CN101582195B

CN101582195B - 一种在动力环境监控系统中的告警生成方法

Info

Publication number: CN101582195B
Application number: CN 200910108010
Authority: CN
Inventors: 翟卫东; 张雪林; 陈百利; 宋远午
Original assignee: Shenzhen ZTE Netview Technology Co Ltd
Current assignee: Shenzhen ZTE Netview Technology Co Ltd
Priority date: 2009-06-09
Filing date: 2009-06-09
Publication date: 2012-06-20
Anticipated expiration: 2029-06-09
Also published as: CN101582195A

Abstract

本发明是一种在动力环境监控系统中的告警生成方法，该方法包括首先，采集监控对象的数据；其次，对所采集的监控对象的数据进行归一化处理；将上述归一化的监控对象的数据与特征案例数据库中的数据进行对比，判断相似度；最后，根据相似度的判断结果，产生告警信号。该方法在不改变现有动力环境监控系统架构的前提下，对监控数据进行处理和分析，生成含有故障信息的告警，减少运维人员赴现场定位问题的工作量，提升工作效率。

Description

一种在动力环境监控系统中的告警生成方法

技术领域

本发明涉及一种动力环境监控方法，特别是涉及一种在动力环境监控系统中告警信息的生成方法。

背景技术

动力环境监控系统是网络运维的一种重要手段，通过部署在机房、基站的采集终端，对现场环境和动力设备进行监控，并把监控数据上送到监控中心，由监控中心对监控数据进行分析和处理。当出现故障等异常时，系统产生告警，通知运维人员赴现场检修。

现有告警生成方法是将监控数据的实时值和正常值进行对比，当实时值偏离正常值一定范围时就产生告警。如机房正常温度为25℃，当温度超过30℃时就产生高温告警。现有告警生成方法虽然容易实现，但存在无法准确定位故障的缺陷，必须由运维人员赴现场定位故障。如高温告警有空调没启动，空调制冷量不够，空调损坏等多种可能，运维人员必须现场定位故障。如果是空调没启动，运维人员只需启动空调即可。因此，在我们很多地方，由于电力供应不足，当夏季频繁停电时，空调在市电来电后不启动的故障很容易发生，导致运维人员频繁下站，浪费大量的人力、物力。

发明内容

因此，为解决现有技术存在的问题，降低运维人员劳动强度，提升动力环境监控系统实用性，需要一种新的告警生成方法，在不改变现有动力环境监控系统架构的前提下，对监控数据进行处理和分析，生成含有故障信息的告警，减少运维人员赴现场定位问题的工作量，提升工作效率，特此提出了本发明。

所以，本发明的首要目的是提供一种在动力环境监控系统中的告警生成方法，该方法能够解决现有技术中生成告警信息无法准确定位故障的问题。

本发明的另一个目的在于提供一种在动力环境监控系统中的告警生成方法，该方法能够有效地判断故障原因，避免无畏的人力、物力浪费，提高动力设备的监控效率。

基于此，本发明是这样的实现：

一种在动力环境监控系统中的告警生成方法，该方法包括以下步骤：

首先，采集监控对象的数据；

其次，对所采集的监控对象的数据进行归一化处理；

再之，将上述归一化的监控对象的数据与特征案例数据库中的数据进行对比，判断相似度；

最后，根据相似度的判断结果，产生告警信号。

为了实现本发明的内容，需要建立特征案例数据库，特征案例数据库是用来存储一个动力环境监控系统所有故障特征案例和正常特征案例的数据库，通常，各特征案例以表结构形式存放在特征案例库。

对于特征案例数据库中的故障特征案例和正常特征案例数据，则是通过构建特征案例(在此及下文，特征案例、故障特征案例、正常特征案例均是指其所对应的特征案例数据、故障特征案例数据、正常特征案例数据)来实现的。

