一种异常网元检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种异常网元检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据网络系统架构中第一网元的运行数据，获取所述第一网元的性能指标数据；根据所述第一网元的性能指标数据，获取所述第一网元每类指标的指标异常值，并筛选出所述第一网元的异常指标；根据所述第一网元的所有异常指标的指标异常值，获取所述第一网元的网元异常值；根据所述第一网元的异常指标数量，以及所述第一网元的网元异常值，判断所述第一网元是否为异常网元。本方法根据各异常指标的指标异常值获取第一网元的网元异常值，从多方面准确衡量了第一网元的运行情况。根据第一网元的异常指标数量，第一网元的网元异常值，从整体上直观地判断了第一网元是否为异常网元。元是否为异常网元。元是否为异常网元。

【技术实现步骤摘要】
一种异常网元检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种异常网元检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有技术中对于异常网元的检测，多为基于单一指标的异常检测，从单一的角度判断网元是否异常，其观测结果比较片面，难以准确衡量异常情况。而从多类指标进行异常检测，则会增加运维人员异常判断的难度，由于运维人员的专业技能不同，对于不同种类异常的认知也不一样，为此需要付出相应的学习成本，并且观测指标较多导致观测较为繁琐，不够直观。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种异常网元检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中异常检测准确率不高、不够直观的缺陷。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种异常网元检测方法，包括：根据网络系统架构中第一网元的运行数据，获取所述第一网元的性能指标数据；根据所述第一网元的性能指标数据，获取所述第一网元每类指标的指标异常值，并筛选出所述第一网元的异常指标；根据所述第一网元的所有异常指标的指标异常值，获取所述第一网元的网元异常值；根据所述第一网元的异常指标数量，以及所述第一网元的网元异常值，判断所述第一网元是否为异常网元。
[0005]根据本专利技术提供的一种异常网元检测方法，所述根据所述第一网元的异常指标数量，以及所述第一网元的网元异常值，判断所述第一网元是否为异常网元，之后还包括：根据所述网络系统架构中的各网元的连续时间点的网元异常值，构建异常扩散矩阵，并根据所述各网元的运行数据对所述异常扩散矩阵实时更新；根据所述网络系统架构的网络拓扑和所述异常扩散矩阵，确定异常起源网元。
[0006]根据本专利技术提供的一种异常网元检测方法，所述根据所述网络系统架构的网络拓扑和所述异常扩散矩阵，确定异常起源网元，进一步包括：确定观察时间段内最早异常时间、最大网元异常值对应的网元为异常起源网元，邻近网元中异常时间滞后、异常值小于所述最大异常值的异常网元为受波及网元。
[0007]根据本专利技术提供的一种异常网元检测方法，所述根据网络系统架构中第一网元的运行数据，获取所述第一网元的性能指标数据，进一步包括：对所述第一网元的不同类型运行数据进行平滑处理，达到统一的第一采集周期，并按时序汇聚，得到时序型的性能指标数据；所述平滑处理包括插补、平均中的至少一项。
[0008]根据本专利技术提供的一种异常网元检测方法，所述根据所述第一网元的性能指标数据，获取所述第一网元每类指标的指标异常值，并筛选出所述第一网元的异常指标，进一步包括：根据所述第一网元的性能指标数据，利用相应种类指标历史数据的统计参数，对所述第一网元的每类指标数据进行归一化处理，得到所述第一网元每类指标的指标异常值；根据第一动态阈值，判断所述第一网元的每类指标的指标异常值，筛选出所述第一网元的异常指标。
[0009]根据本专利技术提供的一种异常网元检测方法，所述根据所述第一网元的异常指标数量，以及第一网元的网元异常值，判断所述第一网元是否为异常网元，进一步包括：确定所述第一网元的异常指标数量大于所述第二动态阈值，且所示第一网元的网元异常值大于所述第三动态阈值，则判断所述第一网元为异常网元。
[0010]根据本专利技术提供的一种异常网元检测方法，所述根据网络系统架构中第一网元的运行数据，获取所述第一网元的性能指标数据，之前还包括：根据所述第一动态阈值、第二动态阈值、第三动态阈值的取值范围，及历史性能指标数据，以及专家历史判断数据，利用网格参数搜索算法确定所述第一动态阈值、第二动态阈值、第三动态阈值的最优阈值组合；根据所述最优阈值组合，定期更新所述第一动态阈值、第二动态阈值、第三动态阈值。
[0011]根据本专利技术提供的一种异常网元检测方法，所述根据所述第一动态阈值、第二动态阈值、第三动态阈值的取值范围，及历史性能指标数据，以及专家历史判断数据，利用网格参数搜索算法确定所述第一动态阈值、第二动态阈值、第三动态阈值为的最优阈值组合，具体包括：根据所述第一动态阈值、第二动态阈值、第三动态阈值的取值范围，确定阈值组合的取值空间；根据所述取值空间的每一阈值组合，对历史性能指标数据计算相应网元异常值，判断网元异常情况，并结合专家历史判断数据，确定所述每一阈值组合对应的网元异常判断准确率；确定所述网元异常判断准确率最高的阈值组合为所述最优阈值组合。
