CN103546319A - 网络设备的流量告警方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种网络设备的流量告警方法和系统，所述方法包括：获取网络设备的流量临界值和当前流量，其中，所述流量临界值通过计算所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值获得；判断所述当前流量是否超过所述流量临界值中对应时段的临界值，若超过，则判定所述网络设备的流量异常，发出告警，若未超过，则判定所述网络设备的流量正常。本发明的网络设备的流量告警方法和系统，通过比较网络设备的当前流量和由计算所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值得到的临界值，判断所述网络设备的流量是否异常，可降低警告漏报率和误报率，提高流量分析的有效性和敏锐度。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，特别是涉及一种网络设备的流量告警方法和系统。
背景技术
在网络管理系统中，由于缺少有效的网络告警系统，在网络设备的运行过程中常常出现网络堵塞，造成数据的丢失和系统成本的增加。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种网络设备的流量告警方法和系统，其可全面有效的对网络设备的流量发出告警，降低网络堵塞的频率、减少数据丢失和系统成本。
一种网络设备的流量告警方法，包括以下步骤：
获取网络设备的流量临界值和当前流量，其中，所述流量临界值通过计算所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值获得；
判断所述当前流量是否超过所述流量临界值中对应时段的临界值，若超过，则判定所述网络设备的流量异常，发出告警，若未超过，则判定所述网络设备的流量正常。
一种网络设备的流量告警系统，包括：
获取模块，用于获取网络设备的流量临界值和当前流量，其中，所述流量临界值通过计算所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值获得；
判断模块，用于判断所述当前流量是否超过所述流量临界值中对应时段的临界值，若超过，则判定所述网络设备的流量异常，发出告警，若未超过，则判定所述网络设备的流量正常。
上述网络设备的流量告警方法和系统，通过比较网络设备的当前流量和临界值，判断所述网络设备的流量是否异常，而所述临界值与所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值对应，准确反应网络设备正常运行时的流量规律。因此以所述临界值作为判断基准，可提高流量分析的有效性和敏锐度、降低警告漏报率和误报率、降低网络堵塞的频率、减少数据丢失和系统成本，进而提高网络设备的故障响应能力，降低网络性能分析成本，最终可提升网络整体的运维效率。
附图说明
图1是本发明网络设备的流量告警方法第一实施方式的流程示意图；
图2是本发明网络设备的流量告警方法第二实施方式的流程示意图；
图3是本发明网络设备的流量告警方法第三实施方式的流程示意图；
图4是本发明网络设备的流量告警方法第四实施方式的流程示意图；
图5是本发明网络设备的流量告警系统第一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
请参阅图1，图1是本发明网络设备的流量告警方法第一实施方式的流程示意图。
本实施方式的所述网络设备的流量告警方法包括以下步骤：
步骤101，获取网络设备的流量临界值和当前流量，其中，所述流量临界值通过计算所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值获得。
步骤102，判断所述当前流量是否超过所述流量临界值中对应时段的临界值，若超过，则判定所述网络设备的流量异常，发出告警，若未超过，则判定所述网络设备的流量正常。
上述网络设备的流量告警方法，通过比较网络设备的当前流量和对应时段的临界值，判断所述网络设备的流量是否异常，而所述流量临界值与所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值对应，准确反应网络设备正常运行时的流量规律。因此以所述临界值作为判断基准，可提高流量分析的有效性和敏锐度、降低警告漏报率和误报率、降低网络堵塞的频率、减少数据丢失和系统成本，进而提高网络设备的故障响应能力，降低网络性能分析成本，最终可提升网络整体的运维效率。
其中，对于步骤101，不同网络设备的流量临界值不同，不同网络设备中不同业务系统的流量临界值也不同，不同网络设备或不同业务系统的流量规律都有自己的特性。有的业务系统的流量是按天进行有规律的走势，而有的业务系统的流量曲线的规律周期会更长。
优选地，所述流量临界值包括多个时段的临界值，各时段的临界值一般不同，所述流量临界值可以图线形式保存，也可以表格形式保存。
在一个实施例中，本实施方式所述的网络设备的流量告警方法，在所述获取网络设备的流量临界值和当前流量的步骤之前，还包括以下步骤：
步骤1011，获取所述网络设备的流量变化周期，并将所述流量变化周期划分为多个时段。
