一种IPTV网络的故障定位方法技术

本公开实施例中提供了一种IPTV网络故障定位方法，属于电通信技术领域，具体包括：将目标网络定义为无向连通图、定义终端节点所在位置一组探针的探测范围、定义目标网络中每个节点的负载，以及，定义每个节点的收益函数；迭代选取每个节点中最大收益的位置作为启动探针，形成节点位置集合；根据节点位置集合中每个启动探针端到端的测量结果，标记探测路径上的节点类型，生成探测结果集合；为疑似节点集合生成新的探测路径集并选择合适的探测路径，直到探测路径集为空或判定完所有疑似节点并将新探测的故障节点加入故障节点集合，生成故障定位结果。通过本公开的方案，提高了探测覆盖率、节点故障的定位成功率并降低故障定位成本。节点故障的定位成功率并降低故障定位成本。节点故障的定位成功率并降低故障定位成本。

【技术实现步骤摘要】
一种IPTV网络的故障定位方法


[0001]本公开实施例涉及电通信
，尤其涉及一种IPTV网络故障定位方法。

技术介绍

[0002]目前，完整的IPTV故障检测定位及修复流程实际上是反复收集信息、尝试定位故障并排查故障，直到故障彻底修复的过程。但由于IPTV网络的复杂性，出现故障的原因也多种多样，导致网络故障定位准确率和定位效率较低。此外，采集信息的杂乱性和冗余性，运维人员难以在杂乱的信息中定位故障。即使通过一些故障信息得出了故障诊断结论，也只能视为故障的概率信息，还需要后续收集的信息逐步排除，再做进一步的诊断决策和调整。目前，IPTV网络故障检测定位主要存在以下问题：
[0003](1)传统的人工故障定位方法存在成本高等问题。从内容提供商的服务器到IPTV机顶盒需要经过多个设备和线路，若其中任意设备或线路出现故障都会影响到服务的稳定性。人工故障定位分析依赖个人经验，通常是运维人员上门进行故障检测，从不同网络节点和部门中协调获取数据，然后对数据进行分析后反复测试故障原因，这将消耗大量人力资源，协调沟通成本也非常高。
[0004](2)传统的基于人工智能、基于图论、基于大数据集的故障定位方法存在定位成本高、定位成功率低和探测覆盖率小等问题。网络中存在着数以万计的设备，同时启动过多的探针进行网络性能检测，导致系统存放大量网络设备的状态信息、日志数据、告警信息等；过高的数据量会导致存储空间浪费和网络负载的增加，网络负载可能导致故障定位准确性降低；大量无意义的特征数据造成数据冗余，数据处理起来也十分昂贵，使得故障定位成本增加；此外，网络动态性和扩展性也会导致模型性能的不确定性，且这些模型存在参数不统一，难以获取和更新等问题。
[0005]可见，亟需一种能提高探测覆盖率、成功率和降低故障定位成本的I PTV网络故障定位方法。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本公开实施例提供一种I PTV网络故障定位方法，至少部分解决现有技术中存在定位成功率低、定位成本高的问题。
[0007]本公开实施例提供了一种I PTV网络故障定位方法，包括：
[0008]步骤1，将目标网络定义为无向连通图、定义终端节点所在位置一组探针的探测范围、定义目标网络中每个节点的负载，以及，定义每个节点的收益函数；
[0009]步骤2，根据无向连通图、探测范围、每个节点的负载和收益函数，迭代选取每个节点中最大收益的位置作为启动探针，形成节点位置集合；
[0010]步骤3，根据节点位置集合中每个启动探针端到端的测量结果，标记探测路径上的节点类型，生成探测结果集合，其中，探测结果集合包括正常节点集合、故障节点集合、疑似节点集合和未知节点集合；
[0011]步骤4，为疑似节点集合生成新的探测路径集并选择合适的探测路径，直到探测路径集为空或判定完所有疑似节点并将新探测的故障节点加入故障节点集合，生成故障定位结果。
[0012]根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述步骤1具体包括：
[0013]步骤1.1，根据目标网络的拓扑结构定义无向连通图G(L，V，E)，其中，L代表最底层终端叶子结点集合，V代表图中除去终端节点的中间结点集合，E代表相邻两层节点关系路径集合；
[0014]步骤1.2，定义终端节点i所在位置探针的探测路径DP
i
，并据此定义该探针的探测路径路径所经过的节点及其所关联的孤立节点之和，然后将一组探针的所有探测范围的集合的并集作为一组探针的探测范围DR；
[0015]步骤1.3，以该节点i为根节点，其包含的叶子节点数量与网络总节点数量N的比值作为其负载Wi；
[0016]步骤1.4，定义终端节点i的收益函数为
[0017][0018]其中，DP
i
表示节点i所在位置探针的探测路径，IN
j
表示探测路径上的孤立节点，DR表示一组探针的探测范围，分母表示探测路径的负载和。
[0019]根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述步骤2具体包括：
[0020]步骤2.1，根据网络拓扑结构G，遍历所有中间节点，并计算中间节点负载W
i
。
[0021]步骤2.2，遍历所有终端叶子节点，计算每个候选探针位置的探测路径DP
i
，依据这些探测路径，计算探测路径上的孤立节点IN
