新一代网络管理信息模型评价体系的研究
摘 要：随着电信运营支撑系统的不断革新，电信业发展由“技术驱动”转向“业务驱动”。为了满足不同运营支撑系统信息的一致性与共享性，并充分考虑客户与业务层面的核心作用，网络管理交互中心——信息模型的研究越来越丰富。而在众多的信息模型如何进行合适的选择，如何更有效、更准确地利用这些信息模型，怎样进行模型改进等成为一系列急需解决的问题。这样，网络管理信息模型的评价逐渐成为一个重要的研究方向。目前，对信息模型评价的研究并不多，而且也尚未形成一个模型评价的整体解决方案。于是，本文在其它信息模型的研究基础之上，通过对NGOSS 新思想的整合，提出了一套面向NGOSS 的新一代信息模型评价体系与评价方法，以期对之前的研究做一个综述并为后续的工作提供一点思路。
关键词： 现代通信网络理论与技术；新一代运营系统与软件；网络管理信息模型；信息模型评价
0 引 言
TMF（TeleManagement Forum，电信管理论坛）提出了新一代的运营支撑系统——NGOSS（New Generation Operations Systems and Software，新一代运营系统与软件）。总体上，NGOSS 分别从业务视图、系统视图、实现视图和部署视图出发，来反映不同使用者的关心点。并通过四个视图的顺序与循环的建模方式逐步完善并实现运营支撑系统。NGOSS 由业务过程框架——eTOM（enhanced Telecom Operations Map，增强型电信运营图，GB921）、信息框架——SID（Shared Information/Data Model，共享信息数据模型，GB922）、架构框架——TNA（Technology Neutral Architecture，技术中立架构，TMF053）和一致性测试框架等组成。
网络管理信息模型是为了统一的标准化管理所采取的一种规定管理系统和被管资源之间接口的手段。其作用是给出管理信息的标准化组织结构，以支持管理功能的需要，是联系各个功能元素的纽带，因此对管理信息模型的研究对运营支撑系统的建设至关重要。
网络管理信息模型评价是对模型整体的系统的度量和评测，对信息模型的完善、运营支撑系统的优化实现起着重要作用。于是，模型评价成为一种必要。它可以用于，1、估计使用不同管理信息模型的管理系统的集成难度：两个管理信息模型在主要域表现越不同，则使用它们的系统越难以集成。一些情况下，集成将不可实现。2、为已知模型案例选择一个最合适的管理信息模型：评价体系将提供一个核对表，它被用来找出特定模型案例的需求是否可以用备选的管理信息模型来满足。3、为管理信息模型的设计提供一个框架：通过介绍一组一致的术语，并强调在不同管理信息模型间潜在的分歧点，可以帮助构建新的符合目标且用其它方案更易集成的管理信息模型。评价体系可被视为设计新管理信息模型的模版，同时又可以增强已经存在的模型。从不同的视角出发，评价策略又有如下用途：首先，研究者想对模型的特性有一个更好的理解，以分类和提高其信息模型。其次，使用者想把评价做为实践工具来选择相应的管理信息模型。再次，模型开发者想了解各种不同模型的优缺点。这将引导他们设计出更好的网管信息模型来。最后，既然没有一种模型是对所有情况都适合的，我们就需要知道什么时候用一个普遍的模型，什么时候又要用一个具体的模型。而信息模型的评价便为我们提供了整合这些信息的可行途径。
本文在研究了NGOSS体系与SID信息模型的基础上，提出了面向新一代运营支撑系统的信息模型评价体系，并分析了其评价方法，为后续研究打下一定的理论基础。
1 信息模型评价体系
1.1 信息模型评价的相关研究
Terence Turner 在文中提到欧洲EURESCOM 的评价TMN（TelecommunicationManagement Network，电信管理网）信息模型的方法——TRS（Technical Review Session），该模型从以下几个视点进行评价：语法、ITU（International Telecommunications Union，国际电信联盟）建议X.722 及GDMO（Guidelines for Definition of Managed Objects，被管对象定义指南）的正确使用、GDMO 的合理智能应用，以及一些其它方面：如目标的适用性等。在总结了TRS 的基础之上，Terence Turner 给出其存在的问题及部分改进思路。
