某科技企业中标通信基础设施管理平台项目的技术实践

2026年2月5日 互联网

一、项目背景与行业痛点

通信基础设施管理是保障网络稳定运行的核心环节。随着5G网络建设加速，某通信运营商在深圳区域面临两大挑战：其一，传统运维系统依赖人工巡检与纸质工单，故障响应时效性差；其二，多系统数据孤岛导致资源调度效率低下，运维成本年均增长超15%。在此背景下，该运营商启动新一代运维管理平台招标，要求供应商具备低代码开发能力、智能运维算法集成经验及跨系统数据整合能力。

二、技术选型与平台架构设计

1. 低代码开发平台的选择标准

项目团队经过技术评估，确定低代码平台需满足三大核心需求：

  • 可视化建模能力：支持通过拖拽组件快速构建业务逻辑，降低开发门槛；
  • 开放集成接口：提供RESTful API、Webhook等标准接口，便于与既有系统对接；
  • 弹性扩展架构：采用微服务设计，支持容器化部署与动态资源调度。

2. 系统架构分层设计

平台采用四层架构设计：

  • 数据层：构建统一数据湖，整合设备台账、工单记录、监控日志等12类异构数据源；
  • 服务层：部署智能告警引擎、资源调度算法、自动化脚本执行器等核心服务；
  • 应用层：通过低代码平台开发运维门户、移动端APP、大屏可视化等终端应用；
  • 安全层：实施零信任网络架构，结合动态令牌认证与数据加密传输技术。

三、关键技术实现路径

1. 智能告警系统的开发实践

传统告警系统存在误报率高、上下文缺失等问题。项目团队采用以下技术方案：

  1. # 告警聚合算法示例
  2. def alert_aggregation(raw_alerts):
  3.     # 按设备ID分组
  4.     grouped = defaultdict(list)
  5.     for alert in raw_alerts:
  6.         grouped[alert['device_id']].append(alert)
  8.     # 应用时间窗口聚合
  9.     aggregated = []
  10.     for device_id, alerts in grouped.items():
  11.         window_start = alerts[0]['timestamp']
  12.         window_alerts = []
  13.         for alert in alerts:
  14.             if alert['timestamp'] - window_start > 300:  # 5分钟窗口
  15.                 aggregated.append(process_window(window_alerts))
  16.                 window_start = alert['timestamp']
  17.                 window_alerts = []
  18.             window_alerts.append(alert)
  19.         if window_alerts:
  20.             aggregated.append(process_window(window_alerts))
  21.     return aggregated

通过时间窗口聚合与关联规则挖掘，将日均告警量从12万条压缩至3000条，准确率提升至92%。

2. 自动化运维脚本引擎设计

开发基于YAML的脚本配置语言，支持定义设备操作序列：

  1. # 基站重启脚本示例
  2. script_name: "cell_site_reboot"
  3. parameters:
  4.   - name: "site_id"
  5.     type: "string"
  6. steps:
  7.   - action: "check_power_status"
  8.     timeout: 30
  9.   - action: "execute_remote_command"
  10.     command: "reboot -f"
  11.     retry: 2
  12.   - action: "verify_service_status"
  13.     expected_status: "active"

引擎解析YAML文件后，通过SSH/SNMP协议自动执行设备操作，单站点维护时间从45分钟缩短至8分钟。

3. 多系统数据集成方案

采用ETL+CDC混合模式实现数据同步：

  • 全量同步：每日凌晨通过SQL查询抽取设备台账数据；
  • 增量同步：基于数据库日志捕获（CDC）技术实时同步工单状态变更；
  • 数据质量校验：部署数据血缘分析模块，自动检测字段缺失率与值域异常。

四、项目实施与交付成果

1. 敏捷开发流程管理

采用Scrum框架组织开发：

  • 需求池管理：通过Jira维护200+个用户故事，按MOSCow原则优先级排序；
  • 迭代规划：每2周交付一个可运行版本，包含核心功能与回归测试用例；
  • 持续集成：搭建Jenkins流水线，实现代码提交后自动构建与单元测试。

2. 性能优化实践

针对高并发场景进行专项优化：

  • 数据库分片：按区域维度拆分设备表，查询响应时间从3.2s降至0.8s；
  • 缓存策略：对频繁访问的工单列表实施Redis缓存，命中率达85%；
  • 异步处理：将报表生成等耗时操作改为消息队列驱动，系统吞吐量提升3倍。

3. 交付成果量化评估

项目上线后实现显著效益：

  • 运维效率：故障处理时长缩短67%，月均工单量减少42%；
  • 资源利用率：通过智能调度算法，基站空闲时段能耗降低19%；
  • 用户体验：移动端APP用户评分达4.7分（满分5分），NPS净推荐值提升28个百分点。

五、技术演进与行业启示

本项目验证了低代码平台在通信运维领域的可行性，其技术路线具有三方面借鉴意义：

  1. 标准化与定制化平衡：通过开放API架构实现80%通用功能与20%场景化定制；
  2. AI能力渐进式集成：先构建数据基础，再逐步引入预测性维护等智能算法；
  3. 生态化运维体系：建立开发者社区，鼓励第三方贡献自动化脚本与业务模板。

当前，该平台已扩展支持6类新型通信设备管理，并正在探索与数字孪生技术的融合应用。此实践表明，通过合理的技术选型与架构设计，企业能够以较低成本实现运维体系的数字化转型。

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