電信行業智能化電信網絡覆蓋與優化技術解決方案TOC\o"1-2"\h\u25876第1章智能化電信網絡概述 3167501.1智能化電信網絡發展背景 363821.2智能化電信網絡關鍵技術 3138821.3智能化電信網絡發展趨勢 330366第2章電信網絡覆蓋優化需求分析 485842.1覆蓋優化的意義與目標 4321822.2覆蓋優化面臨的主要問題 4119922.3覆蓋優化需求分析 529986第3章電信網絡覆蓋預測技術 5217983.1覆蓋預測方法概述 573293.2基于統計模型的覆蓋預測 5202293.3基于機器學習的覆蓋預測 67948第4章電信網絡資源優化配置 6133944.1網絡資源優化配置策略 6296014.1.1策略概述 6191344.1.2資源配置原則 638314.1.3資源配置方法 629554.1.4資源配置效果評估 721194.2基于業務需求的資源優化 741274.2.1業務需求分析 7159054.2.2業務資源優化策略 7257054.2.3業務資源優化實現方法 776404.3基于負載均衡的資源優化 7299904.3.1負載均衡概述 728444.3.2負載均衡策略 8167724.3.3負載均衡實現方法 845144.3.4負載均衡效果評估 829370第5章智能基站部署與優化 863435.1智能基站概述 8208815.2基站部署策略 8208805.2.1基站選址 843325.2.2基站規劃 865255.2.3基站協同 9240145.3基站優化方法 984455.3.1自適應調參 9267485.3.2智能天線技術 9231805.3.3大數據分析與應用 9306255.3.4人工智能算法應用 981345.3.5網絡切片技術 9239675.3.6預測性維護 99193第6章電信網絡功能監測與分析 9106196.1網絡功能監測技術 9183396.1.1傳統監測技術 10307196.1.2智能監測技術 10164186.2網絡功能分析 10120356.2.1網絡功能指標 10214316.2.2功能分析方法 10317486.3網絡功能優化策略 10165316.3.1參數優化 11308336.3.2網絡結構優化 11180216.3.3技術升級 11105786.3.4智能優化 1120957第7章網絡切片技術在電信網絡中的應用 11320557.1網絡切片技術概述 113587.2網絡切片在電信網絡中的部署 11170437.3網絡切片優化方法 1213460第8章電信網絡能耗優化 1286798.1電信網絡能耗概述 1292408.1.1電信網絡能耗現狀 12170148.1.2影響電信網絡能耗的因素 12118328.1.3電信網絡能耗優化的重要性 13136498.2能耗優化策略 1392418.2.1網絡設備選型與優化 13250798.2.2網絡架構優化 1316398.2.3能效管理策略 13186678.2.4綠色能源應用 13215258.3綠色電信網絡建設 14214748.3.1網絡規劃與設計 14256808.3.2綠色節能技術應用 14267438.3.3網絡運維管理 1419676第9章智能運維在電信網絡中的應用 14229309.1智能運維技術概述 1482999.1.1智能運維的基本概念 14299199.1.2智能運維關鍵技術 14278329.1.3智能運維發展趨勢 1553759.2智能運維在電信網絡中的應用實踐 15241689.2.1故障預測 1598289.2.2故障診斷 15248299.2.3網絡優化 15153529.2.4資源管理 158699.3智能運維優化方向 15312239.3.1數據質量優化 15281299.3.2模型精度提升 1542689.3.3知識圖譜構建 15236519.3.4自動化運維流程 1635599.3.5安全性保障 1626766第10章電信網絡覆蓋與優化技術的發展趨勢 161726310.15G網絡覆蓋與優化技術 16229910.2大數據與人工智能在電信網絡優化中的應用 161273310.3未來電信網絡覆蓋與優化技術的發展方向 16第1章智能化電信網絡概述1.1智能化電信網絡發展背景信息技術的飛速發展，電信行業在我國經濟和社會發展中扮演著舉足輕重的角色。