一种故障分析方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种故障分析方法、装置、设备和介质，所述方法包括：获得多个特征指标的数据；根据每两个特征指标的数据，确定每两个特征指标之间的相关性；在检测到第一目标特征指标引发第一故障的情况下，根据与所述第一目标特征指标呈正相关的多个第二目标特征指标各自的数据，从所述多个第二目标特征指标中确定即将引发第二故障的第二目标特征指标；所述第一目标特征指标和所述第二特征指标分别为所述多个特征指标中的任一特征指标。本发明专利技术实施例中，克服在变化的网络环境中，iFIT做出故障快速定位后能够对不同业务属性进行量化回归溯源，准确预测即将发生的其余故障。准确预测即将发生的其余故障。准确预测即将发生的其余故障。

【技术实现步骤摘要】
一种故障分析方法、装置、设备和介质


[0001]本专利技术涉及网络技术与安全
，特别涉及一种故障分析方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]随着新型城域网建设和发展，网络特性与承载业务路径的随机性和随变性，对智能运维提出了更高的要求，在新型城域网中，基础网络中广泛的使用iFIT(in
‑
situ Flow Information Telemetry)高精度随流检测技术，通过直接测量业务报文得到网络的真实业务流量实时丢包率和纳秒级精度的时延等性能参数的检测技术，对真实业务流量开销仅有8字节，具有部署方便、精度高等优点。特别适合语音、视频类对网络服务质量要求高的业务运行状态监控和故障快速定位。
[0003]目前，iFIT可基于全局语音、视频类对网络服务质量要求高的业务运行状态监控和故障快速定位，但网络环境的变化，iFIT做出故障快速定位后缺乏一种可靠的算法对不同对象属性，不同业务属性进行量化回归溯源，预判出新型城域网络中可能出现的故障。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种故障分析方法、装置、设备和介质，以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。
[0005]本专利技术实施例的第一方面，公开了一种故障分析方法，所述方法包括：
[0006]获得多个特征指标的数据；
[0007]根据每两个特征指标的数据，确定每两个特征指标之间的相关性；
[0008]在检测到第一目标特征指标引发第一故障的情况下，根据与所述第一目标特征指标呈正相关的多个第二目标特征指标各自的数据，从所述多个第二目标特征指标中确定即将引发第二故障的第二目标特征指标；
[0009]所述第一目标特征指标和所述第二特征指标分别为所述多个特征指标中的任一特征指标。
[0010]可选地，所述方法还包括：
[0011]根据所述多个第二目标特征指标各自在未引发故障的情况下的历史正常数据，确定所述多个第二目标特征指标各自的正常变化率范围；
[0012]根据与所述第一目标特征指标呈正相关的多个第二目标特征指标各自的数据，从所述多个第二目标特征指标中确定即将引发第二故障的第二目标特征指标，包括：
[0013]根据所述多个第二目标特征指标各自的数据，确定所述多个第二目标特征指标各自的变化率；
[0014]将变化率超出自身的正常变化率范围的第二目标特征指标，确定为即将引发第二故障的第二目标特征指标。
[0015]可选地，所述方法还包括：
[0016]在检测到第一目标特征指标引发第一故障的情况下，根据所述第一目标特征指标的数据，确定所述第一目标特征指标的变化率；
[0017]根据所述多个第二目标特征指标各自的数据，确定所述多个第二目标特征指标各自的变化率；
[0018]将变化率与所述第一目标特征指标的变化率匹配的第二目标特征指标，确定为导致所述第一故障发生的第二目标特征指标；
[0019]将变化率与所述第一目标特征指标的变化率不匹配的第二目标特征指标，确定与所述第一故障的发生无关的第二目标特征指标。
[0020]可选地，所述获得多个特征指标的数据，包括：
[0021]获得所述多个特征指标各自在预设时间段内的多个数据；
[0022]所述根据每两个特征指标的数据，确定每两个特征指标之间的相关性，包括：
[0023]根据每两个特征指标各自在预设时间段内的多个数据，确定在所述预设时间段内每两个特征指标之间的相关性。
[0024]可选地，在获得多个特征指标的数据之后，还包括按照以下步骤对每个特征指标的数据进行标准化处理：
[0025]计算每个特征指标的数据的均值和标准差；
[0026]基于每个特征指标的数据的均值和标准差，得到每个特征指标的标准化数据；
[0027]根据每两个特征指标的数据，确定每两个特征指标之间的相关性，包括：
[0028]根据每两个特征指标的标准化数据，确定每两个特征指标之间的相关性。
[0029]可选地，所述多个特征指标分为第一特征指标集合和第二特征指标集合，所述第一特征指标集合中的特征指标为业务性能特征指标，所述第二特征指标集合中的特征指标为网元特征指标。
[0030]可选地，根据每两个特征指标的数据，确定每两个特征指标之间的相关性，包括：
