网络性能指标监控方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本说明书一个实施例提供了一种网络性能指标监控方法、装置、设备和存储介质，其中方法包括：获取物联网中待监控的网络性能指标的当前指标数据和网络性能指标的多个历史指标数据，以及，构建物联网的网络拓扑结构；根据多个历史指标数据的采集时间，确定多个历史指标数据的时间类别，根据各个时间类别中的历史指标数据，确定各个时间类别对应的基础阈值；在各个时间类别对应的基础阈值中选取目标基础阈值；根据网络拓扑结构，确定阈值系数，根据目标基础阈值和阈值系数，确定监控阈值，对当前指标数据进行监控。通过本实施例，能够解决根据人工经验的方式设置静态不变的监控阈值，阈值准确性较差，降低了指标监控的准确性的问题。降低了指标监控的准确性的问题。降低了指标监控的准确性的问题。

【技术实现步骤摘要】
网络性能指标监控方法、装置、设备和存储介质


[0001]本文件涉及移动通信领域，尤其涉及一种网络性能指标监控方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，越来越多的智能设备接入物联网，接入物联网的设备可以称为物联网设备。为了保证物联网的稳定运行，需要对物联网中的网络性能指标进行监控。传统的监控方法主要是通过人工经验的方式设置一个静态不变的监控阈值，当采集到的指标数据与该监控阈值差距较大时，确定采集到的指标数据为异常数据，进行数据告警。然而，根据人工经验的方式设置静态不变的监控阈值，往往具有很大误差，阈值准确性较差，降低了指标监控的准确性。

