[發明專利]網絡告警事件識別模型的訓練方法、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202111676696.6
• 申請日: 2021-12-31
• 公開（公告）號: CN114358312A
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 臧寅;徐立平;任云龍;邵陽;劉洪東
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06K9/62;G06F16/33;H04L41/0631
• 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;黃健

本申請提供一種網絡告警事件識別模型的訓練方法、設備及存儲介質。該方法包括獲取待訓練的網絡告警事件；確定所述網絡告警事件的歷史相關性，所述歷史相關性為所述網絡告警事件之間的伴生概率；確定所述網絡告警事件的拓撲相關性，所述拓撲相關性為發生所述網絡告警事件的網絡設備的相關性；對所述歷史相關性和所述拓撲相關性進行訓練，獲取所述網絡告警事件的事件相關性；對所述事件相關性進行聚類和根因識別，得到網絡告警事件識別模型。由于網絡告警事件識別模型是基于由歷史相關性和拓撲相關性得到的網絡告警事件的事件相關性得到的，通過網絡告警事件識別模型對網絡告警事件進行根因識別，提高了網絡告警事件的識別準確率。

技術領域

本申請涉及運維技術領域，尤其涉及一種網絡告警事件識別模型的訓練方法、設備及存儲介質。

背景技術

由于網絡系統規模逐漸增大，發生故障的頻率也越來越高。為保證網絡系統的正常運行，需要識別發生故障的根因事件。

目前，現有的網絡告警事件識別方法是基于告警事件聚類結果進行根因事件的識別。然而，在對告警事件進行聚類時，僅采用時間窗口聚類的方式，即對一定時間內發生的告警事件進行聚類。

由于僅基于時間窗口對告警事件進行聚類會受到干擾事件的影響，聚類結果準確率較低，從而導致根因事件的識別準確率較低。

發明內容

本申請提供一種網絡告警事件識別模型的訓練方法、設備及存儲介質，用以解決網絡告警事件識別準確率較低的問題。

第一方面，本申請提供一種網絡告警事件識別模型的訓練方法，包括：

獲取待訓練的網絡告警事件；

確定網絡告警事件的歷史相關性，歷史相關性為網絡告警事件之間的伴生概率；

確定網絡告警事件的拓撲相關性，拓撲相關性為發生網絡告警事件的網絡設備的相關性；

對歷史相關性和拓撲相關性進行訓練，獲取網絡告警事件的事件相關性；

對事件相關性進行聚類和根因識別，得到網絡告警事件識別模型。

第二方面，本申請提供一種網絡告警事件識別模型的訓練裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取待訓練的網絡告警事件；

確定模塊，用于確定網絡告警事件的歷史相關性，歷史相關性為網絡告警事件之間的伴生概率；

確定模塊，還用于確定網絡告警事件的拓撲相關性，拓撲相關性為發生網絡告警事件的網絡設備的相關性；

訓練模塊，用于對歷史相關性和拓撲相關性進行訓練；

獲取模塊，還用于獲取網絡告警事件的事件相關性；

聚類和根因識別模塊，用于對事件相關性進行聚類和根因識別，得到網絡告警事件識別模型。

第三方面，本申請提供一種網絡告警事件識別模型的訓練裝置，包括：處理器、存儲器，存儲器中存儲代碼，處理器運行存儲器中存儲的代碼，以執行如第一方面任一項的網絡告警事件識別模型的訓練方法。

第四方面，本申請提供一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質中存儲有計算機執行指令，計算機執行指令被處理器執行時用于實現如第一方面任一項的網絡告警事件識別模型的訓練方法。