電信網絡作為信息傳輸的重要基礎設施，其覆蓋范圍和質量直接影響到社會生產和人民群眾的日常生活。我國電信用戶數量持續增長，對電信網絡提出了更高的要求。為滿足這些需求，電信行業逐步向智能化方向發展，以提高網絡覆蓋和優化技術為突破口，推進電信網絡的轉型升級。1.2智能化電信網絡關鍵技術智能化電信網絡涉及多種關鍵技術，主要包括以下幾個方面：（1）大數據技術：通過對海量數據的挖掘和分析，實現對網絡狀態、用戶行為和業務需求的實時感知，為網絡優化和決策提供有力支持。（2）云計算技術：將計算、存儲和網絡資源進行整合，為電信網絡提供高效、靈活的資源配置，降低運營成本。（3）人工智能技術：利用機器學習和深度學習等方法，實現對電信網絡的智能優化和運維，提高網絡功能。（4）軟件定義網絡（SDN）技術：通過集中控制平面和分布式數據平面，實現對網絡資源的靈活調度和優化，提高網絡可編程性和自動化水平。（5）網絡功能虛擬化（NFV）技術：將傳統的硬件設備替換為軟件實現，降低網絡設備成本，提高網絡部署和運維的靈活性。1.3智能化電信網絡發展趨勢技術的不斷創新和業務的持續發展，智能化電信網絡將呈現出以下發展趨勢：（1）5G技術的廣泛應用：5G技術將進一步提高電信網絡的速度、容量和連接數，為各類業務提供更優質的支持。（2）物聯網的深度融合：電信網絡將實現與物聯網的深度融合，為各類智能設備提供高效、穩定的連接服務。（3）網絡切片技術的推廣：網絡切片技術將為不同業務場景提供定制化的網絡資源，實現網絡資源的靈活分配和高效利用。（4）智能化運維的普及：借助人工智能等技術，電信網絡的運維將實現智能化，提高網絡穩定性和可靠性。（5）安全防護能力的提升：網絡攻擊手段的不斷升級，智能化電信網絡將加大對安全防護技術的研發投入，保證網絡信息安全。第2章電信網絡覆蓋優化需求分析2.1覆蓋優化的意義與目標覆蓋優化在電信行業具有的意義，其目標是提高網絡覆蓋率，提升用戶體驗，保證服務質量。具體而言，覆蓋優化旨在：（1）提高信號覆蓋范圍：擴大電信網絡的覆蓋范圍，使更多用戶能夠接入網絡，享受高質量通信服務。（2）優化信號質量：提升信號質量，降低通話中斷、掉話等現象，提高用戶滿意度。（3）提升網絡容量：通過優化覆蓋，提高網絡容量，滿足用戶日益增長的通信需求。（4）降低運維成本：合理規劃網絡資源，降低網絡建設和運維成本，提高運營商盈利能力。2.2覆蓋優化面臨的主要問題在電信網絡覆蓋優化過程中，面臨以下主要問題：（1）網絡覆蓋不均勻：受地形地貌、建筑物等因素影響，網絡覆蓋存在盲區、弱覆蓋區域等問題。（2）信號干擾：多運營商、多系統間的信號干擾，導致網絡質量下降。（3）投資成本限制：網絡優化需要投入大量資金，運營商在投資成本方面存在限制。（4）技術更新換代：新技術的發展，現有網絡設備和技術可能面臨淘汰，需要不斷更新換代。2.3覆蓋優化需求分析針對上述問題，以下是對覆蓋優化需求的分析：（1）精細化網絡規劃：根據用戶需求、地形地貌等因素，進行精細化網絡規劃，提高網絡覆蓋的均勻性。（2）智能化干擾管理：運用人工智能等技術，實現干擾源的識別和抑制，提高網絡質量。（3）資源優化配置：合理分配網絡資源，提高網絡容量，降低運維成本。（4）創新技術應用：引入新型網絡設備和技術，提高網絡覆蓋效果，降低投資成本。