特征案例是一个动力环境监控系统处于正常状态或故障状态时一组按步骤三所述方法归一化的特征值集合。当确认一个特征案例可以准确反映系统某一故障时即可加入到特征案例库，当确认一个特征案例比特征案例数据库中某一个特征案例能更准确反应系统故障时，就用新的特征案例替换既有的特征案例。

所述的特征案例，并不是把数据单纯的存储于特征案例数据库中，而是需要将其所对应的数据进行归一化处理，再存储于特征案例数据库中。

所述的数据归一化处理，是将有量纲的遥测量和无量纲的遥信量统一转换为无量纲监控量作为特征案例中的特征值，归一化公式如下：

遥测量：

u (V) = \frac{V - \min (V)}{\max (V) - \min (V)}

其中，V是实际值，系统正常时min(V)≤V≤max(V)，当发生故障时V可能越界，则当u(V)＜0时，u(V)＝0，当u(V)＞1时，u(V)＝1。

遥信量：

u (V) = \{\begin{matrix} 1, V = true \\ 0, V = false \end{matrix}

所述的相似度判断，是通过计算得来的，就是说，利用如下公式计算系统系统当前所监控对象的数据归一化处理后和特征案例数据库中所有特征案例的相似度：

C_{j} = 1 - \sqrt{\frac{1}{n} Σ_{i = 1}^{n} {(u - U_{j, i})}^{2}}

C_j-特征案例库中第j个特征案例的相似度。

U_j，i-第j个特征案例的第i个特征值。

u-与第i个特征值对应的归一化监控数据。

所述的产生告警信号，将所有特征案例的相似度与系统筛选阈值进行比较。系统筛选阈值根据特征案例准确度和系统复杂度进行选择，一般设定在0.7～0.9之间。系统筛选阈值如果太高，容易产生漏报，如果太低，容易发生误报。经过比较，在所有大于筛选阈值的特征案例中，如果有故障特征案例，则生成相应故障告警，如果没有故障特征案例，则不产生告警，如果既有故障特征案例，又有正常特征案例，则生成特征案例故障告警，对特征案例数据库进行调整。

并且，随着运维处理故障经验持续积累，特征案例库中的特征案例会越来越准确，越来越丰富，系统告警生成也会越来越准确，越来越齐备，对提升运维工作效率，降低运维人员工作量具有极大的促进作用。

本发明将所监控的对象进行数据采集，对所采集的数据进行处理后对比判断，能够有效地判断监控对象的状态，避免无意的告警，同时在运行维护过程中，提高维护效率，减少了人力、物力的浪费。

附图说明：

图1是本发明所实施的特征案例库示意图，

图2是本发明所实施的系统结构框图。

具体实施方式：

如附图2所示，本发明提出的告警生成方法是通过两个过程来实现的，一个是特征案例库的构建和维护过程，即案例学习过程，一个是监控数据的实时处理过程，即告警生成过程。

案例学习过程由特征案例库管理模块，特征案例库修正模块组成。

特征案例库管理模块主要通过人机交互模式对特征案例库中的特征案例进行创建、编辑、统计等操作，将运维经验转换为特征案例。

特征案例库修正模块主要通过自适应模式对与实际监控过程不一致的特征案例进行修正，是在系统实际运行过程中持续进行的一个过程。

特征案例库如附图1所示，特征案例是以表结构形式存放特征案例库中，特征案例库用来存储一个动力环境监控系统所有故障特征案例和正常特征案例的库。

告警生成过程由监控数据采集模块、监控数据处理模块以及特征案例分析模块组成。

监控数据采集模块主要完成与既有动力环境监控系统的对接，通过网络访问，数据库访问等方式获得实时监控数据。

监控数据处理模块主要按照前述步骤三和四所述进行监控数据归一化和相似度计算，并对异常数据进行修正。

特征案例分析模块主要按照前述步骤五所述，根据监控数据处理模块的计算结果进行匹配，找出与实时监控数据相匹配的所有特征案例，再依据其中的故障特征案例生成告警。在匹配过程中，还可以将实际情况与特征案例不匹配的地方形成修正信息提交特征案例修正模块进行修正。

