[发明专利]一种网络设备的异常识别方法、装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 201910730389.8 申请日: 2019-08-08
公开(公告)号: CN111181759B 公开(公告)日: 2021-09-14
发明(设计)人: 张梦妮;周峰;谭利军;吴懿伦;马晓雁;胡群星 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24;H04L29/06
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 郝传鑫;贾允
地址: 518057 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 网络设备 异常 识别 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种网络设备的异常识别方法,其特征在于,所述方法包括:

获取网络设备的至少一个数据类型的网络通信数据;

当所述至少一个数据类型的网络通信数据中存在异常数据时,将所述异常数据转换成标准格式数据;

基于异常事件模板库中异常事件模板对应的第一正则表达式对所述标准格式数据进行异常事件模板的匹配,所述第一正则表达式定义匹配异常事件模板的字符串,所述异常事件模板库包括采用下述方式得到:创建多个与异常事件对应的初始事件设置模板;在每一初始事件设置模板中设置异常模板参数,所述异常模板参数包括第一正则表达式、第二正则表达式、异常事件的标准表征数据的形式和异常事件的基础数据;基于每一设置好异常模板参数的初始事件设置模板生成每一异常事件的异常事件模板;基于所述每一异常事件的异常事件模板构建所述异常事件模板库;

利用匹配到的异常事件模板对应的第二正则表达式提取所述标准格式数据中的关键字段,所述第二正则表达式定义匹配异常事件的关键字符串;

基于所述关键字段生成所述网络设备的异常事件的标准表征数据。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述网络通信数据至少包括下述一种类型的数据:

网络设备的日志数据、网络设备的执行命令数据、网络设备的网络诊断数据、网络设备的网络管理数据。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述异常数据转换成标准格式数据包括:

确定所述异常数据的数据类型;

获取所述数据类型对应的标准格式模板,所述标准格式模板包括表征异常事件的关键字段对象;

基于所述标准格式模板将所述异常数据转换成所述标准格式数据。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于异常事件模板库中异常事件模板对应的第一正则表达式对所述标准格式数据进行异常事件模板的匹配包括:

确定异常事件模板库中异常事件模板对应的第一正则表达式;

判断所述标准格式数据中是否包括异常事件模板对应的第一正则表达式所定义的字符串;

当所述标准格式数据中包括异常事件模板对应的第一正则表达式所定义的字符串时,将所述标准格式数据中包括的第一正则表达式所定义的字符串对应的异常事件模板作为所述匹配的异常事件模板。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用匹配到的异常事件模板对应的第二正则表达式提取所述标准格式数据中的关键字段包括:

确定匹配到的异常事件模板对应的第二正则表达式;

基于所述第二正则表达式所定义的关键字符串提取所述标准格式数据中的关键字段。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在获取网络设备的至少一个数据类型的网络通信数据之后,所述方法还包括:

确定网络通信数据的数据类型相对应的异常识别算法群;

基于所述异常识别算法群对所述数据类型的数据进行异常识别。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述异常模板参数还包括:异常事件的自愈接口;

所述方法还包括:在每一初始事件设置模板中设置异常事件的自愈接口。

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

获取目标网络链路中网络设备的异常事件的标准表征数据;

确定所述目标网络链路的传输方向;

基于所述目标网络链路的传输方向和网络设备的异常事件的标准表征数据确定所述目标网络链路的异常源头设备。

9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

利用所述异常源头设备对应的异常事件模板中的自愈接口调用自愈策略;

基于所述自愈策略对所述异常源头设备进行自愈处理。

10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

展示所述网络设备的异常事件的标准表征数据。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910730389.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top