[發(fā)明專利]網(wǎng)絡(luò)故障根因定位方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010880056.6
• 申請日: 2020-08-27
• 公開（公告）號: CN112019932B
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 溫子將
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州華多網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: H04N21/442
• 分類號: H04N21/442;H04N17/00
• 代理公司: 廣州利能知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44673
• 代理人: 王增鑫

本申請公開一種網(wǎng)絡(luò)故障根因定位方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取目標(biāo)頻道鏈路的鏈路信息，所述目標(biāo)頻道鏈路包括多個頻道節(jié)點，各頻道節(jié)點構(gòu)建具有多級連接關(guān)系的拓撲圖譜，所述鏈路信息包括各頻道節(jié)點不同運行維度產(chǎn)生的第一運行數(shù)據(jù)；將所述鏈路信息輸入至預(yù)設(shè)的模型集中，所述模型集包括多個分析模型，各分析模型根據(jù)所述拓撲圖譜和所述第一運行數(shù)據(jù)，分級判斷所述多個頻道節(jié)點中是否存在異常節(jié)點；當(dāng)確定所述多個頻道節(jié)點中存在所述異常節(jié)點時，輸出所述異常節(jié)點的節(jié)點信息。通過拓撲圖譜對頻道鏈路進行分級端到端分析，提高了異常節(jié)點檢測的準(zhǔn)確性，拓撲圖譜的存在不會出現(xiàn)由于混亂分析導(dǎo)致的冗余分析，提高了分析的效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及網(wǎng)絡(luò)傳輸領(lǐng)域，尤其涉及一種網(wǎng)絡(luò)故障根因定位方法，相應(yīng)也涉及一種網(wǎng)絡(luò)故障根因定位裝置、計算機設(shè)備及非易失性存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)直播吸取和延續(xù)了互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，利用視訊方式進行網(wǎng)上現(xiàn)場直播，可以將產(chǎn)品展示、相關(guān)會議、背景介紹、方案測評、網(wǎng)上調(diào)查、對話訪談、在線培訓(xùn)等內(nèi)容現(xiàn)場發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)上，利用互聯(lián)網(wǎng)的直觀、快速，表現(xiàn)形式好、內(nèi)容豐富、交互性強、地域不受限制、受眾可劃分等特點，加強活動現(xiàn)場的推廣效果。

網(wǎng)絡(luò)直播的數(shù)據(jù)流量較大而傳輸實時性要求較高，對其服務(wù)架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的要求也就較高，然而，限于全球通信網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)建設(shè)現(xiàn)狀，在一些網(wǎng)絡(luò)直播實際應(yīng)用過程中，例如直播平臺中的直播活動、教學(xué)活動和會議活動等，常因一些異常導(dǎo)致活動無法正常舉行。一旦異常出現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)支持的各方一般通過與異常相關(guān)的數(shù)據(jù)來排查問題所在，相關(guān)解決方案也層出不窮。

具體到網(wǎng)絡(luò)直播應(yīng)用場景中，目前基于音視頻觀眾端的統(tǒng)計的核心指標(biāo)，在發(fā)生大范圍異常時，如卡頓率突然增高，則會產(chǎn)生告警，但本申請的發(fā)明人在研究中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前的告警機制中，只起到提示作用，無法立刻定位原因，通常只能夠通過人力進行排查，這個過程的耗時較為嚴(yán)重。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┮环N網(wǎng)絡(luò)故障根因定位方法，相應(yīng)也提供一種網(wǎng)絡(luò)故障根因定位裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)。

為解決上述技術(shù)問題，本申請采取如下技術(shù)方案：

適應(yīng)本申請的目的之一提供的一種網(wǎng)絡(luò)故障根因定位方法，包括：

獲取目標(biāo)頻道鏈路的鏈路信息，其中，所述目標(biāo)頻道鏈路包括多個頻道節(jié)點，各頻道節(jié)點構(gòu)建具有多級連接關(guān)系的拓撲圖譜，所述鏈路信息包括各頻道節(jié)點不同運行維度產(chǎn)生的第一運行數(shù)據(jù)；

將所述鏈路信息輸入至預(yù)設(shè)的模型集中，其中，所述模型集包括多個分析模型，各分析模型根據(jù)所述拓撲圖譜和所述第一運行數(shù)據(jù)，分級判斷所述多個頻道節(jié)點中是否存在異常節(jié)點；

當(dāng)確定所述多個頻道節(jié)點中存在所述異常節(jié)點時，輸出所述異常節(jié)點的節(jié)點信息。

進一步的實施例中，所述獲取目標(biāo)頻道鏈路的鏈路信息之前，包括：

采集音視頻傳輸?shù)哪繕?biāo)鏈路的狀態(tài)信息，其中，所述目標(biāo)鏈路包括多個頻道鏈路，所述狀態(tài)信息用于表征各頻道鏈路至少一項運行狀態(tài)的第二運行數(shù)據(jù)；

根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)記規(guī)則，將所述第二運行數(shù)據(jù)劃分為正樣本數(shù)集和負樣本數(shù)集；

基于所述正樣本數(shù)集和負樣本數(shù)集，計算所述目標(biāo)鏈路各運行維度的維度指標(biāo)，其中，所述維度指標(biāo)用于表征所述各運行維度對所述目標(biāo)鏈路運行狀態(tài)的影響因子；

根據(jù)所述維度指標(biāo)確定影響所述目標(biāo)鏈路運行狀態(tài)的頻道鏈路為目標(biāo)頻道鏈路。

較佳的實施例中，所述采集音視頻傳輸?shù)哪繕?biāo)鏈路的狀態(tài)信息包括：

獲取目標(biāo)鏈路的異常告警信息；

根據(jù)所述異常告警信息采集所述目標(biāo)鏈路的狀態(tài)信息。

進一步的實施例中，所述將所述鏈路信息輸入至預(yù)設(shè)的模型集中包括：