【技术实现步骤摘要】
本专利技术公开一种用于网络设备的预测性维护方法和系统，涉及云计算网络。
技术介绍
1、随着云计算、物联网(iot)、大数据和人工智能(ai)等技术的兴起，网络设备的角色已经从简单的数据传输节点转变为智能管理和决策支持的核心。在这样的背景下，网络设备的维护和管理变得尤为关键。现有的网络维护主要依赖于定期检查和故障后的修复，这种被动式的维护策略在网络规模较小、设备较少的情况下或许可行。然而，随着网络规模的扩大和网络服务的多样化，这种策略已经无法满足现代企业的需求。网络设备数量的增加、网络流量的爆炸性增长以及服务水平协议(sla)的严格要求，都要求网络维护策略必须更加主动和智能化。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术的问题，提供一种用于网络设备的预测性维护方法和系统，实时监控云环境中的网络设备，利用数据分析和机器学习技术，对网络流量、负载、延迟、吞吐量等关键性能指标进行分析，预测可能的故障和性能瓶颈，助力运维管理人员实现高度自动化的网络设备运维工作。
2、本专利技术提出的具体方案是：
3、本专利技术提供一种用于网络设备的预测性维护方法，包括：
4、步骤1：实时收集网络设备的数据：
5、通过第三方数据源收集数据：通过设备管理协议直接从网络设备获取基础状态信息，
6、收集监控流量数据：通过网络监控工具捕获网络流量数据，
7、收集负载数据：通过其他设备管理接口获取网络设备的性能指标，
8、监控并收集网络设
9、步骤2：对网络设备的数据进行预处理：
10、步骤21：对数据进行清洗，
11、步骤22：划分数据的时间窗口，其中将连续的数据划分为固定的时间窗口，
12、步骤23：对数据进行平滑处理，
13、步骤24：对数据进行归一化处理，
14、步骤25：对数据进行季节性调整，若数据具有明显的季节性变化，则进行季节性调整，
15、步骤26：进行缺失值处理，
16、步骤27：进行数据整合，若网络设备的不同数据需要结合进行分析，则将数据的时间对齐，并将不同数据整合到一个统一的数据集中；
17、步骤3：针对预处理后数据进行分析：
18、步骤31：进行数据聚合与时间序列分析：将数据按照时间窗口进行聚合，使用时间序列分析方法，识别数据的趋势和季节性变化，
19、步骤32：进行异常检测分析：利用统计方法与机器学习算法识别异常的数据模式，作为潜在故障或性能瓶颈的早期信号数据，设定阈值，当数据超过或低于阈值时，自动标记数据异常，
20、步骤33：进行相关性分析：分析数据间相关性，使用协方差或相关系数量化不同数据指标之间的线性关系，
21、步骤34：构建特征工程：从数据中提取特征，构造衍生特征，将特征作为预测模型的重要基准构建特征工程，
22、步骤35：进行数据模式识别：利用聚类算法识别数据中的模式或群组，
23、步骤36：构建预测模型：构建机器学习模型，预测数据，使用深度学习模型，结合长短期记忆网络lstm与卷积神经网络cnn，预测处理时间序列数据；
24、步骤4：测试与优化预测模型：在受控环境中测试预测模型，根据反馈优化模型；
25、步骤5：在生产环境中部署预测模型，并监控预测模型的性能和准确性。
26、进一步，所述的一种用于网络设备的预测性维护方法的步骤31中使用时间序列分析方法利用自回归积分滑动平均arima模型，识别吞吐量数据的趋势和季节性变化。
27、进一步，所述的一种用于网络设备的预测性维护方法的步骤32中利用统计方法与机器学习算法中的孤立森林或one-class svm识别异常的数据模式。
28、进一步，所述的一种用于网络设备的预测性维护方法的步骤34中从吞吐量数据中提取特征，特征包括最大值、最小值、平均值、标准差、变化率，构造衍生特征，衍生特征包括数据变化趋势、周期性波动，将特征作为预测模型的重要基准构建特征工程。
29、进一步，所述的一种用于网络设备的预测性维护方法的步骤35中利用聚类算法k-means或dbscan识别吞吐量数据中的模式或群组。
30、进一步，所述的一种用于网络设备的预测性维护方法的步骤36中构建机器学习模型，预测数据，其中机器学习模型包含随机森林算法模型、梯度提升机gbm算法模型、支持向量机svm模型。
31、进一步，所述的一种用于网络设备的预测性维护方法的步骤1中收集监控流量数据时：使用网络监控工具sflow捕获网络流量数据，
32、收集负载数据时获取网络设备的性能指标包括cpu利用率、内存使用率、磁盘i/o，
33、监控并收集网络设备的错误日志时，错误日志包括丢包率、错误码、连接失败信息。
34、本专利技术还提供一种用于网络设备的预测性维护系统，包括数据采集模块、预处理模块、数据分析模块、部署模块，