[0012]根据本专利技术提供的一种异常网元检测方法，所述确定所述第一网元的异常指标数量大于所述第二动态阈值，且所示第一网元的网元异常值大于所述第三动态阈值，则确定所述第一网元为异常网元，之后还包括：确定所述第一网元的异常持续时间大于第四动态阈值，则判断所述第一网元为异常网元，否则为正常网元。
[0013]第二方面，本专利技术还提供一种异常网元检测装置，包括：获取单元，用于根据网络系统架构中第一网元的运行数据，获取所述第一网元的性能指标数据；筛选单元，用于根据所述第一网元的性能指标数据，获取所述第一网元每类指标的指标异常值，并筛选出所述第一网元的异常指标；
生成单元，用于根据所述第一网元的所有异常指标的指标异常值，获取所述第一网元的网元异常值；判断单元，用于根据所述第一网元的异常指标数量，以及所述第一网元的网元异常值，判断所述第一网元是否为异常网元。
[0014]根据本专利技术提供的一种异常网元检测装置，还包括：构建单元，用于根据所述网络系统架构中的各网元的连续时间点的网元异常值，构建异常扩散矩阵，并根据所述各网元的运行数据对所述异常扩散矩阵实时更新；确定单元，用于根据所述网络系统架构的网络拓扑和所述异常扩散矩阵，确定异常起源网元。
[0015]第三方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一方面任一种所述异常网元检测方法的步骤。
[0016]第四方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任一种所述异常网元检测方法的步骤。
[0017]本专利技术提供的一种异常网元检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过第一网元的运行数据，获取性能指标数据。根据性能指标数据，获取每类指标异常值，筛选出异常指标。并根据各异常指标的指标异常值获取第一网元的网元异常值，从多方面准确衡量了第一网元的运行情况。根据第一网元的异常指标数量，第一网元的网元异常值，从整体上直观地判断了第一网元是否为异常网元。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1是本专利技术提供的异常网元检测方法的流程示意图之一；图2是本专利技术提供的异常网元检测方法的流程示意图之二；图3是本专利技术提供的异常网元检测装置的结构示意图之一；图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常网元检测方法，其特征在于，包括：根据网络系统架构中第一网元的运行数据，获取所述第一网元的性能指标数据；根据所述第一网元的性能指标数据，获取所述第一网元每类指标的指标异常值，并筛选出所述第一网元的异常指标；根据所述第一网元的所有异常指标的指标异常值，获取所述第一网元的网元异常值；根据所述第一网元的异常指标数量，以及所述第一网元的网元异常值，判断所述第一网元是否为异常网元；根据所述网络系统架构中的各网元的连续时间点的网元异常值，构建异常扩散矩阵，并根据所述各网元的运行数据对所述异常扩散矩阵实时更新；根据所述网络系统架构的网络拓扑和所述异常扩散矩阵，确定异常起源网元。2.根据权利要求1所述的异常网元检测方法，其特征在于，所述根据所述网络系统架构的网络拓扑和所述异常扩散矩阵，确定异常起源网元，进一步包括：确定观察时间段内最早异常时间、最大网元异常值对应的网元为异常起源网元，邻近网元中异常时间滞后、异常值小于所述最大网元异常值的异常网元为受波及网元。3.根据权利要求1所述的异常网元检测方法，其特征在于，所述根据网络系统架构中第一网元的运行数据，获取所述第一网元的性能指标数据，进一步包括：对所述第一网元的不同类型运行数据进行平滑处理，达到统一的第一采集周期，并按时序汇聚，得到时序型的性能指标数据；所述平滑处理包括插补、平均中的至少一项。4.根据权利要求1所述的异常网元检测方法，其特征在于，所述根据所述第一网元的性能指标数据，获取所述第一网元每类指标的指标异常值，并筛选出所述第一网元的异常指标，进一步包括：根据所述第一网元的性能指标数据，利用相应种类指标历史数据的统计参数，对所述第一网元的每类指标数据进行归一化处理，得到所述第一网元每类指标的指标异常值；根据第一动态阈值，判断所述第一网元的每类指标的指标异常值，筛选出所述第一网元的异常指标。5.根据权利要求4所述的异常网元检测方法，其特征在于，所述根据所述第一网元的异常指标数量，以及第一网元的网元异常值，判断所述第一网元是否为异常网元，进一步包括：确定所述第一网元的异常指标数量大于第二动态阈值，且所示第一网元的网元异常值大于第三动态阈值，则判断所述第一网元为异常网元。6.根据权利要求5所述的异常网元检测方法，其特征在于，所述根据网络系统架构中第一网元的运行数据，获取所述第一网元的性能指标数据，之前还包括：根据所述第一动态阈值、第二动态阈值、第三动态阈值的取值范围，及历史性能指标数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：易存道，
申请(专利权)人：北京宝兰德软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：