网络检测方法、电子设备、计算机可读介质技术

本公开提供一种网络检测方法，包括：根据多个网元节点的告警数据确定各个所述网元节点的告警特征；根据多个所述网元节点的告警特征构建异常拓扑子图，所述异常拓扑子图表征网络真实拓扑中多个所述网元节点之间的告警关联关系；根据所述异常拓扑子图确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点。本公开还提供一种电子设备、一种计算机可读介质。一种计算机可读介质。一种计算机可读介质。

【技术实现步骤摘要】
网络检测方法、电子设备、计算机可读介质


[0001]本公开涉及通信
，特别涉及一种网络检测方法、一种电子设备、一种计算机可读介质。

技术介绍

[0002]网络中的一个设备或位置上发生故障往往会引起网络中的多个设备或位置出现故障，从而导致监控系统会产生大量的告警数据。面对大量的告警数据，快速、准确地分析并确定故障发生的位置和原因，对于保障业务的可靠性和稳定性、提升用户的使用体验至关重要。
[0003]但是，一些相关技术中无法全面、客观的对网络中的告警数据进行分析，在确定故障的位置和原因时还不够精确，效率也有待提升。

技术实现思路

[0004]本公开实施例提供一种网络检测方法、一种电子设备、一种计算机可读介质。
[0005]第一方面，本公开实施例提供一种网络检测方法，包括：
[0006]根据多个网元节点的告警数据确定各个所述网元节点的告警特征；
[0007]根据多个所述网元节点的告警特征构建异常拓扑子图，所述异常拓扑子图表征网络真实拓扑中多个所述网元节点之间的告警关联关系；
[0008]根据所述异常拓扑子图确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点。
[0009]在一些实施例中，根据多个所述网元节点的告警特征构建异常拓扑子图的步骤包括：
[0010]根据多个所述网元节点的告警特征确定异常节点集合，所述异常节点集合包括作为异常节点的至少一个所述网元节点；
[0011]提取所述网络真实拓扑中所述异常节点集合的多个异常节点的关联关系，构建所述异常拓扑子图。
[0012]在一些实施例中，根据多个所述网元节点的告警特征确定异常节点集合的步骤包括：
[0013]根据各个所述网元节点的告警特征计算各个网元节点的异常程度值，所述异常程度值表征所述网元节点的异常程度；
[0014]将异常程度值最大的多个网元节点确定为异常节点。
[0015]在一些实施例中，所述告警特征包括多个告警特征分量；对于任意一个所述网元节点，根据各个所述网元节点的告警特征计算各个网元节点的异常程度值的步骤包括：
[0016]确定所述网元节点的各个所述告警特征分量对应的权重值；
[0017]根据所述权重值对各个所述告警特征分量进行加权求和，得到所述异常程度值。
[0018]在一些实施例中，提取网络真实拓扑中所述异常节点集合的多个异常节点的关联关系，构建所述异常拓扑子图的步骤包括：
[0019]从所述网络真实拓扑中提取多个子图节点，所述多个子图节点包括各个所述异常节点和与其相邻的下一跳正常节点；
[0020]从所述网络真实拓扑中提取各个所述子图节点之间的有向边；
[0021]根据各个所述子图节点、各个所述子图节点之间的有向边构建所述异常拓扑子图。
[0022]在一些实施例中，所述异常拓扑子图包括多个子图节点，所述多个子图节点包括各个所述异常节点和与其相邻的下一跳正常节点；根据所述异常拓扑子图确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点的步骤包括：
[0023]根据各个所述子图节点的告警特征和所述异常拓扑子图确定转移概率矩阵，所述转移概率矩阵的任意一个元素为对应的相邻的子图节点之间的故障转移概率；
[0024]根据所述转移概率矩阵确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点。
[0025]在一些实施例中，根据各个所述子图节点的告警特征和所述异常拓扑子图确定转移概率矩阵的步骤包括：
[0026]计算所述异常拓扑子图中子图节点之间的相似度，作为子图节点之间有向边的权重；
[0027]根据子图节点之间有向边的权重计算作为所述转移概率矩阵的元素的子图节点之间的故障转移概率，得到所述转移概率矩阵。
[0028]在一些实施例中，根据所述转移概率矩阵确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点的步骤包括：
[0029]确定各个所述子图节点的初始根因分数；
[0030]根据各个所述子图节点的初始根因分数和所述转移概率矩阵，通过迭代计算确定各个所述子图节点的根因分数；
[0031]将根因分数最大的子图节点确定为作为故障根源的网元节点。
[0032]在一些实施例中，根据各个所述子图节点的告警特征和所述异常拓扑子图确定转移概率矩阵的步骤包括：
[0033]在所述异常拓扑子图中添加背景节点，所述背景节点与所述异常拓扑子图中的各个子图节点双向连接，得到强连通网络；
[0034]根据所述强连通网络中的各个子图节点、所述背景节点之间有向边的权重计算作为所述转移概率矩阵的元素的故障转移概率，得到所述转移概率矩阵；
[0035]根据所述转移概率矩阵确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点的步骤包括：
[0036]确定各个所述异常节点、所述背景节点的初始根因分数；
[0037]根据各个所述子图节点、所述背景节点的初始根因分数和所述转移概率矩阵，通过迭代计算确定各个所述子图节点、所述背景节点的根因分数；