（5）用戶體驗監測：實時監測用戶在網絡中的體驗，根據用戶反饋進行針對性優化。（6）綠色環保：在網絡建設和優化過程中，充分考慮節能減排，實現綠色環保目標。通過以上需求分析，為電信網絡覆蓋優化提供指導，以實現高效、高質量的網絡覆蓋。第3章電信網絡覆蓋預測技術3.1覆蓋預測方法概述電信網絡覆蓋預測是智能化電信網絡優化的重要組成部分，其目的在于通過科學預測手段，為網絡規劃和優化提供數據支持。本章主要介紹覆蓋預測的方法及其在電信行業中的應用。覆蓋預測方法主要包括基于統計模型的預測和基于機器學習的預測兩大類。3.2基于統計模型的覆蓋預測基于統計模型的覆蓋預測方法主要依賴于歷史數據，通過構建數學模型對電信網絡的覆蓋范圍進行預測。這類方法包括線性回歸模型、多項式回歸模型、指數平滑模型等。以下為幾種常見的統計模型覆蓋預測方法：（1）線性回歸模型：通過擬合歷史數據中的輸入輸出關系，建立線性方程，實現對電信網絡覆蓋的預測。（2）多項式回歸模型：在線性回歸模型的基礎上，引入多項式項，提高模型的擬合能力。（3）指數平滑模型：通過對歷史數據進行加權平均，預測未來電信網絡的覆蓋范圍。3.3基于機器學習的覆蓋預測基于機器學習的覆蓋預測方法相較于統計模型，具有更高的預測精度和自適應能力。以下為幾種常見的基于機器學習的覆蓋預測方法：（1）支持向量機（SVM）：通過構建最優分割平面，實現對電信網絡覆蓋的預測。（2）決策樹：根據歷史數據特征，構建決策樹模型，對電信網絡覆蓋進行分類預測。（3）隨機森林：通過集成多個決策樹模型，提高覆蓋預測的準確性和穩定性。（4）神經網絡：模擬人腦神經元結構，構建多層神經網絡，實現對電信網絡覆蓋的高精度預測。（5）深度學習：通過構建深層神經網絡，自動提取特征，提高覆蓋預測的準確性和泛化能力。本章主要介紹了基于統計模型和機器學習的覆蓋預測方法，為電信網絡覆蓋優化提供了技術支持。在實際應用中，可根據具體場景和數據特點，選擇合適的預測方法。第4章電信網絡資源優化配置4.1網絡資源優化配置策略4.1.1策略概述網絡資源優化配置策略旨在提高電信網絡資源利用率，提升網絡功能，降低運營成本。本節將從資源配置原則、資源配置方法及資源配置效果評估等方面展開論述。4.1.2資源配置原則（1）公平性原則：保證網絡內各業務、各用戶之間的資源分配公平合理。（2）效率性原則：提高網絡資源利用率，減少資源浪費。（3）可靠性原則：保障網絡資源的穩定性和可靠性，降低網絡故障風險。4.1.3資源配置方法（1）靜態資源配置：根據業務預測和用戶需求，預先為各業務分配資源。（2）動態資源配置：實時監測網絡狀態，根據實時業務需求和網絡負載調整資源分配。（3）混合資源配置：結合靜態和動態資源配置方法，實現資源的最優分配。4.1.4資源配置效果評估（1）網絡功能指標：評估資源配置對網絡功能的影響，如吞吐量、時延、丟包率等。（2）用戶滿意度：通過用戶調查、業務質量感知等方法評估用戶對資源配置的滿意度。（3）經濟效益：分析資源配置對運營商經濟效益的影響，如收入、成本、利潤等。4.2基于業務需求的資源優化4.2.1業務需求分析（1）業務分類：根據業務特性，將業務劃分為不同類別，如語音、數據、視頻等。（2）業務需求預測：結合歷史數據和用戶行為，預測未來一段時間內的業務需求。4.2.2業務資源優化策略（1）業務優先級策略：根據業務的重要性和緊急程度，為不同業務設置優先級，實現資源的合理分配。（2）業務差異化策略：針對不同業務特性，采用差異化資源配置，提升業務體驗。4.2.3業務資源優化實現方法（1）資源預留：為重要業務預留一定量的網絡資源，保證業務質量。（2）動態調整：根據業務實時需求，調整網絡資源分配，優化業務功能。4.3基于負載均衡的資源優化4.3.1負載均衡概述負載均衡是指在網絡中合理分配流量，使網絡各部分負載均衡，提高網絡功能和資源利用率。