呼伦贝尔wlan优化情况及问题

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1、一现状、问题及解决建议 1.现状概述 根据 7、8 月份的改善工作，目前关联成功率、AP 退服率、设备运行稳定性、用 户投诉等问题有所提升； 除超闲 AP 占比 2.问题汇总 1） 资管信息、网管数据不准确、缺失问题； 健康度取值是从集团及省计费系统上直接取值，而我们目前优化所依据的数据及 标准是区公司的网管平台上获取；这就会导致优化效果的折扣； 数据网管录入的数据，与现场实际情况不符，实际信息滚动更新的效率较低；导 致优化人员在现场进行测试时需花费大量时间进行数据核对；2） 指标提升的问题 指标提升遇到瓶颈，目前达到挑战值问题不大，但在内蒙古区内提升排名较为困 难； 根据目前掌握的情况，其他

2、各地市公司在提升指标时，厂家给于的协助作用明显； 如采用中兴设备的区域，关联成功率可长期处于 99.9%、甚至 100%，同时又能保 证非超闲 AP；在 wlan 这种非运营级设备如果不进行设备上的调整，要达到超过挑 战值水平可能性极低，除非牺牲部份指标，来换取其他指标的高率。3） 紧急状态应对措施不足； 根据历史数据的分析，呼伦贝尔的 WLAN 的主体流量为高校，高峰时期的占比达 到 80%以上； 高峰时段：一年当中的高峰时段有：3-6 月、9-12 月，基本处于校方开课时期，而 夏季旅游旺季（7、8 月）的流量及用户均处于下降趋势；旅游旺季对 wlan 的影响 实际上小之又小； 每次在高峰

3、时段来临之际因用户量、流量的激增，稳定性的指标均会出现较大程 度的下降，经过分析此阶段对稳定性指标造成影响的因素，根据网优的关注点来 划分，主要有以下几个方面： A、无线环境质量：原先现场信道划分，信号强度的设定，因外部无线环境的改 变（其他运营商在附近新增 wlan 设备、或自身设备损坏等） ，已经不符合保 证指标的要求，需要进行现场测试并重新设定； B、工程质量：夏季期间因无人使用、无用户投诉导致代维 2 个月未对该站点进 行巡检，出现天线损坏、AP 丢失、AP 损坏后没有及时替换、网线馈线磨损、 交换机接口 down 掉等等原因，直接对无线、有线环境造成的影响，使其已无 法满足原先设计时

4、的要求，从而导致指标恶化； C、设备质量：这里提到的设备质量主要以软件 bug 及硬件损坏为主，例如一个 热点夜里 2 点出现大量关联及关联失败的情况（蒙医、东方路营业厅） ，而我 们通过后期排查发现首先这个设备网管录入的信息是错误的，其次此设备经 常性会在无人使用期间出现大量关联失败的情况，蒙医的 AP 在替换后就再无 此问题出现，而厂家对此也无有效解释及报告； 4） 解决措施建议 制定详细的巡检计划，根据对已交维热点的实际情况划分优先级并进行巡检；提高厂家的维护级别，至少需要厂家有专人进入到目前的日常维护、优化工作中； 并对我们所提出的一些需求有良好的回应； 加强站点交维的审核力度，至少要

5、保证交维的站点所有信息完整； 二指标情况 1.接入类 1） 关联成功率 主要影响因素包括：弱覆盖、无线环境的干扰、wlan 设备的配置参数、用户地址 池资源紧张、终端不支持相应的速率、有线传输导致的丢包； 关联成功的实际作用在于的反映了业务的可用性，同时可以发现多种类型的 AC、AP 故障、及工程故障； 月份关联成功率 5 月99.28 6 月99.34 7 月99.47 8 月99.63 8 月关联成功率解析： 前提：整网用户量较小、整体用户流量较低； 解决措施：针对高关联失败率的热点进行了集中整治，如：兰亭水悦、海上绿洲 东侧-A、地下一街商城。这几个热点的特征为：无特定高峰时段，营业期间

6、流量整体比较 均衡，无季节之分。解决了一部份工程、无线环境、设备软件版本导致的稳定性方面的问 题； 入 9 月以来关联成功率的指标开始恶化，主要原因为高校开学流量激增。 日期关联成功率 8 月 27 日99.61 8 月 28 日99.61 8 月 29 日99.57 8 月 30 日99.68 8 月 31 日99.7 9 月 1 日99.63 9 月 2 日99.472） AP 退服率 退服率的指标意在根据 AP 的在线时长来反映网络的可用性；及通过监控 AP 退服 的情况反应 AP 的故障； 除去加入休眠的措施之外，正常优化手段应该为：保证热点信息完整准确的前提 下，根据设备运行、用户量

