[发明专利]一种故障定界方法及设备

说明书

本发明实施例涉及一种故障定界方法及设备。该方法包括：获取视频业务的用户体验数据、网络拓扑数据和资管数据；所述网络拓扑数据用于表征网络设备之间的连接关系，所述资管数据用于表征用户设备与网络设备之间的连接关系；根据所述用户体验数据、所述网络拓扑数据和所述资管数据，确定网络设备的体验质量QoE体验指标，其中，所述网络设备的QoE体验指标根据所述网络设备服务的用户设备的用户体验数据确定；当所述网络设备的QoE体验指标所表征的体验质量低于与设备筛选阈值所表征的体验质量时，将所述网络设备确定为疑似问题设备。本发明实施例，故障定界的准确性高。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种故障定界方法及设备。

背景技术

随着网络视频产业的迅速发展，例如，网络协定电视(Internet ProtocolTelevision，IPTV)业务和过顶(Over The Top，OTT)业务的出现，运营商的运营重点逐渐从网络覆盖及网络质量保障，到“以用户为中心的运营”，尤其聚焦在对用户体验的关注。用户体验的好坏直接关系到用户流失，提高视频用户体验可进一步推动业务增长。在IPTV系统内，若网络设备或链路出现故障，如设备的端口、子卡、单板等出现问题，均会导致IPTV用户受到直接影响，非常影响用户的体验。因此，在网络设备发生故障导致用户体验下降时，需要及时准确的定界到故障设备，及时对故障进行修复维护，以保障用户体验保持在良好水平。

目前在IPTV领域内，通常采用用户投诉工单反映体验问题，触发维护部门手工排除故障的应急方式。但人工定位故障延迟性太强，用户受影响时间长且操作繁杂。

针对该缺陷，可以通过监控网络服务质量(Quality of Service，QoS)指标(例如，丢包率、时延等)，若各QoS指标超出告警门限则进行告警，定界故障设备。但由于QoS异常可能并没有引起最终的用户体验出现问题，且出现QoS异常的设备可能不是引发异常的故障设备，因此故障定界的准确性低。

发明内容

本发明实施例提供了一种故障定界方法及设备，故障定界的准确性高。

第一方面，提供了一种故障定界方法。获取视频业务的用户体验数据、网络拓扑数据和资管数据；所述网络拓扑数据用于表征网络设备之间的连接关系，所述资管数据用于表征用户设备与网络设备之间的连接关系；根据所述用户体验数据、所述网络拓扑数据和所述资管数据，确定网络设备的体验质量(Quality of Experience，QoE)体验指标，其中，所述网络设备的QoE体验指标根据所述网络设备服务的用户设备的用户体验数据确定；当所述网络设备的QoE体验指标所表征的体验质量低于设备筛选阈值所表征的体验质量时，将所述网络设备确定为疑似问题设备。

本发明实施例中，通过获取视频业务的用户体验数据、网络拓扑数据和资管数据，从而可以确定网络设备的QoE体验指标，由于网络设备的QoE体验指标根据该网络设备服务的用户设备的用户体验数据确定，而不是像网络设备的QoS指标直接通过获取网络设备的参数确定，因此这种方法相较于监控QoS指标来进行故障定界的方法，更能反映用户体验，准确性高。

在一种可能的实施方式中，所述用户体验数据包括视频平均意见打分(VideoMean Opinion Score，vMOS)、卡顿时长、卡顿占比、卡顿频次、花屏时长占比、花屏次数、花屏面积占比、视频质量切换次数和视频质量质差占比中的至少一项。根据该实施方式，可以结合上述一项或多项来确定网络设备的QoE体验指标。

在一种可能的实施方式中，所述网络拓扑数据包括现网的拓扑连接关系或业务路径，所述业务路径用于表征业务流所流经的网络设备之间的连接关系。根据该实施方式，可以根据现网的拓扑连接关系或业务路径确定网络设备服务的用户设备，从而可以根据获取到的用户体验数据，确定该网络设备的QoE体验指标。