CN106251069A - 一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，涉及大数据分析技术领域，通过运维大数据分析，建立按需动态巡检和动态调度，通过优化巡检周期和管理模式，有效分配巡检资源，同时，打破巡检故障处理之间的壁垒；其主要包括如下步骤：1）建立分析模型，2）生成动态巡检任务，3）执行巡检任务和4）查询巡检结果。采用本发明可以提升基站巡检效果，并且打破巡检故障处理之间的壁垒，提高费用效能，降低运维管理成本。
Description
技术领域
本发明涉及大数据分析技术领域，具体的说是一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法。
背景技术
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系密不可分。大数据无法用单台的计算机，必须采用分布式架构进行处理；对海量数据进行分布式数据挖掘，必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
通常，基站采用静态巡检模式，而静态巡检模式下存在诸多缺点，例如巡检周期认为制定比较固化、巡检与网络质量脱节，任务内容缺乏针对性、巡检效果无法验证等，这样常常造成无法合理有效的分配巡检资源，不能突破巡检故障处理之间存在的壁垒，严重影响巡检效果。因此，急需寻求一种更加有效高效的基站巡检方法，来克服传统基站巡检过程中存在的诸多问题，提高巡检效率和效果。
发明内容
本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种快速高效的PM系统中基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法。
本发明所述一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：所述一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，通过运维大数据分析，建立按需动态巡检和动态调度，通过优化巡检周期和管理模式，有效分配巡检资源，同时，打破巡检故障处理之间的壁垒；其主要包括如下步骤：1）建立分析模型，2）生成动态巡检任务，3）执行巡检任务和4）查询巡检结果。
优选的，步骤1）建立分析模型主要是指：从实际巡检工作的需要出发，结合基站自身的重要级别、覆盖区域相对静态属性，从外部因素、网络特性、设备故障3个维度共9个评估点建立分析模型。
优选的，步骤2）生成动态巡检任务主要是指，在搭建分析模型的基础上，通过数据采集、清洗、转换操作，定期生成动态巡检任务。
优选的，步骤3）执行巡检任务主要是指，审批、下发动态巡检任务；代维人员根据所接收的巡检任务，前往巡检资源现场进行巡检，并上报执行结果。
优选的，步骤4）查询巡检结果主要是指，实现巡检结果的统计查询，定期考量巡检相关工作质量，评估网络情况。
优选的，通过设置基础分和门限值，使得固定周期内进行一次巡检。优选的，通过分析数据每日对全省基站打分，将人为制定的“静态”巡检周期调整为系统自动判断的“动态”巡检周期，并把每一次巡检任务分配给更加需要的基站。
本发明所述一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法与现有技术相比具有的有益效果是：本发明通过运维大数据分析，建立按需动态巡检和动态调度，通过优化巡检周期和管理模式，有效分配巡检资源，提升巡检效果，并且打破巡检故障处理之间的壁垒，提高费用效能，实现“高效率、低成本”维护目标。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明所述一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法进一步详细说明。
针对静态巡检模式存在周期固化、与网络质量脱节，任务内容缺乏针对性、巡检效果无法验证等不足，本发明提供一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，依托运维大数据分析，分专业、分重要级别、分场景、分站点、分段落等进行科学设置和动态刷新，将人为制定的“静态”巡检周期调整为系统自动判断的“动态”巡检周期，把每一次巡检任务分配给更加需要的基站；同时，细化巡检任务内容，建立与之配套的巡检工作闭环管理流程，充分关联故障处理等其他操作开展巡检，实现对代维资源的优化配置，掌控巡检工作执行效果，打破巡检故障处理之间的壁垒，实现精细化运维管理。
实施例：
本实施例所述基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，通过运维大数据分析，建立按需动态巡检和动态调度，通过优化巡检周期和管理模式，有效分配巡检资源，提升巡检效果，并且打破巡检故障处理之间的壁垒，提高费用效能；其主要包括如下步骤：1）建立分析模型，2）生成动态巡检任务，3）执行巡检任务和4）查询巡检结果。
步骤1）建立分析模型主要是指：从实际巡检工作的需要出发，结合基站自身的重要级别、覆盖区域等相对静态属性，从外部因素、网络特性、设备故障3个维度共9个评估点建立分析模型。
步骤2）生成动态巡检任务主要是指，在搭建分析模型的基础上，通过数据采集、清洗、转换等工作，定期生成动态巡检任务。
步骤3）执行巡检任务主要是指，审批、下发动态巡检任务；代维人员根据所接收的巡检任务，前往巡检资源现场进行巡检，并上报执行结果（完成执行情况的填写，执行情况通过智能终端应用方式进行填写）。
步骤4）查询巡检结果主要是指，实现巡检结果的统计查询，定期考量巡检相关工作质量，评估网络情况，优化提升落地效果。
本实施例所述基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，通过设置基础分和门限值，保证每个站都能在固定周期内进行一次巡检，保证网络质量；通过分析数据每日对全省基站打分，将人为制定的“静态”巡检周期调整为系统自动判断的“动态”巡检周期，把每一次巡检任务分配给更加需要的基站，巡检更有针对性，有的放矢，有效分配资源，避免存在隐患的站点并没有及时发现等问题；降低巡检频次，避免无效巡检，实现“高效率、低成本”精细化运维管理。
上述具体实施方式仅是本发明的具体个案，本发明的专利保护范围包括但不限于上述具体实施方式，任何符合本发明的权利要求书的且任何所属技术领域的普通技术人员对其所做的适当变化或替换，皆应落入本发明的专利保护范围。
Claims (7)
1.一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，其特征在于, 通过运维大数据分析，建立按需动态巡检和动态调度，通过优化巡检周期和管理模式，有效分配巡检资源，同时，打破巡检故障处理之间的壁垒；其主要包括如下步骤：1）建立分析模型，2）生成动态巡检任务，3）执行巡检任务和4）查询巡检结果。
2.根据权利要求1所述一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，其特征在于,步骤1）建立分析模型主要是指：从实际巡检工作的需要出发，结合基站自身的重要级别、覆盖区域相对静态属性，从外部因素、网络特性、设备故障3个维度共9个评估点建立分析模型。
3.根据权利要求2所述一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，其特征在于,步骤2）生成动态巡检任务主要是指，在搭建分析模型的基础上，通过数据采集、清洗、转换操作，定期生成动态巡检任务。
4.根据权利要求3所述一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，其特征在于,步骤3）执行巡检任务主要是指，审批、下发动态巡检任务；代维人员根据所接收的巡检任务，前往巡检资源现场进行巡检，并上报执行结果。
5.根据权利要求4所述一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，其特征在于,步骤4）查询巡检结果主要是指，实现巡检结果的统计查询，定期考量巡检相关工作质量，评估网络情况。
6.根据权利要求5所述一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，其特征在于,通过设置基础分和门限值，使得固定周期内进行一次巡检。
7.根据权利要求6所述一种基于大数据分析与关联的动态按需巡检方法，其特征在于,通过分析数据每日对全省基站打分，将人为制定的“静态”巡检周期调整为系统自动判断的“动态”巡检周期，并把每一次巡检任务分配给更加需要的基站。
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