一种基于大数据的网络设备故障检测方法技术

本发明专利技术涉及电信网络运维技术领域，提供了一种基于大数据的网络设备故障检测方法，包括：获取网络业务质量指标KQI数据的集合以及网络设备性能指标DPI数据的集合；获取网络设备故障数据，建立每种DPI数据与故障数据的映射关系；建立网络设备性能指标DPI数据集合与网络业务质量指标KQI数据集合的映射关系；建立KQI数据、DPI数据与故障数据的映射关系模型；获取实时网络业务质量指标KQI数据，输入映射关系模型，根据KQI数据的数值输出故障等级。本发明专利技术实现了对网络设备性能的主动检测，并主动发出故障隐患预判告警，有利于运行商进行预期维护，避免大规模故障的发生，降低故障的发生率，从而有效的提高用户的使用体验。从而有效的提高用户的使用体验。从而有效的提高用户的使用体验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的网络设备故障检测方法


[0001]本专利技术涉及电信网络运维
，尤其涉及一种基于大数据的网络设备故障检测方法。

技术介绍

[0002]电信网络作为信息化的基础设施，是信息化发展的基石，其运行的稳定性至关重要。由于电信网络涉及设施种类繁多、规模庞大、站点分散，对维护网络资源的时间投入、人力投入及故障排除时效上要求较高。
[0003]目前，现有网络维护模式中，网络设备故障通常都是被动发现的，而不能实现对隐患的主动排查；往往都是在用户在经历故障后投诉进而触发对故障的排查程序，或通过人工对累积的网络设备故障数据进行分析后发现设备隐患。一旦遇到突发的安全事故或网络负载的大幅波动，这时网络设备的隐患往往容易演变为集中爆发的故障，网络维护人员将被迫忙于“救火式”的网络抢修工作。
[0004]因此，当前对设备故障的发现手段落后，设备问题的定位滞后；且缺乏远程故障检测、预警能力，且对于累积的隐患，容易在网络负荷大的时期导致区域性的网络故障，故障范围越大，技术人员的维修工作就越难实施，会对当地的维护造成不小的压力，进而容易导致用户对网络服务的不满。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于大数据的网络设备故障检测方法，用以解决现有技术中只能被动检测故障的缺陷，实现设备性能与网络服务感知的主动检测，实现了网络故障自动预警、诊断与分析。
[0006]本专利技术提供一种基于大数据的网络设备故障检测方法，具体包括步骤：
[0007]S1基于各网络设备的历史运行日志获取网络业务质量指标KQI数据的集合以及网络设备性能指标DPI数据的集合；其中，每个KQI数据与多个DPI数据相对应；
[0008]S2获取历史运行日志中的网络设备故障数据，建立每种DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系；建立网络设备性能指标DPI数据集合与所述网络业务质量指标KQI数据集合的映射关系；进而建立KQI数据、DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系模型；
[0009]S3实时获取当前的网络业务质量指标KQI数据，输入所述映射关系模型，根据当前的KQI数据的数值输出对应的故障等级。
[0010]具体的，所述网络业务质量指标KQI数据包括：无线接接通率、业务保持性指标、业务响应时延、业务响应速率、数据丢包率；
[0011]所述网络设备性能指标DPI数据包括：参考信号接收功率、参考信号接收质量、信号与干扰加噪声比、信道质量指示、调制与编码数据、物理上行共享信道数据以及物理下行共享信道数据。
[0012]根据本专利技术提供的一种基于大数据的网络设备故障检测方法，进一步包括：
[0013]步骤S2中，根据所述网络设备故障数据，获取每个网络设备性能指标DPI数据的权重；
[0014]根据本专利技术提供的一种基于大数据的网络设备故障检测方法，进一步包括：
[0015]步骤S2中，建立每种DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系，包括：
[0016]将网络设备故障数据、DPI数据、KQI数据作为样本数据，并分成训练样本集和测试样本集；
[0017]对所述训练样本集，基于每个网络设备性能指标DPI数据的权重进行加权平均计算，建立每种DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系，并通过测试样本集进行验证。
[0018]根据本专利技术提供的一种基于大数据的网络设备故障检测方法，进一步包括：
[0019]步骤S2中，基于回归关联算法建立网络设备性能指标DPI数据集合与所述网络业务质量指标KQI数据集合的映射关系，应用公式：
[0020]DPI＝f(KQI_Ii)，i＝1，2，3，
……
n；
[0021]其中，DPI为网络设备性能指标数据，KQI为网络业务质量指标数据，f为参数，I为回归关联算法；
[0022]根据本专利技术提供的一种基于大数据的网络设备故障检测方法，进一步包括：
[0023]根据所述历史运行日志中网络设备故障数据的数值范围划分故障等级，将实时获取的KQI数据输入所述映射关系模型获取预测的网络设备故障数据，输出对应的故障等级；