步骤1012，获取所述多个时段中各时段的流量值，计算各时段的流量平均值以各时段的流量平均值与各时段的流量当前值之间的偏离量，并根据所述偏离量对应调整各时段的流量平均值，形成所述网络设备的流量临界值。
其中，对于步骤1011，所述各时段的流量当前值是获取的所述多个时段中各时段内各个时刻点对应的流量值。
优选地，可将网络设备的流量以曲线形式表述，然后比较两个待比较时段的流量曲线的“曲线相似度”来确定流量周期。所述相似度是概率统计中的相关系数，是用于刻画两个随机变量分布的相似程度。其定义如下：
COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]；
Pxy=Cov（X,Y）/D(X)D(Y)；
其中，X与Y为两个变量，E是期望值，COV(X，Y)为期望值分别为E(X)=μ与E(Y)=ν的两个实数随机变量X与Y之间的协方差，Pxy为相关系数，D(X)为随机变量X的方程的平方根，D(Y)为随机变量Y的方差的平方根。
优选地，变化周期内多个时段可根据变化周期内流量曲线的走势划分。
在其他实施方式中，本领域技术人员还可以通过本领域惯用的其他方式获取网络设备的流量变化周期和将流量变化周期划分为多个时段。
对于步骤1012，可直接计算各时段的流量平均值与各时段的流量当前值之间的差值，通过相加各时段的流量平均值与对应差值获得各时段的临界值，各时段的临界值的集合即所述流量临界值。
对于步骤102，判断所述当前流量是否超过所述流量临界值中对应时段的临界值时，可先获取当前时间，再选取与当前时间对应的临界值。
请参阅图2，图2是本发明网络设备的流量告警方法第二实施方式的流程示意图。
本实施方式所述的网络设备的流量告警方法与第一实施方式的不同之处在于：所述获取所述网络设备的流量变化周期的步骤包括以下步骤：
步骤201，获取所述网络设备连续两天的流量，并计算所述网络设备连续两天的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第一阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一天。
步骤202，若所述相似度系数未超过第一阈值，则获取所述网络设备连续两周的流量，并计算所述网络设备连续两周的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第二阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一周。
步骤203，若所述相似度系数未超过第二阈值，则获取所述网络设备连续两个月的流量，并计算所述网络设备连续两个月的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第三阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一个月。
本实施方式的所述网络设备的流量告警方法，可快速、准确地判断出网络设备的流量变化周期。
其中，第一阈值至第三阈值可提前设定，可设定为0.6至0.8中的数值，或其他数值。
请参阅图3，图3是本发明网络设备的流量告警方法第三实施方式的流程示意图。
本实施方式所述的网络设备的流量告警方法与第一实施方式的不同之处在于：所述计算所述流量变化周期内多个时段的流量平均值的步骤包括以下步骤：
步骤301，将所述流量变化周期内每天的时间划为连续的多个时段，其中，所述流量变化周期内每天的时段划分方式相同。
步骤302，获取所述流量变化周期内每天各时段的流量值，并计算所述流量变化周期内各相同时段的流量平均值。
本实施方式的所述网络设备的流量告警方法，可快速、准确地获得网络设备的流量平均值。
请参阅图4，图4是本发明网络设备的流量告警方法第四实施方式的流程示意图。
本实施方式所述的网络设备的流量告警方法与第一实施方式的不同之处在于：所述根据所述偏离量对应调整各时段的流量平均值，形成所述网络设备的流量临界值的步骤包括以下步骤：
步骤401，计算各时段的流量平均值与各时段的流量当前值之间的差值，并获取所述差值对应的调整值。
步骤402，计算将所述调整值与对应时段的流量平均值相加，将相加之后的流量值作为所述网络设备对应时段的临界值。
步骤403，获取各时段的临界值形成所述网络设备的流量临界值。
本实施方式的所述网络设备的流量告警方法，可快速、准确地获得网络设备的流量临界值。
请参阅图5，图5是本发明网络设备的流量告警系统第一实施方式的结构示意图。
本实施方式的所述网络设备的流量告警系统包括获取模块100和判断模块200，其中：
获取模块100，用于获取网络设备的流量临界值和当前流量，其中，所述流量临界值通过计算所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值获得。
判断模块200，用于判断所述当前流量是否超过所述流量临界值中对应时段的临界值，若超过，则判定所述网络设备的流量异常，发出告警，若未超过，则判定所述网络设备的流量正常。
上述网络设备的流量告警系统，通过比较网络设备的当前流量和对应时段的临界值，判断所述网络设备的流量是否异常，而所述流量临界值与所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值对应，准确反应网络设备正常运行时的流量规律。因此以所述临界值作为判断基准，可提高流量分析的有效性和敏锐度、降低警告漏报率和误报率、降低网络堵塞的频率、减少数据丢失和系统成本，进而提高网络设备的故障响应能力，降低网络性能分析成本，最终可提升网络整体的运维效率。
