CN107086923A

CN107086923A - 通信网络性能指标分析方法及装置

Info

Publication number: CN107086923A
Application number: CN201610087765.2A
Authority: CN
Inventors: 张勇天; 廖开蒙; 黄晓军
Original assignee: ZTE Corp
Current assignee: ZTE Corp
Priority date: 2016-02-16
Filing date: 2016-02-16
Publication date: 2017-08-22
Anticipated expiration: 2036-02-16
Also published as: CN107086923B

Abstract

本发明公开了一种通信网络性能指标分析方法及装置，建立操作事件库和指标事件库，其中操作事件库包含待分析的目标操作事件；指标事件库包含待分析的目标指标事件；然后对操作事件库中发生的目标操作事件和指标事件库中发生的目标指标事件进行记录得到统计用的事件记录表；根据得到的事件记录表即可计算发生的目标指标事件与相应目标操作事件的置信度；最后根据得到的置信度确定与发生的各目标指标事件关联的目标操作事件。通过本发明的上述方案可以基于自动对发生的事件进行统计的结果，自动计算分析出发生的各目标指标事件关联的目标操作事件。相对现有通过操作人员经验判断的方式，更为客观，效率更高，准确性也更好，且可大大降低人工成本。

Description

通信网络性能指标分析方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域，具体涉及一种通信网络性能指标分析方法及装置。

背景技术

在通信网络中存在各种事件，事件包括两类，一类是操作事件，一类是指标事件。操作事件是影响网络或业务质量的操作；指标事件是网络或业务指标变化。操作事件的属性为事件动作，指标事件的属性为网络或业务指标，指标门限值。通信网络中操作事件和指标事件不是孤立的，存在一定的相关性和因果关系。但在目前的通信网络中，执行各种操作事件后，可能导致一些问题，表现为指标数据变坏，也即导致一些指标事件发生；指标数据变坏后，经常无法找到原因，不知道由哪些操作事件导致，只能通过运维人员的经验进行判断，不但效率低，判断的准确性差，且人工成本高。

发明内容

本发明要解决的主要技术问题是，提供一种通信网络性能指标分析方法及装置，解决现有只能通过运维人员的经验判断指标恶化原因，导致效率低，准确性差，人工成本高的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种通信网络性能指标分析方法，包括：

