CN101068273B

CN101068273B - 电信网管预警系统及方法

Info

Publication number: CN101068273B
Application number: CN200710100148A
Authority: CN
Inventors: 默燕红; 李伟; 周智; 董晓荔; 赵绍刚; 芦勇; 孔松; 闫含
Original assignee: China Mobile Communications Group Co Ltd
Current assignee: China Mobile Communications Group Co Ltd
Priority date: 2007-06-05
Filing date: 2007-06-05
Publication date: 2010-05-26
Anticipated expiration: 2027-06-05
Also published as: CN101068273A

Abstract

本发明涉及一种电信网管预警系统及方法，该系统包括：第一子系统，用于采集电信网络中与各网元相关的事件信息；第二子系统，用于根据所述事件信息计算出各网元的信任指数；第三子系统，用于查询各网元的信任指数，并通过各网元信任指数的统计获得信任指数低的网元并进行预先告警。本发明通过采集电信网络中与各网元相关的一些网络事件信息，并对采集的事件信息进行科学的、综合的分析，计算出各网元的信任指数，快速筛选统计出信任指数排名较低的网元，在网元未发生故障前找出网络中潜在的隐患并预先处理，从而可有效提高网络运行维护的效率、网络运行的安全性和网络指标的稳定。

Description

电信网管预警系统及方法

技术领域

本发明涉及电信网络领域，尤其涉及一种电信网管预警系统及方法。

背景技术

在电信网络中，需要对整个网络进行监控和维护管理，由此产生了现有的电信网管系统。现有的电信网管系统是设置在电信网络基础上的附加网络，主要对电信网络中的各个网元进行维护管理，例如：网元告警实时呈现、网元告警历史查询、性能数据的查询生成、网元数据的配置等。

现有的电信网管系统中，通常对网元的告警信息进行分级：对业务有重要影响的告警一般设置为紧急告警或者严重告警；对业务影响较小或几乎没有影响的告警一般设置为次要告警或者轻微告警等。现有网管系统通过对告警信息分级标识出对业务的影响程度，便于维护和监控。

告警信息中的紧急告警或者重要告警的数量一般较少，而次要告警或者轻微告警的数量却很多。现有电信网管系统在进行监控和维护管理时，一般只处理紧急告警或者严重告警，因为这些告警信息重要并且数量较少，可以人工处理；对于次要告警或者轻微告警却一般均忽略不进行任何处理，因为次要告警或者轻微告警信息对业务的影响小、重要性不高，并且数据量大、纯人工方式无法处理。

现有电信网管系统虽然可对紧急告警或严重告警进行处理，但每次都是在事故发生时才对网元进行维护；并且现有的网管系统在处理告警信息时忽略了数据量庞大的次要告警和轻微告警，这会丢掉大量的网络运行信息，造成资源和信息的浪费。

现有的网管系统简单忽略数量庞大的次要告警及轻微告警及其它一些网络信息，造成资源和信息的浪费，导致网络运行信息量的丢失，降低了网络运行维护的效率，在事故发生时才能进行处理，不利于提高网络运行的安全性和网络指标的稳定性。

发明内容

本发明的一个方面是在现有电信网络基础上构架一种电信网络预警系统，充分利用各种网络信息，预先找出网络中潜在的故障隐患，在故障发生前预先处理，以提高网络运行维护的效率、安全性及网络运行的稳定性。

本发明的另一方面是提供一种电信网络预警方法，提高网络运行维护的效率、网络运行的安全性及稳定性。

为了实现本发明的第一方面，本发明提供了一种电信网管预警系统，包括：

第一子系统，用于采集电信网络中与各网元相关的事件信息；

第二子系统，用于根据所述事件信息计算出各网元的信任指数；

第三子系统，用于查询各网元的信任指数，并通过各网元信任指数的统计获得信任指数低的网元信息并进行预先告警；所述第二子系统可包括如下模块：

相关性分析模块，用于对第一子系统采集的各网元事件信息进行相关性分析，输出有效事件信息；

信任指数加权系数模块，用于存储各事件信息的信任指数加权系数；

信任指数算法模块，用于根据相关性分析模块输出的有效事件信息和信任指数加权系数模块存储的各事件信息的信任指数加权系数计算各网元的信任指数；

数据库，用于存储各网元的信任指数供所述第三子系统查询。

为了实现本发明的第二个方面，本发明还提供了一种电信网管预警方法，包括：采集电信网络中与各网元相关的事件信息；对所述事件信息进行相关性分析，输出有效事件信息；根据所述有效事件信息和其所对应的信任指数加权系数计算各网元的信任指数；存储所述各网元的信任指数；通过各网元信任指数的统计获得信任指数低的网元并进行预先告警处理。

