[發(fā)明專利]一種NFV虛擬化設備運行數(shù)據(jù)分析方法及裝置

在審

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• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN114385391A
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發(fā)明（設計）人: 常誠;劉建華
• 申請（專利權(quán)）人: 中興通訊股份有限公司
• 主分類號: G06F11/07
• 分類號: G06F11/07;G06K9/62
• 代理公司: 北京德崇智捷知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11467
• 代理人: 王斌

本發(fā)明涉及一種NFV虛擬化設備運行數(shù)據(jù)分析方法及裝置，所述方法包括：S1、日志采集：獲取虛擬網(wǎng)絡設備產(chǎn)生的日志，S2、日志清洗：將日志數(shù)據(jù)進行標準化；S3、聚類分析生成一級關(guān)聯(lián)規(guī)則：對應用層日志、虛擬層日志、物理層日志進行聚類分析，形成聚類標簽的一級關(guān)聯(lián)規(guī)則；S4、頻繁項集分析生成二次關(guān)聯(lián)規(guī)則：采用FP?tree頻繁項集算法對S3中聚類形成的簇規(guī)則中的事物數(shù)據(jù)集進行深度規(guī)則挖掘，從而生成二級關(guān)聯(lián)規(guī)則；S5、規(guī)則入庫：識別出有價值的故障關(guān)聯(lián)規(guī)則；S6、日志數(shù)據(jù)的快速匹配：將應用層日志數(shù)據(jù)與虛擬層日志的數(shù)據(jù)進行快速關(guān)聯(lián)，獲得根因規(guī)則，檢測出異常故障的根源。利用本發(fā)明可以對虛擬網(wǎng)絡進行預警和追溯。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于虛擬化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種NFV虛擬化設備運行數(shù)據(jù)分析方 法及裝置。

背景技術(shù)

云化分層解耦帶來了更多的設備組件以及海量事件數(shù)據(jù)，因此給故障定界定 位帶來了較大的困難，如：從APP應用層/平臺層，再到虛擬層/物理層等，故障 定位周期長。因此需要實現(xiàn)自動化快速定界故障所發(fā)生的層次，故障定界定位對 于移動通信虛擬化網(wǎng)絡設備的正常運行，網(wǎng)絡保障具有重大的意義，尤其是在虛 擬化設備運行、升級期間，通過對網(wǎng)絡設備事件數(shù)據(jù)的深度分析，通過虛擬設備 的垂直維度、網(wǎng)元之間的水平維度以及網(wǎng)元內(nèi)部調(diào)試數(shù)據(jù)的維度分析。深度分析 對網(wǎng)絡設備智能化運維保障十分重要，定位故障發(fā)生的根源是也是運營商運維、 故障解決人員迫切需要利器。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供了一種加密視頻的視頻碼率識 別方法、視頻播放指標估計方法及裝置。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案如下：

技術(shù)方案一：

一種NFV虛擬化設備運行數(shù)據(jù)分析方法，包括：

S1、日志采集：獲取虛擬網(wǎng)絡設備產(chǎn)生的日志，

S2、日志清洗：應用層日志采用專家?guī)炷Ｐ秃途垲愐?guī)則計算，虛擬層日志和 物理層日志采用預處理模型的定義，將日志數(shù)據(jù)進行標準化；

S3、聚類分析生成一級關(guān)聯(lián)規(guī)則：根據(jù)簇規(guī)則中定義的關(guān)鍵字信息，對應用 層日志、虛擬層日志、物理層日志進行聚類分析，形成聚類標簽的一級關(guān)聯(lián)規(guī)則；

S4、頻繁項集分析生成二次關(guān)聯(lián)規(guī)則：采用FP-tree頻繁項集算法對S3中 聚類形成的簇規(guī)則中的事物數(shù)據(jù)集進行深度規(guī)則挖掘，從而生成二級關(guān)聯(lián)規(guī)則， 即頻繁項集規(guī)則；

S5、規(guī)則入庫：將頻繁項集規(guī)則與專家?guī)熘械年P(guān)聯(lián)模型規(guī)則進行比對，識別 出有價值的故障關(guān)聯(lián)規(guī)則，并持久化存儲于專家?guī)熘?/p>

S6、日志數(shù)據(jù)的快速匹配：依據(jù)故障關(guān)聯(lián)規(guī)則，利用drools規(guī)則引擎和rete 算法，以及實際的資源拓撲關(guān)系，將應用層日志數(shù)據(jù)與虛擬層日志的數(shù)據(jù)進行快 速關(guān)聯(lián)，獲得根因規(guī)則，從而通過日志檢測出異常故障的根源。

進一步的，在故障發(fā)生前，還包括故障警示：根據(jù)實時檢測的要求，對設備 故障進行實時分析和預警。

進一步的，在故障發(fā)生后，還包括故障追蹤：對于已經(jīng)發(fā)生的故障，反向的 挖掘歷史日志數(shù)據(jù)，形成對異常故障問題的溯源。

進一步的，S1中所述的日志包括應用層日志、虛擬層日志和物理層日志。

進一步的，在S3中，還需在分析系統(tǒng)中對所述簇規(guī)則的顯示層數(shù)進行限定。

進一步的，S4中，頻繁項集分析生成二次關(guān)聯(lián)規(guī)則的具體方法為：

S11、項頭表的建立：通過掃描S3中形成的簇規(guī)則的事務數(shù)據(jù)集，找到支持 度設定閾值的項頭表并排序，獲得排序后的日志數(shù)據(jù)集；