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摘 要：物联网APN业务因其跨省跨域的特性，存在故障定界难、投诉处理效率低等问题，也引起广泛关注。系统地介绍了针对物联网APN的业务监控、故障诊断等研究结果，旨在提升物联网业务问题的发现与诊断效率。通过集约化创新架构，实现性能、资源、配置等数据的一点接入。通过构建指标监测体系，快速发现业务质差情况。通过构建质差诊断体系，支撑问题根因的快速识别。
关键词：物联网APN；大数据；跨省跨域投诉；一键诊断
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.04.011
概述
当前物联网APN级网络指标与业务指标缺乏有效的监控和分析手段，APN级问题诊断仍需跨多平台、跨省跨专业域协作解决，工作量大，沟通效率低，并且当前多依靠手动方式进行数据提取、过滤、筛选与处理，总体业务处理流程繁琐，人员技术门槛较高，缺乏针对质差APN全方位的智能化、数智化监控及诊断输出手段［1-3］。
本文针对物联网APN质差诊断提升优化，解决传统APN维度的诊断流程效率低下、结果不准确的问题，具体如下。
a）解决跨省跨域数据协同分析难的问题［4］。基于集约化创新架构，利用大数据建立用户画像模型和诊断体系，实现从分析到诊断的全流程自动化诊断方法，构建围绕配置、工参、算法融合的质差APN集约化模型。
b）解决业务质差分析识别难的问题。质差APN智能诊断分析，从APN（DNN）维度到小区维度和用户维度，结合指标失败码输出问题诊断结论，深层次的指标钻取分析，并验证数据钻取的精准性，输出对应的解决优化建议。
c）解决业务质差定界定位难的问题。在质差APN识别的基础上，融合专家诊断经验，以决策树的模式进行诊断分析，实现质差APN诊断从天级压缩至分钟级，围绕Ping测诊断、配置质差诊断、网元质差诊断、XDR信令面诊断、XDR用户面诊断共5个维度打造诊断体系，诊断准确率提升至90%以上。