4.3.2負載均衡策略（1）靜態負載均衡：根據網絡規劃，預先為各節點分配負載。（2）動態負載均衡：實時監測網絡負載，根據負載情況調整資源分配。4.3.3負載均衡實現方法（1）路由策略：通過調整路由算法，實現網絡流量的合理分配。（2）流量工程：采用流量工程技術，如MPLS、TE等，實現網絡負載的優化。（3）虛擬化技術：利用網絡功能虛擬化（NFV）等技術，提高網絡資源利用率，實現負載均衡。4.3.4負載均衡效果評估（1）網絡功能指標：評估負載均衡對網絡功能的影響，如吞吐量、時延、丟包率等。（2）資源利用率：分析負載均衡對網絡資源利用率的影響，如帶寬利用率、設備利用率等。第5章智能基站部署與優化5.1智能基站概述智能基站作為電信行業的關鍵基礎設施，是智能化電信網絡覆蓋與優化的核心。智能基站通過引入先進的通信技術、人工智能算法和大數據分析，實現了基站設備的自動化、智能化操作。本章將從智能基站的基本概念、關鍵技術以及其在電信網絡中的作用進行闡述，為后續基站部署與優化提供理論基礎。5.2基站部署策略5.2.1基站選址基站選址是智能基站部署的首要環節。合理的基站選址有利于提高網絡覆蓋質量、降低建設成本、縮短建設周期。基站選址應充分考慮以下因素：地理位置、地形地貌、人口密度、交通便利性、覆蓋需求等。5.2.2基站規劃基站規劃是在選址基礎上，對基站進行布局和設備配置的過程。基站規劃應遵循以下原則：保證網絡覆蓋和容量需求，優化基站布局，提高基站利用率，降低網絡運維成本。5.2.3基站協同基站協同是指在同一區域內，不同基站之間相互配合，實現資源共享、干擾協調和負載均衡。基站協同策略包括：小區間干擾協調、小區負載均衡、基站間能量協同等。5.3基站優化方法5.3.1自適應調參自適應調參是指基站根據實時網絡狀況，自動調整相關參數，以提高網絡功能。主要包括：功率控制、切換參數調整、調度策略優化等。5.3.2智能天線技術智能天線技術通過調整天線波束的方向，實現信號的定向傳輸，提高信號增益，降低干擾。基站優化中可采用的智能天線技術包括：波束賦形、波束跟蹤、多用戶MIMO等。5.3.3大數據分析與應用利用大數據技術對基站運行數據進行深度挖掘和分析，發覺網絡問題，為基站優化提供依據。主要包括：用戶行為分析、網絡功能分析、故障預測等。5.3.4人工智能算法應用人工智能算法在基站優化中具有重要作用。通過對歷史數據的學習，實現對網絡功能的預測和優化。常見的人工智能算法包括：機器學習、深度學習、神經網絡等。5.3.5網絡切片技術網絡切片技術通過在同一物理網絡上創建多個虛擬網絡，實現不同業務需求的隔離和優化。基站優化中可利用網絡切片技術為不同業務提供定制化服務，提高用戶體驗。5.3.6預測性維護預測性維護通過對基站設備運行數據的實時監測和分析，預測設備潛在故障，提前進行維護，降低基站故障率。預測性維護方法包括：狀態監測、故障診斷、壽命預測等。第6章電信網絡功能監測與分析6.1網絡功能監測技術6.1.1傳統監測技術在電信網絡功能監測中，傳統的監測技術主要包括基于硬件的監測設備和基于軟件的監測系統。硬件監測設備如光譜分析儀、網絡分析儀等，可以對網絡信號、信道質量等關鍵指標進行實時監測。軟件監測系統則主要通過SNMP（簡單網絡管理協議）、CMIP（公共管理信息協議）等協議，對網絡設備功能數據進行收集。6.1.2智能監測技術大數據、人工智能等技術的發展，智能監測技術逐漸應用于電信網絡功能監測。智能監測技術通過分析歷史功能數據，預測網絡潛在問題，實現對網絡功能的實時、自動監測。主要包括以下幾種技術：（1）機器學習技術：通過訓練模型對網絡功能數據進行分類和預測，提高監測準確性。（2）深度學習技術：利用神經網絡對復雜網絡功能問題進行建模，實現端到端的功能監測。（3）大數據技術：結合大數據處理技術，實現海量功能數據的實時分析和處理。