网络设备故障预测方法、电子设备及存储介质技术

本公开实施例公开了一种网络设备故障预测方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收边缘服务器发送的更新权值参数，根据更新权值参数对私有故障预测模型进行更新；将目标时间区间采集的历史设备信息作为输入，将历史故障信息作为输出，对更新后的私有故障预测模型进行训练；当训练后的私有故障预测模型未收敛时，根据训练后的私有故障预测模型获取梯度更新矢量，并发送梯度更新矢量；当训练后的私有故障预测模型收敛时，实时采集边缘网络设备的实时设备信息，并将实时设备信息作为输入，输入至训练后的私有故障预测模型中，得到实时故障信息。该技术方案可以在网络设备未出现故障时确定网络设备未来出现故障的故障时刻及故障类型。障类型。障类型。

【技术实现步骤摘要】
网络设备故障预测方法、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及网络设备故障预测
，具体涉及一种网络设备故障预测方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着通信技术的发展，人们在日常生活的方方面面中，对网络的依赖日益提高。通常情况下，人们所使用的终端设备可以通过离自己较近的网络设备接入网络。在日常使用中，网络设备通常长时间处于开机状态，随着开机时间的增加，网络设备出现故障的几率也随之增加，当网络设备出现故障时，用户所使用的终端设备无法通过其正常接入网络，从而会对用户的正常生活造成影响。因此在使用终端设备的过程中，需要及时发现该终端设备是否出现故障。
[0003]相关技术中，可以实时采集网络设备的设备指标数据(例如网速、接入设备数等)，并将采集的设备指标数据与设备指标阈值数据进行对比，基于对比结果判断该网络设备是否出现故障，以便及时排除该网络设备出现的故障。在该方案中，虽然能够及时判断网络设备是否出现故障，但由于该方案是在网络设备已出现故障后才能确定这一状况，在网络设备出现故障前通过该网络设备接入网络的终端设备会受此影响在一段时间内无法正常接入网络，即仍会对使用该终端设备的用户的正常生活造成影响，损害了用户体验