上述电信网管预警方法中，在各网元信任指数的统计结果和/或信任指数低的网元与实际网元的情况不一致时，重新设置相关性分析条件和有效事件信息的信任指数加权系数；或查询信任指数低的网元/信任指数下降最快的网元信任指数降低的原因，并重新设置相关性分析条件和有效事件信息的信任指数加权系数。

本发明提供的电信网管预警系统及方法对海量次要告警、轻微告警及与网元相关的一些网络信息，例如网元入网信息、网元割接信息、网元版本升级信息、网元故障信息、相关网元的投诉信息等进行采集，并对上述信息进行科学的、综合的分析，计算出信任指数排名较低的网元并进行预先告警。本发明在网元未发生故障前找出网络中潜在的隐患并预先处理，并对信任指数的统计结果进行分析，对系统设置的信任指数的相关计算方法和信任指数的加权系数进行调整和纠正，使网元的信任指数排名与实际的运行情况趋于一致，通过统计获得的信任指数排名更为精确，有效提高了网络运行维护的效率、网络运行的安全性和网络指标的稳定性。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明电信网管预警系统实施例一结构示意图；

图2为本发明电信网管预警系统实施例二结构示意图；

图3为本发明电信网管预警系统实施例三结构示意图；

图4为本发明电信网管预警方法实施例一流程图；

图5为本发明电信网管预警方法中计算网元信任指数实施例流程图；

图6为本发明电信网管预警方法实施例二流程图。

具体实施方式

下面的实施方式均涉及几个概念：

1.网元：是网络预警系统中分析的最小逻辑单位，是指通信网络中所有具备特定功能完成指定任务的物理节点实体或者逻辑节点，可以包括主机、业务系统、路由器、防火墙、媒体网关、归属位置寄存器(HLR)、移动交换中心(MSC)、汇接移动交换中心(TMSC)、短信中心(SMSC)、基站控制器(BSC)、中继媒体网关(TMG)、彩信中心(MMSC)、信令控制点(SCP)、充值中心(VC)、通用分组无线业务服务支持节点(SGSN)、通用分组无线业务网关支持节点(GGSN)、软交换机(SS)链路等；

2.网元信任指数：是指对网络中所有网元设定的一个逻辑属性值，电信网管预警系统根据相关性分析和计算获得每个网元的信任指数，网元信任指数的高低表示该网元的稳定程度或网管人员对该网元是否容易发生故障的信任程度。网元信任指数越高表示网元越稳定，出现故障的概率越低；反之则表示网元越不稳定，出现故障的概率越高。

参见图1，为本发明电信网管预警系统实施例一结构示意图。如图1所示，本实施例包括：

第一子系统1，用于采集电信网络中与各网元相关的事件信息；

第二子系统2，与第一子系统1连接，用于根据所述事件信息计算出各网元的信任指数；

第三子系统3，与第二子系统2连接，用于查询各网元的信任指数，并通过各网元信任指数的统计获得与其它网元相比较信任指数较低(如：信任指数排名最低的前N个网元，N为自然数)的网元并进行预先告警。

本实施例提供的电信网管预警系统通过采集电信网络中与各网元相关的一些网络事件信息，例如网元入网信息、网元割接信息、网元版本升级信息、网元故障信息、相关网元的投诉信息等；并根据采集的事件信息进行科学的、综合的分析，计算各网元的信任指数，通过第三子系统2可以快速筛选统计出信任指数排名较低的网元，在网元未发生故障前找出网络中潜在的隐患并预先处理，从而可有效提高网络运行维护的效率、网络运行的安全性和网络指标的稳定。

参见图2，为本发明电信网管预警系统实施例二结构示意图。本实施例与图1类似，不同之处在于对第一子系统进一步细化，本实施例中第一子系统1包括：

与第二子系统2相连的电子运维系统采集模块11，用于采集电子运维系统(Electric Operation Management System，简称EOMS)中网元的事件信息，EOMS是目前电信网中现存的系统，电子运维系统采集模块11提供与第二子系统2的接口，实时的采集EOMS中网元的事件信息并向第二子系统2发送，电子运维系统采集模块11采集的各网元事件信息包括网元入网信息、退网信息、网元割接信息、网元版本信息以及网元故障信息等信息；

