使用机器学习来监测链路质量并且预测链路故障制造技术

本公开的实施例涉及使用机器学习来监测链路质量并且预测链路故障。一种设备可以接收已经使用与一组链路相关联的历史链路质量信息被训练的已训练数据模型。在接收到已训练数据模型之后，该设备可以确定与主动支持业务的链路相关联的链路质量信息。该设备可以通过使用链路质量信息作为数据模型的输入来对链路进行分类。数据模型可以将链路分类为与测量链路质量相关联的一组类中的类。该设备可以确定链路的实际质量等级。在确定链路的实际链路质量之后，该设备可以选择性地更新链路的类。该设备可以基于对链路进行分类和/或选择性地更新链路的类来执行与提高链路质量相关联的一个或多个动作。个或多个动作。个或多个动作。

【技术实现步骤摘要】
使用机器学习来监测链路质量并且预测链路故障
[0001]本申请是申请日为2018年07月27日、申请号为201810848202.X、专利技术名称为“使用机器学习来监测链路质量并且预测链路故障”的专利技术专利申请的分案申请。


[0002]本公开的实施方式总体涉及网络通信领域，具体地，涉及使用机器学习来监测链路质量并且预测链路故障的用于网络通信的设备、方法以及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0003]网络设备可以包括内部链路和外部链路。例如，网络设备可以包括允许网络设备的组件之间的业务流(例如，分组)的内部链路和/或允许网络设备之间的业务流的外部链路。