6.2網絡功能分析6.2.1網絡功能指標網絡功能分析需關注以下指標：（1）信號質量：包括信號強度、信號干擾、信號覆蓋等。（2）網絡容量：包括數據傳輸速率、連接數、網絡吞吐量等。（3）網絡可靠性：如網絡掉話率、切換成功率等。（4）用戶體驗：如網頁加載速度、視頻播放流暢度等。6.2.2功能分析方法網絡功能分析主要包括以下方法：（1）趨勢分析：分析網絡功能指標的變化趨勢，找出功能瓶頸。（2）關聯分析：分析不同網絡功能指標之間的關聯性，確定網絡優化方向。（3）對比分析：比較不同時間段、不同區域的網絡功能，找出問題原因。6.3網絡功能優化策略6.3.1參數優化根據網絡功能分析結果，調整網絡設備參數，如發射功率、信道配置、調制方式等，提高網絡功能。6.3.2網絡結構優化針對網絡覆蓋不足、容量不足等問題，通過增加基站、調整基站位置、優化小區分裂等手段，優化網絡結構。6.3.3技術升級引入新技術，如5G、物聯網等，提升網絡功能。同時利用SDN（軟件定義網絡）、NFV（網絡功能虛擬化）等技術，提高網絡靈活性和可擴展性。6.3.4智能優化結合人工智能技術，實現網絡功能的自動化、智能化優化。如利用機器學習算法，動態調整網絡參數；利用深度學習技術，進行網絡切片優化等。第7章網絡切片技術在電信網絡中的應用7.1網絡切片技術概述網絡切片技術作為電信行業智能化發展的重要手段，為滿足多樣化業務需求提供了一種靈活、高效的解決方案。它通過在同一物理網絡基礎設施上創建多個邏輯網絡切片，實現資源隔離和定制化服務。網絡切片能夠為不同業務場景提供專屬的網絡資源和配置，從而保障業務功能，降低運營成本，提升用戶體驗。7.2網絡切片在電信網絡中的部署網絡切片在電信網絡中的部署主要包括以下幾個步驟：（1）切片需求分析：根據業務場景和用戶需求，分析網絡切片所需的資源類型、容量和功能要求。（2）切片劃分：在物理網絡基礎設施上，采用虛擬化技術、軟件定義網絡（SDN）等手段，將網絡資源劃分為多個邏輯網絡切片。（3）切片配置與優化：為每個網絡切片配置合適的網絡參數和資源，以滿足業務功能需求。（4）切片管理：建立切片管理系統，實現對網絡切片的自動化部署、監控、維護和優化。（5）切片協同：實現不同網絡切片之間的協同工作，提高網絡資源利用率。7.3網絡切片優化方法網絡切片優化方法主要包括以下幾個方面：（1）資源分配優化：根據業務負載和用戶需求，動態調整網絡切片的資源分配，提高資源利用率。（2）切片負載均衡：通過合理分配用戶流量，避免網絡切片過載，保證業務功能穩定。（3）切片功能監控與調整：實時監控網絡切片的功能指標，根據功能數據調整網絡參數，優化業務體驗。（4）切片間干擾管理：通過采用干擾協調、頻率復用等技術，降低不同網絡切片之間的干擾，提高網絡整體功能。（5）網絡切片自適應調整：結合人工智能、大數據等技術，實現網絡切片的自適應調整，以應對不斷變化的業務需求和環境條件。通過以上優化方法，網絡切片技術能夠在電信網絡中實現高效、靈活的資源配置，為用戶提供優質、差異化的服務。第8章電信網絡能耗優化8.1電信網絡能耗概述電信行業的快速發展，電信網絡的規模不斷擴大，網絡設備數量持續增加，導致電信網絡的能耗問題日益突出。電信網絡能耗不僅關系到運營成本，而且對環境保護和資源利用產生重要影響。本節將對電信網絡的能耗現狀、影響因素及能耗優化的重要性進行概述。8.1.1電信網絡能耗現狀電信網絡能耗主要包括基站能耗、傳輸網絡能耗、數據中心能耗和終端設備能耗等。4G、5G網絡的快速發展，電信網絡能耗呈現出以下特點：（1）能耗總量持續增長：網絡覆蓋范圍擴大、用戶數量增加，電信網絡能耗呈上升趨勢。（2）能耗結構發生變化：基站能耗占比逐漸增大，數據中心能耗也呈現出快速增長的態勢。8.1.2影響電信網絡能耗的因素影響電信網絡能耗的因素主要包括以下幾個方面：（1）網絡規模和設備數量：網絡規模越大，設備數量越多，能耗越高。