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[發(fā)明專利]告警信息監(jiān)控方法、裝置、服務器及存儲介質有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202111118165.5 申請日: 2021-09-23
公開(公告)號: CN113835961B 公開(公告)日: 2023-05-16
發(fā)明(設計)人: 劉淦誠;朱衛(wèi)鋒;徐德徠;張笑;支亞光;孫宏;孫子琪;李亞楠;白麗霞;朱天成;薛金明;潘皓;張波 申請(專利權)人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
主分類號: G06F11/30 分類號: G06F11/30;G06F11/32
代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205 代理人: 朱穎;臧建明
地址: 100033 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 告警 信息 監(jiān)控 方法 裝置 服務器 存儲 介質
【說明書】:

發(fā)明提供一種告警信息監(jiān)控方法、裝置、服務器及存儲介質,該方法包括:將待預測時間輸入告警量預測模型中獲得待預測時間對應的預測告警量,根據預測告警量確定動態(tài)時間窗;根據動態(tài)時間窗獲取待預測時間對應的實際告警量,并根據實際告警量確定待預測時間對應的告警信息通斷結果。通過訓練后的告警量預測模型預測待預測時間對應的動態(tài)時間窗,通過動態(tài)時間窗獲取待預測時間對應的實際告警量判定待預測時間對應的告警信息通斷結果,提高了告警信息通斷監(jiān)控的準確性。

技術領域

本發(fā)明涉及無線通信技術領域,尤其涉及一種告警信息監(jiān)控方法、裝置、服務器及存儲介質。

背景技術

網絡運營系統中包含多個網元,網管服務器負責采集網元的告警信息并轉發(fā)至告警信息管理服務器中,使得告警信息管理服務器根據采集的告警信息對網絡中所有網元的運行情況進行監(jiān)控。

現有技術中,為了保證網絡監(jiān)控的準確性,通常采用接口兩側心跳監(jiān)測機制對告警信息傳輸的通斷情況進行監(jiān)控。通過在網管服務器和告警信息管理服務器的接口兩側程序通過定期發(fā)送心跳消息并監(jiān)測對方消息的接收情況,如對方消息未按約定的時間間隔或方式到達則產生相應的告警,及時發(fā)現告警信息傳輸終端的故障。

然而,現有技術中,在網絡運營的過程中,由于某些網元設備的硬件限制,使得網元設備無法提供一個專用于心跳監(jiān)測機制接口,導致無法使用心跳監(jiān)測機制對所有的網元進行告警信息傳輸中斷的監(jiān)測,影響告警信息通斷監(jiān)控的準確性。

發(fā)明內容

本發(fā)明提供一種告警信息監(jiān)控方法、裝置、服務器及存儲介質,通過訓練后的告警量預測模型預測待預測時間對應的動態(tài)時間窗,通過動態(tài)時間窗獲取待預測時間對應的實際告警量判定待預測時間對應的告警信息通斷結果,提高了告警信息通斷監(jiān)控的準確性。

第一方面,本發(fā)明提供一種告警信息監(jiān)控方法,包括:

將待預測時間輸入告警量預測模型中獲得所述待預測時間對應的預測告警量,所述告警量預測模型是根據歷史告警數據訓練獲得的,其中所述歷史告警數據中包括時間標識以及每個時間標識對應的告警量;根據所述預測告警量確定動態(tài)時間窗;根據所述動態(tài)時間窗獲取所述待預測時間對應的實際告警量,并根據所述實際告警量確定所述待預測時間對應的告警信息通斷結果。

在一種可能的設計中,所述根據所述動態(tài)時間窗獲取所述待預測時間對應的實際告警量,包括:根據所述待預測時間以及所述動態(tài)時間窗確定所有預測時間段;獲取每個預測時間段對應的告警量,并根據所有時間段對應的告警量確定所述待預測時間對應的實際告警量;相應地,所述根據所述實際告警量確定所述待預測時間對應的告警信息通斷結果,包括:根據每個預測時間段對應的告警量確定每個預測時間段的告警信息通斷結果。

在一種可能的設計中,所述根據每個預測時間段對應的告警量確定每個預測時間段的告警信息通斷結果,包括:若預測時間段對應的告警量不為零,則判定所述預測時間段的告警信息通斷結果為正常;若預測時間段對應的告警量為零,則判定所述預測時間段的告警信息通斷結果為異常。

在一種可能的設計中,在所述將待預測時間輸入告警量預測模型中獲得所述待預測時間對應的預測告警量之前,還包括:獲得目標告警信息類型,并確定所述目標告警信息類型對應的目標告警量預測模型;所述將待預測時間輸入告警量預測模型中獲得所述待預測時間對應的預測告警量,包括:將待預測時間輸入所述目標告警量預測模型中,獲得所述目標告警信息類型對應的預測告警量,其中所述預測告警量與所述待預測時間對應。

在一種可能的設計中,在所述確定所述目標告警信息類型對應的目標告警量預測模型之前,還包括:根據告警信息類型從數據庫中獲取所述告警信息類型對應的歷史告警數據;根據所述告警信息類型對應的歷史告警數據對預設模型進行訓練,獲得所述告警信息類型對應的告警量預測模型。

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