与第二子系统2相连的专业网管系统采集模块12，用于采集各个专业网管系统中网元的事件信息，专业网管系统采集模块12提供与第二子系统2的接口，实时的采集各专业网管系统中各网元的事件信息并向第二子系统2发送，专业网管系统采集模块12采集的各网元事件信息主要包括所有网元的告警信息；

与第二子系统2相连的投诉系统采集模块13，用于采集各个投诉系统中网元的事件信息，投诉系统采集模块13提供与第二子系统2的接口，实时的采集各投诉系统中各网元的事件信息并向第二子系统2发送，投诉系统采集模块13采集的各网元事件信息主要包括相关网元的各种投诉信息。

第二子系统2用于将电子运维系统采集模块11、各专业网管系统采集模块12、投诉系统采集模块13发送过来的信息进行相关性分析，计算相应网元的信任指数；所述的第二子系统2可以将从电子运维系统(EOMS)、各专业网管系统、投诉系统采集的信息以及计算的相应网元的信任指数进行关联存储。

与第二子系统2相连的第三子系统3，用于对第二子系统2中计算出的各网元的信任指数进行统计查询；对上述的第二子系统2存储的网元信任指数及其相关信息进行统计查询从而获得信任指数低的网元信息进行预先告警显示或提醒。

本实施例只是对采集的事件信息进行例举，本领域普通技术人员应当了解采集的范围和信息不限于EOMS、各专用网管系统以及投诉系统，任何与网络信息相关的系统及网元的信息均是第一子系统采集的范围，所述事件信息也不仅仅包括告警信息、投诉信息、网元割接信息、入网信息等，任何对网元的不稳定性产生影响，可能引发网元故障的信息均在事件信息的范围内，也均属于采集的范围，第一系统将采集的网元事件信息发送给第二子系统。

图3为本发明电信网管预警系统实施例三结构示意图。参见图3，本实施例包括：第一子系统1、第二子系统2、第三子系统3及第四子系统4。本实施例还对第二子系统2进一步细化。

如图3所示，第二子系统2包括：

相关性分析模块，用于对第一子系统1采集的各网元事件信息进行相关性分析，输出有效事件信息；相关性分析模块对电子运维系统EOMS、网管系统、投诉系统等采集的网络事件信息进行相关性分析，最终输出有效的告警信息(例如，在众多的网络信息中可能有多条信息是相关的，一个网元故障很可能同时引起目的信令点不可达告警等多种告警信息；网元的割接信息也会伴随着该网元的相关故障告警信息等)；

信任指数加权系数模块，用于存储各事件信息的信任指数加权系数；该模块用于初始化各网元事件信息的信任指数加权系数，并能够根据第四子系统4的评估结果对信任指数加权系数进行动态的调整。信任指数加权系数的初始化可以基于经验值设定，也可以根据其它科学的方法来设定；

信任指数算法模块，用于根据相关性分析模块输出的有效事件信息和信任指数加权系数模块存储的各事件信息的信任指数加权系数计算各网元的信任指数；并将相关的信息输出数据库中；

数据库，用于存储各网元的事件信息、信任指数等与网元相关的信息供第三子系统3查询。

第三子系统3根据第二子系统2计算的信任指数，实现监控人员所需要的各种统计查询，例如可以查询网络中信任指数最低的前N个网元、网络中信任指数下降最快的前N个网元等，同时可以具体的显示导致网元的信任指数下降的网络信息的类型。根据统计的各网元信任指数的排名从而发布相应的预警信息，在网元信任指数较低的情况下，提前查询网元的实际情况，避免事故的发生。

参见图3，本实施例还包括第四子系统4，用于对第三子系统3的统计结果进行评估，并根据评估结果重新调整设置相关性分析模块的相关性分析条件(如：根据统计结果发现某一事件信息会导致网元信任指数急剧降低或网元发生故障的其它信息，则可以将这些信息添加进相关性分析条件中)和信任指数加权系数模块中相关事件信息的信任指数加权系数。