（2）設備類型和能耗效率：不同類型的設備能耗效率不同，高能耗設備占比越高，總能耗越高。（3）網絡負荷：網絡負荷越高，設備運行時間越長，能耗越高。（4）網絡架構和覆蓋范圍：網絡架構的優化程度和覆蓋范圍對能耗有重要影響。8.1.3電信網絡能耗優化的重要性電信網絡能耗優化具有以下重要性：（1）降低運營成本：降低能耗有助于減少企業運營成本，提高企業效益。（2）環保和資源利用：降低能耗有助于減少對環境的污染，提高能源利用效率。（3）提升網絡功能：能耗優化有助于提高網絡設備的運行效率，提升網絡功能。8.2能耗優化策略為了降低電信網絡的能耗，本節將從以下幾個方面提出能耗優化策略：8.2.1網絡設備選型與優化（1）選擇低能耗設備：優先選用低能耗、高能效比的設備。（2）設備升級與替換：對高能耗設備進行升級或替換，提高整體能耗效率。8.2.2網絡架構優化（1）分層組網：根據業務需求和覆蓋范圍，合理規劃網絡層次，降低網絡能耗。（2）網絡虛擬化：通過網絡虛擬化技術，實現資源整合，提高設備利用率，降低能耗。8.2.3能效管理策略（1）動態調整基站功率：根據基站負載情況，動態調整基站發射功率。（2）閑時節能策略：在閑時時段，采用節能模式，降低設備能耗。8.2.4綠色能源應用（1）優化能源結構：采用太陽能、風能等綠色能源，降低化石能源消耗。（2）能源管理系統：建立能源管理系統，實時監測能源消耗，提高能源利用效率。8.3綠色電信網絡建設綠色電信網絡建設是降低電信網絡能耗、提高能源利用效率的重要途徑。以下為綠色電信網絡建設的相關措施：8.3.1網絡規劃與設計（1）合理規劃網絡覆蓋范圍：根據業務需求和用戶分布，合理規劃網絡覆蓋范圍，避免過度覆蓋。（2）優化基站布局：合理布局基站，減少基站間干擾，提高網絡功能。8.3.2綠色節能技術應用（1）高效功放技術：采用高效功放技術，降低基站發射功率，減少能耗。（2）高效散熱技術：優化設備散熱設計，降低散熱能耗。8.3.3網絡運維管理（1）精細化運維：通過精細化運維，提高設備運行效率，降低能耗。（2）能耗監測與評估：建立能耗監測與評估體系，實時掌握網絡能耗情況，為能耗優化提供數據支持。通過以上措施，實現電信網絡的能耗優化，為我國電信行業的可持續發展貢獻力量。第9章智能運維在電信網絡中的應用9.1智能運維技術概述智能運維（IntelligentOperations）是依托人工智能、大數據、云計算等技術，實現電信網絡自動化、智能化管理的重要手段。本章將從智能運維的基本概念、關鍵技術以及發展趨勢等方面進行概述。9.1.1智能運維的基本概念智能運維是指運用先進的人工智能技術，對電信網絡進行實時監測、預測分析、故障診斷和自動優化，以提高網絡功能、降低運維成本、提升用戶體驗為目標的一種新型運維模式。9.1.2智能運維關鍵技術智能運維涉及的關鍵技術包括：數據采集與預處理、數據挖掘與分析、機器學習與深度學習、知識圖譜、自然語言處理等。9.1.3智能運維發展趨勢5G、物聯網等技術的快速發展，電信網絡規模和復雜性不斷增加，智能運維在電信行業中的應用將越來越廣泛。未來，智能運維將朝著更加自動化、智能化、個性化的方向發展。9.2智能運維在電信網絡中的應用實踐本節將介紹智能運維在電信網絡中的具體應用場景，包括故障預測、故障診斷、網絡優化、資源管理等。9.2.1故障預測智能運維通過對歷史數據和實時數據的分析，利用機器學習等技術，預測網絡設備潛在的故障，從而實現提前預警，降低故障發生概率。9.2.2故障診斷當網絡發生故障時，智能運維可以快速定位故障原因，并通過故障樹分析、關聯規則挖掘等技術，為運維人員提供有效的故障處理建議。9.2.3網絡優化智能運維通過對網絡功能數據的分析，發覺網絡瓶頸，自動調整網絡參數，優化網絡資源分配，提高網絡功能。9.2.4資源管理智能運維通過實時監