本申请实施例提供了一种定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及无线通信领域。该方法包括：获取网络云中各网络设备分别对应的至少一个告警数据，得到多个告警数据；接着，根据网络云的网络拓扑图，对多个告警数据进行告警事件划分，得到至少一个告警事件，网络拓扑图是根据网络云的系统架构和网络云中各网络设备之间的连接关系生成的；针对每一告警事件，基于网络拓扑图，根据告警相关信息，通过图中心性算法，确定每一告警事件对应的目标告警网络设备，以完成每一告警事件的根因定位。本申请实施例可以实时梳理网络中的告警数据，快速、准确的发现网络中告警根因，有效解决告警风暴，降低运维成本。降低运维成本。降低运维成本。
【技术实现步骤摘要】
定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及无线通信
，具体而言，本申请涉及一种定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着云计算的发展，网络也逐渐云化，虚拟化技术将通用的计算、存储和网络等硬件设备分解为多种虚拟资源，实现硬件解耦，并根据需要实现网络功能及动态灵活性部署。云计算技术可以实现应用的弹性、资源与业务负荷的匹配，不但提高了资源的利用率，还保证了系统响应速度。网络云就是将普通的独立服务器，通过网络技术进行功能性整合管理，形成一个功能强大、高效快捷和安全可靠的虚拟网络服务体系，提供给网络用户按需取用。然而，通信类业务较高的稳定性要求给网络云的运维带来了巨大挑战，面临着故障告警风暴、故障根因定位溯源难、人工专家经验有限的运维难题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种定位方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决网络云故障根因定位溯源难的问题。技术方案如下：
[0004]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种定位方法，该方法包括：
[0005]获取网络云中各网络设备分别对应的至少一个告警数据，得到多个告警数据；
[0006]根据网络云的网络拓扑图，对多个告警数据进行告警事件划分，得到至少一个告警事件，网络拓扑图是根据网络云的系统架构和网络云中各网络设备之间的连接关系生成的；
[0007]针对每一告警事件，基于网络拓扑图，根据告警相关信息，通过图中心性算法，确定每一告警事件对应的目标告警网络设备，以完成每一告警事件的根因定位。
[0008]在一种可能的实现方式中，根据网络云的网络拓扑图，对多个告警数据进行告警事件划分，包括：
[0009]根据多个告警数据分别对应的网络设备以及网络拓扑图中网络设备之间的距离，对多个告警数据进行告警事件划分。
[0010]在一种可能的实现方式中，在对多个告警数据进行告警事件划分之后，还包括：
[0011]若已有告警事件中的任一告警数据所对应的网络设备与新获取到的任一告警数据所对应的网络设备之间的距离，小于或等于预设拓扑距离阈值，且若确定已有告警事件中的任一告警数据的发生时间与新获取到的任一告警数据的发生时间之间的时间差值，小于或等于预设时间阈值，则将新获取到的任一告警数据划分至已有告警事件中，否则，针对新获取到的任一告警数据新建一个告警事件；
[0012]其中，已有告警事件为至少一个告警事件中的任一个。
[0013]在一种可能的实现方式中，针对每一告警事件，基于网络拓扑图，根据告警相关信息，通过图中心性算法，确定每一告警事件对应的目标告警网络设备，包括：
[0014]基于网络拓扑图，进行每一告警事件对应的多个告警网络设备之间拓扑图的重构，得到告警事件图；
[0015]根据告警事件图和告警相关信息，通过图中心性算法，确定每一告警事件对应的目标告警网络设备。
[0016]在一种可能的实现方式中，告警相关信息至少包括告警级别、告警数量和告警对端设备信息；
[0017]图中心性算法包括度中心性算法、接近中心性算法、中介中心性算法或特征向量中心性算法中的至少一项。
[0018]在一种可能的实现方式中，根据告警事件图和告警相关信息，通过图中心性算法，确定每一告警事件对应的目标告警网络设备，包括：
[0019]根据告警事件图中每个告警网络设备的告警数量和告警级别，对每个告警网络设备进行权重叠加处理；
[0020]基于每个告警网络设备的告警对端设备信息，通过特征向量中心性算法，在告警事件图中进行告警网络设备之间权重的传递，该权重是经权重叠加处理后得到的权重；
[0021]通过接近中心性算法，对告警事件图进行中心性的计算，并通过度中心性算法，根据计算的计算结果，确定每一告警事件对应的目标告警网络设备。
[0022]在一种可能的实现方式中，在确定每一告警事件对应的目标告警网络设备之后，还包括：
[0023]将目标告警网络设备上的至少一个告警数据按照其发生时间和告警级别进行排序，最终得到目标告警网络设备的告警原因。
[0024]根据本申请实施例的另一个方面，提供了一种定位装置，该装置包括：
[0025]获取模块，用于获取网络云中各网络设备分别对应的至少一个告警数据，得到多个告警数据；