[0024]本专利技术还提供一种基于大数据的网络设备故障检测系统，包括如下模块：
[0025]数据获取模块，用于根据各网络设备的历史运行日志获取网络业务质量指标KQI数据的集合以及网络设备性能指标DPI数据的集合；其中，每个KQI数据与多个DPI数据相对应；
[0026]模型建立模块，获取历史运行日志中的网络设备故障数据，建立每种DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系；建立网络设备性能指标DPI数据集合与所述网络业务质量指标KQI数据集合的映射关系；进而建立KQI数据、DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系模型；
[0027]故障预测模块，用于实时获取当前的网络业务质量指标KQI数据，输入所述映射关系模型，根据当前的KQI数据的数值输出对应的故障等级。
[0028]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述网络设备故障检测方法的步骤。
[0029]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述网络设备故障检测方法的步骤。
[0030]本专利技术提供的一种基于大数据的网络设备故障检测方法，基于各网络设备的历史运行日志获取网络业务质量指标KQI数据的集合以及网络设备性能指标DPI数据的集合，通过定量分析建立KQI数据、DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系模型，从而形成KQI数据与DPI数据之间的相关性历史基线，从而能够根据表层的KQI数据，基于获取的映射关系模型从而在用户投诉、业务中断等不可逆的网络行为动作之前发现网络隐患，实时在线主动监测网络业务感知数据，智能映射网络设备性能等级状态，实现网络设备性能的自动检测、自动匹配知识库，并主动发出故障隐患预判告警动作，有利于运行商对网络设备进行
预期维护，避免大规模故障的发生防患于未然，大幅降低故障的发生率，从而有效的提高用户的使用体验。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1是本专利技术提供的基于大数据的网络设备故障检测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0033]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的网络设备故障检测方法，其特征在于，包括：S1基于各网络设备的历史运行日志获取网络业务质量指标KQI数据的集合以及网络设备性能指标DPI数据的集合；其中，每个KQI数据与多个DPI数据相对应；S2获取历史运行日志中的网络设备故障数据，建立每种DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系；建立网络设备性能指标DPI数据集合与所述网络业务质量指标KQI数据集合的映射关系；进而建立KQI数据、DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系模型；S3实时获取当前的网络业务质量指标KQI数据，输入所述映射关系模型，根据当前的KQI数据的数值输出对应的故障等级。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的网络设备故障检测方法，其特征在于，所述网络业务质量指标KQI数据包括：无线接接通率、业务保持性指标、业务响应时延、业务响应速率、数据丢包率；所述网络设备性能指标DPI数据包括：参考信号接收功率、参考信号接收质量、信号与干扰加噪声比、信道质量指示、调制与编码数据、物理上行共享信道数据以及物理下行共享信道数据。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的网络设备故障检测方法，其特征在于，步骤S2中，根据所述网络设备故障数据，获取每个网络设备性能指标DPI数据的权重。4.根据权利要求1或3所述的一种基于大数据的网络设备故障检测方法，其特征在于，步骤S2中，建立每种DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系，包括：将网络设备故障数据、DPI数据、KQI数据作为样本数据，并分成训练样本集和测试样本集；对所述训练样本集，基于每个网络设备性能指标DPI数据的权重进行加权平均计算，建立每种DPI数据与所述网络设备故障数据的映射关系，并通过测试样本集进行验证。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的网络设备故障检测方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：成纯松，方迪，张国华，赵清，程林，
申请(专利权)人：武汉虹信技术服务有限责任公司，
类型：发明
国别省市：