CN104038375A - 一种广电接入网络告警处理分析系统及其分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种广电接入网络告警处理分析系统及其分析方法。包括:采集模块,采集网络设备发出的各种告警信息;分析模块,根据事先通过数据挖掘建立的不同设备,不同告警类型之间的关联模型对收到的各种设备的告警信息的关联性进行分析;判断模块,通过事先建立的专家知识库,对告警设备关联类型做进一步的判断,得出不同设备不同告警类型之间的具体关联类型并找出根告警。本发明摆脱了以往告警关联分析对TOPO的依赖性,同时又利用了专家知识库对数据挖掘分析告警关联性的不足进行了补充,既能满足告警的实时性处理要求也能兼顾分析准确性的要求。
Description
技术领域
本发明涉及一种广电接入网络告警处理分析系统及其分析方法,特别是涉及一种适用于广电接入网络监控和告警处理分析系统及其分析方法。
背景技术
数据挖掘是一种数据统计的技术,他从大量的事实数据中,通过聚类,相关性分析,拟合等统计手段找出这一些数据的内在联系,其中相关性分析是数据挖掘中常用和重要的手段,通过相关性分析可以找出不同数据之间的联系,目前比较常用的相关性算法是APRIORI和一些基于APRIORI的优化算法。
知识库就是人对某一领域认识的形式化和符号化,专家知识库就是某一领域的专家的知识的符号化,知识库的表示有多种方式,其中很常用的是用规则库进行表示,将专家的知识用很多的规则进行表示,规则的表示形式为:前提->结论。知识库的应用是智能网管的重要特征。
根告警分析是指从众多的告警中找出最根本的告警,根告警分析是网管中故障定位分析的关键技术,通过查询和根告警关联的故障原因就可以给出相关的合理化建议。
在广电的接入网络中除了传统的交换机外还有大量的EPON和EOC,ONU设备,相比传统的IP网络需要管理的设备数量和类型要多得多,当网络设备产生故障时,往往会产生大量的衍生告警引起告警风暴,如何快速,高效的定位问题,屏蔽次要告警是广电接入网网管面临的问题,目前业界比较常用的方式是做根告警分析,在分析的技术上有采用数据挖掘的方式和规则库的方式,数据挖掘的方式可以有效的规避网络TOPO问题,但无法确定告警之间的业务关系,通过规则库的关联分析具有较好的准确性但往往需要依赖网络的TOPO关系或告警的依赖图关系,当网络规模较大时对TOPO的搜索往往会成为性能瓶颈,这种依赖于TOPO的规则库很难应用于告警实时处理,因此需要找到一个方法既能满足告警的实时性处理要求也能兼顾分析准确性的要求。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种既能满足告警的实时性处理要求也能兼顾分析准确性的,广电接入网络告警处理分析系统及其分析方法。
本发明采用的技术方案如下:一种广电接入网络告警处理分析系统,特征在于:包括
采集模块,采集网络不同设备发出的不同类型的告警信息;
分析模块,根据事先建立的关联模型对不同设备的不同告警类型的关联性进行分析;
判断模块,通过事先建立的专家知识库对不同设备的不同告警作进一步的判断得出根告警信息。
基于上述广电接入网络告警处理分析系统的分析方法,具体方法为:通过数据挖掘建立不同设备之间不同告警类型的关联模型,根据专家知识库对不同设备之间的告警信息作进一步判断得出根告警。
作为优选,所述关联模型的建立方法为:在网络系统中设备已发生多次告警的情况下,利用现有APRIORI算法,设置最小支持度和最小置信度,从告警库按设备和告警类型进行分组,并找到告警次数大于最小支持度的告警的告警作为频繁集,并根据频繁项再产生频繁集,最后得出强关联性。
作为优选,所述要进行分组的告警类型为在时间相关窗口内发生的告警。
作为优选,所述告警类型包括不同源告警和同源告警。
作为优选,所述告警类型包括衍生告警和主次告警。
作为优选,所述最小支持度为2%。
作为优选,所述最小置信度为2%。
作为优选,所述时间相关窗口为30分钟。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明摆脱了以往告警关联分析对TOPO的依赖性,同时又利用了专家知识库对数据挖掘分析告警关联性的不足进行了补充,既能满足告警的实时性处理要求也能兼顾分析准确性的要求。
附图说明
图1为本发明其中一实施例的原理示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即,除非特别叙述,每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