[0026]第一处理模块，用于根据网络云的网络拓扑图，对多个告警数据进行告警事件划分，得到至少一个告警事件，网络拓扑图是根据网络云的系统架构和网络云中各网络设备之间的连接关系生成的；
[0027]第二处理模块，用于针对每一告警事件，基于网络拓扑图，根据告警相关信息，通过图中心性算法，确定每一告警事件对应的目标告警网络设备，以完成每一告警事件的根因定位。
[0028]在一种可能的实现方式中，第一处理模块在根据网络云的网络拓扑图，对多个告警数据进行告警事件划分时，具体用于：
[0029]根据多个告警数据分别对应的网络设备以及网络拓扑图中网络设备之间的距离，对多个告警数据进行告警事件划分。
[0030]在一种可能的实现方式中，第一处理模型还用于：
[0031]若已有告警事件中的任一告警数据所对应的网络设备与新获取到的任一告警数据所对应的网络设备之间的距离，小于或等于预设拓扑距离阈值，且若确定已有告警事件中的任一告警数据的发生时间与新获取到的任一告警数据的发生时间之间的时间差值，小于或等于预设时间阈值，则将新获取到的任一告警数据划分至已有告警事件中，否则，针对新获取到的任一告警数据新建一个告警事件；
[0032]其中，已有告警事件为至少一个告警事件中的任一个。
[0033]在一种可能的实现方式中，第二处理模块具体用于：
[0034]基于网络拓扑图，进行每一告警事件对应的多个告警网络设备之间拓扑图的重构，得到告警事件图；
[0035]根据告警事件图和告警相关信息，通过图中心性算法，确定每一告警事件对应的目标告警网络设备。
[0036]在一种可能的实现方式中，告警相关信息至少包括告警级别、告警数量和告警对端设备信息；
[0037]图中心性算法包括度中心性算法、接近中心性算法、中介中心性算法或特征向量中心性算法中的至少一项。
[0038]在一种可能的实现方式中，第二处理模块在根据告警事件图和告警相关信息，通过图中心性算法，确定每一告警事件对应的目标告警网络设备时，具体用于：
[0039]根据告警事件图中每个告警网络设备的告警数量和告警级别，对每个告警网络设备进行权重叠加处理；
[0040]基于每个告警网络设备的告警对端设备信息，通过特征向量中心性算法，在告警事件图中进行告警网络设备之间权重的传递，该权重是经权重叠加处理后得到的权重；
[0041]通过接近中心性算法，对告警事件图进行中心性的计算，并通过度中心性算法，根据计算的计算结果，确定每一告警事件对应的目标告警网络设备。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种定位方法，其特征在于，包括：获取网络云中各网络设备分别对应的至少一个告警数据，得到多个告警数据；根据所述网络云的网络拓扑图，对所述多个告警数据进行告警事件划分，得到至少一个告警事件，所述网络拓扑图是根据所述网络云的系统架构和所述网络云中各网络设备之间的连接关系生成的；针对每一告警事件，基于所述网络拓扑图，根据告警相关信息，通过图中心性算法，确定所述每一告警事件对应的目标告警网络设备，以完成所述每一告警事件的根因定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述网络云的网络拓扑图，对所述多个告警数据进行告警事件划分，包括：根据所述多个告警数据分别对应的网络设备以及所述网络拓扑图中所述网络设备之间的距离，对所述多个告警数据进行告警事件划分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对所述多个告警数据进行告警事件划分之后，还包括：若已有告警事件中的任一告警数据所对应的网络设备与新获取到的任一告警数据所对应的网络设备之间的距离，小于或等于预设拓扑距离阈值，且若确定所述已有告警事件中的任一告警数据的发生时间与所述新获取到的任一告警数据的发生时间之间的时间差值，小于或等于预设时间阈值，则将所述新获取到的任一告警数据划分至所述已有告警事件中，否则，针对所述新获取到的任一告警数据新建一个告警事件；其中，所述已有告警事件为所述至少一个告警事件中的任一个。4.根据权利要求1
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3任一项所述的方法，其特征在于，所述针对每一告警事件，基于所述网络拓扑图，根据告警相关信息，通过图中心性算法，确定所述每一告警事件对应的目标告警网络设备，包括：基于所述网络拓扑图，进行所述每一告警事件对应的多个告警网络设备之间拓扑图的重构，得到告警事件图；根据所述告警事件图和所述告警相关信息，通过所述图中心性算法，确定所述每一告警事件对应的目标告警网络设备。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述告警相关信息至少包括告警级别、告警数量和告警对端设备信息；所述图中心性算法包括度中心性算法、接近中心性算法、中介中心性算法或特征向量中心性算法中的至少一项。6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁建兵，欧阳晔，
申请(专利权)人：亚信科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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