这些就是惊人的数字了。这意味着公司可以部署更多的基础设施来提高其应用的底层资源，并且规范服务器的类型和规格。另外，Mesos最终可以具备超购的能力，可以将资源利用率提升的更高。感谢Quasar项目。这意味着一些客户甚至可以在不给集群带来太多问题的情况下，将资源利用率提升至75%~80%。

Lau没有透露Verizon的硬件计划，但他表示他们的目标是效仿互联网巨头并得到由“廉价的、单一的硬件设备组成的数据中心” 。这并不意味着我们必须让服务器、存储和交换机都遵循由Facebook在五年前建立的 Open Compute Project。好比是服务器厂商专门为Google们所设计的产品，Dell期望通过上周宣布的“可扩展的数据中心解决方案部门”来将这些定制硬件卖给类似Verizon这样的客户。虽然Mesos已经部署在了一些已有的机器上，但Verizon的想法是在新的硬件上为新任务建立Mesos集群。过几年老的系统从原有硬件集群上退役后，这些硬件集群将被升级，最终Mesos将接管一切。

采用Mesos技术不仅仅是节约了硬件资源，也同时节约了大量的时间。最近在西雅图召开的MesosCon上，Verizon像大家展示了他们是如何在72秒内创建50000个Docker容器（数人科技在infoQ主办的容器大会上，演示了如何在数人云上在数十秒内启动运行10000个Docker容器）。Verizon相信这样的速度，自动化管理容器和底层集群，可以让应用部署的速度提高一个数量级。

Verizon计划今年就在其Mesos集群上运行一些服务。第一批将被迁移到Mesos集群上的服务包括无线网络支撑系统和一些移动应用的后台，以及FiOS网络支撑系统（光纤到户）。Mesos也将用来支持IoT服务，包括多媒体服务、视频流媒体服务等等。Verizon还计划将其Hadoop和Spark分析任务从他们的专属集群上迁移到Mesos集群。

Verizon的具体容器技术选型

系统采用的容器技术，Verizon预计会选择Docker，而不是Kubernetes（Google开源）的Podding方案。Verizon计划采用Mesos自带的容器功能和Docker Daemons 来管理用容器进行打包部署的应用软件。Verizon也查看了CoreOS和rkt容器，以及它的Tectonic 容器管理系统（基于Kubernetes）。Verizon可能也会在某些场景下使用rkt容器，甚至是Linux的LXC容器。

“容器技术是非常成熟的，他已经存在了很长时间，Docker让容器技术更加易用了。我认为打包的形式让你可以将应用作为一个整体来看待” Rau 在谈Docker格式的容器技术 “Mesos有其自己的容器，他可以使用Linux容器，他们的namespaces，和contral groups 并与Docker守护进程通信，发布任务，这就是我们现在所做的方式。我并不是说我们会仅仅只使用Docker，但事实上Docker镜像格式和标准，已经成为了关键性的组件”。

另外，Kubernetes可以作为一个框架运行在Mesos之上，所以Verizon如果需要的话，也有可能使用Kubernetes。