5G网络流量实时监测：不只是看数字
每天早上八点，地铁站里人挤人，大家低头刷视频、开直播、抢红包。这时候，基站的压力可不小。作为一线运维人员，我最关心的不是理论速率多快，而是实际跑起来，网络扛不扛得住。这就得靠5G网络流量实时监测。
说白了，它就是给网络装上“心电图”和“血压计”。你得知道哪个小区瞬时流量爆了，哪个用户卡顿严重，甚至哪段光缆温度异常。这些数据一旦延迟几秒，问题可能已经扩散了。
关键指标不能只看总吞吐量
很多人一上来就盯着“总流量XX TB”这种大数，其实没太大用。真正有用的是分维度下钻：比如按基站扇区、用户群、应用类型来拆解。举个例子，某商场周边下午三点突然流量飙升，一看是某个短视频App在推本地促销活动。这时候你不提前扩容，用户投诉马上就会堆到客服系统。
我们常用的几个核心指标包括：PRB利用率、PDCP层上下行流量、每用户平均速率、连接数突增告警。这些数据通过NetFlow或gNodeB的原始测量上报采集，再经由采集代理汇总到中心平台。
典型监测架构长啥样
一个常见的部署方式是，在CU（集中单元）侧部署探针，把Xn和NG接口的流量镜像出来，交给数据分析平台处理。平台一般用Kafka做数据缓冲，Flink做实时计算，最后写入InfluxDB这类时序数据库。
下面是一个简化版的数据采集配置片段：
<probe-config>
<interface name="xn-u" mirror="true"/>
<filter app-protocol="http,https,dns"/>
<exporter target="kafka://192.168.10.5:9092" topic="ue-traffic-raw"/>
</probe-config>这套流程跑顺了，基本能做到秒级感知异常。比如某基站PRB利用率连续10秒超过90%，系统自动触发告警，并推送定位建议到运维APP。
真实场景：一场直播事故的复盘
上个月，某体育馆办演唱会，现场几千人同时发朋友圈带视频，瞬间把附近三个小区打满。虽然做了临时扩容，但监测系统发现有个老小区没同步更新参数，导致部分用户掉回4G。后来查日志才发现，配置脚本漏掉了该站点的邻区列表。
从那以后，我们在重大活动前加了一条硬规则：所有相关基站必须通过自动化巡检脚本验证配置一致性，结果直接对接监控大屏。
现在每次看到大屏上那条平稳波动的流量曲线，心里才踏实。毕竟，5G不是建完就完事了，得一直盯着，像照看一台高速运转的机器，哪儿冒烟了，三秒内就得知道。”}