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集中化BSS的探索
來源: | 作者:浩鯨科技 | 發布時間: 2015-02-02 | 4877 次瀏覽 | 分享到:
     移動互聯網、云計算、大數據的大潮正以排山倒海之勢席卷而來,各種商業“野蠻人”,正舉著互聯網“跨界融合”的大刀,沖破原來的行業邊界,闖入傳統行業的前院,或者溜進他們的后花園。

  具體到國內電信運營商,正在遭受OTT、微信、營改增、營銷費用壓縮、智能終端等的多重壓力。劃小、倒三角、集約運營、放權搞活、組織偏化、流程再造、逆向考核等深化改革的號角已經響徹天際。集中化BSS,也就是CRM和計費兩個核心系統的橫向融合與縱向集中,也慢慢浮出水面,不再像過去那樣“猶抱琵琶半遮面”。

  然而,國內運營商核心BSS系統的IT架構較之互聯網行業更為封閉,而放眼全球電信運營商,多業務、多形態、高達十億量級用戶(每月千億量級話單)的集中化支撐系統更無先例可循。

  在這種大背景下,中興軟創組織BSS領域的精兵強將,對集中化BSS展開深入探討和思考。

集中化BSS面臨的問題

  業務層面,系統集中將面臨極為復雜的環境,不僅要承接過去,還要面向未來,要解決業務運營統一與分省經營歷史的矛盾。

  技術層面,要考慮多種模式并存,在線計費的高并發、快速響應需求,月度賬務處理的大批量特性,訂單的高并發交互等特點。

  數據層面,一方面,集中后,系統需要管理接近10億級的用戶數,這些用戶每月將產生千億級的通話類、數據類、上網類等使用事件,將有千萬級的訂單交易產生,涉及百億級的數據存取操作;另一方面,由于企業應用的業務邏輯層一直非常厚,對數據的使用方式多樣化,很難找到一種具體的數據組織方式,能夠同時滿足多種業務需求。

  基礎設施層面,隨著數據量和并發量的增加,存儲資源、計算資源和網絡資源的數量也呈數量級增加,必然導致基礎設施組織方式和使用模式發生結構性變化。

  在運維層面,隨著數據、流量、存儲資源、計算資源和網絡資源的數量呈數量級遞增,相應的配置工作、監測成本、故障數量將大大增加。

集中化BSS系統總體架構

  考慮到全國集中后的大數據量、高并發、業務差異、不同模塊計算模式差異和數據組織差異等特點,系統將采用云化架構,以松耦合的方式組織各域功能和數據(見圖1)。



彈性伸縮高性能

  分層化:實現界面、應用、數據、平臺和資源層分離,每個層面可獨立伸縮;模塊化:層內各種能力以模塊化的方式進行區隔,各個模塊可以以自己合適的方式進行部署和伸縮;內存化:基于分布式緩存和內存數據庫技術實現高性能;異步化:基于分布式消息隊列,實現各個應用的松散耦合,避免性能木桶效應;智能化:基于服務總線、調度引擎,實現智能化的負載均衡和調度能力。

資源池化可共享

  引入虛擬化技術,實現計算能力、儲存能量和網絡能力資源池化;實現底層能力按需分配和多方共享。

通用能力平臺化

  以平臺化的方式封裝分布式內存數據庫、分布式緩存、分布式消息隊列、分布式關系數據庫、分布式文件系統、分布式服務總線、分布式ETL、分布式流式、批量計算引擎、分布式工作流等通用能力,滿足業務部門快速推出業務的要求。

業務能力服務化

  在應用模塊化的基礎上,以服務化、標準化的方式把能力統一注冊到服務總線和能力開放平臺上,使得新的業務能夠以搭積木的方式進行構建,實現更加敏捷的業務支撐能力。

運維管理自動化

  構建應用管理平臺,實現功能部署、監測、診斷、調度和異常回復自動化。

集中化BSS的系統功能架構

  在功能層面,主要是考慮CRM和計費融合后,如何在多個模塊之間共享數據和功能,圖2是集中化BSS的系統功能設計圖(圖中未列出所有的功能)。在設計上,分為應用服務層和基礎服務層。基礎服務層統一管理BSS系統中的核心實體,以統一的方式向應用服務層提出基礎的能力和數據。例如,通過統一的客戶資料管理,可解決原來CRM/計費系統各自管理三戶資料導致的數據冗余、數據不一致等問題。



集中化BSS數據架構

  集中后,我們首先想到的就是數據量,當數據量出現暴增后,一個物理數據庫難以支撐所有的數據,數據分片是一種選擇。在具體部署策略上,會有很多種選擇,例如垂直分片、水平分片、數據冗余、數據緩存等多種模式;聚焦到集中化BSS系統,考慮到不同的模塊的數據量、數據使用的方式差別非常大,我們可以采取先垂直分片(以模塊域為單位),也就是首先確定創建和維護數據的主模塊,把相應的數據按照主模塊的方式整理為訂單類數據、客戶類數據、計費類數據等,形成頂層數據部署架構,在頂層數據部署架構確定后,再在模塊內部,按照數據量以及數據使用的需求進行二次分片,包括可能的二次垂直分片、水平分片、數據冗余等。這里我們以客戶資料的數據分片為例,進一步解釋數據部署架構的思路。
在全國集中后,數據量和訪問的并發量將是巨大的,具體如下:將有約10億客戶/賬戶資料和10億用戶資料;銷售品實例預計在20億~30億之間;每天約1千萬訂單,對資料的訪問請求約5億次,高峰時期約5萬次/秒;每天約50億話單,對資料的訪問約500億次,高峰時期約500萬次/秒。

