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[發明專利]電信網絡中業務故障自動診斷的方法及系統有效

專利信息
申請號: 201010184348.2 申請日: 2010-05-17
公開(公告)號: CN101835124A 公開(公告)日: 2010-09-15
發明(設計)人: 楊久春 申請(專利權)人: 中興通訊股份有限公司
主分類號: H04W4/16 分類號: H04W4/16;H04W24/02
代理公司: 北京派特恩知識產權代理事務所(普通合伙) 11270 代理人: 王黎延;遲姍
地址: 518057 廣東省深圳市南山*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 電信 網絡 業務 故障 自動 診斷 方法 系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及電信網絡中業務故障自動診斷技術,尤其涉及一種下一代電信網絡中業務故障自動診斷的方法及系統。

背景技術

在下一代電信網絡中的業務故障自動診斷系統中,軟交換業務模塊的一個集成測試用例的通過,需滿足很多的指標要求,例如需滿足以下指標要求:業務流程正確,放音正確,呼叫權限正常,業務觸發正確,來電顯示正常,話單話統正常,資源占用與釋放正常,對其他業務沒有干擾等。如此多的指標,測試人員會花很多時間來進行驗證,并且由于人員經驗和精力等限制,可能會遺漏某些測試指標,導致測試用例執行的質量下降。

交換機業務模塊軟件測試的過程可以歸納為:在一定的呼叫場景下,為用戶簽約指定的業務,執行設計的呼叫流程,最終判定結果正確成功與否的過程。業務測試最終需要滿足一定的指標,或者說成功目標,才可以認為測試用例通過。目前業務模塊常見的呼叫成功目標可以分為三類:業務流程類、媒體接續類、外部表象類;其中,

業務流程類:業務流程正確,呼叫權限正常,資源占用與釋放正常,用戶狀態正確,對其他業務沒有干擾;

媒體接續類:放音正確,收號正確,媒體接續和切換正確;

外部表象類:原始話單、話務統計、來電顯示。

從邏輯的角度來說,如果一個測試用例滿足了這些條件,并不能說明該測試用例完全無故障地通過了,因為這些成功目標可能并沒有覆蓋這次呼叫所有的功能點;但是一個測試用例的通過,必須要滿足這些典型的呼叫成功目標。也就是說,滿足常見的呼叫成功目標是集成測試用例通過的必要非充分條件。在實際工程測試中,雖然前者是非充分條件,但我們基本上可以信賴該判定條件:即“滿足常見的呼叫成功目標”該測試空間,對“集成測試用例通過”該被測試結果具有比較高的置信概率。

下面首先以一個普通接入網關(AG,Access?Gateway)呼叫為例,介紹下測試人員識別集成測試結果的一般思路。

測試人員識別集成測試結果的思路一般如下:當前的呼叫場景是普通呼叫;主叫是AG用戶,物理號碼和邏輯號碼分別是111和222;被叫用戶是AG用戶,物理號碼和邏輯號碼分別是333和444;呼叫進展情況:通話后掛機,呼叫類別為市話。

根據上述呼叫情況,測試人員會根據各種呼叫成功目標的規則得出該呼叫的預期結果:該呼叫的話單主叫物理號碼應該是111,主叫邏輯號碼為222;被叫物理號碼為333,邏輯號碼444;呼叫類別是市話,通話成功,應當產生一張話單。

該呼叫的話統主叫物理號碼應該是111,主叫邏輯號碼為222;被叫物理號碼為333,邏輯號碼444;呼叫類別是市話,通話成功,應當產生一張話務統計。

該呼叫的來電顯示應該是主叫大號碼111。

掛機以后,主被叫占用的協議和業務數據區應該釋放掉。

之后,測試人員會觀察實際話單、話統、來電顯示等信息,看看與預期結果是否一致。

當組網場景比較復雜,或者存在復雜的業務時,測試人員依然采用該過程識別測試的結果:分析呼叫組網和場景、分析用戶屬性、分析呼叫中的業務、分析呼叫進展情況和通話信息,根據這些信息就得出呼叫中的場景,測試人員根據各種呼叫成功目標的規則可以得到預期結果;然后再與實際測試結果比對,得到當前呼叫是否正確的結論。

根據上述的討論可以看出:判斷測試結果正確性的過程是有規律的,它包含以下幾個步驟:

1、采集呼叫信息。對呼叫組網場景、用戶屬性、業務信息、業務進展情況和通話信息、各種呼叫成功目標進行采集,作為數據之源。

2、推理呼叫模型。根據上述采集的信息,進行推理得到當前呼叫的模型,根據呼叫模型和判定規則表得到當前呼叫中各種成功目標的預期結果。這一步的關鍵是判定規則表,它的輸入是呼叫模型的組成元素,輸出是各種成功目標的理論結果。

3、判定呼叫結果。將第二步推理出的成功目標理論結果,與第一步采集的實際結果進行對比,得出當前呼叫是否正確的結論。

如果能自動執行這三個步驟,那么就可以實現集成測試結果的自動識別,從而提高集成測試的質量。但是該過程與測試人員的經驗息息相關,一般的軟件程序較難實現。

人工智能研究領域中的專家系統理論是一種問題求解工具,適用于需要大量從實際經驗中積累起來的知識來求解問題。下面簡要介紹下專家系統的相關理論。

基于知識的專家系統是人工智能的一個重要分支。專家系統的能力來自它所擁有的專家知識,知識的表示和推理的方法則提供了應用的機理,這種基于知識的系統設計方法是以知識庫和推理機為中心而展開的。

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