其中，对于获取模块100，不同网络设备的流量临界值不同，不同网络设备中不同业务系统的流量临界值也不同，不同网络设备或不同业务系统的流量规律都有自己的特性。有的业务系统的流量是按天进行有规律的走势，而有的业务系统的流量曲线的规律周期会更长。
优选地，所述流量临界值包括多个时段的临界值，各时段的临界值一般不同，所述流量临界值可以图线形式保存，也可以表格形式保存。
在一个实施例中，本实施方式所述的网络设备的流量告警系统，还包括计算模块，用于：
获取所述网络设备的流量变化周期，并将所述流量变化周期划分为多个时段。
获取所述多个时段中各时段的流量值，计算各时段的流量平均值以各时段的流量平均值与各时段的流量当前值之间的偏离量，并根据所述偏离量对应调整各时段的流量平均值，形成所述网络设备的流量临界值。
其中，对于计算模块，所述各时段的流量当前值是获取的所述多个时段中各时段内各个时刻点对应的流量值。
优选地，可将网络设备的流量以曲线形式表述，然后比较两个待比较时段的流量曲线的“曲线相似度”来确定流量周期。所述相似度是概率统计中的相关系数，是用于刻画两个随机变量分布的相似程度。其定义如下：
COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]；
Pxy=Cov（X,Y）/D(X)D(Y)；
其中，X与Y为两个变量，E是期望值，COV(X，Y)为期望值分别为E(X)=μ与E(Y)=ν的两个实数随机变量X与Y之间的协方差，Pxy为相关系数，D(X)为随机变量X的方程的平方根，D(Y)为随机变量Y的方差的平方根。
优选地，变化周期内多个时段可根据变化周期内流量曲线的走势划分。
在其他实施方式中，本领域技术人员还可以通过本领域惯用的其他方式获取网络设备的流量变化周期和将流量变化周期划分为多个时段。
进一步地，计算模块可直接计算各时段的流量平均值与各时段的流量当前值之间的差值，通过相加各时段的流量平均值与对应差值获得各时段的临界值，各时段的临界值的集合即所述流量临界值。
对于判断模块200，判断所述当前流量是否超过所述流量临界值中对应时段的临界值时，可先获取当前时间，再选取与当前时间对应的临界值。
以下所述是本发明网络设备的流量告警系统第二实施方式。
本实施方式所述的网络设备的流量告警系统与第一实施方式的不同之处在于：计算模块还可用于：
获取所述网络设备连续两天的流量，并计算所述网络设备连续两天的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第一阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一天。
若所述相似度系数未超过第一阈值，则获取所述网络设备连续两周的流量，并计算所述网络设备连续两周的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第二阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一周。
若所述相似度系数未超过第二阈值，则获取所述网络设备连续两个月的流量，并计算所述网络设备连续两个月的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第三阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一个月。
本实施方式的所述网络设备的流量告警系统，可快速、准确地判断出网络设备的流量变化周期。
其中，第一阈值至第三阈值可提前设定，可设定为0.6至0.8中的数值，或其他数值。
以下所述是本发明网络设备的流量告警系统第三实施方式。
本实施方式所述的网络设备的流量告警系统与第一实施方式的不同之处在于：计算模块进一步可用于：
将所述流量变化周期内每天的时间划为连续的多个时段，其中，所述流量变化周期内每天的时段划分方式相同。
获取所述流量变化周期内每天各时段的流量值，并计算所述流量变化周期内各相同时段的流量平均值。
本实施方式的所述网络设备的流量告警系统，可快速、准确地获得网络设备的流量平均值。
以下所述是本发明网络设备的流量告警系统第四实施方式。
本实施方式所述的网络设备的流量告警系统与第一实施方式的不同之处在于：计算模块进一步还可用于：
计算各时段的流量平均值与各时段的流量当前值之间的差值，并获取所述差值对应的调整值。
计算将所述调整值与对应时段的流量平均值相加，将相加之后的流量值作为所述网络设备对应时段的临界值。
获取各时段的临界值形成所述网络设备的流量临界值。
本实施方式的所述网络设备的流量告警系统，可快速、准确地获得网络设备的流量临界值。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种网络设备的流量告警方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取网络设备的流量临界值和当前流量，其中，所述流量临界值通过计算所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值获得；