因为现有网络情况的多样化以及初期人工设置的信任指数加权系数等参数值的偏差性，在系统运行初期由本发明电信网管预警系统自动计算出的网元的信任指数排名结果可能不能完全真确的反映网元实际情况。加入了第四子系统4对统计结果的后期人工学习过程。将信任指数排名靠后的网元信任指数落后的原因进行详细分析，如果结果与网络实际情况不相符合，则对系统设置的信任指数的相关计算方法和信任指数的加权系数进行调整和纠正，使网元的信任指数排名与实际的运行情况趋于一致，通过统计获得的信任指数排名更为精确，在事故未发生之前进行预先处理，有效提高了网络运行维护的效率、网络运行的安全性和网络指标的稳定性。

本发明有多种不同形式的具体实施方式，上面只是对本发明电信网管预警系统的技术方案作举例说明，这并不意味着本发明所应用的具体实例只能局限在特定的结构中，本领域的普通技术人员应当了解，任何通过采集各网元的事件信息获得网元的信任指数的高低，并对信任指数较低、发生故障的概率较高的网元信息进行预先告警均应在本发明技术方案所要求保护的范围之内。

图4为本发明电信网管预警方法实施例一流程图。本实施例包括：

采集电信网络中与各网元相关的事件信息；

根据所述事件信息计算出各网元的信任指数；

通过各网元信任指数的统计获得信任指数低的网元信息并进行预先告警处理。

本领域普通技术人员应当了解，本实施例所述各操作并不局限于上述一种顺序，如：在计算各网元的信任指数时也可同时采集各网元的相关事件信息；在统计网元信任指数的同时采集各网元的相关事件信息；即3个操作也可同时进行或先后顺序不唯一，但均包括本实施例所述的3个操作。

上述方案中，采集电信网络中与各网元相关的事件信息具体可包括：

通过电子运维系统实时采集电信网络中各网元的入网信息、退网信息、割接信息、版本升级信息或故障信息，或上述信息的任意组合；

通过各专业网管系统实时采集电信网络中各网元的告警信息；

和/或通过投诉系统实时采集电信网络中与各网元相关的投诉信息。

电信网管预警方法中计算网元信任指数可参见图5，计算网元信任指数包括：对所述事件信息进行相关性分析，输出有效事件信息；根据所述有效事件信息和其所对应的信任指数加权系数计算各网元的信任指数；存储所述各网元的信任指数。

下面结合图3和图5对网元信任指数的计算及处理过程进行举例说明：

1.对所述事件信息进行相关性分析，输出有效事件信息

相关性分析模块对从电子运维系统EOMS、网管系统、投诉系统等采集的网络信息进行相关性分析，最终输出有效的告警信息，如众多的网络信息中有可能有多条信息是相关的，根据获得的各网元信息分析出可能导致的其它网元的告警信息。对采集的各网元相关的事件信息进行分析包括：

(1)压缩法：将所述事件信息中的网元多次相同告警信息设为一次同一类型的告警信息；

(2)过滤法：忽略不满足特定条件的网元告警信息；

(3)抑制法：在特定的情况中对某些告警进行抑制，如在级别高的告警发生时忽略级别低的告警；

(4)计数法：将网元一定数目相同的重复告警信息设为一个新类型告警信息；

(5)概括法：将网元的告警信息概括为某一类型的告警信息，如将告警信息替换为更为上位的告警信息；

(6)细化法：将网元的告警信息置换为更具体的子类告警信息；

(7)其它处理方法：分析网元入网信息、割接信息或故障信息等引起的相关告警信息，并将引起的相关告警信息输出到信任指数计算模块。

本领域普通技术人员应当了解采集的范围和信息不限于EOMS、各专用网管系统以及投诉系统，任何与网络信息相关的系统及网元的信息均是第一子系统采集的范围，所述事件信息也不仅仅包括告警信息、投诉信息、网元割接信息、入网信息等，任何对网元的不稳定性产生影响，可能引发网元故障的信息均在事件信息的范围内。对所有网元的事件信息通过相关性分析，可以合并或概括为数据库中存储的有效事件信息，将所有有效事件信息输出到信任指数计算模块。

2.计算各网元的信任指数

根据各网元的有效事件信息计算其对应的信任指数下降或上升值作为各网元的信任指数加权系数；

将各网元的初始信任指数与各信任指数加权系数之和作为各网元最新的信任指数，并作为下一次的网元初始信任指数。

计算各网元信任指数可按照下列公式进行：I＝I₀+∑J；其中，I表示各网元的信任指数；I₀表示各网元的初始信任指数或上次计算的信任指数值；J表示不同的信任指数加权系数，J为网元割接信息产生的信任指数加权系数m、故障信息产生的信任指数加权系数n、告警信息产生的信任指数加权系数k、连续稳定时间产生的信任指数加权系数s、投诉信息产生的信任指数加权系数p或其它信息产生的信任指数加权系数j，或上述各信任指数加权系数的任意组合。

