一种故障告警信息处理方法及设备技术

本发明专利技术提供一种故障告警信息处理方法及设备，涉及通信技术领域。该方法包括：获取目标故障告警信息；根据所述目标故障告警信息以及在学习阶段的学习结果，获得故障分析结果。本发明专利技术的方案，解决了现有NFV系统中故障分析依赖人工处理而造成的处理流程长，处理时间慢，不灵活等问题。

A method and equipment for processing fault alarm information

【技术实现步骤摘要】
一种故障告警信息处理方法及设备
本专利技术涉及通信
，特别是指一种故障告警信息处理方法及设备。
技术介绍
网络功能虚拟化NFV旨在将现有的基于物理硬件网元的网络改造为基于虚拟化技术和通用IT设备的网络。采用NFV技术可大大降低网络构造成本、提高网络的灵活性。然而，目前NFV系统中负责故障报警收集的有三个组件，虚拟化基础设施管理器VIM、物理基础设施管理器PIM和网元管理系统EMS。所有报警均会上报到网络功能虚拟化编排器NFVO，NFVO会将简单处理后的报警进一步上传至运营支撑系统OSS(比如对VNF的报警，NFVO负责匹配该VNF所在的主机名称Hostname，之后上传至OSS)。目前NFVO不具备故障根因分析的能力，仅对大量故障报警进行简单的管理和处理，之后将该故障信息全量转交给OSS。OSS也不具备故障根因分析的能力。故障的判断大量依靠人工处理，处理流程长，处理时间慢，不灵活。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种故障告警信息处理方法及设备，以实现更高效的故障告警信息处理。为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种故障告警信息处理方法，包括：获取目标故障告警信息；根据所述目标故障告警信息以及在学习阶段的学习结果，获得故障分析结果。其中，在获得故障分析结果后，所述方法还包括：根据所述故障分析结果，上报结果信息或者进行故障处理。其中，获取目标故障告警信息，包括：将在预设时间窗内，连续性接收的故障告警信息作为目标故障告警信息。其中，在根据所述目标故障告警信息以及在学习阶段的学习结果，获得故障分析结果之前，所述方法还包括：在学习阶段，将故障告警采样数据输入神经网络模型，并获得输出结果；根据所述输出结果进行误差判断；在判断结果指示预测失败的情况下，更新所述神经网络模型的权重，并重新将故障告警采样数据输入神经网络模型；在判断结果指示预测成功且预测成功次数大于第一预设次数的情况下，将目标神经网络模型确定为学习结果，所述目标神经网络模型包括预测成功时的权重。其中，根据所述目标故障告警信息以及在学习阶段的学习结果，获得故障分析结果，包括：将所述目标故障告警信息输入到所述目标神经网络模型；将所述目标神经网络模型的输出结果作为故障分析结果。其中，在将所述目标神经网络模型的输出结果作为故障分析结果之前，还包括：根据所述输出结果进行误差判断；在判断结果指示预测失败且预设失败次数大于第二预设次数的情况下，返回学习阶段，更新权重，并重新将故障告警采样数据输入神经网络模型。其中，根据所述输出结果进行误差判断，包括：根据公式E＝∑[Yi-Yi']2，得到判断标准值E；其中，Yi为输出结果，Yi’为实际故障；若E大于预设阈值，则预测失败；若E等于预设阈值，则预测成功。其中，所述故障告警信息包括：告警标题、告警状态、事件发生时间、告警唯一标识、告警设备身份标识UID、告警设备名称、告警设备类型以及告警设备的虚实性。其中，所述故障告警信息还包括：告警原始级别。其中，根据所述故障分析结果进行故障处理，包括：发送处理指令至目标设备。其中，所述目标设备为网络功能虚拟化编排器NFVO，所述处理指令包括：自愈标题、自愈类别、自愈具体操作、自愈唯一标识、自愈设备UID、自愈设备名称以及自愈设备类型。其中，所述处理指令还包括：自愈时间。其中，所述结果信息包括：故障标题、故障状态、事件发生时间、故障唯一标识、故障设备UID、故障设备名称以及故障设备类型。其中，所述结果信息还包括：故障原始级别。为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种故障告警信息处理设备，包括处理器和收发器，其中，所述收发器用于获取目标故障告警信息；所述处理器用于根据所述目标故障告警信息以及在学习阶段的学习结果，获得故障分析结果。其中，所述处理器还用于根据所述故障分析结果，上报结果信息或者进行故障处理。其中，所述收发器还用于将在预设时间窗内，连续性接收的故障告警信息作为目标故障告警信息。其中，所述处理器还用于：在学习阶段，将故障告警采样数据输入神经网络模型，并获得输出结果；根据所述输出结果进行误差判断；在判断结果指示预测失败的情况下，更新所述神经网络模型的权重，并重新将故障告警采样数据输入神经网络模型；在判断结果指示预测成功且预测成功次数大于第一预设次数的情况下，将目标神经网络模型确定为学习结果，所述目标神经网络模型包括预测成功时的权重。其中，所述处理器还用于：将所述目标故障告警信息输入到所述目标神经网络模型；将所述目标神经网络模型的输出结果作为故障分析结果。其中，所述处理器还用于：根据所述输出结果进行误差判断；在判断结果指示预测失败且预设失败次数大于第二预设次数的情况下，反馈学习阶段，更新权重，并重新将故障告警采样数据输入神经网络模型。其中，所述处理器还用于：根据公式E＝∑[Yi-Yi']2，得到判断标准值E；其中，Yi为输出结果，Yi’为实际故障；若E大于预设阈值，则预测失败；若E等于预设阈值，则预测成功。其中，所述故障告警信息包括：告警标题、告警状态、事件发生时间、告警唯一标识、告警设备身份标识UID、告警设备名称、告警设备类型以及告警设备的虚实性。其中，所述故障告警信息还包括：告警原始级别。其中，所述收发器还用于：发送处理指令至目标设备。其中，所述目标设备为网络功能虚拟化编排器NFVO，所述处理指令包括：自愈标题、自愈类别、自愈具体操作、自愈唯一标识、自愈设备UID、自愈设备名称以及自愈设备类型。其中，所述处理指令还包括：自愈时间。其中，所述结果信息包括：故障标题、故障状态、事件发生时间、故障唯一标识、故障设备UID、故障设备名称以及故障设备类型。其中，所述结果信息还包括：故障原始级别。为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种故障告警信息处理设备，包括收发器、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如上所述的故障告警信息处理方法。为达到上述目的，本专利技术的实施例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如上所述的故障告警信息处理方法中的步骤。本专利技术的上述技术方案的有益效果如下：本专利技术实施例的故障告警信息处理方法，获取目标故障告警信息后，就能够结合学习阶段的学习结果，进行分析，从而得到故障分析结果，减少了对人工经验的依赖程度，简化了处理流程，缩短了处理时间，提升了处理效率，具有更佳的灵活性，实现了NFV系统的自动化运维。附图说明图1为本专利技术实施例的故障告警信息处理方法的流程图之一；图2为本专利技术实施本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种故障告警信息处理方法，其特征在于，包括：/n获取目标故障告警信息；/n根据所述目标故障告警信息以及在学习阶段的学习结果，获得故障分析结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种故障告警信息处理方法，其特征在于，包括：
获取目标故障告警信息；
根据所述目标故障告警信息以及在学习阶段的学习结果，获得故障分析结果。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获得故障分析结果后，所述方法还包括：
根据所述故障分析结果，上报结果信息或者进行故障处理。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标故障告警信息，包括：
将在预设时间窗内，连续性接收的故障告警信息作为目标故障告警信息。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述目标故障告警信息以及在学习阶段的学习结果，获得故障分析结果之前，所述方法还包括：
在学习阶段，将故障告警采样数据输入神经网络模型，并获得输出结果；
根据所述输出结果进行误差判断；
在判断结果指示预测失败的情况下，更新所述神经网络模型的权重，并重新将故障告警采样数据输入神经网络模型；
在判断结果指示预测成功且预测成功次数大于第一预设次数的情况下，将目标神经网络模型确定为学习结果，所述目标神经网络模型包括预测成功时的权重。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标故障告警信息以及在学习阶段的学习结果，获得故障分析结果，包括：
将所述目标故障告警信息输入到所述目标神经网络模型；
将所述目标神经网络模型的输出结果作为故障分析结果。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在将所述目标神经网络模型的输出结果作为故障分析结果之前，还包括：
根据所述输出结果进行误差判断；
在判断结果指示预测失败且预设失败次数大于第二预设次数的情况下，返回学习阶段，更新权重，并重新将故障告警采样数据输入神经网络模型。


