[發明專利]一種網絡故障診斷方法及裝置有效
| 申請號: | 201610128713.5 | 申請日: | 2016-03-07 |
| 公開(公告)號: | CN107171819B | 公開(公告)日: | 2020-02-14 |
| 發明(設計)人: | 吳俊;張亮;李世昊;關耀東 | 申請(專利權)人: | 北京華為數字技術有限公司 |
| 主分類號: | H04L12/24 | 分類號: | H04L12/24 |
| 代理公司: | 11274 北京中博世達專利商標代理有限公司 | 代理人: | 張娜 |
| 地址: | 100085 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 網絡 故障診斷 方法 裝置 | ||
本發明實施例提供一種網絡故障診斷方法及裝置,無需人工介入即可實現網絡故障的自動定位,并且能夠確定故障根因,實現了自動化故障診斷。方法包括:采集網元、網管設備及監控設備的日志、告警、配置及KPI數據,并根據所采集數據檢測異常網元及異常信息;根據異常信息及預存的對應關系,確定第一故障事件;根據第一故障事件以及預存的故障規則庫,確定第一故障規則;采集異常網元的實時數據,并對第一故障事件中的疑似故障事件及第二故障事件進行確認,根據疑似故障事件、第二故障事件的確認結果及故障規則進行邏輯計算,確定引起網絡系統發生故障的根因。本發明適用于計算機技術領域。
技術領域
本發明涉及計算機技術領域,尤其涉及一種網絡故障診斷方法及裝置。
背景技術
隨著信息技術的快速發展,網絡系統的規模不斷擴大,復雜程度也越來越高,這使得傳統的通過人工查看系統日志定位網絡故障的診斷方法已不再適用。
目前,對于網絡故障的診斷,可利用大數據技術從海量日志記錄中提取出相關特征,進而運用機器學習算法對這些特征進行統計分析,便可快速檢測出故障。由于機器學習算法是概率性算法,因此檢測得到故障僅是疑似故障,還需通過人工分析日志以確認故障。此外,受到長度的限制,單條日志所能記錄的信息有限,例如,通常會記錄某個業務所出現的事件,但更細節的信息,比如網元的實時狀態信息等,則往往不會記錄。而這些細粒度信息的缺失,可能導致無法找到導致網絡發生故障的根因。也就是說,通過人工分析日志也只能確認故障,而無法保證能夠找到導致網絡發生故障的根因。
綜上所述,現有的網絡故障診斷方法需人工介入以確認故障,并且只能確認故障而無法得出引起故障的根因。
發明內容
為此,本發明實施例提供了一種網絡故障診斷方法及裝置,無需人工介入即可實現網絡故障的自動定位,并且能夠確定故障根因,實現了自動化故障診斷,提高了故障診斷效率。
為達到上述目的,本發明的實施例采用如下技術方案:
第一方面,提供一種網絡故障診斷方法,應用于網絡系統,該網絡系統包括網元、網管設備、監控設備以及網絡故障診斷裝置,方法包括:
網絡故障診斷裝置獲取網元、網管設備及監控設備的日志、告警、配置及KPI數據,并根據所采集的數據檢測異常網元以及異常信息;
網絡故障診斷裝置根據異常信息以及預存的、異常信息與故障事件的對應關系,確定與異常信息對應的第一故障事件;
網絡故障診斷裝置根據第一故障事件以及預存的故障規則庫,確定與第一故障事件對應的第一故障規則,故障規則庫包括至少一個故障規則,每個故障規則包括至少兩個故障事件以及至少兩個故障事件之間的邏輯因果關系;
網絡故障診斷裝置采集異常網元的實時數據,根據異常網元的實時數據,分別對第一故障事件中的疑似故障事件及第二故障事件進行確認,第二故障事件為第一故障規則所包括的至少兩個故障事件中除第一故障事件之外的故障事件,并根據確認結果及第一故障規則進行邏輯計算,確定引起網絡系統發生故障的根因。
優選的,在網絡故障診斷裝置采集網元、網管設備及監控設備的日志、告警、配置及KPI數據之前,還可以包括:
網絡故障診斷裝置獲取網絡系統可能出現的異常信息以及預存的故障規則庫中的每個故障規則所包括的故障事件;
網絡故障診斷裝置分別將網絡系統可能出現的異常信息及故障規則庫中的每個故障規則所包括的故障事件進行抽象,得到異常信息對應的故障行為及故障事件對應的故障行為;
網絡故障診斷裝置根據異常信息對應的故障行為及故障事件對應的抽象行為,建立并存儲異常信息與故障事件的對應關系。
優選的,在網絡故障診斷裝置根據疑似故障事件、第二故障事件的確認結果以及故障規則進行邏輯計算,確定引起網絡系統發生故障的根因之后,還可以包括:
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