作者：鄭曉敏

1  引言

    分組域網關GGSN (gateway GPRS support node，GPRS網關支持節點)/SAE GW (system architecture evolutiongateway，系統架構演進網關)是2C/3G/4G分組域核心網的關鍵網元，隨著流量經營戰略的轉型，該網元的主要作用從初期的用戶地址分配、業務路由疏導擴展到了內容計費、PCC（policy control and charging，策略控制和計費）管控策略執行、APN（access pomt name，接人點）融合、白名單判別、在線計費、網絡扁平化的隧道直連等八大重要功能。該設備內部邏輯處理愈來愈復雜，設備運行壓力越來越大，設備處理能力下降明顯。

    通過對內部處理邏輯的全面梳理優化，從內容計費的URL（uniform resource locator，統一資源定位符）識別、PCC管控、OCS(online charging system，在線計費系統)、APN融合、白名單判別、虛擬APN、自有業務填寫手機號、APN別名判定等方面，執行APN歸一化處理、內容計費處理邏輯重構、局數據聚合三大優化措施，有效地降低了設備處理負載，提升了處理能力，實現了挖潛增效。

2分組域網關面臨的問題

2.1  業務處理邏輯復雜性增加

GGSN的功能演進如圖1所示，在初期的地址分配、路由疏導基礎上，增加了內容計費、PCC管控策略執行、APN融合、白名單判別、在線計費等重要功能，內部的處理邏輯復雜度大大增加。

    內容計費主要滿足區分業務類型的計費，近期還通過內容計費為淘寶等熱門網站進行了流量統付的開通；PCC架構是構建智能管道的重要手段，同時GGSN/SAE GW是PCEF（policy and charging enforcement function，策略和計費執行功能）策略執行點；為降低終端上網設置的門檻，APN融合后無論終端如何設置，CMNet和CMWAP訪問業務均趨同，同時為滿足自有業務獲取手機號的需要，增加了白名單識別；在線計費主要是進行流量的欠費風險控制，減少惡意欠費風險。

2.2會話管理壓力增加

隨著大帶寬、高流量無線技術的演進，為減少時延，核心網網絡組網架構逐步扁平化，在3GPP R7的3G網絡中，無線網絡控制器(radio network controller．RNC)直連GCSN．在LTE網絡中眾多基站直連SAE GW，組網出現了較大的變化，SAE GW需要維護和面對終端的無線基站路由和數據傳送，會話管理的壓力較大。組網架構的演進趨勢如圖2所示。

    隨著流量統付類業務量的增多、單用戶流量模型的增大、智能管道的構建和在線計費的全面實施，分組域網關GGSN/SAE GW各功能模塊的內部邏輯處理愈來愈復雜，設備運行壓力越來越大，如某廠商標稱支持1 000萬戶在線用戶的網關設備，在現網壓力測試后只能承諾滿足大約300萬戶的峰值用戶，標稱處理能力下降70%。再如，某廠商GGSN日常負荷正常，但用戶面U卡負荷在晚忙

時只有60%左右；2014年“十一”期間，用戶數增長30%，但用戶流量翻倍，導致GGSN負荷突增，數據顯示，晚忙時GGSN U卡負荷峰值達到95%，但用戶數尚未達到標稱的40 %，可見設備的性能遠不能滿足業務發展的需要。

3  系統優化思路和措施

    為提高設備性能、降低設備運行壓力，本著對系統負荷進行瘦身減壓、實現挖潛增效的思路，對分組域網關GGSN/SAE GW的內部處理邏輯進行了梳理優化，從內容計費的URL識別、PCC管控、OCS計費、APN融合、白名單判別、虛擬APN、自有業務填寫手機號、APN別名判定等方面，執行APN歸一化處理、內容計費處理邏輯重構、局數據聚合三大優化措施，提升系統性能。

3.1  APN歸一化處理

APN歸一化實施原理如圖3所示。中國移動通信集團公司擬定的APN融合方案中，GGSN配置單獨的CMNet和CMWAP兩個APN，并為兩個APN分別配置內容計費數據和白名單數據，通過在GGSN上配置業務APN和內容APN，應用DPI（deep packet inspection，深度分組檢測）技術和重定向技術重構用戶業務請求，將CMNet和CMWAP兩個APN合并為一個APN．內容計費、代理地址判斷和白名單都只執行一次，不再對APN進行判別，優化了設備處理邏輯。

