网络故障处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例提供的网络故障处理方法、装置、存储介质及电子设备，通过当检测到网络设备的日志数据存在异常时，获取异常日志数据，对异常日志数据进行预处理，得到异常日志模板集合，通过经验库提取模型对异常日志模板集合进行分析，得到异常特征数据，根据故障经验库和异常特征数据，确定网络设备可能发生的目标网络故障类型，实现了对产生异常日志数据的网络设备的网络故障类型的定位，提高了网络故障的定位速度和定位准确度。

【技术实现步骤摘要】
网络故障处理方法、装置、存储介质及电子设备
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种网络故障处理方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
网络故障是指由于硬件的问题、软件的漏洞、病毒的侵入等引起的网络无法提供正常服务或服务质量降低的状态，网络设备(如交换机、路由器、网关等)是连接到网络中的物理实体，所以，为了保障网络实时处于正常服务状态，就要保证网络设备运行期间不要发生故障。网络设备运行过程中会不停的产生大量用于记录网络设备的运行状态和运行轨迹的日志，分析网络设备产生的日志是定位网络故障的有效方法之一。实际应用中，通常在网络故障发生时，由技术人员提取相关网络设备的日志文件，查找与网络故障相关的日志，从而对网络故障产生的原因进行定位。然而，上述技术方案主要依赖于专业水平较高的技术人员，存在网络故障处理效率低的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种网络故障处理方法、装置、存储介质及电子设备，用以解决现有技术中网络故障处理效率低的问题。第一方面，本申请实施例提供一种网络故障处理方法，包括：当检测到网络设备的日志数据存在异常时，获取异常日志数据；对所述异常日志数据进行预处理，得到转发面异常日志模板集合、管理面异常日志模板集合和控制面异常日志模板集合；通过经验库提取模型对所述转发面异常日志模板集合、所述管理面异常日志模板集合和所述控制面异常日志模板集合进行分析，得到异常特征数据；根据故障经验库和所述异常特征数据，确定所述网络设备可能发生的目标网络故障类型，所述故障经验库用于存储网络故障类型与故障特征数据的对应关系。可选地，所述经验库提取模型用于：按照魔方分析方法，将所述转发面异常日志模板集合、管理面异常日志模板集合和控制面异常日志模板集合中的元素进行组合，得到所述异常特征数据。可选地，所述对所述异常日志数据进行预处理，得到异常日志模板集合，包括：对所述异常日志数据进行过滤和模板化处理，得到过滤和模块化处理后的异常日志数据；基于转发面、管理面、控制面对所述过滤和模块化处理后的异常日志数据进行分类，得到转发面异常日志模板集合、管理面异常日志模板集合和控制面异常日志模板集合。可选地，所述根据故障经验库和异常特征数据，定位所述网络设备可能发生的目标网络故障类型，包括：将所述异常特征数据与所述故障经验库中的每一份故障特征数据进行相似度比较，得到目标故障特征数据，所述目标故障特征数据为与所述异常特征数据相似度最高的故障特征数据；根据所述目标故障特征数据，确定所述目标网络故障类型。可选地，所述根据所述目标故障特征数据，确定所述目标网络故障类型，包括：判断所述目标故障特征数据与所述异常特征数据的相似度是否大于或者等于预设阈值；若所述目标故障特征数据与所述异常特征数据的相似度大于或等于预设阈值，则根据所述故障经验库，将所述目标故障特征数据对应的网络故障类型确定为所述目标网络故障类型；若所述目标故障特征数据与所述异常特征数据的相似度小于预设阈值，则对所述异常特征数据进行二次确认，得到二次确认结果；将所述二次确认结果作为所述目标网络故障类型。可选地，所述方法还包括：建立所述异常特征数据与所述二次确认结果的对应关系；将所述异常特征数据与所述二次确认结果的对应关系补充到所述故障经验库中。可选地，在所述根据故障经验库和异常特征数据，定位所述网络设备可能发生的目标网络故障类型之前，所述方法还包括：分别获取已发生过的不同网络故障类型对应的历史故障日志数据；对所述历史故障日志数据进行预处理，得到转发面历史故障日志模板集合、管理面历史故障日志模板集合和控制面历史故障日志集合；通过经验库提取模型对所述转发面历史故障日志模板集合、所述管理面历史故障日志模板集合和所棕控制面历史故障日志集合进行分析，得到故障特征数据；分别存储不同的网络故障类型及对应的故障特征数据，得到所述故障经验库。第二方面，本申请实施例提供一种网络故障处理装置，包括：获取模块，用于当检测到网络设备的日志数据存在异常时，获取异常日志数据；处理模块，用于对所述异常日志数据进行预处理，得到转发面异常日志模板集合、管理面异常日志模板集合和控制面异常日志模板集合；通过经验库提取模型对所述转发面异常日志模板集合、所述管理面异常日志模板集合和所述控制面异常日志模板集合进行分析，得到异常特征数据；根据故障经验库和所述异常特征数据，确定所述网络设备可能发生的目标网络故障类型，所述故障经验库用于存储网络故障类型与故障特征数据的对应关系。