技术实现思路

[0004]根据一些可能的实现，一种设备可以包括用于接收已训练数据模型的一个或多个处理器。数据模型可以使用与一组链路相关联的历史链路质量信息被训练。数据模型可以包括与测量链路质量相关联的一个或多个值。在接收到已训练数据模型之后，一个或多个处理器可以确定与主动支持业务流的链路相关联的链路质量信息。一个或多个处理器可以通过使用链路质量信息作为针对数据模型的输入来对链路进行分类。数据模型可以将链路分类为与第一链路质量度量相关联的第一类、与第二链路质量度量相关联的第二类、或与第三链路质量度量相关联的第三类。一个或多个处理器可以通过使用与提高对链路进行分类的准确性相关联的信息更新数据模型来确定链路是否被正确分类。在确定链路是否被正确分类之后，一个或多个处理器可以将链路的类更新为第一类、第二类或第三类。一个或多个处理器可以基于对链路进行分类和/或更新链路的类来执行与提高链路质量相关联的一个或多个动作。
[0005]根据一些可能的实现，一种非暂态计算机可读介质可以存储一个或多个指令，一个或多个指令在由一个或多个处理器执行时引起一个或多个处理器获取使用与一组链路相关联的历史链路质量信息被训练的数据模型。历史链路质量信息可以包括与测量链路质量相关联的一个或多个值。一个或多个指令可以引起一个或多个处理器在获取数据模型之后确定与主动支持业务流的链路相关联的链路质量信息。一个或多个指令可以引起一个或多个处理器通过使用链路质量信息作为针对数据模型的输入来对链路进行分类。数据模型可以将链路分类为与测量链路质量相关联的一组类中的类。一个或多个指令可以引起一个或多个处理器通过执行与提高对链路进行分类的准确性相关联的一个或多个动作来确定链路是否被正确分类。一个或多个指令可以引起一个或多个处理器在确定链路是否被正确分类之后选择性地更新链路的类。一个或多个指令可以引起一个或多个处理器基于对链路进行分类和/或选择性地更新链路的类来执行与提高链路质量相关联的一个或多个动作。
[0006]根据一些可能的实现，一种方法可以包括由设备接收已训练数据模型。已训练数
据模型可以使用与一组链路相关联的历史链路质量信息被训练。该方法可以包括由该设备在接收到已训练数据模型之后确定与主动支持业务的链路相关联的链路质量信息。该方法可以包括由该设备通过使用链路质量信息作为针对数据模型的输入来对链路进行分类。数据模型可以将链路分类为与测量链路质量相关联的一组类中的类。该方法可以包括由该设备确定链路的实际质量等级。该方法可以包括由该设备在确定链路的实际链路质量之后选择性地更新链路的类。该方法可以包括由该设备基于对链路进行分类和/或选择性地更新链路的类来执行与提高链路质量相关联的一个或多个动作。
[0007]根据一些可能的实现，一种设备，包括：一个或多个处理器，用于：接收已训练数据模型，所述数据模型使用与一组链路相关联的历史链路质量信息被训练，所述数据模型包括与测量链路质量相关联的一个或多个值；在接收到所述已训练数据模型之后，确定与主动支持业务流的链路相关联的链路质量信息；通过使用所述链路质量信息作为针对所述数据模型的输入对所述链路进行分类，所述数据模型用于将所述链路分类为：与第一链路质量度量相关联的第一类，与第二链路质量度量相关联的第二类，或者与第三链路质量度量相关联的第三类；通过使用与提高对所述链路进行分类的准确性相关联的信息更新所述数据模型来确定所述链路是否被正确分类；在确定所述链路是否被正确分类之后，将所述链路的类更新为所述第一类、所述第二类或所述第三类；以及基于对所述链路进行分类和/或更新所述链路的类来执行与提高链路质量相关联的一个或多个动作。
[0008]根据一些可能的实现，其中所述历史链路质量信息和/或所述链路质量信息包括以下中的至少一项：一个或多个实际链路质量度量，一个或多个链路质量预测器，一个或多个环境条件，或者上述各项的某种组合。
[0009]根据一些可能的实现，其中所述一个或多个处理器在对所述链路进行分类时用于：将所述链路分类为所述第二类或所述第三类，所述第二类与边际链路质量相关联，并且所述第三类与低链路质量相关联；以及其中所述一个或多个处理器在确定所述链路是否被正确分类时用于：确定所述链路被不正确地分类，以及使用动态质量系数值更新所述数据模型，所述动态质量系数值与重新训练所述数据模型以提高链路分类的准确性相关联。
[0010]根据一些可能的实现，其中所述一个或多个处理器在对所述链路进行分类时用于：将所述链路分类为与所述第三链路质量度量相关联的所述第三链路类，所述第三链路质量度量与低链路质量相关联，以及在发生实际链路错误之前停用所述链路以防止所述链路上的业务丢弃。
[0011]根据一些可能的实现，其中所述一个或多个处理器在确定所述链路是否被正确分类时用于：在发生实际链路错误之前停用所述链路，以及执行诊断测试以标识所述链路是否被正确分类；以及其中所述一个或多个处理器在更新所述链路的所述类时用于：基于所述诊断测试的结果更新所述链路的所述类。
[0012]根据一些可能的实现，其中所述一个或多个处理器在确定所述链路是否被正确分类时用于：执行诊断测试以确定所述链路的实际质量等级，比较所述链路的所述实际质量等级和与所述链路的所述类相关联的质量等级，基于比较所述链路的所述实际质量等级和与所述链路的所述类相关联的所述质量等级来确定所述链路是否被正确分类，以及基于所述链路是否被正确分类，使用与更新所述链路的所述类相关联的一个或多个质量系数值来更新所述数据模型。
[0013]根据一些可能的实现，其中所述一个或多个处理器在执行与提高所述链路质量相关联的所述一个或多个动作时用于：执行所述一个或多个动作中的至少一个动作，所述一个或多个动作包括：适应与所述链路相关联的一个或多个环境条件，或者向与感兴趣方相关联的设备提供用于修复或更换与所述链路相关联的一个或多个硬件组件和/或软件模块的推荐。
[0014]根据一些可能的实现，一种存储指令的非暂态计算机可读介质，所述指令包括：在由一个或多个处理器执行时引起一个或多个处理器进行以下操作的一个或多个指令：获取使用与一组链路相关联的历史链路质量信息被训练的数据模型，所述历史链路质量信息包括与测量链路质量相关联的一个或多个值；在获取所述数据模型之后，确定与主动支持业务流的链路相关联的链路质量信息；通过使用所述链路质量信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设备，包括：存储器；以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器用于：接收已训练数据模型；在接收到所述已训练数据模型后，确定与支持业务流的链路相关联的链路质量信息；通过使用所述链路质量信息作为针对所述数据模型的输入来对所述链路进行分类，所述数据模型用于将所述链路分类到一组类别中的与测量链路质量相关联的类；在将所述链路分类到所述类后停用所述链路；在停用所述链路后，执行诊断测试来标识所述链路未被正确分类；在执行所述诊断测试后使用所述数据模型将所述链路的类更新为另一类；以及通过修改与以下至少一项相关联的一个或多个质量值来更新所述数据模型：对所述链路进行分类，或更新所述链路的类。2.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个处理器在将所述链路的类更新为所述另一类时用于：当所述链路在所述诊断测试中失败时，将所述链路的类更新为与低链路质量相关联的类；并且其中所述一个或多个处理器在更新所述数据模型时用于：基于与所述低链路质量相关联的类来更新所述数据模型。3.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个处理器在将所述链路的类更新为所述另一类时用于：当所述链路通过所述诊断测试时，将所述链路的类更新为与高链路质量相关联的类，所述链路以高于阈值的得分通过所述诊断测试；并且其中所述一个或多个处理器在更新所述数据模型时用于：基于与所述高链路质量相关联的类来更新所述数据模型。4.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个处理器在确定与所述链路相关联的所述链路质量信息时用于：通过使用以下一项或多项来标识数据传输中的错误，从而测量所述链路质量：前向纠错值，或循环冗余校验值。5.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个处理器还用于：将所述链路分类为低质量链路特定次数；以及基于所述特定次数超过阈值次数，将所述链路列入黑名单。6.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个处理器在更新所述数据模型时用于：通过修改与所述链路质量信息相关联的一个或多个质量系数值，来更新所述数据模型。7.根据权利要求1所述的设备，其中所述一个或多个处理器在确定与所述链路相关联的所述链路质量信息时用于：监测行进通过所述链路的数据，以确定误码率值；并且
其中所述一个或多个处理器在对所述链路进行分类时用于：基于所述误码率值来对所述链路进行分类。8.一种存储指令的非暂态计算机可读介质，所述指令包括：一条或多条指令，所述一条或多条指令在被一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器：接收已训练数据模型；在接收到所述已训练数据模型后，确定与支持业务流的链路相关联的链路质量信息；通过使用所述链路质量信息作为针对所述数据模型的输入来对所述链路进行分类，所述数据模型用于将所述链路分类到一组类别中的与测量链路质量相关联的类；在将所述链路分类到所述类后停用所述链路；在停用所述链路后，执行诊断测试来标识所述链路未被正确分类；在执行所述诊断测试后使用所述数据模型将所述链路的类更新为另一类；以及通过修改与以下至少一项相关联的一个或多个质量值来更新所述数据模型：对所述链路进行分类，或更新所述链路的类。9.根据权利要求8所述的非暂态计算机可读介质，其中使所述一个或多个处理器将所述链路的类更新为所述另一类的所述一条或多条指令使所述一个或多个处理器：当所述链路在所述诊断测试中失败时，将所述链路的类更新为与低链路质量相关联的类；并且其中所述一个或多个处理器在更新所述数据模型时用于：基于与所述低链路质量相关联的类来更新所述数据模型。10.根据权利要求8所述的非暂态计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：A，
申请(专利权)人：瞻博网络公司，
类型：发明
国别省市：