一种网络故障预警方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种网络故障预警方法及装置，其中，方法包括：采集网络故障数据及用网感知指标数据；分析网络故障数据及用网感知指标数据的相关性，确定相关指标；利用时间序列预测算法预测相关指标是否异常，如果异常，则该相关指标为异常指标；对于每一用户级网络设备，采集异常指标数据，若预定值个异常指标发生异常，则确定该用户级网络设备发生网络故障。本发明专利技术能够准确定位发生故障的用户级网络设备，且各用户级网络设备网络故障预警使用的指标数据统一，能够覆盖全网。

A network fault early warning method and device

【技术实现步骤摘要】
一种网络故障预警方法及装置
本专利技术涉及网络故障预警领域，尤其涉及一种网络故障预警方法及装置。
技术介绍
现有网络故障预警通过对性能等指标数据设置阈值的方式来判断故障，超过阈值判断设备故障。这种方式存在如下缺陷：1.只能对可采集指标的设备有效，对分光器这种无性能数据设备，无法判断设备故障；2.设备上频繁采集性能，会对设备本身性能造成影响；3.现有网络故障判断仅能定位到发生故障的一系列设备，对于哪些设备是故障发生的根源无法判断；4.现有网络故障判断对于不同设备需要采集不同指标，对于不同指标需要设置不同阈值来作为判断标准，阈值的设置和调整复杂，准确性低；5.现有设备分类算法由于异常设备占设备总量低，且异常设备可能不是根因设备，存在设备分类不均衡，算法准确性低。
技术实现思路
为了解决现有技术中网络故障预警方法存在无法定位具体发生故障的用户级网络设备，且不同的用户级网络设备采用的标准不同的缺陷，本专利技术的第一方面提供一种网络故障预警方法，包括：采集网络故障数据及用网感知指标数据；分析网络故障数据及用网感知指标数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络故障预警方法，其特征在于，包括：/n采集网络故障数据及用网感知指标数据；/n分析网络故障数据及用网感知指标数据的相关性，确定相关指标；/n利用时间序列预测算法预测相关指标是否异常，如果异常，则该相关指标为异常指标；/n对于每一用户级网络设备，采集异常指标数据，若预定值个异常指标发生异常，则确定该用户级网络设备发生网络故障。/n

【技术特征摘要】
1.一种网络故障预警方法，其特征在于，包括：
采集网络故障数据及用网感知指标数据；
分析网络故障数据及用网感知指标数据的相关性，确定相关指标；
利用时间序列预测算法预测相关指标是否异常，如果异常，则该相关指标为异常指标；
对于每一用户级网络设备，采集异常指标数据，若预定值个异常指标发生异常，则确定该用户级网络设备发生网络故障。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
对于每一分光器，判断该分光器下属用户级网络设备发生网络故障的占比，若该占比落入预定区间，则确定该分光器发生网络故障；
其中，预定区间的确定过程包括：利用故障分光器下属用户级网络设备的故障数据，统计故障分光器下属用户级网络设备发生网络故障的占比；根据各故障分光器下属用户级网络设备发生网络故障的占比确定预定区间。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：统计相关指标每隔预定时间段的采集次数，将采集次数作为新的相关指标；
对相关指标计算均值和方差，将相关指标的均值和方差作为新的相关指标。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分析网络故障数据及用网感知指标数据的相关性，得到相关指标的过程包括：
利用用户信息关联网络故障数据及用网感知指标数据；
截取用户发生故障前后预定时间段内的用网感知指标数据；
对于每一用网感知指标，判断截取的该用网感知指标的数据波动幅度是否大于预定幅度，若是，则确定该用网感知指标为相关指标。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用时间序列预测算法预测相关指标是否异常的过程包括：
对于每一相关指标，确定时间窗口、周期及各周期的预测点，每个周期，取预测点时间窗口前后的历史数据构造时间序列数据；
根据时间序列数据利用时间序列预测算法确定预测点的置信区间，判断相关指标预测点的真实值是否落在置信区间内，如果否，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李敏敏，
申请(专利权)人：中盈优创资讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11