[發明專利]檢測網絡的方法和裝置

有效

• 申請號: 201611113004.6
• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN108173670B
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 程康;李健;包德偉;吳俊;彭東紅
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04L12/26
• 代理公司: 北京龍雙利達知識產權代理有限公司 11329
• 代理人: 孫濤;毛威

本發明實施例提供了一種檢測網絡的方法和裝置。該方法包括：獲取一個或多個目標網絡性能指標的解析數據，每個目標網絡性能指標的解析數據包括在多個采集時間點上該目標網絡性能指標對應的測量值；分析該解析數據，得到多個數據序列，每個數據序列包括一個目標網絡性能指標在該多個采集時間點上對應的多個測量值，該多個測量值在該數據序列中按照時間先后順序排列；根據該多個數據序列，確定異常采集時間點或異常數據序列；確定該異常采集時間點或異常數據序列對應的網絡性能指標為異常網絡性能指標。本發明實施例提供的方法和裝置，通過分析一個或者多個目標網絡性能的多個數據序列，能夠有效識別出異常網絡性能指標。

技術領域

本發明實施例涉及通信領域，并且更具體地，涉及一種檢測網絡的方法和裝置。

背景技術

網絡設備在出現故障之前會出現一些異常現象，其中一些典型的異常現象包括網絡的一些關鍵性能指標或者日志的事件記錄出現異常，如內存緩慢泄露(內存占用率增加)，協議事件(例如，心跳丟失)數量緩慢增加等等。雖然出現這些異常現象的時候故障并未發生，但是人們可以根據這些異常現象對故障進行預警，從而可以在故障發生之前采取相應的措施，避免故障的發生。

現有雖然有一些針對這些問題的預警方法，例如，針對內存泄露，可以根據應用程序或操作系統對內存的使用原理，在各個使用環節上進行判斷，發現異常，但是這種方法需要對內存操作的原理非常了解，而且不能使用于其他類型的異常檢測。對于協議事件，人們通常針對某個事件設置一個閾值，一旦事件頻率超過這個閾值便認為出現異常。但是這種方法的異常識別率很低。通過指標或者事件發生的數據時間序列來分析發現異常的方法雖然具備了通用性，但是由于數據通常包含了各種干擾或者隨機因素，異常的識別準確率也不高。

因此，目前缺乏基于大批量性能指標和/或協議事件，有效識別異常的指標或事件的方法。

發明內容

本發明實施例提供了一種檢測網絡的方法和裝置，基于大批量性能指標和/或協議事件，能夠有效識別異常的網絡性能指標。

第一方面，提供了一種檢測網絡的方法，所述方法包括：獲取一個或多個目標網絡性能指標的解析數據，每個目標網絡性能指標的解析數據包括在多個采集時間點上所述目標網絡性能指標對應的測量值；分析所述解析數據，得到多個數據序列，每個數據序列包括一個目標網絡性能指標在所述多個采集時間點上對應的多個測量值，所述多個測量值在所述數據序列中按照時間先后順序排列；根據所述多個數據序列，確定異常時間點或異常數據序列；確定所述異常時間點或異常數據序列對應的網絡性能指標為異常網絡性能指標。

在本發明實施例中，在性能指標和/或協議事件種類多的情況下，通過對目標網絡性能指標對應的多個數據序列進行處理，能夠有效識別異常網絡性能指標。

在一個可能的設計中，所述多個數據序列為在所述多個采集時間點上針對同一個目標網絡性能指標在多條網絡鏈路或多個網絡設備上的采集的測量值；或，所述多個數據序列為在所述多個采集時間點上針對多個不同目標網絡性能指標在同一條網絡鏈路或者同一個網絡設備上采集的測量值。

在一個可能的設計中，所述根據所述多個數據序列，確定異常時間點包括：將所述多個數據序列進行組合，形成數據序列矩陣X，所述矩陣X為M行N列的矩陣；所述矩陣X的N個列向量與所述多個數據序列一一對應，所述矩陣X的M個行向量表示所述多個采集時間點；其中，M和N均為大于1的正整數；根據所述矩陣X，確定所述異常時間點。

在本發明實施例中，通過對網絡性能指標對應的數據序列矩陣或指定的數據序列矩陣分析，能夠有效查找出的異常時間點對應的異常網絡性能指標。