解决方案：移动网络中地理定位应用程序的数据扩充

面临的挑战：所面临的挑战是网络元素被更改到另 一个供应商，而这些网络元素无法在 CDR 中传递相同的数据。

解决方案：利用 cubro 网络 探针向移动网络提供商提供了丢失的元数据信息。

关于移动网络提供商

该供应商是欧洲领先的公司，占有超过 40%的当地市场份额。它提供灵活的通信解决方案。产品组合包括固定电话和移动电话、互联网、IT 服务、IPTV、大规模服务以及移动支付解决方案。

面临的挑战

在当今的环境下，移动网络提供商面临的主要挑战是如何留住客户。每个运营商都在积极寻求客户的需求。移动运营商可以通过分析他们拥有的大量数据并将其转化为有用的信息来帮助他们实现这个目标，并且从中获益。该客户运行一个应用程序来提供基于位置的客户行为分析。此应用程序的数据来自诸如 CDRs 之类的网络元素。处理这些 CDRs 数据并提供移动用户的位置图和移动配置文件，利用此信息，移动网络提供商可以分析其用户使用的服务并组织有针对性的营销活动。并且这些数据都是匿名的，仅用于营销的目的。

所面临所面临的挑战是网络元素被更改到另一个供应商，而这些网络元素无法在 CDR 中传递相同的数据。这意味着地理定位应用程序不再起作用，因此它对网络服务提供商的业务 产生了重大影响。

技术解决方案

Cubro 网络探针向移动网络提供商提供了丢失的元数据信息。探针连接到 S6a/S1-MME/S11 接口。该探针分析来自此接口的流量，解密 NAS 信息并关联数据以生成一个组合的 XDR，并将此 XDR 转发到Kafka 实例。在 Kafka 实例中，来自 Cubro 的 XDR 与来自网络元 素的 CDR 相关，然后，将 Kafka 的输出发送到 Hadoop 集群来进行分析。

使用 cubro 的网络探针可以在前期减少分析应用程序的投资，并且在 cubro 的协助下操 作员在将 UTRAN 硬件更换为新供应商时可以顺利过渡。

在 Kafka 中，两个数据 源都由一个公共标识符关联。 但是相关性可能非常复杂，因为通 常不可能进行线性相关。在这种情况下，需要第三个源来实现良好的相关性。

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