以下再结合动力环境监控系统中最常见的高温告警生成过程对本发明的实施例进行说明。

首先，对机房高温告警的特征案例进行收集，通过特征案例库管理模块创建。如：

特征案例数据库中所存储的特征案例为；

机房空调正常特征案例1：

{环境温度＝20℃，空调电流＝10A，空调运行状态＝TRUE}。

机房空调正常特征案例2：

{环境温度＝30℃，空调电流＝0A，空调运行状态＝FALSE}。

机房空调制冷故障特征案例：

{环境温度＝30℃，空调电流＝10A，空调运行状态＝TRUE}。

上述对特征案例的描述，只说明了其所对应的实际状态，并不代表所存储的数据形式，因此以其所对应的实际状态来说明，明了直接，但是在实际的数据存储中，是以归一化的数据进行存储的。

机房空调不启动故障特征案例：

{环境温度＝30℃，空调电流＝0.5A，空调运行状态＝TRUE}。

当实时监控数据为{环境温度＝35℃，空调电流＝0.6A，空调运行状态＝TRUE}时，既有告警生成技术仅能生成高温告警，而无法更准确区分空调故障。根据本发明提出的告警生成方法，首先需要对数据进行归一化处理，再根据归一化处理的数据计算出实时监控数据与各特征案例的相似度，分别为{0.538，0.414，0.625，0.903}，然后通过特征案例分析模块找出大于系统筛选阈值0.7的特征案例，即可生成机房空调不启动故障告警。

这样，运维人员根据告警信息只要重新远程启动空调即可，而不必赴现场定位故障和重新启动空调。

上述的两个正常案例和两个故障案例，只是对本发明所实施的情况做一个描述，并不代表实现本发明所有的情况或案例，凡是在目的及所采用的技术方案、达到的技术效果与本发明相同或近似的，都应该在本发明的保护范围内。

Claims

1.一种在动力环境监控系统中的告警生成方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

首先，采集监控对象的数据；

其次，对所采集的监控对象的数据进行归一化处理；

遥测量：

u (V) = \frac{V - \min (V)}{\max (V) - \min (V)}

其中，V是实际值，系统正常时min(V)≤V≤max(V)，当发生故障时V可能越界，则当u(V)＜0时，u(V)＝0，当u(V)＞1时，u(V)＝1；

遥信量：

u (V) = \{\begin{matrix} 1, V = true \\ 0, V = false \end{matrix};

所述的相似度判断，是利用如下公式计算系统系统当前所监控对象的数据归一化处理后和特征案例数据库中所有特征案例的相似度：

C_{j} = 1 - \sqrt{\frac{1}{n} Σ_{i = 1}^{n} {(u - U_{j, i})}^{2}}

C_j-特征案例库中第j个特征案例的相似度，

U_j，i-第j个特征案例的第i个特征值，

u-与第i个特征值对应的归一化监控数据；

最后，根据相似度的判断结果，产生告警信号；

所述的产生告警信号，将所有特征案例的相似度与系统筛选阈值进行比较，系统筛选阈值根据特征案例准确度和系统复杂度进行选择，设定在0.7～0.9之间，在所有大于筛选阈值的特征案例中，如果有故障特征案例，则生成相应故障告警，如果没有故障特征案例，则不产生告警，如果既有故障特征案例，又有正常特征案例，则生成特征案例故障告警，对特征案例数据库进行调整。

2.如权利要求1所述的在动力环境监控系统中的告警生成方法，其特征在于特征案例数据库是用来存储一个动力环境监控系统所有故障特征案例和正常特征案例的数据库，且故障特征案例和正常特征案例以表结构形式存放在特征案例库。

3.如权利要求2所述的在动力环境监控系统中的告警生成方法，其特征在于正常特征案例和故障特征案例是一个动力环境监控系统处于正常状态或故障状态时一组归一化的特征值集合。