【技术实现步骤摘要】
本申请涉及路由器监控，尤其涉及一种路由器的远程故障监控方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在当今互联网日益发展的环境中，路由器作为网络架构的核心组件，扮演着至关重要的角色。然而，随着网络规模和复杂性的不断增加，远程故障监控成为确保网络稳定性和可靠性的至关重要的任务之一。传统的监控方法难以应对复杂多变的网络环境，因此对于设计一种高效、智能的远程故障监控方法的需求日益迫切。当前的问题主要包括对网络异常的准确识别和快速响应的困难，以及对历史数据的充分利用和网络流量模式的动态变化缺乏有效的处理手段。此外，故障响应策略的制定和优化也面临挑战，需要更灵活、智能的方法来适应多样的网络故障场景。
2、在传统的监控方法中，仅仅依赖于简单的阈值检测和规则匹配难以满足对复杂网络环境的要求。对于历史数据的利用不足，导致对网络流量变化的追踪和预测能力不足。同时，对于多源异构数据的整合和事件关系的挖掘也是一个亟待解决的问题。在故障响应方面，单一刚性的策略难以应对不同故障场景，因此如何通过智能算法对故障响应策略进行个性化匹配和优化，以实现更加精准和高效的网络故障管理，是当前研究亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种路由器的远程故障监控方法、装置、设备及存储介质，用于提高了路由器的远程故障监控准确率。
2、第一方面，本申请提供了一种路由器的远程故障监控方法，所述路由器的远程故障监控方法包括：
3、通过预置的监控系统对目标路由器对应的多个网络设备进行日志监控
4、对所述网络流量特征数据进行事件识别，得到多个目标事件，并构建所述多个目标事件的事件关系图；
5、基于所述事件关系图，对所述多个目标事件进行异常识别，得到多个异常事件，并对所述多个异常事件进行聚类分析和异常建模，得到异常模型集合；
6、对所述目标路由器进行网络流量实时监控，得到网络流量监控数据，并通过预置的arima模型对所述网络流量监控数据进行时序特征提取和向量编码，得到网络流量时序向量；
7、将所述网络流量时序向量输入所述异常模型集合进行异常分析，得到异常分析结果；
8、根据所述异常故障分析结果对所述目标路由器进行故障响应策略匹配，得到初始故障响应策略，并对所述初始故障响应策略进行策略优化，得到目标故障响应策略。
9、第二方面，本申请提供了一种路由器的远程故障监控装置，所述路由器的远程故障监控装置包括：
10、监控模块，用于通过预置的监控系统对目标路由器对应的多个网络设备进行日志监控，得到历史日志数据，并对所述历史日志数据进行特征解析，得到网络流量特征数据；
11、识别模块，用于对所述网络流量特征数据进行事件识别，得到多个目标事件，并构建所述多个目标事件的事件关系图；
12、建模模块，用于基于所述事件关系图，对所述多个目标事件进行异常识别，得到多个异常事件，并对所述多个异常事件进行聚类分析和异常建模，得到异常模型集合；
13、编码模块，用于对所述目标路由器进行网络流量实时监控，得到网络流量监控数据，并通过预置的arima模型对所述网络流量监控数据进行时序特征提取和向量编码，得到网络流量时序向量；
14、分析模块，用于将所述网络流量时序向量输入所述异常模型集合进行异常分析，得到异常分析结果；
15、优化模块，用于根据所述异常故障分析结果对所述目标路由器进行故障响应策略匹配，得到初始故障响应策略，并对所述初始故障响应策略进行策略优化，得到目标故障响应策略。
16、本申请第三方面提供了一种路由器的远程故障监控设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述路由器的远程故障监控设备执行上述的路由器的远程故障监控方法。
17、本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的路由器的远程故障监控方法。
18、本申请提供的技术方案中，通过结合历史日志数据、流量特征数据和事件关系图，提供了多维数据分析的能力，有助于全面理解网络状态和异常情况。通过异常模型集合，可以自动识别异常事件并进行聚类分析和异常建模，帮助快速定位故障点，提高故障检测的准确性和效率。能够对目标路由器进行实时网络流量监控，并提取时序特征进行向量编码，使得对网络状态的监测能够及时响应变化，有助于快速发现和应对新的故障类型。通过构建事件关系图，能够直观展示多个目标事件之间的关联规则，帮助管理员理解网络中复杂事件的发生和影响。提供了异常故障分析结果与故障响应策略的匹配和优化，通过多岛优化算法生成目标故障响应策略，提高了故障应对的智能化水平。通过算法的排序、变异、交叉等操作，不断优化故障响应策略，使得能够在不断变化的网络环境中持续适应和优化响应策略，进而提高了路由器的远程故障监控准确率。
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1.一种路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述路由器的远程故障监控方法包括：
2.根据权利要求1所述的路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述通过预置的监控系统对目标路由器对应的多个网络设备进行日志监控，得到历史日志数据，并对所述历史日志数据进行特征解析，得到网络流量特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述对所述网络流量特征数据进行事件识别，得到多个目标事件，并构建所述多个目标事件的事件关系图，包括：
4.根据权利要求3所述的路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述基于所述事件关系图，对所述多个目标事件进行异常识别，得到多个异常事件，并对所述多个异常事件进行聚类分析和异常建模，得到异常模型集合，包括：
5.根据权利要求1所述的路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述对所述目标路由器进行网络流量实时监控，得到网络流量监控数据，并通过预置的ARIMA模型对所述网络流量监控数据进行时序特征提取和向量编码，得到网络流量时序向量，包括：
6.根据权利要求1所述的路由器的远程故障
7.根据权利要求1所述的路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述根据所述异常故障分析结果对所述目标路由器进行故障响应策略匹配，得到初始故障响应策略，并对所述初始故障响应策略进行策略优化，得到目标故障响应策略，包括：
8.一种路由器的远程故障监控装置，其特征在于，所述路由器的远程故障监控装置包括：
9.一种路由器的远程故障监控设备，其特征在于，所述路由器的远程故障监控设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的路由器的远程故障监控方法。
...【技术特征摘要】
1.一种路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述路由器的远程故障监控方法包括：
2.根据权利要求1所述的路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述通过预置的监控系统对目标路由器对应的多个网络设备进行日志监控，得到历史日志数据，并对所述历史日志数据进行特征解析，得到网络流量特征数据，包括：
3.根据权利要求1所述的路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述对所述网络流量特征数据进行事件识别，得到多个目标事件，并构建所述多个目标事件的事件关系图，包括：
4.根据权利要求3所述的路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述基于所述事件关系图，对所述多个目标事件进行异常识别，得到多个异常事件，并对所述多个异常事件进行聚类分析和异常建模，得到异常模型集合，包括：
5.根据权利要求1所述的路由器的远程故障监控方法，其特征在于，所述对所述目标路由器进行网络流量实时监控，得到网络流量监控数据，并通过预置的arima模型对所述网...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑佳林，郑佳欣，杨红坤，高彩蝶，段理昊，张敏，
申请(专利权)人：深圳弘霞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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