[发明专利]一种分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法

权利要求书

1.一种分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤S1、通过部署在总部的中央服务器程序执行中央阈值模型训练开始指令，并将训练开始指令下发到地方边缘节点服务器ACS；

步骤S2、地方边缘节点服务器ACS收到训练开始指令后，访问部署在地方历史告警数据库的模型训练标识字段flag，根据模型训练标识字段flag的值判断是否执行步骤S3；

步骤S3、将地方历史告警数据库中的数据按照监测指标进行分类聚合，训练中央阈值模型，获取对应类型最优的监测指标阈值合理概率；

步骤S4、将地方对应类型最优的监测指标阈值合理概率提交到中央服务器更新中央阈值模型，并更新地方阈值数据库；

步骤S5、将通过部署在地方边缘节点服务器ACS的程序执行访问地方阈值数据库获取监测指标阈值，并对地方阈值数据库上的Netconf事件订阅报文中订阅监控事件【ColumnCondition】标签中的【ColumnName】字段进行监测指标项设置，【ColumnValue】字段进行监测指标的阈值设置，完成监测及阈值设置过程。

2.根据权利要求1所述分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法，其特征在于，所述地方边缘节点服务器ACS采用支持Netconf协议的网络设备。

3.根据权利要求1所述分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法，其特征在于，若模型训练标识字段flag的值不为0，执行步骤S3；否则，向中央服务器发送中央阈值模型指令，中央服务器收到指令后将中央阈值模型下发到地方边缘节点服务器ACS。

4.根据权利要求1所述分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法，其特征在于，所述中央阈值模型具体为：

ZY(D|+) = ZY(+|D)ZY(D)/(ZY(+|D)ZY(D)+ZY(+|N)ZY(N))

其中，ZY(D)标识不考虑误报率下该监测指标类型的历史告警数据接近真实的概率，ZY(D|+)表示该监测指标类型最优阈值合理概率，ZY(+|D)表示监测指标阈值设置的准确率，ZY(+|N)表示同一类型监测指标的告警数据误报率，ZY(N)表示同一类型监测指标阈值设置不合理概率。

5.根据权利要求1所述分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法，其特征在于，所述监测指标包括：CPU使用率、内存使用率、流量大小、硬盘空间大小。

6.根据权利要求1所述分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法，其特征在于，所述中央阈值模型的训练过程具体为：将先验概率、条件概率、调整因子、后验概率输入中央阈值模型中进行训练，通过训练获得本地该类型监测指标阈值合理概率，根据调整因子平衡各监测指标后得到对应类型最优监测指标阈值合理概率。

7.根据权利要求6所述分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法，其特征在于，所述先验概率为同类型监测指标告警数据总数。

8.根据权利要求6所述分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法，其特征在于，所述条件概率为同类型监测指标历史数据按照告警等级、内容、告警持续时间进行数据统计得出本次训练条件概率。

9.根据权利要求6所述分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法，其特征在于，所述调整因子为监测指标的历史数据告警误报次数与先验概率的比值。

10.根据权利要求6所述分布式Netconf协议订阅告警阈值设置方法，其特征在于，所述后验概率为先验概率与调整因子的乘积。