一种数据关联性分析方法及系统技术方案

本申请提供一种数据关联性分析方法及系统，包括：采集网络系统中网络节点的故障告警数据；将故障告警数据划分为根源故障告警数据和衍生故障告警数据，建立根源故障告警数据和衍生故障告警数据的拓扑关系图；采集拓扑关系图中一条关系链上的故障告警数据的关联性评价数据；根据关联性评价数据，计算一条关系链上两端网络节点的故障告警数据之间的关联值，对关联值超过对应预设关联阈值的两个网络节点的故障告警数据进行整合；对整合后的故障告警数据与修复方案进行关联性分析，获取该故障告警数据对应的关联性由高到低排序的修复方案列表。本申请减少运维工作人员故障修复的工作量，提高运维工作人员对网络故障的修复效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种数据关联性分析方法及系统


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种数据关联性分析方法及系统。

技术介绍

[0002]随着科技的不断进步和发展，万物互联时代的到来，网络数据量日益增多，网络平台产生的故障告警数据十分复杂多样，进而使得网络运维的难度越来越高。目前，运维工作人员在检查修复网络故障时，往往需要逐一排查每个故障告警数据，并逐一对故障告警数据进行修复，才能恢复正常网络。然而，故障告警数据量庞大，一个故障告警数据往往会衍生出很多其它的告警数据，这对网络运维工作人员故障修复带来了较大的工作量。而且网络运维工作人员寻找故障告警数据时容易造成遗漏，导致无法快速定位网络故障，从而使得网络故障修复过程效率低下。
[0003]目前，如何自动识别网络故障，减少网络运维工作人员故障修复的工作量，提高网络故障修复效率是亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种数据关联性分析方法及系统，分析网络系统的故障告警数据之间的关联性，对关联性较强的故障告警数据进行整合，对整合后的故障告警数据与修复方案进行关联性分析，获取故障告警数据的关联性较高的修复方案推荐给运维工作人员，减少运维工作人员故障修复的工作量，提高运维工作人员对网络故障的修复效率。
[0005]为达到上述目的，本申请提供一种数据关联性分析方法，该方法包括如下步骤：
[0006]采集网络系统中网络节点的故障告警数据；其中，采集到网络节点的故障告警数据后，将产生故障告警数据的故障告警对象广播到网络系统中；
[0007]将故障告警数据划分为根源故障告警数据和衍生故障告警数据，建立根源故障告警数据和衍生故障告警数据的拓扑关系图；
[0008]采集拓扑关系图中一条关系链上的故障告警数据的关联性评价数据；
[0009]根据关联性评价数据，计算一条关系链上两端网络节点的故障告警数据之间的关联值，对关联值超过对应预设关联阈值的两个网络节点的故障告警数据进行整合；
[0010]对整合后的故障告警数据与修复方案进行关联性分析，获取该故障告警数据对应的关联性由高到低排序的修复方案列表；
[0011]将故障告警数据及对应的修复方案列表分发至对应的运维终端。
[0012]如上的，其中，建立根源故障告警数据和衍生故障告警数据的拓扑关系图的方法为：
[0013]预先设定根源故障告警对象与衍生故障告警对象的对应关系；
[0014]获取故障告警数据的故障告警对象；
[0015]根据故障告警数据的故障告警对象，及预先设定的根源故障告警对象与衍生故障告警对象的对应关系，建立根源故障告警数据与衍生故障告警数据之间的拓扑关系图。
[0016]如上的，其中，根源故障告警对象产生的告警数据为根源故障告警数据；衍生故障告警对象产生的告警数据为衍生故障告警数据。
[0017]如上的，其中，获取一条关系链上两个所述网络节点中的首端网络节点的故障告警数据的故障类型，根据故障类型的不同，为两个所述网络节点设定不同的预设关联阈值。
[0018]如上的，其中，根据故障告警数据和预先建立的故障类型神经网络识别模型，识别故障告警数据对应的故障类型，根据故障类型和预先设的故障类型与预设关联阈值的对应列表，获取故障告警数据对应的预设关联阈值。
[0019]如上的，其中，预设关联阈值的设定方法为：
[0020]在根源网络节点插入已知故障类型的恶意事件，产生已知的故障告警数据；
[0021]获取首端网络节点与衍生网络节点的关联性评价数据；
[0022]根据关联性评价数据，计算根源网络节点与衍生网络节点的关联值；
[0023]获取计算的根源网络节点与衍生网络节点的关联值的最小值，作为已知故障类型对应的预设关联阈值。
[0024]如上的，其中，关联性评价数据包括所述网络节点的故障类型、两个所述网络节点之间的连接端口信息、两个所述网络节点之间的网络协议信息、故障告警数据发生时间和所述网络节点的局域网标识。
[0025]如上的，其中，对整合后的故障告警数据与修复方案进行关联性分析，获取该故障告警数据对应的关联性由高到低排序的修复方案列表的方法包括：
[0026]抽取故障告警数据的故障关键词；