文中，Przemyslaw Czamecki,和Andrzej Jajszczyk 提出了一组用于评价基于GDMO 的管理信息模型的标准。并将其应用于3 个模型例子，进而得出模型的异同点。该论文中提出了一个指标体系，由分为A、B、C、D、E 五个类别的24 个指标组成，用于管理信息模型的评价对比。
然而，提到的两个研究的局限性在于其仅对特定管理接口或特定描述形式的信息模型进行对比评价，为了建立一个通用的评价模型，论文提出了一整套的评价方案。文中给出网络管理信息模型质量的定义，并提出相应的质量评价指标。指标被分为3 级，从上到下逐步细化成可以进行定量度量的子特性。
以上研究为本论文提供了一些不错的思路，但考虑到新一代运营支撑系统的新特性，本文给出了一个面向NGOSS 的信息模型评价体系，综合改善目前研究的不足。
1.2 评价指标
对信息模型进行评价，如果仅使用单指标（优或劣等）将是片面的，应用意义不明显的。为了从整体上把握，需要建立一个指标的体系，用以全面的、完备的进行模型综合评价。本着这样的思路，并结合新一代运营支撑系统的特点与需求，设计出如下的指标体系。
本文的评价指标体系遵从NGOSS 的4个视图。由业务视图评测信息模型对于运营需求的满足程度；系统视图则完成模型本身特性的度量；实现视图用于检验模型的有效性，对实现方面的支持；部署视图评价运行时的相关指标。
（1）业务视图指标
客户中心性：用于衡量对NGOSS 客户中心思想的符合度。
供应商/合作伙伴沟通因子：是否便于业务供应链上企业间的交流沟通。
业务流程因子：对eTOM 中流程相关问题的兼容程度。
（2）系统视图指标
管理域完备性：全面、完整的描述运营支撑域的信息与数据的特性，为高层视点。属性实施法则，即who、why、where、when、whom。
数据共享性：描述模型是否利于系统数据的共享与一致。
即插即用性：反映对软件组件的支持与接口配置的问题。
扩展性：模型的可扩充性，是否可以逐步完善、与时俱进。
易用性：模型层次的清晰程度，能否快速的由技术无关的高层信息模型细化到技术相关的底层模型。
模型一致性：定义核心通用模型，具体相关的模型由核心扩展而成，本指标表征该信息模型是否可以保证扩展模型的架构一致。可参考SID 信息模型中各个管理域均由10 个方面表述：策略和计划、被管实体、被管实体规范、交互、配置、性能、测试、故障、财务、使用。
（3）实现视图指标
业务开发快速性：用于描述模型对新业务开发的支持度问题。
模型映射便捷性：向其它信息模型进行映射的可行性与适宜性。
（4）部署视图指标
模型描述通用性：本文特化为XML（eXtensible Markup Language，可扩展标记语言）。
代码化因子：表示信息模型对管理系统的描述是否易于用编程语言实现。
分布支持度：对分布式系统环境的支持程度，如CORBA（Common Object Request BrokerArchitecture，公共对象请求代理架构）。
对信息模型的评价可以从不同的视图出发，具体运营系统最终信息模型的选择依赖于其侧重点，当某一或几个视图做重点考虑时，将被赋予更高的权值，可以认为是有一个高的优先级，这时评价结果将产生一定变化。因而，模型评价应当是具体问题具体分析的，一个信息模型并不总是优的或劣的，而是对某一具体运营环境合适的或不合适的。评价策略的细节在下一小节进行讨论。
2 信息模型评价策略
2.1 信息模型评价策略的相关研究一些研究机构和会议推动着信息模型评价策略的发展，其中包括：Method Engineering，Workshop on Evaluation of Modeling Methods in Systems Analysis and Design，CRIS（Comparative Review of Information Systems） series等。