技术实现思路

[0003]本说明书一个实施例的目的是提供一种网络性能指标监控方法、装置、设备和存储介质，以解决根据人工经验的方式设置静态不变的监控阈值，阈值准确性较差，降低了指标监控的准确性的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本说明书一个实施例是这样实现的：
[0005]第一方面，本说明书一个实施例提供了一种基于物联网的网络性能指标监控方法，包括：
[0006]获取物联网中待监控的网络性能指标的当前指标数据和所述网络性能指标的多个历史指标数据，以及，根据所述物联网中的物联网设备之间的通信关系和/或业务关系，构建所述物联网的网络拓扑结构；
[0007]根据所述多个历史指标数据的采集时间，确定所述多个历史指标数据在每种预设时间维度下的时间类别，根据各个所述时间类别中的所述历史指标数据，确定各个所述时间类别对应的基础阈值；
[0008]在所述多个历史指标数据中确定与所述当前指标数据相关联的目标历史指标数据，根据所述当前指标数据的采集时间和所述目标历史指标数据的采集时间，在各个所述时间类别对应的基础阈值中选取所述当前指标数据对应的目标基础阈值；
[0009]根据所述物联网的网络拓扑结构，确定所述当前指标数据对应的阈值系数，根据所述目标基础阈值和所述阈值系数，确定所述当前指标数据对应的监控阈值，根据所述监控阈值，对所述当前指标数据进行监控。
[0010]第二方面，本说明书一个实施例提供了一种基于物联网的网络性能指标监控装置，包括：
[0011]数据获取单元，用于获取物联网中待监控的网络性能指标的当前指标数据和所述网络性能指标的多个历史指标数据，以及，根据所述物联网中的物联网设备之间的通信关系和/或业务关系，构建所述物联网的网络拓扑结构；
[0012]第一阈值确定单元，用于根据所述多个历史指标数据的采集时间，确定所述多个历史指标数据在每种预设时间维度下的时间类别，根据各个所述时间类别中的所述历史指标数据，确定各个所述时间类别对应的基础阈值；
[0013]第二阈值确定单元，用于在所述多个历史指标数据中确定与所述当前指标数据相关联的目标历史指标数据，根据所述当前指标数据的采集时间和所述目标历史指标数据的采集时间，在各个所述时间类别对应的基础阈值中选取所述当前指标数据对应的目标基础阈值；
[0014]指标监控单元，用于根据所述物联网的网络拓扑结构，确定所述当前指标数据对应的阈值系数，根据所述目标基础阈值和所述阈值系数，确定所述当前指标数据对应的监控阈值，根据所述监控阈值，对所述当前指标数据进行监控。
[0015]第三方面，本说明书一个实施例提供了一种基于物联网的网络性能指标监控设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在上述处理器上运行时，能够实现上述第一方面所述的方法的步骤。
[0016]第四方面，本说明书一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时，能够实现上述第一方面所述的方法的步骤。
[0017]本说明书一实施例中，首先获取物联网中待监控的网络性能指标的当前指标数据和网络性能指标的历史指标数据，以及，构建物联网的网络拓扑结构；其次，根据历史指标数据的采集时间，确定历史指标数据在每种预设时间维度下的时间类别，根据各个时间类别中的历史指标数据，确定各个时间类别对应的基础阈值；然后，在各个时间类别对应的基础阈值中选取当前指标数据对应的目标基础阈值；最后，根据物联网的网络拓扑结构，确定当前指标数据对应的阈值系数，根据目标基础阈值和阈值系数，确定当前指标数据对应的监控阈值，根据监控阈值，对当前指标数据进行监控。通过本实施例，能够结合历史指标数据和物联网的网络拓扑结构，为当前指标数据确定监控阈值，确定得到的监控阈值准确度高，从而提高了指标监控的准确性，解决了根据人工经验的方式设置静态不变的监控阈值，阈值准确性较差，降低指标监控的准确性的问题。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例中的技术方案，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说明书中记载的一些实施例，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。
[0019]图1为本说明书一实施例提供的基于物联网的网络性能指标监控方法的流程示意图；
[0020]图2为本说明书一实施例提供的物联网的网络拓扑结构的示意图；
[0021]图3为本说明书一实施例提供的基于物联网的网络性能指标监控装置的结构示意图；
[0022]图4为本说明书一实施例提供的基于物联网的网络性能指标监控设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]为了使本
的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。
[0024]图1为本说明书一实施例提供的基于物联网的网络性能指标监控方法的流程示意图，如图1所示，该流程包括：
[0025]步骤S102，获取物联网中待监控的网络性能指标的当前指标数据和网络性能指标的多个历史指标数据，以及，根据物联网中的物联网设备之间的通信关系和/或业务关系，构建物联网的网络拓扑结构；
[0026]步骤S104，根据多个历史指标数据的采集时间，确定多个历史指标数据在每种预设时间维度下的时间类别，根据各个时间类别中的历史指标数据，确定各个时间类别对应的基础阈值；
[0027]步骤S106，在多个历史指标数据中确定与当前指标数据相关联的目标历史指标数据，根据当前指标数据的采集时间和目标历史指标数据的采集时间，在各个时间类别对应的基础阈值中选取当前指标数据对应的目标基础阈值；
[0028]步骤S108，根据物联网的网络拓扑结构，确定当前指标数据对应的阈值系数，根据目标基础阈值和阈值系数，确定当前指标数据对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的网络性能指标监控方法，其特征在于，包括：获取物联网中待监控的网络性能指标的当前指标数据和所述网络性能指标的多个历史指标数据，以及，根据所述物联网中的物联网设备之间的通信关系和/或业务关系，构建所述物联网的网络拓扑结构；根据所述多个历史指标数据的采集时间，确定所述多个历史指标数据在每种预设时间维度下的时间类别，根据各个所述时间类别中的所述历史指标数据，确定各个所述时间类别对应的基础阈值；在所述多个历史指标数据中确定与所述当前指标数据相关联的目标历史指标数据，根据所述当前指标数据的采集时间和所述目标历史指标数据的采集时间，在各个所述时间类别对应的基础阈值中选取所述当前指标数据对应的目标基础阈值；根据所述物联网的网络拓扑结构，确定所述当前指标数据对应的阈值系数，根据所述目标基础阈值和所述阈值系数，确定所述当前指标数据对应的监控阈值，根据所述监控阈值，对所述当前指标数据进行监控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个所述时间类别中的所述历史指标数据，确定各个所述时间类别对应的基础阈值，包括：在每个所述时间类别中，根据该时间类别中的各个所述历史指标数据的平均值和标准差，计算该时间类别中的每个所述历史指标数据的概率；在每个所述时间类别中，对该时间类别中的各个所述历史指标数据进行聚类，针对每个所述历史指标数据，确定该历史指标数据所属类的平均距离和该历史指标数据在所属类中的密度，根据该历史指标数据所属类的平均距离和该历史指标数据在所属类中的密度，确定该历史指标数据的类属性值；在每个所述时间类别中，根据每个所述历史指标数据的概率和类属性值，确定每个所述时间类别对应的基础阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，针对每个所述历史指标数据，确定该历史指标数据所属类的平均距离和该历史指标数据在所属类中的密度，包括：针对每个所述历史指标数据，根据该历史指标数据所属类中所有数据与类中心数据之间的距离之和，以及，该历史指标数据所属类中的数据总数量，确定该历史指标数据所属类的平均距离；针对每个所述历史指标数据，在该历史指标数据所属类中确定该历史指标数据对应的统计数据，根据该历史指标数据对应的所有统计数据与该历史指标数据之间的距离之和，以及，所有统计数据的总数量，确定该历史指标数据在所属类中的密度；其中，在该历史指标数据所属类中，该历史指标数据对应的统计数据与该历史指标数据之间的距离小于该历史指标数据所属类的平均距离，并且，也小于该历史指标数据对应的统计数据与类中心数据之间的距离。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述多个历史指标数据中确定与所述当前指标数据相关联的目标历史指标数据，包括：对所述当前指标数据和所述多个历史指标数据进行聚类；将与所述当前指标数据聚为一类的各个历史指标数据，确定为与所述当前指标数据相关联的各个目标历史指标数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前指标数据的采集时间和所述目标历史指标数据的采集时间，在各个所述时间类别对应的基础阈值中选取所述当前指标数据对应的目标基础阈值，包括：根据所述当前指标数据的采集时间，确定所述当前指标数据在每种预设时间维度下的第一时间类别，根据各个所述目标历史指标数据的采集时间，确定各个所述目标历史指标数据在每种预设时间维度下的第二时间类别；根据各个所述目标历史指标数据在每种预设时间维度下的第二时间类别，统计每种预设时间维度下每个第二时间类别对应的所述目标历史指标数据的数量；针对每种预设时间维度，根据该预设时间维度下的每个第二时间类别所对应的所述目标历史指标数据的数量...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋灿，邵佳宁，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：