本发明专利技术涉及一种基于过拟合的网络异常根源定位方法和系统,属于网络运维技术领域。方法包括：采集路由器之间的网络节点数据，生成路由业务标识和网络节点业务标识；测试路由器之间的网络延时，确定网络延迟异常的时间为异常时间；将所述异常时间内采集的关联路由数据和关联网络节点数据导入故障根源定位分析模型进行分析，确定过拟合值，根据过拟合值业务数据排序进行故障根源定位。本方法能够在无法获取每跳路由之间途经的网络交换机信息而可能导致的隐形网络延迟时，进行快速的网络异常根源定位，提高了网络运维的效率。提高了网络运维的效率。提高了网络运维的效率。
【技术实现步骤摘要】
一种基于过拟合的网络异常根源定位方法和系统
[0001]本专利技术属于网络运维
，尤其涉及一种基于过拟合的网络异常根源定位方法和系统。
技术介绍
[0002]随着数字化发展的逐渐深入，全球局域网的在运设备逐渐增加，相较于十年前设备增长10～100倍，即便运维已经在从手工运维向工具运维和平台运维发展，但仍然无法满足当前超大型局域网对运维监测的要求。如此大的规模下，靠人工经验、自动化运维去监测网络设备就成为了制约运维工作的技术瓶颈。现有技术很难达到路由跟踪过程中，因为无法获取每跳路由之间途经的网络交换机信息，而可能导致的网络延迟问题。所以引入了更智能化、高效的TR069协议监测的优化方法来提高网络运维监测能力。
[0003]现有技术中，存在机房运维场景下业务规模大，应用关系复杂，依赖层次多，排查问题困难的问题。如此大的规模下，靠人工经验、自动化运维去监测网络设备就成为了制约运维工作的技术瓶颈。现有技术很难达到路由跟踪过程中，因为无法获取每跳路由之间途经的网络交换机信息，而可能导致的由于交换机隐形网络延迟问题，从而造成路由之间网络延迟被忽略的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于过拟合的网络异常根源定位方法和系统,能够在无法获取每跳路由之间途经的网络交换机信息而可能导致的隐形网络延迟时，进行快速的网络异常根源定位，提高了网络运维的效率。
[0005]根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供了一种基于过拟合的网络异常根源定位方法，所述方法包括：
[0006]S1：采集路由器之间的网络节点数据，通过日志分析关联的业务标识，生成路由业务标识和网络节点业务标识，并创建初始数据池存储来自路由器及网络节点的数据；
[0007]S2：测试路由器之间的网络延时，确定网络延迟异常的时间为异常时间；将所述异常时间内采集的关联路由数据和关联网络节点数据导入故障根源定位分析模型进行分析，确定过拟合值对应的异常数据；
[0008]S3：将所述过拟合值对应的异常数据的IP地址与所述路由业务标识和所述网络节点业务标识进行配匹分类，获得所述异常时间的过拟合值业务数据排序，根据所述过拟合值业务数据排序进行故障根源定位。
[0009]优选地，所述生成路由业务标识和网络节点业务标识包括：
[0010]所述路由业务标识和所述网络节点业务标识的格式为：
[0011]路由业务标识：路由器A###业务id1,业务id2
[0012]网络节点业务标识：网络节点###业务id1,业务id2
[0013]多个业务用逗号分隔，多个路由或网络节点之间用###分隔。
[0014]优选地，所述生成路由业务标识和网络节点业务标识包括：
[0015]按采集的数据对应的网络节点IP关联的业务标识进行业务分类，并根据业务权重进行数据划分，生成所述路由业务标识和网络节点业务标识；计算线程池负荷度指标，分析线程池占用率，根据线程池占用率对线程进行调度；所述线程池负荷度指标为：
[0016][0017]其中，N是线程池运行时工作线程数，N
max
是设置的最大线程数，T
cur
是当前采集时间窗口的任务数，T
pre
是上一采集时间窗口的任务数，Q是任务缓冲队列大小，ξ1、ξ2、ξ3是权重系数。
[0018]优选地，所述创建初始数据池存储来自路由器及网络节点的数据包括：
[0019]通过所述路由业务标识和所述网络节点业务标识对数据源类型进行分析，创建文本数据池、模拟信号数据池和应用数据池。
[0020]优选地，所述故障根源定位分析模型为：
[0021]||Xθ
‑
y||2+||Γθ||2[0022]θ(a)＝(X
T
X+aI)
‑1X
T
y
[0023]其中，||Xθ
‑
y||2+||Γθ||2表示对运算过程增加正则；X表示输入；y表示输出的预测结果；||表示正则运算；I表示单位矩阵；θ为拟合超参数；Γ是权重常量；a是单位矩阵的权重；θ(a)表示在a确定的情况下求θ的值。
[0024]根据本专利技术的另一个方面，本专利技术还提供了一种基于过拟合的网络异常根源定位系统，所述系统包括：
[0025]生成模块，用于采集路由器之间的网络节点数据，通过日志分析关联的业务标识，生成路由业务标识和网络节点业务标识，并创建初始数据池存储来自路由器及网络节点的数据；
[0026]确定模块，用于测试路由器之间的网络延时，确定网络延迟异常的时间为异常时间；将所述异常时间内采集的关联路由数据和关联网络节点数据导入故障根源定位分析模型进行分析，确定过拟合值对应的异常数据；