建立操作事件库，所述操作事件库包含待分析的目标操作事件；

建立指标事件库，所述指标事件库包含待分析的目标指标事件；

对操作事件库中发生的目标操作事件和所述指标事件库中发生的目标指标事件进行记录得到事件记录表；

根据所述事件记录表计算发生的目标指标事件与相应目标操作事件的置信度；

根据得到的置信度确定与发生的各目标指标事件关联的目标操作事件。

在本发明的一种实施例中，根据所述事件记录表计算发生的指标事件与相应目标操作事件的置信度包括以下方式中的任意一种：

方式一：计算某一发生的目标指标事件时，计算该目标指标事件与各目标操作事件的置信度；

方式二：计算某一发生的目标指标事件时，计算该目标指标事件与各目标操作事件的支持度；

选择与该目标指标事件支持度值最大的目标操作事件；

计算该目标指示事件与该支持度值最大的目标操作事件的置信度。

在本发明的一种实施例中，根据得到的置信度确定与发生的各目标指标事件关联的目标操作事件包括：

当采用所述方式一时，针对某一发生的目标指标事件，从得到的该目标指标事件的各置信度中选择置信度值最大的；

判断选择的最大置信度值是否大于预设的置信度门限，如是，判定该置信度对应的目标操作事件与该目标指标事件关联；

当采用所述方式二时，针对某一发生的目标指标事件，判断得到的置信度的值是否大于预设的置信度门限，如是，判定该置信度对应的目标操作事件与该目标指标事件关联。

在本发明的一种实施例中，所述目标操作事件包括网元版本升级、网络参数调整、负载均衡、节能设置、邻区调整中的至少一种。

在本发明的一种实施例中，所述目标指标事件包括切换成功率下降、掉话率升高、接入成功率下降、业务信道拥塞、语音质量下降、数据业务质量下降中的至少一种。

为了解决上述问题，本发明还提供了一种通信网络性能指标分析装置，包括：

操作事件库建立模块，用于建立操作事件库，所述操作事件库包含待分析的目标操作事件；

指标事件库建立模块，用于建立指标事件库，所述指标事件库包含待分析的目标指标事件；

事件记录模块，用于对操作事件库中发生的目标操作事件和所述指标事件库中发生的目标指标事件进行记录得到事件记录表；

计算模块，用于根据所述事件记录表计算发生的目标指标事件与相应目标操作事件的置信度；

分析模块，用于根据得到的置信度确定与发生的各目标指标事件关联的目标操作事件。

在本发明的一种实施例中，所述计算模块包括：

第一计算子模块，用于计算某一发生的目标指标事件时，计算该目标指标事件与各目标操作事件的置信度；

或包括：

支持度计算子模块，用于计算某一发生的目标指标事件时，计算该目标指标事件与各目标操作事件的支持度；

支持度选择子模块，用于选择与该目标指标事件支持度值最大的目标操作事件；

第二计算子模块，用于计算该目标指示事件与该支持度值最大的目标操作事件的置信度。

在本发明的一种实施例中，所述分析模块包括：

置信度选择子模块，用于在所述计算模块包括第一计算子模块时，针对某一发生的目标指标事件，从得到的该目标指标事件的各置信度中选择置信度值最大的；

第一判断子模块，用于判断选择的最大置信度值是否大于预设的置信度门限，如是，判定该置信度对应的目标操作事件与该目标指标事件关联；

或，

所述分析模块包括第二判断子模块，用于在所述计算模块包括第二计算子模块时，判断得到的置信度的值是否大于预设的置信度门限，如是，判定该置信度对应的目标操作事件与该目标指标事件关联。

本发明的有益效果是：

本发明提供的通信网络性能指标分析方法及装置，建立操作事件库和指标事件库，其中操作事件库包含待分析的目标操作事件；指标事件库包含待分析的目标指标事件；然后对操作事件库中发生的目标操作事件和指标事件库中发生的目标指标事件进行记录得到统计用的事件记录表；根据得到的事件记录表即可计算发生的目标指标事件与相应目标操作事件的置信度；最后根据得到的置信度确定与发生的各目标指标事件关联的目标操作事件。通过本发明的上述方案可以基于自动对发生的事件进行统计的结果，自动计算分析出发生的各目标指标事件关联的目标操作事件。相对现有通过操作人员经验判断的方式，更为客观，不但效率更高，准确性也更好，且可大大降低人工成本。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的通信网络性能指标分析方法流程示意图；

图2为本发明实施例一提供的置信度计算方式一流程示意图；

图3为本发明实施例一提供的置信度计算方式二流程示意图；

图4为本发明实施例二提供的通信网络性能指标分析装置结构示意图。

具体实施方式

本发明通过建立事件库，通过事件记录表对事件库中发生的事件进行记录，根据得到的事件记录表即可计算发生的目标指标事件与相应目标操作事件的置信度；最后根据得到的置信度确定与发生的各目标指标事件关联的目标操作事件，因此可自动对发生的事件进行统计，自动计算分析出发生的各目标指标事件关联的目标操作事件。相对现有通过操作人员经验判断的方式，更为客观，效率更高，准确性更好。下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。

实施例一：

请参见图1所示，本实施例提供的通信网络性能指标分析方法包括以下过程：

步骤101：建立操作事件库，操作事件库包含待分析的目标操作事件；

步骤102：建立指标事件库，所指标事件库包含待分析的目标指标事件；

步骤103：对操作事件库中发生的目标操作事件和指标事件库中发生的目标指标事件进行记录得到事件记录表，具体可通过操作日志或操作工单表示；

步骤104：根据事件记录表计算发生的目标指标事件与相应目标操作事件的置信度；

步骤105：根据得到的置信度确定与发生的各目标指标事件关联的目标操作事件。

应当理解的是，上述步骤101创建操作事件库和上述步骤102创建指标事件库没有严格的时序限制，二者可同时进行，也可一前一后分步进行。本实施例中，创建操作事件库时，往该操作事件库中添加目标操作事件的规则可以根据实际需求灵活设定，例如选择用户关心的或对业务影响比较大以及可能有较高关联度的事件来构造操作事件库。所选择的目标操作事件包括但不限于网元版本升级、网络参数调整、负载均衡、节能设置、邻区调整等中的至少一种。例如版本升级后，语音质量或数据业务质量下降可能性比较大，此时可考虑将版本升级增加到操作事件库中。创建指标事件库时，所添加的指标事件的添加规则也可以根据具体的需求灵活设定，本实施例中所增加的目标指标事件包括但不限于切换成功率下降、掉话率增加、接入成功率下降、业务信道拥塞、语音质量下降、数据业务质量下降中的至少一种。目标指标事件发生可以定义恶性指标达到一定阈值，例如对于切换成功率，当切换成功率的值低于设定成功率阈值时，则表明发生了切换成功率下降事件；又例如对于掉话率，当掉话率大于设定的掉话率阈值时，表明发生了掉话率增加事件；其他指标事件是否发生的判断规则同上。