[0027]根据预先计算的故障关键词与修复方案的匹配系数，获取故障关键词与修复方案的匹配系数；
[0028]根据故障关键词与修复方案的匹配系数，计算故障告警数据与修复方案的关联值。
[0029]如上的，其中，计算故障关键词与修复方案的匹配系数的方法为：
[0030]第i种故障关键词与修复方案的匹配系数δ
i
的计算方法为：
[0031][0032]其中，δ
i
表示第i种故障关键词与修复方案的匹配系数；R表示历史修复方案对包含第i种故障关键词的故障告警数据进行修复的总数量；Re表示历史修复方案对包含第i种故障关键词的故障告警数据修复成功的总数量。
[0033]本申请还提供一种数据关联性分析系统，该系统包括：
[0034]第一数据采集模块，用于采集网络系统中网络节点的故障告警数据；
[0035]广播模块，用于将产生故障告警数据的故障告警对象广播到网络系统中；
[0036]构建模块，用于将故障告警数据划分为根源故障告警数据和衍生故障告警数据，建立根源故障告警数据和衍生故障告警数据的拓扑关系图；
[0037]第二数据采集模块，用于采集拓扑关系图中一条关系链上的故障告警数据的关联性评价数据；
[0038]数据处理与整合模块，用于根据关联性评价数据，计算一条关系链上两端网络节点的故障告警数据之间的关联值，对关联值超过对应预设关联阈值的两个网络节点的故障
告警数据进行整合；
[0039]数据分析模块，用于对整合后的故障告警数据与修复方案进行关联性分析，获取该故障告警数据对应的关联性由高到低排序的修复方案列表；
[0040]分发模块，用于将故障告警数据及对应的修复方案列表分发至对应的运维终端。
[0041]本申请实现的有益效果如下：
[0042](1)本申请对故障告警数据进行整合，将衍生故障告警数据与根源故障告警数据进行合并处理，有效减少故障告警数据的数量，提高运维工作人员排查网络故障的效率。
[0043](2)本申请对整合后的故障告警数据与修复方案进行关联性分析，获取该故障告警数据对应的关联性由高到低排序的修复方案列表推荐给运维工作人员，提高运维工作人员修复故障的效率。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本申请实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0045]图1为本申请实施例的一种数据关联性分析方法的流程图。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据关联性分析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：采集网络系统中网络节点的故障告警数据；其中，采集到网络节点的故障告警数据后，将产生故障告警数据的故障告警对象广播到网络系统中；将故障告警数据划分为根源故障告警数据和衍生故障告警数据，建立根源故障告警数据和衍生故障告警数据的拓扑关系图；采集拓扑关系图中一条关系链上的故障告警数据的关联性评价数据；根据关联性评价数据，计算一条关系链上两端网络节点的故障告警数据之间的关联值，对关联值超过对应预设关联阈值的两个网络节点的故障告警数据进行整合；对整合后的故障告警数据与修复方案进行关联性分析，获取该故障告警数据对应的关联性由高到低排序的修复方案列表；将故障告警数据及对应的修复方案列表分发至对应的运维终端。2.根据权利要求1所述的数据关联性分析方法，其特征在于，建立根源故障告警数据和衍生故障告警数据的拓扑关系图的方法为：预先设定根源故障告警对象与衍生故障告警对象的对应关系；获取故障告警数据的故障告警对象；根据故障告警数据的故障告警对象，及预先设定的根源故障告警对象与衍生故障告警对象的对应关系，建立根源故障告警数据与衍生故障告警数据之间的拓扑关系图。3.根据权利要求2所述的数据关联性分析方法，其特征在于，根源故障告警对象产生的告警数据为根源故障告警数据；衍生故障告警对象产生的告警数据为衍生故障告警数据。4.根据权利要求3所述的数据关联性分析方法，其特征在于，获取一条关系链上两个所述网络节点中的首端网络节点的故障告警数据的故障类型，根据故障类型的不同，为两个所述网络节点设定不同的预设关联阈值。5.根据权利要求4所述的数据关联性分析方法，其特征在于，根据故障告警数据和预先建立的故障类型神经网络识别模型，识别故障告警数据对应的故障类型，根据故障类型和预先设的故障类型与预设关联阈值的对应列表，获取故障告警数据对应的预设关联阈值。6.根据权利要求5所述的数据关联性分析方法，其特征在于，预设关联阈值的设定方法为：在根源网络节点插入已知故障类型的恶意事件，产生已知的故障告警数据；获取首端网络节点与衍生网络节点的关联性评价数据；根据关联性评价数据，计算根源网络节点与衍生网络节点的关联值；...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺评，李虹，陈慧强，李治良，孙秋玉，
申请(专利权)人：深圳嘉业产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：