网络故障发现方法、电子装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

一种网络故障发现方法、电子装置及计算机可读存储介质，其中，该网络故障发现方法包括：根据数据记录XDR信令生成失败数据表；根据所述失败数据表提取周期性波动数据，所述周期性波动数据作为时间序列分解模型的失败信令数据源；根据所述时间序列分解模型的数据要求对所述周期性波动数据进行数据规整；对数据规整后的周期性波动数据，基于所述时间序列分解模型进行时间序列分解，获得用于提示网络故障的预警门限；使用所述预警门限进行网络故障监测。

【技术实现步骤摘要】
网络故障发现方法、电子装置及计算机可读存储介质
本申请涉及电子
，尤其涉及一种网络故障发现方法、电子装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前通信网络主要通过告警监控、关键指标监测、收集用户投诉等手段及工具发现网络故障。随着网络复杂化、业务多元化、客户规模化及终端差异化，为用户提供高质量的网络服务，传统手段已无法满足快速发现网络问题、快速定位网络故障的维护要求。(一)告警监控告警监控及时性虽强，但准确性不高。一旦某台设备发生故障，网络维护人员从收到告警到查看告警再到确认告警需要的时间较长，特别是整个网络告警量突增时，维护员无法快速从海量告警信息中准确判断故障点及业务影响范围，且设备隐性故障无法触发告警，通过告警监控不能及时发现和处理。(二)关键指标监测性能指标具有较强的波动性，受用户行为、周末、节假日等外部因素影响较大。单纯制定统一的告警门限无法准确区分开指标的正常波动和网络性能劣化，只有当指标明显下降时，指标监控的告警才被触发短时的业务影响较难体现在指标的波动中，因此，通常性能指标监测只能识别长时间影响面较大的网络故障。(三)收集用户投诉通过用户投诉及时发现网络故障也是常用的手段之一，但通信运营商投诉流程耗时长，从投诉现象收集到网络维护人员分析处理经多个部门流转处理，不符合网络监控的主动性要求。而且用户反馈的投诉信息会参杂用户自身对异常现象的理解判断，容易对网络维护员发现故障和定位故障造成误导。在现有技术中，网络发生故障时，信令数据结构往往在短时间内发生明显变化，尤其标识业务失败的异常信令(简称为失败信令)数据变化更加明显。但大部分失败信令数据具有体量大、不固定性及波动性明显的特征，不易于进行监测。
技术实现思路
本申请实施例提供一种网络故障发现方法、电子装置及计算机可读存储介质，用于基于信令大数据生成预警门限，依据该预警门限进行网络故障监测。本申请实施例第一方面提供一种网络故障发现方法，包括：根据数据记录(XDR，XDataRecording)信令生成失败数据表；根据所述失败数据表提取周期性波动数据，所述周期性波动数据作为时间序列分解模型的失败信令数据源；根据所述时间序列分解模型的数据要求对所述周期性波动数据进行数据规整；对数据规整后的周期性波动数据，基于所述时间序列分解模型进行时间序列分解，获得用于提示网络故障的预警门限；使用所述预警门限进行网络故障监测。可选的，所述失败数据表包括：失败信令详单表和失败业务汇聚表；所述根据数据记录XDR信令生成失败数据表，包括：根据数据记录XDR信令生成失败信令详单表，所述失败信令详单表包括：失败状态码；根据失败信令详单表中的业务失败标识和时间粒度生成失败业务汇聚表。可选的，所述根据所述时间序列分解模型的数据要求对所述周期性波动数据进行数据规整，包括以下至少一项以上的组合：按指定的时间区间对所述周期性波动数据进行数据截取；或，对所述周期性波动数据进行空值填充；或，对所述周期性波动数据进行节假日和工作日的类型区分。可选的，所述对数据规整后的周期性波动数据，基于所述时间序列分解模型进行时间序列分解，获得用于提示网络故障的预警门限，包括：基于所述时间序列分解模型将所述数据规整后的周期性波动数据进行首次时间序列分解，将所述数据规整后的周期性波动数据分解为长期趋势部分、季节波动部分和随机波动部分，获得首次分解的预警门限；根据所述首次分解的预警门限确定所述周期性波动数据中的异常值；在所述数据规整后的周期性波动数据中标记所述异常值，并对去除所述异常值影响后的周期性波动数据进行二次分解，得到所述用于提示网络故障的预警门限。可选的，所述使用所述预警门限进行网络故障监测，包括：根据预测时间粒度和预测周期长度设置网络故障分析结果文件的表头；将所述预警门限填充至所述网络故障分析结果文件的表头，并对所述网络故障分析结果文件进行实时监测。可选的，所述时间序列分解模型包括：乘法模型和加法模型；当所述季节波动部分和所述长期趋势部分，与时间成比例关系，则选择所述乘法模型；当所述季节波动部分和所述长期趋势部分，不随时间变化，则选择所述加法模型。可选的，所述乘法模型包括：Y(t)＝T(t)×S(t)×R(t)；所述加法模型包括：Y(t)＝T(t)+S(t)+R(t)；所述T表示所述长期趋势部分，所述S表示所述季节波动部分，所述R表示所述随机波动部分，所述t表示时间。本申请实施例第二方面提供的一种电子装置，包括：数据表生成单元，用于根据数据记录XDR信令生成失败数据表；数据提取单元，用于根据所述失败数据表提取周期性波动数据，所述周期性波动数据作为时间序列分解模型的失败信令数据源；数据规整单元，用于根据所述时间序列分解模型的数据要求对所述周期性波动数据进行数据规整；门限生成单元，用于对数据规整后的周期性波动数据，基于所述时间序列分解模型进行时间序列分解，获得用于提示网络故障的预警门限；故障监测单元，用于使用所述预警门限进行网络故障监测。本申请实施例第三方面提供另一种电子装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述本申请实施例第一方面提供的网络故障发现方法。本申请实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述本申请实施例第一方面提供的网络故障发现方法。由上可见，本申请方案利用XDR信令数据的数据特征性，生成失败数据表，基于所述失败数据表提取周期性波动数据，通过时间序列分解模型中随机序列正态分布特征，预测下一个时间粒度该失败信令数据的正常波动范围，生成预警门限，达到网络故障监测的目的。和传统的网络故障发现手段相比，减少日志分类、收集、分析等定位流程，极大缩短故障发现和定位的时间，有效解决现有故障监控手段效率不高、准确性不强的问题，快速准确定位网络故障。附图说明图1-a为本申请实施例提供的网络故障发现方法的实现流程示意图；图1-b为本申请实施例中时间序列分解算法的示意图；图1-c为本申请实施例中应用例的示意图；图1-d为本申请实施例中时间序列分解后数据序列的示意图；图1-e为本申请实施例中失败信令数据的随机序列正态分布图的示意图；图2为本申请一实施例提供的电子装置结构示意图；图3为本申请另一实施例提供的电子装置硬件结构示意图。具体实施方式为使得本申请的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。实施例一本申请实施例提供一种网络故障发现方法，用于基于信令大数据生成预警门限，依据该预警门限进行网络故障监测，请参阅图1-a，该网络故障发现方法主要包括以下步骤：101、根据XDR信令生成失败数据表；在实际应用中，XDR信令是基于全量信令数据处理生成的、供信令监测平台和信令类应用使用的控制面和用户面基础流程记录，以用户会话为单位，一个会话形成一条XDR记录。若该会话未正常完成，在原始XDR信令中，均有标识业务发生异常的信令字段本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络故障发现方法，其特征在于，包括：根据数据记录XDR信令生成失败数据表；根据所述失败数据表提取周期性波动数据，所述周期性波动数据作为时间序列分解模型的失败信令数据源；根据所述时间序列分解模型的数据要求对所述周期性波动数据进行数据规整；对数据规整后的周期性波动数据，基于所述时间序列分解模型进行时间序列分解，获得用于提示网络故障的预警门限；使用所述预警门限进行网络故障监测。