本实施例中对操作事件库中发生的目标操作事件和指标事件库中发生的目标指标事件进行记录得到事件记录表，该步骤也即设置关联模型库，在进行事件统计时，事件发生记录为1，事件未发生记录为0，本实施例中事务可以ID号区分，不同的事务对应不同的ID号，当然也可以采用其他的任意能区分不同事务的标记实现。在对事件库中的事件发生情况进行统计时，可以按预设的统计周期进行统计，例如1天。本实施例中的统计周期可以根据具体需求灵活设定。统计周期越大，所记录的发生事件个数越多，反之统计周期越小，所记录的发生事件个数越少。

上述步骤105中通过发生的目标指标事件与相应目标操作事件的置信度来判定与该目标指标事件关联的目标操作事件。本实施例中与发生的目标指标事件关联的目标操作事件是指置信度大于预设的置信度门限，例如70％。本实施例中置信度门限的具体值可以根据具体情况灵活设定。本实施例中，可以直接计算发生的目标指标事件与各目标操作事件的置信度，也可先计算发生的目标指标事件与各目标操作事件之间的支持度，根据支持度进行筛选后再计算与筛选出的目标操作事件之间的置信度。

为了便于理解，下面对支持度和置信度进行简单的介绍。

支持度(Support)的公式是：Support(A->B)＝P(A U B)。支持度揭示了A事件与B事件同时出现的概率。如果A事件与B事件同时出现的概率小，说明A事件与B事件的关系不大；如果A事件与B事件同时出现的非常频繁，则说明A事件与B事件总是相关的。

置信度(Confidence)的公式是：Confidence(A->B)＝P(A|B)。置信度揭示了A事件出现时，B事件是否也会出现或有多大概率出现。如果置信度太低，则说明A事件的出现与B事件是否出现关系不大。利用支持度和置信度，计算出指标事件和操作事件的关联度，可以得出指标事件发生时，由哪些操作事件导致的可能性的高低。

下面分别两种方式对根据事件记录表计算发生的目标指标事件与相应目标操作事件的置信度进而确定关联的目标操作事件进行示例说明：

方式一请参见图2所示，包括的过程如下：

步骤201：计算某一发生的目标指标事件时，计算该目标指标事件与各目标操作事件的置信度；

步骤202：从得到的该目标指标事件的各置信度中选择置信度值最大的；

步骤203：判断选择的最大置信度值是否大于预设的置信度门限，如是，转至步骤204；否则，转至步骤205；

步骤204：判定该置信度对应的目标操作事件与该目标指标事件关联。

步骤205：判定该置信度对应的目标操作事件与该目标指标事件不关联。

上述步骤202中也可以不选最大的，而选择置信度值大于等于预设的置信度阈值的即可，然后从选择出的置信度值中判断是否存在大于等于上述置信度门限的。

方式二请参见图3所示，包括的过程如下：

步骤301：计算某一发生的目标指标事件时，计算该目标指标事件与各目标操作事件的支持度；

步骤302：选择与该目标指标事件支持度值最大的目标操作事件；

步骤303：计算该目标指示事件与该支持度值最大的目标操作事件的置信度；

步骤304：判断得到的大置信度值是否大于预设的置信度门限，如是，转至步骤305；否则，转至步骤306；

步骤305：判定该置信度对应的目标操作事件与该目标指标事件关联。

步骤306：判定该置信度对应的目标操作事件与该目标指标事件不关联。

上述步骤302中也可以不选支持度值最大的，而选择支持度值大于等于预设的支持度阈值的即可，然后计算选择出的目标操作事件的置信度值，并进行步骤304的判断。

为了更好的理解本发明，下面结合两个具体示例进行说明。

假设当前得到的事件记录表如下表一所示：

表一

ID	网元版本升级X	邻区调整Y	接入成功率下降Z
				1	1	1	0
2	0	0	1
				3	0	1	0
4	0	1	1
				5	1	0	1

上表一假设操作事件库中的目标操作事件为网元升级和邻区调整，指标事件库中的目标指标事件为接入成功率下降。ID记录的是在不同时刻发生的事件，其中1为事件发生，0为事件未发生。

