CN107396143B - 视频平台自动故障预测告警机及其预测方法 - Google Patents

视频平台自动故障预测告警机及其预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种视频平台自动故障预测告警机，其特征在于，包括信息采集模块、预警分析模块、综合预警模块，信息采集模块连接预警分析模块，预警分析模块连接综合预警模块。本发明还公开了视频平台自动故障预测告警机的预警方法。本发明结合历史故障数据、历史收视数据、服务状态数据、收视热点采集，对即将播放的节目进行故障概率预测机制。本发明可以提高视频平台维护的处理预警准确性，进而提高视频平台的100％稳定服务，为业务开展做好保障。

Description

视频平台自动故障预测告警机及其预测方法
技术领域
本发明涉及一种视频平台自动故障预测告警机，具体涉及一种通过对用户收视行为、使用行为、当前收视热点、服务器服务状态进行故障概率预测、进行故障预警的机制和实现的视频平台自动故障预测告警机。本发明还涉及一种视频平台自动故障预测方法，本发明属于网络电视技术领域。
背景技术
视频业务的服务有不能间断的特性，所以在视频服务能力已经到达临界点、或在发生故障时再进行平台故障处理已经不能满足对实时性要求较高的视频业务平台的维护要求。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种视频平台自动故障预测方法。
为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：
视频平台自动故障预测告警机，其特征在于，包括信息采集模块、预警分析模块、综合预警模块，信息采集模块连接预警分析模块，预警分析模块连接综合预警模块。
前述的视频平台自动故障预测告警机，其特征在于，
信息采集模块用于采集视频平台的运行信息；
预警分析模块用于分析信息采集模块获取的运行信息，得到预警数据；
预警模块用于根据预警分析模块中预警数据给出概率告警。
前述的视频平台自动故障预测告警机，其特征在于，视频平台的运行信息包括视频平台的历史直播播放记录、历史点播播放记录、互联网热点爬虫、历史开机记录、故障时点。
前述的视频平台自动故障预测告警机，其特征在于，预警数据包括直播节目类型故障概率预警基数、压力时段故障概率预警基数、地区预警预警基数、点播平台预警基数、收视热点加权预警权重系数。
前述视频平台自动故障预测告警机的预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：采集视频平台的运行信息；
步骤二：分析信息采集模块获取的运行信息，得到预警数据；
步骤三：根据预警分析模块中预警数据给出概率告警。
前述视频平台自动故障预测告警机的预警方法，其特征在于，所述步骤一包括：
直播收视采集：采集历史直播的播放记录；
点播收视采集：采集历史点播的播放记录；
互联网热点爬虫：抓取并记录互联网主流视频网站、新闻网站、社交平台，获取当前热点视频话题；
用户开机采集：采集历史开机记录；
故障时点采集：采集并记录播放CDN故障发生时点、用户服务接口故障时点、EPG平台性能故障时点、EPG接口故障时点。
前述视频平台自动故障预测告警机的预警方法，其特征在于，
历史直播的播放记录包括：频道名称、节目名称、节目起播时间、播放用户所属地区、节目分类标签；
历史点播的播放记录，包括：节目名称、播放用户所属地区、节目分类标签、起播时间；
采集历史开机记录包括：开机时间点、用户所属地区。
前述视频平台自动故障预测告警机的预警方法，其特征在于，所述步骤二包括：
获取历史数据表，得到如下预警数据：
直播节目类型故障概率预警基数：根据当天直播节目清单，结合节目类型，按如下公式计算：
LIVE＝count(ctag)/count；
压力时段故障概率预警基数：
TIME＝(count(ctime)+count(vtime))/count；
地区预警基数：
AREA＝(count(carea)+count(varea))/count；
点播平台预警基数：
VOD＝count(vtag)/count；
收视热点加权预警基数：根据采集的收视热点排行，对标签进行排序。上述LIVE预警基数、VOD预警基数根据收视热点预警权重值进行加权，权重系数分别为：L-LIVE、L-VOD；
count代表在历史数据表中条目总数。
count(ctag)代表在历史数据表中，某一类型直播节目与故障类型对应条目总数。
count(ctime)代表在历史数据表中，直播节目起播时间与故障类型对应条目总数。
count(carea)代表在历史数据表中，直播节目播放所属地区与故障类型对应条目总数。
count(vtag)代表在历史数据表中，某一类型点播节目与故障类型对应条目总数。