[0027]定位模块，用于将所述过拟合值对应的异常数据的IP地址与所述路由业务标识和所述网络节点业务标识进行配匹分类，获得所述异常时间的过拟合值业务数据排序，根据所述过拟合值业务数据排序进行故障根源定位。
[0028]优选地，所述生成模块生成路由业务标识和网络节点业务标识包括：
[0029]所述路由业务标识和所述网络节点业务标识的格式为：
[0030]路由业务标识：路由器A###业务id1,业务id2
[0031]网络节点业务标识：网络节点###业务id1,业务id2
[0032]多个业务用逗号分隔，多个路由或网络节点之间用###分隔。
[0033]优选地，所述生成模块生成路由业务标识和网络节点业务标识包括：
[0034]按采集的数据对应的网络节点IP关联的业务标识进行业务分类，并根据业务权重进行数据划分，生成所述路由业务标识和网络节点业务标识；计算线程池负荷度指标，分析线程池占用率，根据线程池占用率对线程进行调度；所述线程池负荷度指标为：
[0035][0036]其中，N是线程池运行时工作线程数，N
max
是设置的最大线程数，T
cur
是当前采集时间窗口的任务数，T
pre
是上一采集时间窗口的任务数，Q是任务缓冲队列大小，ξ1、ξ2、ξ3是权重系数。
[0037]优选地，所述生成模块创建初始数据池存储来自路由器及网络节点的数据包括：
[0038]通过所述路由业务标识和所述网络节点业务标识对数据源类型进行分析，创建文本数据池、模拟信号数据池和应用数据池。
[0039]优选地，所述故障根源定位分析模型为：
[0040]||Xθ
‑
y||2+||Γθ||2[0041]θ(a)＝(X
T
X+aI)
‑1X
T
y
[0042]其中，||Xθ
‑
y||2+||Γθ||2表示对运算过程增加正则；X表示输入；y表示输出的预测结果；||表示正则运算；I表示单位矩阵；θ为拟合超参数；Γ是权重常量；a是单位矩阵的权重本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于过拟合的网络异常根源定位方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集路由器之间的网络节点数据，通过日志分析关联的业务标识，生成路由业务标识和网络节点业务标识，并创建初始数据池存储来自路由器及网络节点的数据；S2：测试路由器之间的网络延时，确定网络延迟异常的时间为异常时间；将所述异常时间内采集的关联路由数据和关联网络节点数据导入故障根源定位分析模型进行分析，确定过拟合值对应的异常数据；S3：将所述过拟合值对应的异常数据的IP地址与所述路由业务标识和所述网络节点业务标识进行配匹分类，获得所述异常时间的过拟合值业务数据排序，根据所述过拟合值业务数据排序进行故障根源定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成路由业务标识和网络节点业务标识包括：所述路由业务标识和所述网络节点业务标识的格式为：路由业务标识：路由器A###业务id1,业务id2网络节点业务标识：网络节点###业务id1,业务id2多个业务用逗号分隔，多个路由或网络节点之间用###分隔。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成路由业务标识和网络节点业务标识包括：按采集的数据对应的网络节点IP关联的业务标识进行业务分类，并根据业务权重进行数据划分，生成所述路由业务标识和网络节点业务标识；计算线程池负荷度指标，分析线程池占用率，根据线程池占用率对线程进行调度；所述线程池负荷度指标为：其中，N是线程池运行时工作线程数，N
max
是设置的最大线程数，T
cur
是当前采集时间窗口的任务数，T
pre
是上一采集时间窗口的任务数，Q是任务缓冲队列大小，ξ1、ξ2、ξ3是权重系数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述创建初始数据池存储来自路由器及网络节点的数据包括：通过所述路由业务标识和所述网络节点业务标识对数据源类型进行分析，创建文本数据池、模拟信号数据池和应用数据池。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障根源定位分析模型为：||Xθ
‑
y||2+||Γθ||2θ(a)＝(X
T
X+aI)
‑1X
T
y其中，||Xθ
‑
y||2+||Γθ||2表示对运算过程增加正则；X表示输入；y表示输出的预测结果；||表示正则运算；I表示单位矩阵；θ为拟合超参数；Γ是权重常量；a是单位矩阵的权重；θ(a)表示在a确定的情况下求θ的值。6.一种基于过拟合的网络异常根源定位系...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱文进，
申请(专利权)人：中电信数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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