这些策略可以分为两类：非经验评价与经验评价。非经验评价包括：特征对比法——这种策略给出了一个特征列表，用以评价不同的信息模型，该方案的优点是易于操作，而缺点则体现为其带有一定的主观性；元模型化——以信息模型的元模型做为对比评价的基础，该方案比特征对比法要客观些；本体评价法等。经验评价包括：调查法——此策略通过问卷调查来统计评价数据，进而得出结论；实验室法——通过试验独立影响变量的方式来评价信息模型，其优点是方便控制；此外，又有案例研究法和行为研究法。
考虑到策略的适用性、易用性与公平性，本文着重阐述本体评价策略与AHP评价策略。
2.2 评价策略
2.2.1 本体评价策略
本体的研究与应用逐步发展并日趋成熟，其与人工智能、语义Web 有着密切的关联。
引入本体，同样可以为信息模型评价服务。
Wand和Weber在论文中提出了用本体的概念来评价信息模型的方法。Wand和Weber的本体模型是对Bunge给出模型的修改和扩展。其基本理念是通过基于本体构架的匹配来评价已有方法的构架。Wand和Weber讲到，在本体构架和模型构架间应该存在一对一的映射。此外，他们又介绍了构架超载、构架过剩、构架过度和构架亏空的概念。
（1）构架超载
当一个模型构架映射为两个或者更多的本体构架时。
（2）构架过剩
当两个或更多设计构架被用于表示一个单独的本体构架时。
（3）构架过度
当一个模型构架不能被映射到任何本体构架时。
（4）构架亏空
当一个本体构架没有任何相应的模型构架时。
基于本体论方法，Peter Green在文中给出了几种建模方式的评价。使用本体模型来做评价的优势之一是至少它是源于一个坚实的理论基础的，这个基础便是Bunge的本体论。
2.2.2 AHP 评价策略
AHP（Analytic Hierarchy Process，层次分析法）是美国运筹学家Saaty 提出的一种定量与定性相结合的决策方法。它将问题层次化、数量化，并依据一定的步骤来得到决策结论。本文给出AHP 策略下，网络管理信息模型评价的基本思路及操作步骤。
AHP 基本步骤主要为：明确目标并建立层次分析结构模型、构造两两比较判断矩阵、计算关联元素的相对权重、计算各层元素对系统目标的合成权重并检验结果。以下依此步骤针对本文提出的指标体系进行决策评价。
（1）明确目标并建立层次分析结构模型
信息模型的评价目标为：确定被评价模型是否适合于当前系统的各方面需求，本文将此概念定义为模型适用度。进一步的，指标体系又被分为4个视图，视图内各具体指标则成为决策方案层。
（2）构造两两比较判断矩阵
AHP 采用1-9 标度法，矩阵元素一般根据资料数据、领域专家评判或研究人员的经验经过反复研究后确定，从而在一定程度上减少其主观性，保证公平性。
设判断矩阵具有如下特性：aij>0，aij=1/aji，aii=1。
针对模型适用度，将产生业务、系统、实现与部署元素间的两两比较判断矩阵。进一步的，构造分别针对业务、系统、实现与部署层的决策方案层13 个元素的两两比较判断矩阵。这样，共产生5 个判断矩阵，用于计算相对权重。
（3）计算关联元素的相对权重
这一步解决关联元素的相对权重的计算问题，并进行一致性检查。计算结果由 AHP 中的特征根方法得到，一致性检查一般要求一致性比例CR<0.1，若不能满足需要返回判断矩阵处进行相应的调整。
（4）计算各层元素对系统目标的合成权重并检验结果
这里要得出层次分析结构中每一层元素相对于总体目标——模型适用度的相对权重，又可称为合成权重，并要进行总体一致性检查。最终产生底层14个元素（客户中心性、供应商/合作伙伴沟通因子、业务流程因子、管理域完备性、数据共享性、即插即用性、扩展性、易用性、模型一致性、业务开发快速性、模型映射便捷性、模型描述通用性、代码化因子、分布支持度）相对于模型适用度的合成权重，这将指导我们基于具体的运营支撑系统来选择更为合适的管理信息模型。最后，还要进行结果检验，即对权重排序给予感性的解释，若得到结果明显有悖于常理，应考虑修正AHP 判断矩阵内容。
3 展望与总结
运营支撑系统进一步发展，信息模型业务层将越来越厚，也将更关注生命周期信息的管理，因而以往针对原有信息模型进行评价的体系及方法将不能够满足需求。这样，一个面向用户/业务、面向生命周期的信息模型评价体系将成为一个研究趋势，本文正是基于以上考虑，在总结经验的基础上，给出了一个面向NGOSS的新思路，有一定的参考价值。
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