[发明专利]一种基于事件流的承载网故障分析方法及装置有效
申请号: | 202210006059.6 | 申请日: | 2022-01-04 |
公开(公告)号: | CN114513802B | 公开(公告)日: | 2023-06-09 |
发明(设计)人: | 余萌;赵昱;彭智聪;张永昌 | 申请(专利权)人: | 武汉烽火技术服务有限公司;烽火通信科技股份有限公司 |
主分类号: | H04W24/02 | 分类号: | H04W24/02;H04W24/04;H04L41/0631;H04L41/0893 |
代理公司: | 深圳市六加知识产权代理有限公司 44372 | 代理人: | 许铨芬 |
地址: | 430205 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 事件 承载 故障 分析 方法 装置 | ||
1.一种基于事件流的承载网故障分析方法,其特征在于,包括:
将预处理后的告警数据按第一时间周期进行切片得到切片数据;
根据历史挖掘的根衍规则对切片数据中的告警数据进行分组,并判断各组之间的距离,将距离满足预设距离条件的各组分为同一个待寻根的故障场景;
若历史的故障场景与所述待寻根的故障场景的相似度满足预设域条件,则所述历史的故障场景与所述待寻根的故障场景的根因相同。
2.根据权利要求1所述的基于事件流的承载网故障分析方法,其特征在于,所述将预处理后的告警数据按第一时间周期进行切片得到切片数据,具体包括:
将预处理后的告警数据按告警发生时间的先后顺序排列为告警队列,并将所述告警队列按第一时间周期进行切片得到切片数据。
3.根据权利要求1所述的基于事件流的承载网故障分析方法,其特征在于,所述根据历史挖掘的根衍规则对切片数据中的告警数据进行分组,具体包括:
所述历史挖掘的根衍规则包括白名单;
若从切片数据中选择出与白名单中的根衍规则匹配的告警数据,则将选择出的各告警数据分为一组;
将分为一组的各告警数据中与匹配上的白名单中的根衍规则中的根告警相同的告警数据标记为预备根告警。
4.根据权利要求3所述的基于事件流的承载网故障分析方法,其特征在于,所述判断各组之间的距离,将距离满足预设距离条件的各组分为同一个待寻根的故障场景,具体包括:
根据拓扑信息判断各组中标记为预备根告警的告警数据是否具有业务影响关系;
若有业务影响关系,则具有业务影响关系的各组的距离满足预设距离条件。
5.根据权利要求1所述的基于事件流的承载网故障分析方法,其特征在于,计算历史的故障场景与待寻根的故障场景的相似度,具体包括:
从历史的所有的故障场景和待寻根的故障场景的各告警数据的告警名称中获取告警特征词,根据各告警特征词计算历史的故障场景和待寻根的故障场景之间的相似度。
6.根据权利要求5所述的基于事件流的承载网故障分析方法,其特征在于,所述根据各告警特征词计算历史的故障场景和待寻根的故障场景之间的相似度,具体包括:
分别计算历史的故障场景和待寻根的故障场景中各告警特征词出现的频率,以便分别得到历史的故障场景和待寻根的故障场景的词频集;
计算各告警特征词的逆文档频率集,分别将历史的故障场景的词频集和待寻根的故障场景的词频集与逆文档频率集相乘,以便计算历史的故障场景和待寻根的故障场景之间的相似度。
7.根据权利要求6所述的基于事件流的承载网故障分析方法,其特征在于,所述计算各告警特征词的逆文档频率集,具体包括:
根据所有故障场景的总数和含有各告警特征词的故障场景的数量的比值计算得到各告警特征词的逆文档频率集;
其中,所述所有故障场景的总数为历史的所有的故障场景的数量与所述待寻根的故障场景的数量的总和。
8.根据权利要求1所述的基于事件流的承载网故障分析方法,其特征在于,告警数据的预处理,具体包括:
提取告警数据中的属性信息,其中,提取的告警数据的属性信息包括告警发生时间、告警清除时间、网元标识、单盘标识、端口标识、告警分类、告警名称、告警发生的业务层次中的一项或者多项。
9.根据权利要求8所述的基于事件流的承载网故障分析方法,其特征在于,告警数据的预处理,具体还包括:
过滤所述告警数据中的闪断告警和折叠振荡告警。
10.一种基于事件流的承载网故障分析装置,其特征在于,包括至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被程序设置为执行权利要求1-9任一所述的基于事件流的承载网故障分析方法。
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