7.如权利要求4或6所述的方法，其特征在于，根据所述输出结果进行误差判断，包括：
根据公式E＝∑[Yi-Yi']2，得到判断标准值E；其中，Yi为输出结果，Yi’为实际故障；
若E大于预设阈值，则预测失败；若E等于预设阈值，则预测成功。


8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障告警信息包括：告警标题、告警状态、事件发生时间、告警唯一标识、告警设备身份标识UID、告警设备名称、告警设备类型以及告警设备的虚实性。


9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述故障告警信息还包括：告警原始级别。


10.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述故障分析结果进行故障处理，包括：
发送处理指令至目标设备。


11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述目标设备为网络功能虚拟化编排器NFVO，
所述处理指令包括：自愈标题、自愈类别、自愈具体操作、自愈唯一标识、自愈设备UID、自愈设备名称以及自愈设备类型。


12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述处理指令还包括：自愈时间。


13.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结果信息包括：故障标题、故障状态、事件发生时间、故障唯一标识、故障设备UID、故障设备名称以及故障设备类型。


14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述结果信息还包括：故障原始级别。


15.一种故障告警信息处理设备，其特征在于，包括处理器和收发器，其中，
所述收发器用于获取目标故障告警信息；
所述处理器用于根据所述目标故障告警信息以及在学习阶段的学习结果，获得故障分析结果。

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【专利技术属性】
技术研发人员：付乔，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11