j
以及探测路径负载和，得到该探针的探测范围DR，若探针到根节点路径若存在多条，取路径上节点负载和最小的路径。
[0022]步骤2.3，算法循环预设次数，每次选取当前收益最高的位置启动探针，即算法迭代计算每个叶子节点的收益值V
i
并选择收益最大的节点，每选择一次探针的位置加入到启动探针位置集合PS之后，将其从静默探针集合中删除，然后重新计算剩余终端节点的收益值，直到选择探针数量与预设次数相同，得到节点位置集合。
[0023]根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述步骤3具体包括：
[0024]服务器端根据节点位置集合，激活位置处的启动探针，同时下发分布式主动检测任务，被激活启动的探针主动连接服务器进行网络性能测量和媒体质量监测，并将数据反馈至服务端，服务端对探针所反馈的信息进行分析处理，结合网络拓扑结构生成故障检测结果；
[0025]根据故障检测结果判断每个节点的类型；
[0026]若故障检测结果为正常，则将探测路径上的节点加入正常节点集合中；
[0027]若故障检测结果为异常，则将探测路径上的节点加入疑似节点集合中；
[0028]若只有单独一个的疑似节点，则判定其为故障节点并加入故障节点集合中；
[0029]若对于无法从任何正常节点到达的疑似节点，则判定其为未知节点并加入未知节点集合中；
[0030]若某个节点没有被任何探测路径经过，判定其为未知节点并加入未知节点集合
中。
[0031]根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述步骤4具体包括：
[0032]当前疑似节点集合不为空时，遍历疑似节点集合，计算根节点到每个疑似节点的探测路径，并生成候选探测路径集，计算每条候选路径的权重w(p)；
[0033]选择最高权重的候选路径来探测，若探测成功，则将疑似节点加入正常节点；
[0034]若探测失败，且路径疑似节点为1，则将疑似节点判断为故障节点，若路径疑似节点不为1，则将路径末端节点改为未知节点并标记；
[0035]若该标记节点上级节点为正常节点，则将该标记节点改为故障节点；
[0036]每确定预设数量故障节点后，将其加入故障节点集合，并为剩余疑似节点重新生成候选探测路径并判定，输出更新后的各个节点状态，形成故障定位结果。
[0037]根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述权重值的计算公式为
[0038][0039]其中，s(p)代表探测路径p上疑似节点数量，E(p)代表路径p上所有链路集合，n(l)为已选择探测路径本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种IPTV网络故障定位方法，其特征在于，包括：步骤1，将目标网络定义为无向连通图、定义终端节点所在位置一组探针的探测范围、定义目标网络中每个节点的负载，以及，定义每个节点的收益函数；步骤2，根据无向连通图、探测范围、每个节点的负载和收益函数，迭代选取每个节点中最大收益的位置作为启动探针，形成节点位置集合；步骤3，根据节点位置集合中每个启动探针端到端的测量结果，标记探测路径上的节点类型，生成探测结果集合，其中，探测结果集合包括正常节点集合、故障节点集合、疑似节点集合和未知节点集合；步骤4，为疑似节点集合生成新的探测路径集并选择合适的探测路径，直到探测路径集为空或判定完所有疑似节点并将新探测的故障节点加入故障节点集合，生成故障定位结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述步骤1具体包括：步骤1.1，根据目标网络的拓扑结构定义无向连通图G(L，V，E)，其中，L代表最底层终端叶子结点集合，V代表图中除去终端节点的中间结点集合，E代表相邻两层节点关系路径集合；步骤1.2，定义终端节点i所在位置探针的探测路径DP
i
，并据此定义该探针的探测路径路径所经过的节点及其所关联的孤立节点之和，然后将一组探针的所有探测范围的集合的并集作为一组探针的探测范围DR；步骤1.3，以该节点i为根节点，其包含的叶子节点数量与网络总节点数量N的比值作为其负载Wi；步骤1.4，定义终端节点i的收益函数为其中，DP
i
表示节点i所在位置探针的探测路径，IN
j
表示探测路径上的孤立节点，DR表示一组探针的探测范围，分母表示探测路径的负载和。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于,所述步骤2具体包括：步骤2.1，根据网络拓扑结构G，遍历所有中间节点，并计算中间节点负载W
i
；步骤2.2，遍历所有终端叶子节点，计算每个候选探针位置的探测路径DP
i
，依据这些探测路径，计算探测路径上的孤立节点IN
j
以及探测路径负载和，得到该探针的探测范围DR，若探针到根节点路...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛羽，罗子迪，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：