PON弱光检测解决方案
客户挑战
宽带接入运营商市场竞争日趋激烈，不同运营商的网络品质直接影响着最终用户的选择，需要创立高品质的网络品牌，保有和吸引用户。PON已成为宽带接入网络建设的主流方式，网络和用户规模飞速增长，逐渐成为影响运营收益的重要的资产之一。ODN作为PON网络的基础设备，网络健康一度成为影响PON网络发展的重要因素。
传统PON网络的整治思路及问题如下：
● 排查PON口发光，如果不正常，则更换光模块
● 如果PON口发光正常，则逐个对质差链路进行逐个处理，费时费力，效率低下
● 针对多级分光的不合理组网方式无法判定
● ODN导致用户业务受阻在非弱光场景下无法判断
传统保障方式侧重设备、数据、网络，基于用户投诉机制，费时费力，效率低下，不能主动发现故障，分析结果管中窥豹，整治效果不佳。
PON网络弱光整治服务方案介绍
基于光网络以及宽带接入网络长期积累的研发、维护支持和咨询服务的技术积累，以及长期对网络运行维护指标的研究和深入理解，我们提出了一套基于机器学习进行质差链路分析的整治思路， 通过建立ODN数学模型算法，通过现场验证和反复机器学习，最终形成一套质差链路分析方法论。采用这套方法论，运营商在设备运维中关注机器学习如何提供分析能力，能在用户发现问题之前提早探测异常，进而减少生产事故与中断带来的负面影响。
PON网络弱光整治系统图如下：
PON网络弱光整治服务的整治思路
● 综合分析多种模块性能，光功率分析/测距数据分析/检查光模块状态/运行参数（温度、电流、电压）等
● 全网光功率增量采集，光功率信息完整准确，智能化周期采集，数据采集安全可靠
● 利用大数据算法，将繁琐、难以直接使用的光功率数据转换为可以直观查看，有明显规律的点图呈现
● 软件系统可根据需要设定光功率阈值，并根据阈值设定一定范围；多次读取，设定次数阈值，触发达标或不达标判断
● 软件实现机器学习分析结果输出，判定弱光根本原因，指导ODN优化
客户收益
PON网络弱光整治服务的实施，对于运营商的价值主要体现在：
● 提升客户满意度，改善用户体验
● 整治线路弱光，差别处理骨干光纤/入户光纤故障，有效提升达标率
● 数据进行集中智能分析，高效准确的决策判断问题原因
● 提升运维能力，设备及网络状态数据分析把控，主动运维消除故障隐患
● 对网络建设部门而言，可以为网络建设提供第一手的数据分析资料，真实、全面地了解当前网络现状及其与资源的匹配情况
● 网络规划及未来投资提供专业建议，为制定网络经营策略提供依据，使网络建设方案更加有针对性，投资更加趋向于更快产生更多效益的区域
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