判断所述当前流量是否超过所述流量临界值中对应时段的临界值，若超过，则判定所述网络设备的流量异常，发出告警，若未超过，则判定所述网络设备的流量正常。
2.根据权利要求1所述的网络设备的流量告警方法，其特征在于，在所述获取网络设备的流量临界值和当前流量的步骤之前，还包括以下步骤：
获取所述网络设备的流量变化周期，并将所述流量变化周期划分为多个时段；
获取所述多个时段中各时段的流量值，计算各时段的流量平均值以各时段的流量平均值与各时段的流量当前值之间的偏离量，并根据所述偏离量对应调整各时段的流量平均值，形成所述网络设备的流量临界值。
3.根据权利要求2所述的网络设备的流量告警方法，其特征在于，所述获取所述网络设备的流量变化周期的步骤包括以下步骤：
获取所述网络设备连续两天的流量，并计算所述网络设备连续两天的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第一阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一天；
若所述相似度系数未超过第一阈值，则获取所述网络设备连续两周的流量，并计算所述网络设备连续两周的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第二阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一周；
若所述相似度系数未超过第二阈值，则获取所述网络设备连续两个月的流量，并计算所述网络设备连续两个月的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第三阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一个月。
4.根据权利要求2所述的网络设备的流量告警方法，其特征在于，所述计算所述流量变化周期内多个时段的流量平均值的步骤包括以下步骤：
将所述流量变化周期内每天的时间划为连续的多个时段，其中，所述流量变化周期内每天的时段划分方式相同；
获取所述流量变化周期内每天各时段的流量值，并计算所述流量变化周期内各相同时段的流量平均值。
5.根据权利要求2至4中任意一项所述的网络设备的流量告警方法，其特征在于，所述根据所述偏离量对应调整各时段的流量平均值，形成所述网络设备的流量临界值的步骤包括以下步骤：
计算各时段的流量平均值与各时段的流量当前值之间的差值，并获取所述差值对应的调整值；
计算将所述调整值与对应时段的流量平均值相加，将相加之后的流量值作为所述网络设备对应时段的临界值；
获取各时段的临界值形成所述网络设备的流量临界值。
6.一种网络设备的流量告警系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取网络设备的流量临界值和当前流量，其中，所述流量临界值通过计算所述网络设备的流量变化周期内各时段的流量平均值和各时段的流量当前值获得；
判断模块，用于判断所述当前流量是否超过所述流量临界值中对应时段的临界值，若超过，则判定所述网络设备的流量异常，发出告警，若未超过，则判定所述网络设备的流量正常。
7.根据权利要求6所述的网络设备的流量告警系统，其特征在于，还包括计算模块，用于：
获取所述网络设备的流量变化周期，并将所述流量变化周期划分为多个时段；
获取所述多个时段中各时段的流量值，计算各时段的流量平均值以各时段的流量平均值与各时段的流量当前值之间的偏离量，并根据所述偏离量对应调整各时段的流量平均值，形成所述网络设备的流量临界值。
8.根据权利要求7所述的网络设备的流量告警系统，其特征在于，所述计算模块还用于：
获取所述网络设备连续两天的流量，并计算所述网络设备连续两天的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第一阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一天；
若所述相似度系数未超过第一阈值，则获取所述网络设备连续两周的流量，并计算所述网络设备连续两周的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第二阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一周；
若所述相似度系数未超过第二阈值，则获取所述网络设备连续两个月的流量，并计算所述网络设备连续两个月的流量的相似度系数，若所述相似度系数超过第三阈值，则判定所述网络设备的流量变化周期为一个月。
9.根据权利要求7所述的网络设备的流量告警系统，其特征在于，所述计算模块还用于：
将所述流量变化周期内每天的时间划为连续的多个时段，其中，所述流量变化周期内每天的时段划分方式相同；
获取所述流量变化周期内每天各时段的流量值，并计算所述流量变化周期内各相同时段的流量平均值。
10.根据权利要求7至9中任意一项所述的网络设备的流量告警系统，其特征在于，所述计算模块进一步还用于：
计算各时段的流量平均值与各时段的流量当前值之间的差值，并获取所述差值对应的调整值；
计算将所述调整值与对应时段的流量平均值相加，将相加之后的流量值作为所述网络设备对应时段的临界值；
获取各时段的临界值形成所述网络设备的流量临界值。
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