一种广电接入网络告警处理分析系统,包括
采集模块,采集网络不同设备发出的不同类型的告警信息;
分析模块,根据事先建立的关联模型对不同设备的不同告警类型的关联性进行分析;
判断模块,通过事先建立的专家知识库对不同设备的不同告警作进一步的判断得出根告警信息。
具体分析方法为:通过数据挖掘建立不同设备之间不同告警类型的关联模型,根据专家知识库对关联性作进一步的判断得出根告警。
数据挖掘和知识库相结合,利用数据挖掘来建立不同设备之间不同告警类型的关联模型,利用知识库进一步来判断具体的关联类型,告警的关联类型如果按设备来分可以分为不同源告警和同源告警。不同源告警是指不同网络设备发出的告警。同源告警是指同一网络设备发出的告警。告警关联除了同源关系外还存在衍生告警和主次告警。衍生告警是指一种告警存在先后关系,告警发生后会导致其他多种告警的产生。主次告警是告警同时发生,但告警的原因可能相同的告警。利用数据挖掘技术可以摆脱对网络拓扑的依赖能够达到实时分析告警关联的效果,但数据挖掘只能判断告警具有关联性无法进一步的判断告警关联的类型,这部分是和具体的业务相关的。利用业务知识库可以准确的判断告警的关联类型并做出处理。
如图1所示,现以一个广电接入网络举例,一台EPON(设备A)设备的一个PON挂接一台ONU,ONU下面挂接2台EOC局端设备,当EPON设备的PON口的光功率过低时将会产生光功率低告警,同时可能导致网管系统对该PON口下面的所有EOC局端设备产生下线告警。
假设这种告警已经多次发生,现用APRIORI算法进行挖掘,设置最小支持度为2%,最小置信度为2%,时间相关窗口(即在这一时间段内,可以对事件或事物进行处理或者反应)为30分钟。挖掘过程如下,首先从告警库中按设备和告警类型分组并找到告警次数大于最小支持度的告警作为频繁集1,并从频繁集1中进行不断的排列组合产生频繁项为2、3、K的频繁集,直到不能再产生新的频繁集,挖掘结束。在进行排列组合时,要求告警产生时间在时间相关窗口内的告警才能进行组合。
如表一所述的第一轮迭代,为从告警库中按设备和告警类型分组并找到告警次数大于最小支持度的告警的频繁集1。
表一
如表二所示的第二轮迭代,为从频繁集1中,排列组合产生频繁项为2的频繁集2。
表二
如表三所示的第三轮迭代,为从频繁集2中,排列组合产生频繁项为3的频繁集3。
表三
经过三轮迭代后可以得出设备A的光功率告警和设备B的下线告警,设备C的下线告警具有强关联性。
规则库中添加如表四所示规则:
表四
在本具体实施例中,在现网上收集一段时间的告警信息(一周),收集完成后进行数据挖掘建立各个设备之间不同告警类型的关联模型;.利用开源规则库drools,将业务知识转化为相关的业务规则;业务知识领域类的概验,谓词等抽象成相关JAVA类;对网管收集到的告警送入分析模块,分析模块根据关联模型取出相关关联项送入判断模块,判断模块通过相关业务知识库做出处理。
Claims (9)
1.一种广电接入网络告警处理分析系统,特征在于:包括
采集模块,采集网络不同设备发出的不同类型的告警信息;
分析模块,根据事先建立的关联模型对不同设备的不同告警类型的关联性进行分析;
判断模块,通过事先建立的专家知识库对不同设备的不同告警作进一步的判断得出根告警信息。
2.基于权利要求1所述的广电接入网络告警处理分析系统的分析方法,具体方法为:通过数据挖掘建立不同设备之间不同告警类型的关联模型,根据专家知识库对不同设备之间的告警信息作进一步判断得出根告警。
3.根据权利要求2所述的广电接入网络告警处理分析方法,关联模型的建立方法为:在网络系统中设备已发生多次告警的情况下,利用现有APRIORI算法,设置最小支持度和最小置信度,从告警库按设备和告警类型进行分组,并找到告警次数大于最小支持度的告警的告警作为频繁集,并根据频繁项再产生频繁集,最后得出强关联性。
4.根据权利要求3所述的广电接入网络告警处理分析方法,所述要进行分组的告警类型为在时间相关窗口内发生的告警。
5.根据权利要求2到4之一所述的广电接入网络告警处理分析方法,所述告警类型包括不同源告警和同源告警。
6.根据权利要求2到4之一所述的广电接入网络告警处理分析方法,所述告警类型包括衍生告警和主次告警。
7.根据权利要求3所述的广电接入网络告警处理分析方法,所述最小支持度为2%。
8.根据权利要求3所述的广电接入网络告警处理分析方法,所述最小置信度为2%。
9.根据权利要求4所述的广电接入网络告警处理分析方法,所述时间相关窗口为30分钟。
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