在系统建立初期，需要针对每个网元设立初始信任指数。网元第一次计算信任指数时，各网元的初始信任指数I₀为系统设置的一个信任指数初始值。信任指数(以下用I表示信任指数)初始值是一个特定的初始基准值T加上一个抖动系数t构成。

T是一个固定的初始值，可以在具体系统开发或者运行时进行更改和设置，如设置初始基准值T＝100；抖动系数t是综合考虑了网元入网时间、设备厂家、备份机制、业务负荷、历史经验故障易发系数等多种因素得出的初始抖动系数，根据各网元的情况对初始基准值T进行微调，对不同网元的初始稳定情况进行区分，如设置t∈[-10，10]。为使最终所有类型网元的信任指数排名有意义，所以一般t的确定不考虑不同网元类型之间的差异性。对于t值，当网元入网时间较短时候，发生故障的几率较小，该t值设置为较大，相反该t值较小；如果网元设备的备份机制较完善则该t值较大，相反该值较小；如果网元的业务负荷较大则该t值较小，相反该t值较大；如果依历史经验得出该网元的故障易发系数较低，则该t值将较大，相反该t值将较大。

由T+t这个值来表示网元的信任指数I初始值，即I₀＝T+t，信任指数初始值的高低反应了在本系统中所有网元的初始稳定系数。

在各网元第一次入网获得了信任指数初始值时，各网元的信任指数值差别并不大，只是由抖动系数t所带来的微小的数值差别，但是由于系统不断采集各网元的事件信息，并对输出的各网元的有效事件信息进行后续计算，不断更新网元的信任指数，整个网络运维体系中所有和网络相关的有效事件信息都会在对应网元的信任指数上得到体现，后期各网元的信任指数差值会逐渐加大，从而快速筛选出信任指数较低的网元，提前预警。

下面介绍几种有效事件信息及其对应的信任指数加权系数：

(1)网元的告警信息所带来的信任指数降低值k。所述告警信息是指除了信息类告警以外的所有类型告警，而不分告警的级别和严重程度；根据告警的类型和严重级别以及告警时长计算出信任指数降低值k，例如对于一些可能影响业务的告警，该降低值k设置为较大值；对于严重级别的告警信息所带来的降低值将设置为较大值；对于持续时间较长的告警，k设置为较大值；

(2)网元的割接信息所带来的信任指数降低值m。根据网元类型、割接类型以及割接时长、复杂程度等计算出信任指数降低值m，例如根据该网元类型在整个网络系统中的重要程度来设置m，越重要的网元m值越大；对于割接类型而言，对网络影响较大的割接其m值越大；割接时长越大则该m值越大；割接越复杂，该m值越大；

(3)网元的故障信息所带来的信任指数降低值n。根据网元类型、故障类型、故障时长等信息计算出信任指数降低值n，例如根据该网元类型在整个网络系统中的重要程度来设置n，越重要的网元该n值越大；故障类型对业务的影响越严重，该n值越大，故障历时越长，该n值越大；

(4)投诉信息所带来的信任指数降低值p，在确定故障点所在网元后根据网元类型、故障类型、故障时长等信息计算出信任指数降低值p，例如根据该网元类型在整个网络系统中的重要程度来设置p，越重要的网元该p值越大；故障类型对业务的影响越严重，该p值越大，故障历时越长，该p值越大；

(5)网元在连续的某个预设时长内没有降低信任指数，则系统会根据网元类型、连续稳定时长等因素计算出信任指数上升值s，网元类型越重要该s值将越大；连续稳定时长越大该s值将越大；

(6)其它导致因素带来的信任指数值j。如网元在升级割接后进行了设备更换、扩容，将不稳定设备更换为信任基数较高的其他设备，则系统根据网元更换前后网元信任基数之差以及其他因素计算出信任指数上升值j。