  數據和流量分布也相對不均衡,例如最大的本地網約2000萬用戶,最小的本地網約30萬用戶;大的政企客戶涉及10萬的用戶,100萬銷售品實例,而大部分個人客戶僅對應1個用戶,10個銷售品實例。

  應用對資料的訪問存在一定的聚集特性,例如批價過程會一次性訪問整個客戶的所有歷史資料;訂單管理會訪問整個用戶的當前資料(包括用戶基本信息、賬務定制信息、功能產品信息等);而綜合查詢經常需要訪問客戶、用戶、銷售品實例的概要信息,這些概要信息需要整合客戶、用戶、銷售品實例的關鍵信息。

  因此,客戶資料管理采用兩級分片模式+數據分組的方式來組織數據,通過兩級分片解決數據不均衡問題,通過數據分組解決數據訪問的聚合傾向特征。

  采用兩級分片的模式解決數據不均衡問題:首先以本地網為依據,進行一級分片;在本地網內部,根據客戶、用戶、銷售品實例的數量不同,進行二級分片。

  采用數據分組的方式解決應用訪問數據具有一定聚合特征的問題。不同的應用訪問數據時,具有不一樣的聚合特點;以客戶(含賬戶)、用戶和銷售品為單位進行數據分組存儲。  

  采用多級緩存模式解決各種應用對數據讀取的多樣化需求。在內存中,數據主要分為兩塊:主緩存和鏡像緩存。

  主緩存的數據分片模式和數據結構與物理數據庫中的一致;所有的寫入操作直接操作該緩存(MDB),由MDB通過日志回放的方式同步到物理數據庫;同時,針對所有沒有特殊需求的應用也可以通過主緩存讀取相應的數據。

  鏡像緩存主要通過數據二次整合的方式,為計費、批價、綜合查詢等應用提供個性化的物化的數據視圖,從而滿足各個應用多樣化的數據讀取需求。

集中化BSS的應用架構

  在應用架構層面,我們借鑒數據架構思路,采用按功能/模塊域先進行垂直劃分,在頂層垂直劃分的整體模式下,在二級模塊內部再根據應用模塊的需要進行二次劃分。因為業務需求的差異,集中化BSS每個模塊的應用架構都不盡相同,這里我們以客戶資料管理和計費管理為例,闡釋集中BSS應用架構的設計思路。

客戶資料管理應用架構

  客戶管理主要包括功能類組件、數據類組件和控制類組件三大塊。

  功能類應用:主要包括竣工提交、調整通知和入庫處理等工程類應用和客戶(含賬戶資料)查詢、用戶資料查詢、套餐資料查詢和群組資料查詢等查詢類功能。

  數據類應用:負責客戶資料管理涉及的數據的持久化存儲和內存緩存。

  控制類應用:主要包括消息中間件和分布式緩存中間件,通過這些中間件,實現數據同步和數據隔離等功能。

計費管理應用架構

  計費應用是按無狀態、無位置相關性的原則來設計的,理論上可以隨意、混合部署,但考慮運維管理上的方便,建議計費應用根據應用類型劃分子集群,分類管理:分成采集、預處理、批價、計費網關4大應用集群;在線和離線集群部署上分開;采集集群需要部署在能訪問內外網段的主機上。

集中化BSS的引擎與框架

  集中化BSS將以集約化的方式進行構建,具備一點服務全網的能力。通過云化、服務化和平臺化方式,在一定程度上解決了集約化能力封裝和提供的問題,但在實際研發和運維時,還是有很多非集約化的因素存在,為達到集中化的目標,還需要封裝各種框架和引擎。我們梳理了統一存取框架、規則引擎、流程引擎、表單框架、分布式報表框架等多個引擎與框架,這里以統一對象存取框架為例進行介紹,其整體功能框架如圖3。




  統一對象存取框架主要為操作型交互類應用提供統一的對象獲取、緩存和保持框架,從應用程序中分離各種存取細節:

  ●   提供統一的和存儲模式無關的對象存取API;

  ●   以本地高速緩存的方式實現統一的對象生命周期管理;

  ●   以數據存取網關+存取插件的方式支持和多種存取引擎對接;

  ●   向統一規則調度引擎提供對象變化通知。

  本文從總體架構、功能架構、數據架構、應用架構、引擎與框架等多個角度介紹了我們對集中化BSS的一些思考和探索。集中化BSS需要考慮的問題還有很多,例如平臺層面的各個平臺組件、具體的流程和接口、系統的運維與監測等多個方面,因為篇幅關系,本文沒有一一展開。集中化BSS是傳統運營商互聯網化的重要舉措,而移動互聯網最大的特點通過網絡使得原來分散的客戶聚集在一起,有了更多的話語權,正是這種買賣權力模式的重構引領著互聯網化商業模式。因此,互聯網公司在強調資源、運維、支撐集約的同時,也不斷通過大數據探索本地化、國際化、社交化、場景化、碎片化、O2O等“多人多面”的去中心化模式。所以,運營商構建集中化BSS在考慮資源、建設、運維、品牌集中管理的同時,也要充分考慮因時間、地點、場景、競爭不同而引發的多樣化需求。
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