告警处理方法技术

本申请提供一种告警处理方法

【技术实现步骤摘要】
告警处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理技术，尤其涉及一种告警处理方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着通信技术的不断发展，通信系统中的网络设施数量逐渐增加
。
同样，网络设施出现故障的频率也在逐渐增加，一套网络设施中任意一个环节出现故障都可能影响网络服务的进行
。
为此，需要对网络设施的故障原因进行快速的分析确定，减少网络服务受故障影响时长
。
[0003]目前，现有技术中主要是运维人员依据人工经验查找故障原因
。
[0004]但是，专利技术人发现现有技术至少存在如下技术问题：采用人工查找故障原因耗时较长，导致故障修复较慢
。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种告警处理方法
、
装置
、
设备及存储介质，用以解决人工查找故障原因耗时较长，故障修复较慢问题
。
[0006]第一方面，本申请提供一种告警处理方法，包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种告警处理方法，其特征在于，包括：获取目标网络设施的运行数据；按照预设的告警信息筛选规则，对所述运行数据进行筛选，以获取告警数据，其中，所述告警信息筛选规则是通过向第一终端设备发送规则设置请求，并根据接收到的规则设置信息设置生成的，所述规则设置信息是用户根据所述规则设置请求在所述第一终端设备输入的；获取所述告警数据的数据类型，并采用与所述数据类型对应的第一产生式规则对所述告警数据进行格式转换，得到转换后的告警数据；将所述转换后的告警数据输入预先训练好的神经网络模型，得到告警原因，其中所述神经网络模型是预先采用动态学习率方法训练得到的；将所述告警原因发送至运维人员对应的终端设备
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设的告警信息筛选规则，对所述运行数据进行筛选，以获取告警数据，包括：按照与数据类型对应的预设告警信息筛选规则，分别筛选每种数据类型的运行数据，以获取各数据类型的告警数据
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中采用动态学习率方法训练神经网络模型的步骤，如下：获取训练集，其中所述训练集包括多个告警数据及对应的第一告警原因，其中，所述第一告警原因是实际的告警原因；将所述多个告警数据输入待优化神经网络模型，得到神经网络模型输出的多个第二告警原因，其中所述待优化神经网络模型采用的学习率为初始学习率；根据所述多个第二告警原因及所述训练集中的多个第一告警原因，确定总计算误差；若所述总计算误差大于等于预设值，则根据所述总计算误差确定新的初始学习率；根据所述新的初始学习率及所述总计算误差，更新所述待优化神经网络模型，并重复执行获取第一告警原因及确定总计算误差的步骤，直至所述总计算误差小于预设值时，得到所述训练好的神经网络模型
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述总计算误差确定新的初始学习率，的计算公式如下：
η
′
＝
η
a
B(E
‑
E
′
)
其中，
η
′
为新的初始学习率，
η
为所述初始学习率，
a
为常数，
B
为常数，
E
为上一次模型训练结果的总计算误差，
E
′
为本次模型训练结果的总计算误差

【专利技术属性】
技术研发人员：崔俊波，戚勇，华山，屈有军，苏宁，王子岩，李明亮，梁帅，胡林，陈震，陈浩，姜珊，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：