count(vtime)代表在历史数据表中，点播起播时间与故障类型对应条目总数。
count(varea)代表在历史数据表中，点播节目播放所属地区与故障类型对应条目总数。
前述视频平台自动故障预测告警机的预警方法，其特征在于，所述步骤三包括：
直播节目时段预警：COV(LIVE，TIME)*L-LIVE；
直播节目时间预警：COV(LIVE，AREA)*L-LIVE；
点播节目时段预警：COV(VOD，TIME)*L-VOD；
点播节目时间预警：COV(VOD，AREA)*L-VOD；
COV为协方差。
时段、时间预警超出阈值的，预警机给出概率告警。
本发明的有益之处在于：本发明结合历史故障数据、历史收视数据、服务状态数据、收视热点采集，对即将播放的节目进行故障概率预测机制。本发明可以提高视频平台维护的处理预警准确性，进而提高视频平台的100％稳定服务，为业务开展做好保障。
附图说明
图1是本发明视频平台自动故障预测告警机的一个优选实施的结构示意图；
图2是本发明视频平台自动故障预测告警机的预警方法流程图；
图3是本发明平台故障预警实现原理图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。
参照图1、图3所示，本发明针对视频平台维护需要有效的进行故障预防、确保视频服务不中断，本发明利用多维概率定位的技术，结合服务平台的基础运行情况、用户历史收视习惯、当前收视热点，形成视屏平台服务预警方法，对可能会出现服务故障的场景进行概率预判。
如图1，视频平台自动故障预测告警机，包括信息采集模块、预警分析模块、综合预警模块，信息采集模块连接预警分析模块，预警分析模块连接综合预警模块。
其中，作为优选，信息采集模块用于采集视频平台的运行信息；
预警分析模块用于分析信息采集模块获取的运行信息，得到预警数据；
预警模块用于根据预警分析模块中预警数据给出概率告警。
如图3，本发明视频平台自动故障预测告警机的预警方法，包括如下步骤：
步骤一：采集视频平台的运行信息；
步骤二：分析信息采集模块获取的运行信息，得到预警数据；
步骤三：根据预警分析模块中预警数据给出概率告警。
如图3，本发明的信息采集模块对应原理图的信息采集区。信息采集区包括如下：
(1)直播收视采集：采集历史直播的播放记录，包括：频道名称(cname)、节目名称(cpname)、节目起播时间(ctime)、播放用户所属地区(carea)、节目分类标签(ctag)
(2)点播收视采集：采集历史点播的播放记录，包括：节目名称(vname)、播放用户所属地区(varea)、节目分类标签(vtag)、起播时间(vtime)
(3)互联网热点爬虫：抓取并记录互联网主流视频网站、新闻网站、社交平台等，获取当前热点视频话题
(4)用户开机采集：采集历史开机记录，包括：开机时间点(btime)、用户所属地区(barea)
(5)故障时点采集：采集并记录播放CDN故障发生时点、用户服务接口故障时点、EPG平台性能故障时点、EPG接口故障时点。
如图3，本发明的预警分析模块对应原理图的预警分析区。预警分析区包括如下：
(1)直播节目故障概率预警
计算公式：汇总历史数据，记录在播放CDN、服务接口、EPG平台性能、EPG接口服务达到阈值以上时，在播直播频道、点播节目信息，历史数据表如下表一：
表一：历史数据表
类型 频道名 节目名 起播时间 所属地区 节目标签 故障类型
count代表在历史数据表中条目总数。
count(ctag)代表在历史数据表中，某一类型直播节目与故障类型对应条目总数。
count(ctime)代表在历史数据表中，直播节目起播时间与故障类型对应条目总数。
count(carea)代表在历史数据表中，直播节目播放所属地区与故障类型对应条目总数。
count(vtag)代表在历史数据表中，某一类型点播节目与故障类型对应条目总数。
count(vtime)代表在历史数据表中，点播起播时间与故障类型对应条目总数。
count(varea)代表在历史数据表中，点播节目播放所属地区与故障类型对应条目总数。
直播节目类型故障概率预警基数：根据当天直播节目清单，结合节目类型，按如下公式计算：
LIVE＝count(ctag)/count….(1)
压力时段故障概率预警基数：
TIME＝(count(ctime)+count(vtime))/count….(2)
地区预警：
AREA＝(count(carea)+count(varea))/count….(3)
点播平台预警：
VOD＝count(vtag)/count….(4)
收视热点加权预警：根据采集的收视热点排行，对标签进行排序。上述LIVE预警基数、VOD预警基数根据收视热点预警权重值进行加权，权重系数分别为：L-LIVE、L-VOD.