在对信任指数加权系数初始化后对输入的各网元有效事件信息进行计算，最终计算出各网元的信任指数并进行存储，例如对于特定的网元，每当从相关性分析模块送来一条有效的网元事件信息后，便根据上述的信任指数计算方法对其信任指数进行计算，即将各网元的初始信任指数或上次信任指数的存储值与信任指数加权系数之和作为各网元最新的信任指数：I＝I₀-k(或者m，n，p或m，n，p的组合；具体情况可根据相关性分析得出的网元有效信息的类型确定)。计算过程不停的进行，只要从相关性分析模块输出一条该网元的有效事件信息，就对其计算它的信任指数。同时对于具体的网元，如果在连续的某个预设时长内没有降低信任指数，或者网元在升级割接后进行了设备更换、扩容，将不稳定设备更换为信任指数较高的其它设备时，给该网元的信任指数加上s或j，即I＝I₀+s(或j)，该过程也不断的进行。

上文所提及的信任指数可根据需要设置为一定范围内的离散值，便于查询，在计算出各网元的信任指数之后，存储在数据库中，第三子系统对各网元的信任指数进行统计查询，获得信任指数较低的网元，从而发布预警信息。

参见图6，为本发明电信网管预警方法实施例二流程图。如图6所示，

首先，采集各网元的相关事件信息；

然后，对信任指数加权系数初始化后对输入的各网元有效事件信息进行科学的计算，计算网元的信任指数并进行存储；

根据具体需求统计查询出信任指数较低的网元，发布预警信息；

对预警信息进行评估，如果达到了预期的目标(如发布的预警信息与实际情况相符合，网元确实存在故障隐患)，则本次预警结束；如果没有达到预期目标，则重新设置相关性分析条件和有效事件信息的信任指数加权系数。

因为网络情况的多样化以及初期人工设置的信任指数加权系数等参数值的偏差性，在系统运行初期计算出的网元的信任指数排名结果可能不能完全真确的反映网元实际情况。在未达到预期目标时对统计结果进行后期人工学习。分析信任指数排名靠后的网元信任指数落后的原因，并对系统设置的信任指数的相关计算方法和信任指数的加权系数进行调整和纠正，使网元的信任指数排名与实际的运行情况趋于一致，通过统计获得的信任指数排名更为精确。

根据具体需求统计查询出信任指数较低的网元，所述的查询方法包括：查询信任指数最小的前N(N为自然数)个网元、信任指数下降最快的前N(N为自然数)个网元及信任指数较低/下降最快的前N(N为自然数)个网元信任指数降低的相关事件信息。

由本发明上述几种实施方式可知，网元信任指数变化规则遵循“慢上升、快下降”的原则。不稳定网元的信任指数下降很快，而趋于稳定后信任指数上升的速度相对较慢，因此可以保证系统能够最大程度的将不稳定网元快速筛选出来。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种电信网管预警系统，其特征在于，包括：

第三子系统，用于查询各网元的信任指数，并通过各网元信任指数的统计获得信任指数低的网元信息并进行预先告警；

所述第二子系统包括：

2.根据权利要求1所述的电信网管预警系统，其特征在于，还包括：

第四子系统，用于对第三子系统的统计结果进行评估，并根据评估结果设置相关性分析模块的相关性分析条件和信任指数加权系数模块中相关事件信息的信任指数加权系数。

3.根据权利要求1所述的电信网管预警系统，其特征在于，所述第一子系统包括：

电子运维系统采集模块，与第二子系统连接，用于采集所有网元的网元入网信息、退网信息、网元割接信息、网元版本信息以及网元故障信息。

4.根据权利要求1-3中任一权利要求所述的电信网管预警系统，其特征在于，所述第一子系统还包括：

专业网管系统采集模块，与第二子系统连接，用于采集所有网元的告警信息。

5.根据权利要求4所述的电信网管预警系统，其特征在于，所述第一子系统还包括：

投诉系统采集模块，与第二子系统连接，用于采集映射到相应网元的投诉信息。

6.根据权利要求1-3所述的任一电信网管预警系统，其特征在于，所述事件信息包括入网信息、退网信息、割接信息、版本升级信息、故障信息、告警信息或投诉信息，或其任意组合。