【技术特征摘要】
1.一种网络故障发现方法，其特征在于，包括：根据数据记录XDR信令生成失败数据表；根据所述失败数据表提取周期性波动数据，所述周期性波动数据作为时间序列分解模型的失败信令数据源；根据所述时间序列分解模型的数据要求对所述周期性波动数据进行数据规整；对数据规整后的周期性波动数据，基于所述时间序列分解模型进行时间序列分解，获得用于提示网络故障的预警门限；使用所述预警门限进行网络故障监测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述失败数据表包括：失败信令详单表和失败业务汇聚表；所述根据数据记录XDR信令生成失败数据表，包括：根据数据记录XDR信令生成失败信令详单表，所述失败信令详单表包括：失败状态码；根据失败信令详单表中的业务失败标识和时间粒度生成失败业务汇聚表。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时间序列分解模型的数据要求对所述周期性波动数据进行数据规整，包括以下至少一项以上的组合：按指定的时间区间对所述周期性波动数据进行数据截取；或，对所述周期性波动数据进行空值填充；或，对所述周期性波动数据进行节假日和工资日的类型区分。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对数据规整后的周期性波动数据，基于所述时间序列分解模型进行时间序列分解，获得用于提示网络故障的预警门限，包括：基于所述时间序列分解模型将所述数据规整后的周期性波动数据进行首次时间序列分解，将所述数据规整后的周期性波动数据分解为长期趋势部分、季节波动部分和随机波动部分，获得首次分解的预警门限；根据所述首次分解的预警门限确定所述周期性波动数据中的异常值；在所述数据规整后的周期性波动数据中标记所述异常值，并对去除所述异常值影响后的周期性波动数据进行二次分解，得到所述用于提示网络故障的预警门限。5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：任璐圆，卓雪虹，何彬，许燕，张妍妍，李丹宁，葛伟东，
申请(专利权)人：中国移动通信集团海南有限公司，
类型：发明
国别省市：海南,46