第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于实现如上述所述的网络故障处理方法。第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序实现如上述所述的网络故障处理方法。本申请实施例提供的网络故障处理方法、装置、存储介质及电子设备，通过当检测到网络设备的日志数据存在异常时，获取异常日志数据，对异常日志数据进行预处理，得到异常日志模板集合，通过经验库提取模型对异常日志模板集合进行分析，得到异常特征数据，根据故障经验库和异常特征数据，确定网络设备可能发生的目标网络故障类型，实现了对产生异常日志数据的网络设备的网络故障类型的定位，由于在发现异常数据后先通过预处理对异常日志数据进行简化和分类，减少了经验库提取模型提取异常特征数据的工作量，从而提高了网络故障的定位速度，另外，由于经验库提取模型是基于网络设备运行原理训练得到，通过其对预处理后的异常日志模板集合进行分析并提取异常特征数据的基础，进行网络故障的定位，提高了网络故障的定位准确度。附图说明为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的应用场景示意图；图2为本申请实施例提供的网络故障处理方法实施例一的流程示意图；图3为本申请实施例提供的经验库提取模型的一种实现原理示意图；图4为本申请实施例提供的经验库提取模型的另一种实现原理示意图；图5为本申请实施例提供的网络故障处理方法实施例二的流程示意图；图6为本申请实施例提供的网络故障处理方法实施例三的流程示意图；图7为本申请实施例提供的网络故障处理装置实施例的结构示意图；图8为本申请实施例提供的电子设备实施例的结构示意图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络故障处理方法，其特征在于，包括：/n当检测到网络设备的日志数据存在异常时，获取异常日志数据；/n对所述异常日志数据进行预处理，得到转发面异常日志模板集合、管理面异常日志模板集合和控制面异常日志模板集合；/n通过经验库提取模型对所述转发面异常日志模板集合、所述管理面异常日志模板集合和所述控制面异常日志模板集合进行分析，得到异常特征数据；/n根据故障经验库和所述异常特征数据，确定所述网络设备可能发生的目标网络故障类型，所述故障经验库用于存储网络故障类型与故障特征数据的对应关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种网络故障处理方法，其特征在于，包括：
当检测到网络设备的日志数据存在异常时，获取异常日志数据；
对所述异常日志数据进行预处理，得到转发面异常日志模板集合、管理面异常日志模板集合和控制面异常日志模板集合；
通过经验库提取模型对所述转发面异常日志模板集合、所述管理面异常日志模板集合和所述控制面异常日志模板集合进行分析，得到异常特征数据；
根据故障经验库和所述异常特征数据，确定所述网络设备可能发生的目标网络故障类型，所述故障经验库用于存储网络故障类型与故障特征数据的对应关系。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述经验库提取模型用于：
按照魔方分析方法，将所述转发面异常日志模板集合、管理面异常日志模板集合和控制面异常日志模板集合中的元素进行组合，得到所述异常特征数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述异常日志数据进行预处理，得到异常日志模板集合，包括：
对所述异常日志数据进行过滤和模板化处理，得到过滤和模块化处理后的异常日志数据；
基于转发面、管理面、控制面对所述过滤和模块化处理后的异常日志数据进行分类，得到转发面异常日志模板集合、管理面异常日志模板集合和控制面异常日志模板集合。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据故障经验库和异常特征数据，定位所述网络设备可能发生的目标网络故障类型，包括：
将所述异常特征数据与所述故障经验库中的每一份故障特征数据进行相似度比较，得到目标故障特征数据，所述目标故障特征数据为与所述异常特征数据相似度最高的故障特征数据；
根据所述目标故障特征数据，确定所述目标网络故障类型。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标故障特征数据，确定所述目标网络故障类型，包括：
判断所述目标故障特征数据与所述异常特征数据的相似度是否大于或者等于预设阈值；
若所述目标故障特征数据与所述异常特征数据的相似度大于或等于预设阈值，则根据所述故障经验库，将所述目标故障特征数据对应的网络故障类型确定为所述目标网络故障类型；

【专利技术属性】
技术研发人员：马丹丹，叶晓斌，刘惜吾，陈孟尝，曾昭才，张园，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11