3.2  內容計費處理邏輯重構

CGSN/SAE GW的內容計費功能主要通過對用戶的業務報文進行3/4層解析獲得五元組，利用DPI技術對終端用戶的業務報文進行7層解析獲得目的URL、客戶端類型等有價值的信息，從而實現區別性、差異化的計費，目前配置為每個業務流的建立都要根據數據配置優先級遍歷所有局數據直至得以匹配，無任何匹配時使用默認流量。GGSN/SAE GW的缺省內容計費處理流程如圖4所示。

現有的內容計費處理邏輯對設備的性能消耗較大，主要通過圖5所示的6種措施進行優化：修改NDPI(normaldeep packet inspection，標準深度分組檢測)機制，由串行改為并行合并service-set、header-rule，精簡配置減少NDPI條目；統計訪問頻次高的網站Topl0，定義到NPI (networkperformance improvement，網絡性能改善)，配置在http-wsp-rule最前面，優先匹配；分離HTTP和WSP，使用start-with語句，節省系統資源；微調優先匹配大流量的term；內容計費數據聚合，合并URI (uniform resourceidentifier，統一資源標識符)數據。本文主要研究通過前5種方式優化GGSN性能，提升用戶感知。

3.2.1修改NDPI機制

在內容計費三層header-rule中．NDPI處理機制lP地址、URI數據流是采用串行處理，將其修改為并行處理機制，修改后的數據流處理流程如圖6、圖7所示。并行處理機制在數據流條目少時效果不明顯，但在現網對數以萬計的數據進行處理時，效率提升明顯。

將串行處理改為并行處理的方法如下：將header-rule-set中的3層內容計費header-rule合并為一條，將之前header-rule內容計費變為新header-rule cmnet-ip-hr中的term。優化后，GGSN header-rule-set配置包含的header-rule只有如下6個：

優化后，GGSN header-rule cmnet-ip-hr中的term配置如下：

    優化前，每個term是一個header-rule配置，數據流串行處理；優化后，僅有一個header-rule cmnet-ip-hr，業務流變為每個term，數據流并行處理，提高了GGSN處理效率。

    統計優化配置后，term由原來的4654條減少到3 637條。

3.2.2減少NDPI條目

    CGSN內容計費配置的NDPI的順序以及數量對GGSN的處理有決定性作用。NDPI的條目和GGSN的U卡剩余空間存在一定的比例關系，若NDPI數目過多，必定影響GGSN性能：具體算法流程如下。

    (1)計算NDPI條目

    show services epg pgw inspection“show config c,lassifv”lsave ndpi．conf?

    cat ndpi．conf l wc—l

    (2)計算所有U卡的剩余空間

    show services epg pgw inspection“show ndpi memory”lmatch“Free space”

    (3)比較方法

    (NRx700 +(2xl 024xl 024》x1.2<“smallest free space”    GGSN內容計費優化前，NDPI條目數為18 584條，已經超出了U卡剩余空間。采用的具體優化方法如下。

    (1)將APN調用CMNet和CMWAP的header-rule合并為一個，payload通過access-control-rule將service-ID重新map回原來的值，能減少數千行NDPI。

(2)精簡配置，如將CMWAP和CMNet的service-set合并一起，如圖8所示。

    7層中部分配置也可以合并，例如下面的配置可以僅保留第一條：

    starts-with http://dm.monternet.com;

    starts-with http://dm.montemet.com/;

3.2.3優先匹配統計訪問頻次高的網站

根據GN信令檢測系統及GI抓取分組結果，統計訪問頻次Topl0網站，GN信令監測系統統計的訪問頻次Topl0的網站見表1。

    把表1中訪問頻率最高的URI定義到NPI中，放置到http-wsp-rule最前面，使這些訪問頻率最高的URI率先被命中，可有效降低GGSN的負荷。優化后，NPI中主要添加包含QQ、微信、百度、新浪等18條數據。

3.2.4分離HITP和WSP

明確分離HTTP和WSP，每一個http-wsp-rule在默認情況下均會使用3條NDPI rule、100條http-wsp-rule或者term將會在U卡上增加300條NDPI的消耗。

