一种基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法技术

本发明专利技术特别涉及一种基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法。该基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法，先对数据进行过滤，根据不同场景的衍生事件规则库筛选出当前接入数据符合的故障场景，并缓存该类场景相关的信息以供调用；对各数据集内的数据进行分组、去重、计算预处理和逻辑计算，使之能够适配不同数据模型的数据处理；创建事件，并将新生成的事件内容发送到根因定位模块，根据事件相关信息快速定位问题。该基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法，通过将多种数据源数据分割成多个数据集，并进行过滤、去重和逻辑判断等手段，解决了各数据源之间难以建立有效的联系的问题，提升了故障场景的故障原因定位效率。提升了故障场景的故障原因定位效率。提升了故障场景的故障原因定位效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法


[0001]本专利技术涉及通信运营商运维
，特别涉及一种基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法。

技术介绍

[0002]运营商网络管理系统日益发展，对于故障原因定位的准确性和易用性要求不断提高。在引入新技术，新业务之后，面对日益增多的多种种类的大量数据，分析故障原因变得复杂和困难。
[0003]经过长时间的发展，已经逐步形成了多种固定的数据类型，并且不同厂家使用不同的数据模型。对于复杂的根因的定位需要人工干预，将多种告警的定位结果进行人工整合，耗费很大的人力。因而，需要特定的人才不断适应新的技术和业务架构，无法快速定位并解决问题。
[0004]为解决这一问题，释放人力，降低人工成本，本专利技术提出了一种基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法。
[0006]本专利技术是通过如下技术方案实现的：
[0007]一种基于多维数据关联关系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法，其特征在于：支持分布式部署快速扩展，程序故障自恢复，包括以下步骤：步骤S1、数据筛选根据数据集的过滤规则对数据进行过滤，根据不同场景的衍生事件规则库筛选出当前接入数据符合的故障场景，并缓存该类场景相关的信息以供调用；步骤S2、逻辑判断将筛选的数据通过数据集时间窗缓存数据进行接入，将数据分配到各个数据集，对各数据集内的数据进行分组、去重、计算预处理和逻辑计算，使之能够应对多个数据源的数据接入，并适配不同数据模型的数据处理；步骤S3、创建事件若已存在有效衍生事件，则更新衍生事件关联记录；若未存在有效衍生事件，则新增衍生事件关联记录和衍生事件时间窗缓存数据，并根据场景获取创建事件的规则，生成新的事件内容；将新生成的事件内容发送到根因定位模块，根据事件相关信息快速定位问题。2.根据权利要求1所述的基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法，其特征在于：所述步骤S1中，各类场景的衍生事件规则库是根据运营商的集团规定的事件场景要求或行业内以往的经验总结的事件场景而梳理出来的，所述衍生事件规则库的内容包括该场景所需要的数据筛选规则，逻辑判断规则和创建事件规则。3.根据权利要求2所述的基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法，其特征在于：所述步骤S2中，数据集时间窗缓存是对数据集内的数据利用滑动时间窗口算法进行缓存，对同一个数据集只保留一个时间窗的缓存数据；所述滑动时间窗算法是将一段时间片分为多个窗口，不同时间接入的数据落在不同的窗口上，实现对数据的缓存。4.根据权利要求3所述的基于多维数据关联关系的复杂事件衍生方法，其特征在于：所述步骤S1中，根据场景计算的需要，将过滤后的数据分配到不同的数据集，对接入的数据分类到数据集后，发送到数据集的延迟队列；根据场景需要等待一段时间后，如果告警已恢复，则不参与后续处理；若告警没有恢复，则将数据集的数据进行数据集时间窗缓存，并发送到逻辑判断处理模块。5.根据权利要求4所述的基于多维数据关联关系的复杂事...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘翔宇，夏群，朱冰，
申请(专利权)人：浪潮通信信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：