[发明专利]数据中心网络设备故障预测的方法、系统、设备及介质

说明书

本发明公开了一种数据中心网络设备故障预测的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：采集每种网络设备预定次数组历史数据，并计算历史数据以得到每种网络设备的第一基准综合异常率；根据每种网络设备的重要程度设置对应的第二基准综合异常率；采集网络设备的当前数据，并计算当前数据的综合异常率，判断综合异常率是否大于第一基准综合异常率；响应于综合异常率大于第一基准综合异常率，生成预测故障通知并将当前数据记录到故障记录表中，并判断综合异常率是否大于第二基准综合异常率；以及响应于综合异常率不大于第二基准综合异常率，将当前数据代替历史数据中距离当前时刻最远的一组数据，并返回重新计算第一基准综合异常率。

技术领域

本发明涉及网络设备领域，更具体地，特别是指一种数据中心网络设备故障预测的方法、系统、计算机设备及可读介质。

背景技术

5G数据中心中存在着大量的网络设备，如交换机、路由器和防火墙等。硬件根据使用的时间长短，环境因素等会产生故障，对业务产生影响。目前，只有等设备出现故障才会进行告警，而这样往往会造成数据的丢失，因此，需要找到一种合适的故障预测的方法。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提出一种数据中心网络设备故障预测的方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，通过采集历史数据得到第一基准综合异常率，并根据网络设备的重要程度设置第二基准综合异常率，将采集到的数据与第一基准综合异常率比较以确定网络设备是否有故障的倾向，并将采集到的数据与第二基准综合异常率比较以确定该数据是否可以用于更新历史数据，不仅能够根据历史数据对网络设备进行预测，更能够对综合异常率进行调整以使得预测更加符合当前性能。

基于上述目的，本发明实施例的一方面提供了一种数据中心网络设备故障预测的方法，包括如下步骤：采集每种网络设备预定次数组历史数据，并计算所述历史数据以得到每种所述网络设备的第一基准综合异常率；根据每种网络设备的重要程度设置对应的第二基准综合异常率；采集网络设备的当前数据，并计算所述当前数据的综合异常率，判断所述综合异常率是否大于所述第一基准综合异常率；响应于所述综合异常率大于所述第一基准综合异常率，生成预测故障通知并将所述当前数据记录到故障记录表中，并判断所述综合异常率是否大于所述第二基准综合异常率；以及响应于所述综合异常率不大于所述第二基准综合异常率，将所述当前数据代替所述历史数据中距离当前时刻最远的一组数据，并返回重新计算所述第一基准综合异常率。

在一些实施方式中，所述生成预测故障通知并将所述当前数据记录到故障记录表中包括：获取所述网络设备的位置信息并展示。

在一些实施方式中，方法还包括：根据所述网络设备的位置信息确定与所述网络设备连接的部件，采集所述部件的当前数据并判断所述部件是否存在故障风险。

在一些实施方式中，所述生成预测故障通知并将所述当前数据记录到故障记录表中包括：根据所述当前数据在所述记录故障表中存在的次数确定所述当前数据的故障级别。

在一些实施方式中，所述生成预测故障通知并将所述当前数据记录到故障记录表中包括：根据所述当前数据的故障级别采用对应的通知方式和通知频率进行通知。

在一些实施方式中，方法还包括：响应于所述综合异常率不大于所述第一基准综合异常率，将所述当前数据代替所述历史数据中距离当前时刻最远的一组数据，并重新计算所述第一基准综合异常率。

在一些实施方式中，方法还包括：响应于所述综合异常率大于所述第二基准综合异常率，删除所述当前数据。