[0038]将根因分数最大的子图节点确定为作为故障根源的网元节点。
[0039]在一些实施例中，所述异常拓扑子图包括多个子图节点，所述多个子图节点包括各个所述异常节点和与其相邻的下一跳正常节点；根据所述异常拓扑子图确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点的步骤包括：
[0040]为各个所述子图节点分配初始当局Authorities分数和初始枢纽Hubs分数；
[0041]更新各个所述子图节点的Authorities分数和Hubs分数，其中，所述子图节点的Authorities分数是指向所述子图节点的各个子图节点的Hubs分数的总和，所述子图节点的Hubs分数是所述子图节点指向的各个子图节点的Authorities分数的总和；
[0042]将各个所述子图节点的Authorities分数和Hubs分数归一化；
[0043]返回所述更新各个所述子图节点的Authorities分数和Hubs分数的步骤；
[0044]将Authorities分数和Hubs分数之和最大的子图节点确定为作为故障根源的网元节点。
[0045]在一些实施例中，在根据所述异常拓扑子图确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点的步骤之后，所述网络检测方法还包括：
[0046]确定作为故障根源的网元节点的下层子节点中作为故障根源的下层子节点。
[0047]在一些实施例中，在根据多个网元节点的告警数据确定各个所述网元节点的告警特征的步骤之前，所述网络检测方法还包括：
[0048]确定组成目标时间段的多个时间窗中是否存在异常时间窗；
[0049]当存在异常时间窗时，根据异常时间窗获取多个网元节点的告警数据。
[0050]在一些实施例中，确定组成目标时间段的多个时间窗中，是否存在异常时间窗的步骤包括：
[0051]根据各个时间窗内的告警频次，组成告警频次时间序列；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络检测方法，包括：根据多个网元节点的告警数据确定各个所述网元节点的告警特征；根据多个所述网元节点的告警特征构建异常拓扑子图，所述异常拓扑子图表征网络真实拓扑中多个所述网元节点之间的告警关联关系；根据所述异常拓扑子图确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点。2.根据权利要求1所述的网络检测方法，其中，根据多个所述网元节点的告警特征构建异常拓扑子图的步骤包括：根据多个所述网元节点的告警特征确定异常节点集合，所述异常节点集合包括作为异常节点的至少一个所述网元节点；提取所述网络真实拓扑中所述异常节点集合的多个异常节点的关联关系，构建所述异常拓扑子图。3.根据权利要求2所述的网络检测方法，其中，根据多个所述网元节点的告警特征确定异常节点集合的步骤包括：根据各个所述网元节点的告警特征计算各个网元节点的异常程度值，所述异常程度值表征所述网元节点的异常程度；将异常程度值最大的多个网元节点确定为异常节点。4.根据权利要求3所述的网络检测方法，其中，所述告警特征包括多个告警特征分量；对于任意一个所述网元节点，根据各个所述网元节点的告警特征计算各个网元节点的异常程度值的步骤包括：确定所述网元节点的各个所述告警特征分量对应的权重值；根据所述权重值对各个所述告警特征分量进行加权求和，得到所述异常程度值。5.根据权利要求2至4中任意一项所述的网络检测方法，其中，提取网络真实拓扑中所述异常节点集合的多个异常节点的关联关系，构建所述异常拓扑子图的步骤包括：从所述网络真实拓扑中提取多个子图节点，所述多个子图节点包括各个所述异常节点和与其相邻的下一跳正常节点；从所述网络真实拓扑中提取各个所述子图节点之间的有向边；根据各个所述子图节点、各个所述子图节点之间的有向边构建所述异常拓扑子图。6.根据权利要求2至4中任意一项所述的网络检测方法，其中，所述异常拓扑子图包括多个子图节点，所述多个子图节点包括各个所述异常节点和与其相邻的下一跳正常节点；根据所述异常拓扑子图确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点的步骤包括：根据各个所述子图节点的告警特征和所述异常拓扑子图确定转移概率矩阵，所述转移概率矩阵的任意一个元素为对应的相邻的子图节点之间的故障转移概率；根据所述转移概率矩阵确定多个所述网元节点中作为故障根源的网元节点。7.根据权利要求6所述的网络检测方法，其中，根据各个所述子图节点的告警特征和所述异常拓扑子图确定转移概率矩阵的步骤包括：计算所述异常拓扑子图中子图节点之间的相似度，作为子图节点之间有向边的权重；根据子图节点之间有向边的权重计算作为所述转移概率矩阵的元素的子图节点之间的故障转移概率，得到所述转移概率矩阵。8.根据权利要求6所述的网络检测方法，其中，根据所述转移概率矩阵确定多个所述网
元节点中作为故障根源的网元节点的步骤包括：确定各个所述子图节点的初始根因分数；根据各个所述子图节点的初始根因分数和所述转移概率矩阵，通过迭代计算确定各个所述子图节点的根因分数；将根因分数最大的子图节点确定为作为故障根源的网元节点。9.根据权利要求6所述的网络检测方法，其中，根据各个所述子图节点的告警特征和所述异常拓扑子图确定转移概率矩阵的步骤包括：在所述异常拓扑子图中添加背景...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩俊华，吴振宇，彭鑫，薄开涛，吕潇萌，陈浩，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：