上表一中网元版本升级X出现在事务1、5，接入成功率下降Z出现在事务2、4、5，X与Z的交集X^Y＝1,事务次数D＝5，支持度(X^Y)/D＝0.2；X＝2,Z与X的置信度(X^Y)/X＝0.50；

邻区调整Y出现在事务1、3、4，接入成功率下降Z出现在事务2、4、5，Y与Z的交集Y^Z＝1,事务次数D＝5，支持度(Y^Z)/D＝0.2；Y＝3,置信度(Y^Z)/Y＝0.33。

根据上表可知，指标事件Z与操作事件X的关联度为50％，指标事件Z与操作事件Y的关联度为33％，网元版本升级事件X与接入成功率下降事件Z的关联度更高，由此操作导致接入成功率下降的可能性更大。

假设在统计周期内，上表一发生变化变成下表二，即有指标恶化事件发生：

表二

此时，上表二中网元版本升级X出现在事务1、5、6，接入成功率下降Z出现在事务2、4、5、6，X与Z的交集X^Y＝2,事务次数D＝6，支持度(X^Y)/D＝0.33；X＝3,Z与X的置信度(X^Y)/X＝0.67；

邻区调整Y出现在事务1、3、4，接入成功率下降Z出现在事务2、4、5、6，Y与Z的交集Y^Z＝1,事务次数D＝6，支持度(Y^Z)/D＝0.17；Y＝3,置信度(Y^Z)/Y＝0.33。

根据上表可知，指标事件Z与操作事件X的支持度上升到33％，指标事件Z与操作事件Y的支持度下降到17％。指标事件Z与操作事件X的置信度(即关联度)上升到67％，指标事件Z与操作事件Y的置信度(即关联度)仍为33％，网元版本升级事件X与接入成功率下降事件Z的关联度更高，由此操作导致接入成功率下降的可能性更大。

可见，在统计周期内，随着时间的推移，关联度模型库中目标操作事件及目标指标事件的记录越来越多，计算出来的目标操作事件与目标指标事件的关联度也会越来越准确。可通过某一指标恶化事件，找到最高关联度的一些操作，通过分析这些操作，可以最大可能地找到通信网络性能指标恶化的原因。

实施例二：

请参见图4所示，本是实力提供了一种通信网络性能指标分析装置，装置可以设置于任意PC或服务器中，具体包括：

操作事件库建立模块1，用于建立操作事件库，操作事件库包含待分析的目标操作事件；

指标事件库建立模块2，用于建立指标事件库，指标事件库包含待分析的目标指标事件；

事件记录模块3，用于对操作事件库中发生的目标操作事件和指标事件库中发生的目标指标事件进行记录得到事件记录表；

计算模块4，用于根据事件记录表计算发生的目标指标事件与相应目标操作事件的置信度；

分析模块5，用于根据得到的置信度确定与发生的各目标指标事件关联的目标操作事件。

本实施例中，操作事件库建立模块1创建操作事件库时，往该操作事件库中添加目标操作事件的规则可以根据实际需求灵活设定，例如选择用户关心的或对业务影响比较大以及可能有较高关联度的事件来构造操作事件库。所选择的目标操作事件包括但不限于网元版本升级、网络参数调整、负载均衡、节能设置、邻区调整等中的至少一种。

本实施例中，指标事件库建立模块2创建指标事件库时，所添加的指标事件的添加规则也可以根据具体的需求灵活设定，本实施例中所增加的目标指标事件包括但不限于切换成功率下降、掉话率增加、接入成功率下降、业务信道拥塞、语音质量下降、数据业务质量下降中的至少一种。目标指标事件发生可以定义恶性指标达到一定阈值，例如对于切换成功率，当切换成功率的值低于设定成功率阈值时，则表明发生了切换成功率下降事件。

事件记录模块3用于实现关联模型库，在进行事件统计时，事件发生记录为1，事件未发生记录为0，本实施例中事务可以ID号区分，不同的事务对应不同的ID号，当然也可以采用其他的任意能区分不同事务的标记实现。在对事件库中的事件发生情况进行统计时，可以按预设的统计周期进行统计，例如1天或1个礼拜等。本实施例中的统计周期可以根据具体需求灵活设定。统计周期越大，所记录的发生事件个数越多，反之统计周期越小，所记录的发生事件个数越少。