35、数据采集模块实时收集网络设备的数据：
36、通过第三方数据源收集数据：通过设备管理协议直接从网络设备获取基础状态信息，
37、收集监控流量数据：通过网络监控工具捕获网络流量数据，
38、收集负载数据：通过其他设备管理接口获取网络设备的性能指标，
39、监控并收集网络设备的错误日志；
40、预处理模块对网络设备的数据进行预处理：
41、步骤21：对数据进行清洗，
42、步骤22：划分数据的时间窗口，其中将连续的数据划分为固定的时间窗口，
43、步骤23：对数据进行平滑处理，
44、步骤24：对数据进行归一化处理，
45、步骤25：对数据进行季节性调整，若数据具有明显的季节性变化，则进行季节性调整，
46、步骤26：进行缺失值处理，
47、步骤27：进行数据整合，若网络设备的不同数据需要结合进行分析，则将数据的时间对齐，并将不同数据整合到一个统一的数据集中；
48、数据分析模块针对预处理后数据进行分析：
49、步骤31：进行数据聚合与时间序列分析：将数据按照时间窗口进行聚合，使用时间序列分析方法，识别数据的趋势和季节性变化，
50、步骤32：进行异常检测分析：利用统计方法与机器学习算法识别异常的数据模式，作为潜在故障或性能瓶颈的早期信号数据，设定阈值，当数据超过或低于阈值时，自动标记数据异常，
51、步骤33：进行相关性分析：分析数据间相关性，使用协方差或相关系数量化不同数据指标之间的线性关系，
52、步骤34：构建特征工程：从数据中提取特征，构造衍生特征，将特征作为预测模型的重要基准构建特征工程，
53、步骤35：进行数据模式识别：利用聚类算法识别数据中的模式或群组，
54、步骤本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是步骤31中使用时间序列分析方法利用自回归积分滑动平均ARIMA模型，识别吞吐量数据的趋势和季节性变化。
3.根据权利要求1所述的一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是步骤32中利用统计方法与机器学习算法中的孤立森林或One-Class SVM识别异常的数据模式。
4.根据权利要求1所述的一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是步骤34中从吞吐量数据中提取特征，特征包括最大值、最小值、平均值、标准差、变化率，构造衍生特征，衍生特征包括数据变化趋势、周期性波动，将特征作为预测模型的重要基准构建特征工程。
5.根据权利要求1所述的一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是步骤35中利用聚类算法K-means或DBSCAN识别吞吐量数据中的模式或群组。
6.根据权利要求1所述的一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是步骤36中构建机器学习模型，预测数据，其中机器学习模型包含随机森林算法模型、梯度提升机G
7.根据权利要求1所述的一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是步骤1中收集监控流量数据时：使用网络监控工具sFlow捕获网络流量数据，
8.一种用于网络设备的预测性维护系统，其特征是包括数据采集模块、预处理模块、数据分析模块、部署模块，
...【技术特征摘要】
1.一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是步骤31中使用时间序列分析方法利用自回归积分滑动平均arima模型，识别吞吐量数据的趋势和季节性变化。
3.根据权利要求1所述的一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是步骤32中利用统计方法与机器学习算法中的孤立森林或one-class svm识别异常的数据模式。
4.根据权利要求1所述的一种用于网络设备的预测性维护方法，其特征是步骤34中从吞吐量数据中提取特征，特征包括最大值、最小值、平均值、标准差、变化率，构造衍生特征，衍生特征包括数据变化趋势、周期性波动，将特征作为预测模型的重要...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴绍焓，胡章丰，任秋峥，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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