【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，尤其涉及一种质差检测的方法及系统、装置。
技术介绍
1、随着5g专网网络的普及，越来越多的用户开始选择5g客户终端设备(5g-customerpremise equipment，5g-cpe)进行数据传输，然而，在以往的5g专网故障中，5g-cpe终端异常占比90％以上，5g专网终端质差故障已成为影响5g专网质量的关键因素，已严重影响用户的使用感知。
2、在相关技术中，5g专网用户使用感知较差时，尤其是sla较高级别客户已经运用到7*24小时的生产中，客户会随时找相关部门进行投诉，相关维护人员根据自身积累的经验人工对5g-cpe终端故障进行排查。进一步确定是否为质差终端，并对其进行相应的替换、重启等处理。
3、在现有的5g-cpe终端质差识别技术方案中，通过客户进行相关故障投诉，维护人员依靠经验进行故障判断，需要花费较大的专业人员、物力和财力进行7*24小时监控。另一方面，由于5g专网的环境复杂，各企业5g-cpe终端的使用场景和设备类型、性能等方面各有不同，导致采集的5g-cpe终端设备运行数据存在很大差异，多类数据混杂在一起，给人工判断质差终端带来困难，无法在短时间内对质差进行快速定位，时效性较低，同时由于无法及时发现质差问题，降低了客户对5g专网网络稳定性的预期值，导致用户体验感较差。
技术实现思路
1、本公开提供了一种质差检测的方法及系统、装置。其主要目的在于解决现有技术中，人工判断质差无法在短时间内对质差进行快速定位，时效性较低
2、根据本公开的第一方面，提供了一种质差检测的方法，其中，包括：
3、获取待检测设备的时延数据，并对所述时延数据进行数据清洗处理，得到目标时延数据；
4、根据预先训练好的聚类模型对所述目标时延数据进行数据聚类处理，得到预设数量的目标时延中心值；其中，所述目标时延中心值的数量与目标参数值相同，所述预先训练好的聚类模型中包含所述目标参数值；
5、将每个所述目标时延中心值与参考时延中心值进行相减处理，得到计算结果；其中，所述参考时延中心值通过所述预先训练好的聚类模型对样本时延数据进行聚类得到，所述样本时延数据为所述预先训练好的聚类模型的训练用数据；
6、在所有所述计算结果大于第一预设阈值的情况下，确定所述待检测设备为质差设备。
7、可选的，在获取待检测设备的时延数据之前，所述方法还包括：
8、获取所述待检测设备的历史时延数据，并对所述历史时延数据进行数据清洗处理，得到所述样本时延数据；其中，所述历史时延数据为预先存储的预设时间段内所述待检测设备的时延数据；
9、基于待训练聚类模型，将所述样本时延数据根据数据类型进行分配处理，得到每种所述样本时延数据对应的类中心点；其中，所述数据类型为所述样本时延数据的数据类型；
10、基于所述待训练聚类模型，重复计算每种所述样本时延数据对应的类中心点，直至所述类中心点的变化小于预设变化阈值，得到所述预先训练好的聚类模型，其中，所述预先训练好的聚类模型中包含所述目标参数值；
11、通过所述预先训练好的聚类模型对所述样本时延数据进行聚类处理，得到所述参考时延中心值。
12、可选的，所述根据预先训练好的聚类模型对所述目标时延数据进行数据聚类处理，得到目标时延中心值包括：
13、对所述目标时延数据进行数据转换处理，得到目标时延向量；
14、根据所述目标参数值对所述目标时延向量进行数据调整处理，得到目标数据簇；其中，所述目标数据簇的数量与所述目标参数值相同；
15、基于所述目标数据簇进行数据聚类处理，得到所述目标时延中心值。
16、可选的，在确定所述待检测设备为质差设备之后，所述方法还包括：
17、若所有所述计算结果中，存在大于或等于预设数量阈值的计算结果大于或等于第二预设阈值，则确定所述待检测设备的质差类型为特别质差；其中，所述计算结果的数量与所述目标参数值相同；
18、若所有所述计算结果中，存在大于或等于预设数量阈值的计算结果小于所述第二预设阈值，则确定所述待检测设备的质差类型为一般质差。
19、可选的，在将所述目标时延中心值与参考时延中心值进行相减处理，得到计算结果之后，所述方法还包括：
20、在所有所述计算结果小于或等于所述第一预设阈值的情况下，确定所述待检测设备为正常设备。
21、若所有所述计算结果中，存在大于或等于预设数量阈值的计算结果大于或等于第三预设阈值，则确定所述待检测设备的质差类型为正常运行；
22、若所有所述计算结果都小于第四预设阈值，则确定所述待检测设备的质差类型为业务中断；
23、若所有所述计算结果中，有且仅有一个计算结果小于第五预设阈值，则确定所述待检测设备的质差类型为发生过中断。
24、可选的，所述方法还包括：
25、获取所述待检测设备的设备信息，并根据所述设备信息以及所述待检测设备的质差类型生成待发送信息；
26、将所述待发送信息发送至预设终端设备。
27、根据本公开的第二方面，提供了一种质差检测的系统，包括：探针服务器、探针装置，
28、所述探针装置用于，获取待检测设备的时延数据，并对所述时延数据进行数据清洗处理，得到目标时延数据；
29、所述探针服务器用于，根据预先训练好的聚类模型对所述目标时延数据进行数据聚类处理，得到预设数量的目标时延中心值；其中，所述目标时延中心值的数量与目标参数值相同，所述预先训练好的聚类模型中包含所述目标参数值；
30、所述探针服务器还用于，将每个所述目标时延中心值与参考时延中心值进行相减处理，得到计算结果；其中，所述参考时延中心值通过所述预先训练好的聚类模型对样本时延数据进行聚类得到，所述样本时延数据为所述预先训练好的聚类模型的训练用数据；
31、所述探针服务器还用于，在所有所述计算结果大于第一预设阈值的情况下，确定所述待检测设备为质差设备。
32、可选的，所述系统还包括：5g-cpe终端、sim卡、基站设备、核心网交换机、核心设备，
33、所述5g-cpe终端内置所述sim卡，并通过5g空口与所述基站设备连接互通；所述基站设备通过传输网络与所述核心网交换机进行连接；
34、所述sim卡通过所述核心设备分配固定ip，所述核心网交换机通过所述固定ip与所述5g-cpe终端进行数据互通，所述核心网交换机还通过以太网光口光纤与所述探针装置互联；
35、所述探针装置通过网管网与所述探针服务器相连；
36、所述探针装置还用于，通过与所述5g-cpe终端之间的信息互传，确定所述时延数据；
37、所述探针服务器还用于，对所述时延数据进行存储。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种质差检测的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待检测设备的时延数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先训练好的聚类模型对所述目标时延数据进行数据聚类处理，得到目标时延中心值包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述待检测设备为质差设备之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述目标时延中心值与参考时延中心值进行相减处理，得到计算结果之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1-5中任项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种质差检测的系统，其特征在于，包括：探针服务器、探针装置，
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：5G-CPE终端、SIM卡、基站设备、核心网交换机、核心设备，
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：互联网短信平台，
10.一种质差检测的装置，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种质差检测的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待检测设备的时延数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先训练好的聚类模型对所述目标时延数据进行数据聚类处理，得到目标时延中心值包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述待检测设备为质差设备之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述目标时延中心值与参考时延中心...
【专利技术属性】
技术研发人员：王辉，黄堃，
申请(专利权)人：中国移动通信集团天津有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。