SRv6网络故障的智能诊断方法以及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种SRv6网络故障的智能诊断方法以及装置，其中，上述方法包括：获取SRv6网络中流量工程策略模式下段列表集合中头节点至尾节点之间的流量特征向量，其中，流量特征向量包括端到端时延、网络时延抖动、丢包率以及链路带宽利用率；将流量特征向量输入至预训练的数据降维聚类模型中，得到预训练的数据降维聚类模型输出的多个网络状态标签，其中，多个网络状态标签中的每个网络状态标签分别用于表示每个流量工程策略模式的网络状态；通过本发明专利技术能够提升SRv6网络的故障定位效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机网络，尤其涉及一种srv6网络故障的智能诊断方法以及装置。

技术介绍

1、srv6 te policy（segment routing ipv6 traffic engineering policy）网络是基于ipv6的分段路由技术的一种应用，主要用于实现流量工程，提升网络质量，满足业务的端到端需求。

2、srv6 te policy出现故障后，对业务的流量和传输质量影响很大。由于目前针对srv6 te policy的大多数运维活动仍然依赖人工参与，常见的维护模式是针对逐个网元设备涉及理解大量设备相关信息，日常维护服务与运维人力成本占比较高，自动化程度较低，效率低下。

3、由此可见，相关技术中srv6 te policy网络的故障诊断方法，存在自动化程度较低且效率低下的技术问题。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种srv6网络故障的智能诊断方法以及装置，用以解决现有技术中srv6 te policy网络的故障诊断方法存在自动化程度较低且效率低下的缺陷，实现srv6本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种SRv6网络故障的智能诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的SRv6网络故障的智能诊断方法，其特征在于，在所述获取SRv6网络中流量工程策略模式下段列表集合中头节点至尾节点之间的流量特征向量之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的SRv6网络故障的智能诊断方法，其特征在于，在所述确定目标时刻内所有数据包的单条列表时延的加和值，将所述加和值与所述所有数据包的数量的比值作为端到端时延之后，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的SRv6网络故障的智能诊断方法，其特征在于，在所述获取SRv6网络中流量工程策略模式下段列表集合...

【技术特征摘要】

1.一种srv6网络故障的智能诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的srv6网络故障的智能诊断方法，其特征在于，在所述获取srv6网络中流量工程策略模式下段列表集合中头节点至尾节点之间的流量特征向量之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的srv6网络故障的智能诊断方法，其特征在于，在所述确定目标时刻内所有数据包的单条列表时延的加和值，将所述加和值与所述所有数据包的数量的比值作为端到端时延之后，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的srv6网络故障的智能诊断方法，其特征在于，在所述获取srv6网络中流量工程策略模式下段列表集合中头节点至尾节点之间的流量特征向量之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的srv6网络故障的智能诊断方法，其特征在于，在所述获取srv6网络中流量工程策略模式下段列表集合中头节点至尾节点之间的流量特征向量之前，所述方法还...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻鹏，王家兴，方宏林，周凡钦，丰雷，李文璟，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：