7.根据权利要求5所述的电信网管预警系统，其特征在于，所述事件信息包括入网信息、退网信息、割接信息、版本升级信息、故障信息、告警信息或投诉信息，或其任意组合。

8.一种电信网管预警方法，其特征在于，包括：

采集电信网络中与各网元相关的事件信息；

对所述事件信息进行相关性分析，输出有效事件信息；

根据所述有效事件信息和其所对应的信任指数加权系数计算各网元的信任指数；

存储所述各网元的信任指数；

9.根据权利要求8所述的电信网管预警方法，其特征在于，所述采集电信网络中与各网元相关的事件信息包括：

通过电子运维系统实时采集电信网络中各网元的入网信息、退网信息、割接信息、版本升级信息或故障信息，或其任意组合。

10.根据权利要求8所述的电信网管预警方法，其特征在于，所述采集电信网络中与各网元相关的事件信息包括：

通过各专业网管系统实时采集电信网络中各网元的告警信息。

11.根据权利要求10所述的电信网管预警方法，其特征在于，所述采集电信网络中与各网元相关的事件信息还包括：

通过投诉系统实时采集电信网络中与各网元相关的投诉信息。

12.根据权利要求8所述的电信网管预警方法，其特征在于，还包括：

在各网元信任指数的统计结果和/或信任指数低的网元与实际网元的情况不一致时，重新设置相关性分析条件和有效事件信息的信任指数加权系数。

13.根据权利要求8所述的电信网管预警方法，其特征在于，所述对所述事件信息进行相关性分析，输出有效事件信息包括：

分析所述事件信息中的网元入网信息、割接信息或故障信息引起的相关告警信息，输出网元入网信息、割接信息、故障信息及相关告警信息。

14.根据权利要求8所述的电信网管预警方法，其特征在于，所述对所述事件信息进行相关性分析，输出有效事件信息包括：

将所述事件信息中的网元多次相同告警信息设为一次同一类型的告警信息并输出；

或不输出不满足一定条件的网元告警信息；

或在级别高的告警信息发生时，暂时不输出级别低的告警信息；

或将网元一定数目相同的重复告警信息设为一个新类型告警信息并输出；

或将网元的告警信息概括为某一类型的告警信息并输出；

或将网元的告警信息置换为更具体的子类告警信息并输出。

15.根据权利要求12所述的电信网管预警方法，其特征在于，所述对所述事件信息进行相关性分析，输出有效事件信息包括：

或不输出不满足一定条件的网元告警信息；

或将网元的告警信息概括为某一类型的告警信息并输出；

或将网元的告警信息置换为更具体的子类告警信息并输出。

16.根据权利要求8所述的电信网管预警方法，其特征在于，所述计算各网元的信任指数按下列公式进行：

I＝I₀+∑_J；

其中，I表示各网元的信任指数；I₀表示各网元的初始信任指数或上次计算的信任指数值；J表示不同的信任指数加权系数，J为网元割接信息产生的信任指数加权系数m、故障信息产生的信任指数加权系数n、告警信息产生的信任指数加权系数k或投诉信息产生的信任指数加权系数p，或其任意组合。

17.根据权利要求12所述的电信网管预警方法，其特征在于，所述计算各网元的信任指数按下列公式进行：

I＝I₀+∑_J；

18.根据权利要求14所述的电信网管预警方法，其特征在于，所述计算各网元的信任指数按下列公式进行：

I＝I₀+∑_J；

19.根据权利要求16所述的电信网管预警方法，其特征在于，各网元的初始信任指数为系统根据各网元入网时间、入网信息、设备类型、备份机制、业务负荷或历史经验故障率信息，或其组合设置的一个信任指数初始值。

20.根据权利要求17所述的电信网管预警方法，其特征在于，各网元的初始信任指数为系统根据各网元入网时间、入网信息、设备类型、备份机制、业务负荷或历史经验故障率信息，或其组合设置的一个信任指数初始值。

22.根据权利要求8或9所述的电信网管预警方法，其特征在于，还包括：

统计各网元的信任指数，查询信任指数下降最快的前N个网元并进行告警，其中，N为自然数。

23.根据权利要求11所述的电信网管预警方法，其特征在于，还包括：

24.根据权利要求12所述的电信网管预警方法，其特征在于，还包括：

25.根据权利要求14所述的电信网管预警方法，其特征在于，还包括：

26.根据权利要求15所述的电信网管预警方法，其特征在于，还包括：

27.根据权利要求16所述的电信网管预警方法，其特征在于，还包括：

28.根据权利要求23-27所述的任一电信网管预警方法，其特征在于，所述通过各网元信任指数的统计获得信任指数低的网元之后还包括：

查询信任指数低的网元或信任指数下降最快的前N个网元信任指数降低的原因，并重新设置相关性分析条件和有效事件信息的信任指数加权系数，其中，N为自然数。