[0031]在故障分析需求为特征指标集合内故障分析的情况下，确定所述第一特征指标集合内每两个特征指标之间的相关性，或，确定所述第二特征指标集合内每两个特征指标之间的相关性；
[0032]在故障分析需求为跨特征指标集合故障分析的情况下，确定任意两个特征指标之间的相关性，所述任意两个特征指标来自于所述第一特征集合和/或所述第二特征集合。
[0033]本专利技术实施例的第二方面，公开了一种故障分析装置，所述装置包括：
[0034]获取模块，用于获得多个特征指标的数据；
[0035]相关模块，用于根据每两个特征指标的数据，确定每两个特征指标之间的相关性；
[0036]故障模块，用于在检测到第一目标特征指标引发第一故障的情况下，根据与所述第一目标特征指标呈正相关的多个第二目标特征指标各自的数据，从所述多个第二目标特征指标中确定即将引发第二故障的第二目标特征指标；所述第一目标特征指标和所述第二特征指标分别为所述多个特征指标中的任一特征指标。
[0037]本专利技术实施例的第三方面，公开了一种电子设备，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，所述处理器执行时实现如本实施例第一方面实施所述的故障分析方法。
[0038]本专利技术实施例的第四方面，公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机
程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现本实施例第一方面所述的故障分析方法。
[0039]本专利技术实施例包括以下优点：
[0040]在本专利技术实施例中，针对新型城域网故障定位预判无量化评估标准，无法根据指标数据溯源回归的问题，提出了一种故障分析方法。首先针对网络中的特征指标，获得多个特征指标的数据，然后根据每两个特征指标的数据，确定每两个特征指标之间的相关性，最后在检测到第一目标特征指标引发第一故障的情况下，根据与所述第一目标特征指标呈正相关的多个第二目标特征指标各自的数据，从所述多个第二目标特征指标中确定即将引发第二故障的第二目标特征指标。进而克服在变化的网络环境中，iFIT做出故障快速定位后能够对不同业务属性进行量化回归溯源，准确预测即将发生的其余故障。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1是本专利技术实施例提供的一种故障分析方法步骤流程图；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种故障分析方法，其特征在于，所述方法包括：获得多个特征指标的数据；根据每两个特征指标的数据，确定每两个特征指标之间的相关性；在检测到第一目标特征指标引发第一故障的情况下，根据与所述第一目标特征指标呈正相关的多个第二目标特征指标各自的数据，从所述多个第二目标特征指标中确定即将引发第二故障的第二目标特征指标；所述第一目标特征指标和所述第二特征指标分别为所述多个特征指标中的任一特征指标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述多个第二目标特征指标各自在未引发故障的情况下的历史正常数据，确定所述多个第二目标特征指标各自的正常变化率范围；根据与所述第一目标特征指标呈正相关的多个第二目标特征指标各自的数据，从所述多个第二目标特征指标中确定即将引发第二故障的第二目标特征指标，包括：根据所述多个第二目标特征指标各自的数据，确定所述多个第二目标特征指标各自的变化率；将变化率超出自身的正常变化率范围的第二目标特征指标，确定为即将引发第二故障的第二目标特征指标。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在检测到第一目标特征指标引发第一故障的情况下，根据所述第一目标特征指标的数据，确定所述第一目标特征指标的变化率；根据所述多个第二目标特征指标各自的数据，确定所述多个第二目标特征指标各自的变化率；将变化率与所述第一目标特征指标的变化率匹配的第二目标特征指标，确定为导致所述第一故障发生的第二目标特征指标；将变化率与所述第一目标特征指标的变化率不匹配的第二目标特征指标，确定与所述第一故障的发生无关的第二目标特征指标。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得多个特征指标的数据，包括：获得所述多个特征指标各自在预设时间段内的多个数据；所述根据每两个特征指标的数据，确定每两个特征指标之间的相关性，包括：根据每两个特征指标各自在预设时间段内的多个数据，确定在所述预设时间段内每两个特征指标之间的相关性。5.根据权利要求1
‑
4任一所述的方法，其特征在于，在获得多个特征指标的数据之后，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王耀民，蒋燕，马斌，夏惠铭，李东鸿，朱朝晖，王俊华，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：