技术实现思路

[0004]为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种网络设备故障预测方法、电子设备及计算机可读存储介质。
[0005]第一方面，本公开实施例中提供了一种网络设备故障预测方法，该方法应用于边缘网络设备，包括：
[0006]接收边缘服务器发送的更新权值参数，并根据更新权值参数对私有故障预测模型进行更新；
[0007]将目标时间区间采集的边缘网络设备的历史设备信息作为输入，将边缘网络设备的历史故障信息作为输出，对更新后的私有故障预测模型进行训练，其中历史故障信息用于指示边缘网络设备出现故障的故障类型及故障时刻，目标时间区间位于故障时刻前，历史设备信息包括性能指标数据、目标业务的传输速率、目标业务并行使用的端口数量以及与目标业务并发的其他业务的数量；
[0008]当训练后的私有故障预测模型未收敛时，根据训练后的私有故障预测模型获取梯度更新矢量，并发送梯度更新矢量，边缘服务器用于对梯度更新矢量进行聚合，并根据聚合后的梯度更新矢量对边缘服务器的共有故障预测模型的权值参数进行更新，以获取更新权值参数；
[0009]当训练后的私有故障预测模型收敛时，实时采集边缘网络设备的实时设备信息，并将实时设备信息作为输入，输入至训练后的私有故障预测模型中，得到实时故障信息，实
时故障信息用于指示边缘网络设备未来出现故障的故障时刻及故障类型。
[0010]在本公开一种实现方式中，接收边缘服务器发送的更新权值参数，并根据更新权值参数对私有故障预测模型进行更新之前，方法还包括：
[0011]接收私有数据上传指令；
[0012]响应于私有数据上传指令，发送历史故障信息及历史设备信息；
[0013]接收边缘服务器发送的初始权值参数；
[0014]根据初始权值参数对初始故障预测模型进行更新，以获取私有故障预测模型。
[0015]在本公开一种实现方式中，响应于私有数据上传指令，发送历史故障信息及历史设备信息之前，方法还包括：
[0016]对历史设备信息添加噪声，以获取噪声历史设备信息；
[0017]发送历史故障信息及历史设备信息，包括：
[0018]发送历史故障信息及噪声历史设备信息。
[0019]在本公开一种实现方式中，方法还包括：
[0020]接收边缘服务器发送的转发路径信息，转发路径信息用于指示转发路由路径，转发路由路径为以边缘网络设备为中间节点，基于边缘网络设备的地址信息计算得到的边缘服务器与边缘服务器对应的互连边缘网络设备之间的路由路径；
[0021]根据路由路径转发目标数据流量，目标数据流量为边缘服务器与互连边缘网络设备之间需要通过边缘网络设备进行转发的数据流量。
[0022]第二方面，本公开实施例中提供了一种网络设备故障预测方法，方法应用于边缘服务器，包括：
[0023]接收边缘网络设备发送的梯度更新矢量；
[0024]对梯度更新矢量进行聚合，并根据聚合后的梯度更新矢量对共有故障预测模型的权值参数进行更新，以获取更新权值参数；
[0025]发送更新权值参数，边缘网络设备用于根据更新权值参数对私有故障预测模型进行更新。
[0026]在本公开一种实现方式中，接收边缘网络设备发送的梯度更新矢量之前，方法还包括：
[0027]确定多个目标边缘网络设备，并向目标边缘网络设备发送私有数据上传指令；
[0028]接收目标边缘网络设备发送的目标时间区间采集的历史设备信息及历史故障信息，其中历史故障信息用于指示边缘网络设备出现故障的故障类型及故障时刻，目标时间区间位于故障时刻前，历史设备信息包括性能指标数据、目标业务的传输速率、目标业务并行使用的端口数量以及与目标业务并发的其他业务的数量；
[0029]根据目标时间区间采集的历史故障信息获取共有故障信息数据，根据历史设备信息获取共有设备信息数据；
[0030]将共有设备信息数据作为输入，将共有故障信息数据作为输出，对初始故障预测模型进行训练，以获取共有网络设备故障预测模型；
[0031]根据共有网络设备故障预测模型获取初始权值参数，并发送初始权值参数，边缘网络设备用于根据初始权值参数对边缘网络设备的初始故障预测模型进行更新，以获取私有故障预测模型。
[0032]在本公开一种实现方式中，确定多个目标边缘网络设备，包括：
[0033]获取多个边缘网络设备的网络设备标识信息，网络设备标识信息包括网段信息、位置信息以及用户标识信息；
[0034]根据网络设备标识信息在多个边缘网络设备中确定多个目标边缘网络设备。
[0035]在本公开一种实现方式中，方法还包括：
[0036]获取实时故障信息，并根据实时故障信息确定未来出现故障的故障边缘网络设备，并获取故障边缘网络设备对应的备用边缘网络设备的地址信息；
[0037]以备用边缘网络设备为中间节点，基于边缘网络设备的地址信息计算边缘服务器与边缘服务器对应的互连边缘网络设备之间的转发路由路径；
[0038]发送转发路径信息，转发路径信息用于指示备用边缘网络设备根据路由路径转发目标数据流量，目标数据流量为边缘服务器与互连边缘网络设备之间需要通过备用边缘网络设备进行转发的数据流量。
[0039]第三方面，本公开实施例中提供了一种电子设备，电子设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，其中，处理器执行计算机程序以实现第一方面中任一项或第二方面中任一项的方法。
[0040]第四方面，本公开实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其中，该计算机指令被处理器执行时实现第一方面中任一项或第二方面中任一项的方法。
[0041本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络设备故障预测方法，所述方法应用于边缘网络设备，包括：接收边缘服务器发送的更新权值参数，并根据所述更新权值参数对私有故障预测模型进行更新；将目标时间区间采集的所述边缘网络设备的历史设备信息作为输入，将所述边缘网络设备的历史故障信息作为输出，对更新后的私有故障预测模型进行训练，其中所述历史故障信息用于指示所述边缘网络设备出现故障的故障类型及故障时刻，所述目标时间区间位于所述故障时刻前，所述历史设备信息包括性能指标数据、目标业务的传输速率、所述目标业务并行使用的端口数量以及与所述目标业务并发的其他业务的数量；当训练后的私有故障预测模型未收敛时，根据所述训练后的私有故障预测模型获取梯度更新矢量，并发送所述梯度更新矢量，所述边缘服务器用于对所述梯度更新矢量进行聚合，并根据聚合后的梯度更新矢量对所述边缘服务器的共有故障预测模型的权值参数进行更新，以获取所述更新权值参数；当训练后的私有故障预测模型收敛时，实时采集所述边缘网络设备的实时设备信息，并将所述实时设备信息作为输入，输入至所述训练后的私有故障预测模型中，得到实时故障信息，所述实时故障信息用于指示所述边缘网络设备未来出现故障的故障时刻及故障类型。2.根据权利要求1所述的网络设备故障预测方法，所述接收边缘服务器发送的更新权值参数，并根据所述更新权值参数对私有故障预测模型进行更新之前，所述方法还包括：接收私有数据上传指令；响应于所述私有数据上传指令，发送所述历史故障信息及所述历史设备信息；接收边缘服务器发送的初始权值参数；根据所述初始权值参数对初始故障预测模型进行更新，以获取所述私有故障预测模型。3.根据权利要求2所述的网络设备故障预测方法，所述响应于所述私有数据上传指令，发送所述历史故障信息及所述历史设备信息之前，所述方法还包括：对所述历史设备信息添加噪声，以获取噪声历史设备信息；所述发送所述历史故障信息及所述历史设备信息，包括：发送所述历史故障信息及所述噪声历史设备信息。4.根据权利要求1所述的网络设备故障预测方法，所述方法还包括：接收所述边缘服务器发送的转发路径信息，所述转发路径信息用于指示转发路由路径，所述转发路由路径为以所述边缘网络设备为中间节点，基于所述边缘网络设备的地址信息计算得到的所述边缘服务器与所述边缘服务器对应的互连边缘网络设备之间的路由路径；根据所述路由路径转发目标数据流量，所述目标数据流量为所述边缘服务器与所述互连边缘网络设备之间需要通过所述边缘网络设备进行转发的数据流量。5.一种网络设备故障预测方法，所述方法应用于边缘服务器，包括：接收边缘网络设备发送的梯度更新矢量；对所述梯度更新矢量进行聚合，并根据聚合...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕兴海，张秀彬，崔雷，
申请(专利权)人：北京神州新桥科技有限公司，
类型：发明
国别省市：