7、、VIP 区域等信息，制定出巡检的优先级，并定期进 行巡检工作，发现问题及时解决。 目前状态：通过加入休眠的方式降低了退服率，可实际退服的情况没有得到有效 的改善；如果想要将该指标提升至在区内有竞争力，在保证了实际优化措施有效执行的前 提下，需要厂家的配合提升其设备的稳定性及上报情况；3） DHCP 请求成功率 该指标主要为了反映用户地址池的分配情况，对 DHCP 方面的故障进行及时发现；该指标在呼伦贝尔区域内问题无大，在没有进行优化措施的情况下，依然在挑战 值之内； 2.质量类 1） 无线上行、下行速率 以 AP 为单位监控业务性能。 可以发现无线干扰等原因导致的 AP 接入性能下降等问题。

8、 2） 单用户下载速率 单个 AP 下平均每用户下载速率，能够反映用户使用 WLAN 网络的速度情况。 通过统计分析可以发现各种导致用户实际速率受影响的性能问题。 上述两个指标，会受到无线环境、有线环境、设备运行质量的影响；我们首先需要保 持上述三项的状态数据新鲜度，同时定期进行深度分析，其次保证制定的优化方案可 以得到有效执行； 3.保持类 1） 在线用户异常掉线率 可以发现 AP 吊死或者硬件故障。 通过监控在线用户掉线率，能够发现用户使用感知度下降。 用户下线的基本原因有 20 种，包括：1、user request；2、lost carrier；3、lost service；4、idl

9、e timeout；5、session timeout；6、admin reset；7、admin reboot；8、port error；9、nas error；10、nas request；11、nas reboot；12、port unneeded；13、port preempted；14、port suspended；15、service unavailable；16、callback；17、user error；18、host request；19、end month； 以上均为 radius 服务器对用户下线类型进行的记录； 根据以往的经验，异常下线 lost carrier 会占

10、主导：这种情况主要为特定设备没有 收到用户的响应报文，对用户进行了切断，即用户没有正常点下线就关闭终端所 致； 同时还包括异常下线 nas request：一股情况为实时计费没有响应，到达失败次数 阀值，引起的下线； 该指标主要与用户的上网行为有关，我们优化的思路主要以引导客户使用正确方 法进行下线；2） 关联终端异常掉线率 通过 AP、热点关联终端异常掉线率数据的监控和分析，可以发现 AP 吊死或硬件 障。 通过监控关联用户掉线率，能够发现用户使用感知度下降。 该指标的流程及关注点：A、 硬件故障AP 吊死或者硬件故障会导致关联终端异常断开；用户的网卡故障时也会导致关联终端异常掉线。B、 用

11、户行为用户不正常下线而是直接关闭无线网卡或是直接关电源都会导致异常掉线。C、 WLAN 空口问题WLAN 信号突然丢失或是信号干扰较大。D、 WLAN 弱覆盖，信号不稳定WLAN 弱覆盖，或信号不稳定，会导致终端无法正常的检测到 AP 发射的信号，导致关联异常 优化方向：保证无线环境达到基本要求，保证设备运行质量；4.容量类1） DHCP 地址池利用率 可以发现 DHCP 服务的故障。 评估 AC 各个地址池地址使用情况，可以实时掌握 DHCP 地址池容量变化，指导扩 容。 因用户量较少等因素影响，现阶段无重大问题。 2） 超闲/超忙 AP 占比 通过这个指标可以分析出 AP 的使用率，指导扩

12、容、优化。 指导热点建设的选点，避免热建冷用。 根据下表我们可又看出，用户地址池请求总次数已有明显下降，而真正通过 radius 认证的用户下降幅度较大，说明整体用户量已有所下降，而实际使用的用 户量降幅较大。用户量的降低，直接导致了整体超闲占比越来越高，此现象自进 行 8 月底以来，因学生用户的回归而有所提升；统计时 间在线用户 异常掉线 的总次数AC 收到 Radius 的认 证请求通过 次数用户地址 池请求成 功数用户地址 池请求总 次数用户地 址池平 均利用 率(%)用户地 址池峰 值利用 率(%)公网地 址池利 用率 (%)4 月2368009213658473620860543736.138.3436.15 月27054610439349819575990818640.9944.7940.99 6 月1172301041584101774301026688642.3745.2542.37 7 月25534083506240038629732230.541.530.53） AP 关联拥塞率 能够反馈设备资源利用情况，对于设备故障的发现，容量的扩容都具有一定的指 导作用。 可以反映用户连接感知度。 该指标会对关联功功率造成一定影响，但目前在高峰时段的拥塞率都低于挑战值； 对于该指标，目前的工作状态为观察，暂不进行优化工作；