本发明通过如下进行综合预警。
直播节目时段预警：COV(LIVE，TIME)*L-LIVE
直播节目时间预警：COV(LIVE，AREA)*L-LIVE
点播节目时段预警：COV(VOD，TIME)*L-VOD
点播节目时间预警：COV(VOD，AREA)*L-VOD
COV为协方差。
时段、时间预警超出阈值的，预警机给出概率告警。运维人员对于相关内容进行预先维护工作。
由此可见，利用本发明，可以提高视频平台维护的处理预警准确性，进而提高视频平台的100％稳定服务，为业务开展做好保障。
本发明可根据历史故障情况，结合故障与直播/点播、时段、地区的概率关系，结合近期的节目表，对即将播出的节目进行故障概率预测和告警，确保提前做好服务准备。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.视频平台自动故障预测告警机，其特征在于，包括信息采集模块、预警分析模块、综合预警模块，信息采集模块连接预警分析模块，预警分析模块连接综合预警模块；
所述的信息采集模块用于采集视频平台的运行信息；
所述的预警分析模块用于分析信息采集模块获取的运行信息，得到预警数据；
所述的预警模块用于根据预警分析模块中预警数据给出概率告警；
所述的视频平台的运行信息包括视频平台的历史直播播放记录、历史点播播放记录、互联网热点爬虫、历史开机记录、故障时点；
所述的预警数据包括直播节目类型故障概率预警基数、压力时段故障概率预警基数、地区预警预警基数、点播平台预警基数、收视热点加权预警权重系数；
所述视频平台自动故障预测告警机的预警方法包括如下步骤：
步骤一：采集视频平台的运行信息；
步骤二：分析信息采集模块获取的运行信息，得到预警数据；
步骤三：根据预警分析模块中预警数据给出概率告警；
所述步骤一包括：
直播收视采集：采集历史直播的播放记录；
点播收视采集：采集历史点播的播放记录；
互联网热点爬虫：抓取并记录互联网主流视频网站、新闻网站、社交平台，获取当点视频话题；
用户开机采集：采集历史开机记录；
故障时点采集：采集并记录播放CDN故障发生时点、用户服务接口故障时点、EPG平台性能故障时点、EPG接口故障时点；
所述步骤二包括：
获取历史数据表，得到如下预警数据：
直播节目类型故障概率预警基数：根据当天直播节目清单，结合节目类型，按如下公式计算：
LIVE＝count(ctag)/count；
压力时段故障概率预警基数：
TIME＝(count(ctime)+count(vtime))/count；
地区预警基数：
AREA＝(count(carea)+count(varea))/count；
点播平台预警基数：
VOD＝count(vtag)/count；
收视热点加权预警基数：根据采集的收视热点排行，对标签进行排序； 上述LIVE预警基数、VOD预警基数根据收视热点预警权重值进行加权，权重系数分别为：L-LIVE、L-VOD；
count代表在历史数据表中条目总数；
count(ctag)代表在历史数据表中，某一类型直播节目与故障类型对应条目总数；
count(ctime)代表在历史数据表中，直播节目起播时间与故障类型对应条目总数；
count(carea)代表在历史数据表中，直播节目播放所属地区与故障类型对应条目总数；
count(vtag)代表在历史数据表中，某一类型点播节目与故障类型对应条目总数；
count(vtime)代表在历史数据表中，点播起播时间与故障类型对应条目总数；
count(varea)代表在历史数据表中，点播节目播放所属地区与故障类型对应条目总数；
所述步骤三包括：
直播节目时段预警：COV(LIVE，TIME)*L-LIVE；
直播节目时间预警：COV(LIVE，AREA)*L-LIVE；
点播节目时段预警：COV(VOD，TIME)*L-VOD；
点播节目时间预警：COV(VOD，AREA)*L-VOD；
COV为协方差；
时段、时间预警超出阈值的，预警机给出概率告警。
2.根据权利要求1所述视频平台自动故障预测告警机的预警方法，其特征在于，
历史直播的播放记录包括：频道名称、节目名称、节目起播时间、播放用户所属地区、节目分类标签；
历史点播的播放记录，包括：节目名称、播放用户所属地区、节目分类标签、起播时间；采集历史开机记录包括：开机时间点、用户所属地区。
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