將HTI'P和WSP分離后，每一個HTTP的http-wsp-rule將會消耗一條NDPI rule；

每一個WSP的http-wsp-rule將會消耗兩條NDPI rule；

    若HTTP、WSP寫在一起，GGSN在匹配時都會默認消耗3條NDPI，若分開寫，GGSN在匹配7層http-wsp-rule之前會判斷是HTTP或者WSP，這樣能有效減少2/3或者1/3的NDPI條目，提升GGSN性能：根據內容計費程序匹配原則．contains的消耗要遠大于start-with的，優化配置，將可以使用starc-with開頭匹配URI的更換為start-with。如內容計費信息*.fetion.com.cn/*，配置為contains .fetion.com.cn/，不能修改為staIts-with；內容計費信息wapnews.i139.cn/*，配置為contains wapnews.i139.cn/，可以修改為starts-with http://wapnews.i139.cn/。在優化部署拆分HTTP、WSP合并部分7層配置、刪除垃圾數據后，NDPI條目下降比例約減少200%。

3.2.5優先匹配大流量的term

    根據GGSN統計的service-id的使用情況，不斷微調7層http-wsp-rule中term的順序，使大流量的term優先被匹配中，降低GGSN負荷。

根據現網業務流量的使用情況（如圖9所示，這里隱去單位），調整這些流量對應term的順序，將大流量業務的term放在對應http-wsp-rule的前面，將小流量業務的term放在大業務流量term的后面，使大業務流量優先被匹配，降低GGSN低U卡負荷。

3.3局數據聚合

    根據內容計費各類業務URI內容進行局數據的聚合，合并沒有歧義的URI數據，減少內容計費條數。對于同類內容計費業務的多個7層URI數據，可以根據如下原則進行合并：

    ·IP地址最后8位組的十進制是3位數，可以聚合為IP*;

    ·IP地址最后8位組的十進制是2位數，但是大于或等于26可以聚合為IP*；

·對于頂級域名如.cn的業務地址聚合為XXX XXX cn*。3種情況的合并示例如圖10所示。

4方案主要創新點

    本文所提方案的主要創新點如下。

    ·通過梳理、優化分組域網關的內部處理邏輯，實施了APN歸一化處理、內容計費處理流程的優化，減少了設備繁雜的內部處理流程，實現了瘦身減壓。

    ·根據局數據IP地址及互聯網域名架構體系的特點，實現了內容計費數據的聚合，減少了局數據制作量和設備處理的壓力。

    ·瘦身減壓措施實現了對分組域網關的挖潛增效，設備處理性能提升40%。

    ·現網90%以上的流量為非內容計費流量，優先疏導默認的非內容計費流量的方法大大緩解了設備處理壓力，減少了URL匹配檢索的時間，降低了對設備性能的損耗。

5實施效果

    GGSN系統優化的相關措施在現網實施后效果明顯。內容計費的識別term由原來的4 654條縮減到3 637條，減少了22%：NDPI由原來的20 930條縮減到了4 725條，減少了77%：優先疏導QQ、微信、百度和新浪等默認流量，一共增加了18條配置：設備配置腳本從11.1萬條減少到4.55萬條，減少了59%。上述措施的實施有效地降低了設備負載，在近期的業務測試中發現，承載等量用戶的GGSN/SAEGW設備負載降低了40%。

愛立信GGSN06優化后的測試結果如圖11所示。優化后比優化前的負載用戶數約多2萬戶、流量增大的情況下GGSN U卡負荷峰值為65%，優化后GGSN U卡負荷下降超過40010，系統優化效果非常突出。

6結束語

對分組域網關GGSN/SAE GW的內部處理邏輯進行梳理優化，并對非DPI內容計費Top流量進行優先疏導，愛立信GGSN06優化后的測試結果表明，本文所提方案能有效地降低設備負載，提升網關的運行能力。

7摘要：

隨著業務量的增多，分組域網關GGSN/SAE GW的內部邏輯處理愈來愈復雜，設備運行壓力越來越大，網關實際運行能力離標稱值相距甚遠。為此，對分組域網關GGSN/SAE GW的內部處理邏輯進行梳理優化，使得內容計費識別邏輯和配置腳本大量減少，并對非DPI內容計費Top流量進行優先疏導，有效地降低了設備負載，提升了網關的運行能力。

關鍵詞：分組域網關；網絡優化；降低負載