本实施例中可以直接计算发生的目标指标事件与各目标操作事件的置信度，也可先计算发生的目标指标事件与各目标操作事件之间的支持度，根据支持度进行筛选后再计算与筛选出的目标操作事件之间的置信度。下面分别对上述两种方式进行示例说明。

在方式一中：

计算模块4包括：

分析模块5包括：

置信度选择子模块，用于在计算模块4包括第一计算子模块时，针对某一发生的目标指标事件，从得到的该目标指标事件的各置信度中选择置信度值最大的；

第一判断子模块，用于判断选择的最大置信度值是否大于预设的置信度门限，如是，判定该置信度对应的目标操作事件与该目标指标事件关联。

置信度选择子模块也可以不选最大的，而选择置信度值大于等于预设的置信度阈值的即可，然后第一判断子模块从选择出的置信度值中判断是否存在大于等于上述置信度门限的。

在方式二中：

计算模块4包括：

分析模块5包括第二判断子模块，用于在计算模块4包括第二计算子模块时，判断得到的置信度的值是否大于预设的置信度门限，如是，判定该置信度对应的目标操作事件与该目标指标事件关联。

支持度选择子模块也可以不选支持度值最大的，而选择支持度值大于等于预设的支持度阈值的即可，然后第二计算子模块计算选择出的目标操作事件的置信度值，再通过第二判断子模块进行判断。

为了更好的理解本发明，下面结合两个场景对本发明做进一步示例说明。

场景一：

通信网络性能指标分析装置监控到网络的无线接通率达到下限阀值后，分析可能由哪些操作导致。

在每次发生无线接通率达到下限阀值后，检查哪些基站的小区的无线接通率达到下限阀值，接着从操作日志或操作工单里获取1天内相关的事件，取对这些基站进行的操作作为操作事件，记录事件为1，否则为0。最后选取支持度最大TOPN的事件集进行置信度计算，设置的置信度门限(也即最小置信度)为70％，然后计算在无线接通率达到下限阀值的情况下，各个操作的关联度。大于70％即认为此操作导致无线接通率达到下限阀值的概率非常大。

场景二：

通信网络性能指标分析装置监控到网络的业务掉话率超过重要门限0.04后，分析可能由哪些操作导致。

在每次业务掉话率超过重要门限0.04后，检查哪些基站的小区的业务掉话率超过重要门限0.04，接着从操作日志或操作工单里获取1天内相关的事件，取对这些基站或关联的RNC控制器进行的操作作为操作事件，记录事件为1，否则为0。最后选取支持度最大的TOPN的事件集进行置信度计算，设置的置信度门限(也即最小置信度)为70％，然后计算在业务掉话率超过重要门限0.04的情况下，各个操作的关联度。大于70％即认为此操作导致业务掉话率超过重要门限0.04的概率非常大。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储介质(ROM/RAM、磁碟、光盘)中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims

1.一种通信网络性能指标分析方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的通信网络性能指标分析方法，其特征在于，根据所述事件记录表计算发生的指标事件与相应目标操作事件的置信度包括以下方式中的任意一种：

选择与该目标指标事件支持度值最大的目标操作事件；

3.如权利要求2所述的通信网络性能指标分析方法，其特征在于，根据得到的置信度确定与发生的各目标指标事件关联的目标操作事件包括：

4.如权利要求1-3任一项所述的通信网络性能指标分析方法，其特征在于，所述目标操作事件包括网元版本升级、网络参数调整、负载均衡、节能设置、邻区调整中的至少一种。

5.如权利要求1-3任一项所述的通信网络性能指标分析方法，其特征在于，所述目标指标事件包括切换成功率下降、掉话率升高、接入成功率下降、业务信道拥塞、语音质量下降、数据业务质量下降中的至少一种。

6.一种通信网络性能指标分析装置，其特征在于，包括：

7.如权利要求6所述的通信网络性能指标分析装置，其特征在于，所述计算模块包括：

或包括：

8.如权利要求7所述的通信网络性能指标分析装置，其特征在于，所述分析模块包括：

或，

9.如权利要求6-8任一项所述的通信网络性能指标分析装置，其特征在于，所述目标操作事件包括网元版本升级、网络参数调整、负载均衡、节能设置、邻区调整中的至少一种。

10.如权利要求6-8任一项所述的通信网络性能指标分析装置，其特征在于，所述目标指标事件包括切换成功率下降、掉话率升高、接入成功率下降、业务信道拥塞、语音质量下降、数据业务质量下降中的至少一种。