CN108023769B - 物联网群障确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种物联网群障确定方法及装置，其中，该方法包括：确定预设时间段内多张物联网SIM卡的使用数据；将所述使用数据与第一预设阈值进行比较，当所述使用数据超过第一预设阈值时，根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据的组合或所述使用数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数；根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡是否发生群障。该方案可以在物联网用户投诉之前快速确定物联网群障，减少了运维人员工作量，提高了处理时效。

Description

物联网群障确定方法及装置

技术领域

本发明涉及物联网运维技术领域，特别涉及一种物联网群障确定方法及装置。

背景技术

物联网用户和普通手机公众用户不同，都是企业客户，一个企业客户都会有成千上万张物联网SIM卡，在日常使用过程中，出现问题时往往都是数百甚至更多的卡同时出现问题。物联网运维人员往往是在企业客户投诉以后，再去采用人工方式查找与投诉的故障卡有关的信息，由于群障导致故障卡数量多，且需要查询的数据量很大，往往需要花费较长时间去判断，对客户容易造成不良印象，对维护人员压力也很大。需要一种可以在故障发生后、用户投诉前就能快速发现并初步定位故障原因的方法。

发明内容

本发明实施例提供了一种物联网群障确定方法及装置，可以在物联网用户投诉之前快速确定物联网群障，减少了运维人员工作量，提高了处理时效。

本发明实施例提供的物联网群障确定方法包括：

确定预设时间段内多张物联网SIM卡的使用数据；

将所述使用数据与第一预设阈值进行比较，当所述使用数据超过第一预设阈值时，根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据的组合或所述使用数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数；

根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡是否发生群障。

本发明实施例提供的一种物联网群障确定装置包括：

数据确定模块，用于确定预设时间段内多张物联网SIM卡的使用数据；

比较模块，用于将所述使用数据与第一预设阈值进行比较；

分数确定模块，用于当所述使用数据超过第一预设阈值时，根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据的组合或所述使用数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数；

群障确定模块，用于根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡是否发生群障。

本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述所述方法的计算机程序。

在本发明实施例中，确定预设时间段内多张物联网SIM卡的使用数据；将所述使用数据与第一预设阈值进行比较，当所述使用数据超过第一预设阈值时，根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据的组合或所述使用数据确定物联网SIM卡群障可能性分数；根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡是否发生群障。与现有技术相比，无需采用人工方式判断多张物联网SIM卡群障是否产生，可以在物联网用户投诉之前快速确定物联网群障，减少了运维人员工作量，提高了处理时效。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种物联网群障确定方法流程图；

图2是本发明实施例提供的一种物联网群障确定装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

现有技术中，在成千上万张物联网SIM卡出现问题时，物联网运维人员往往是在企业客户投诉以后，再去查找与投诉的故障卡有关的信息，由于群障导致故障卡数量多，且需要查询的数据量很大，往往需要花费较长时间去判断，对客户容易造成不良印象，对维护人员压力也很大。基于此，本发明提出一种物联网群障确定方法及装置，该方法主要是采用大数据分析的方法，实时获取物联网SIM卡的上下线记录，结合卡与企业的关系，以企业的维度生成一个物联网SIM卡的实时动态库，同时实时获取物联网SIM卡的认证日志、附着信令日志、话单信息、开销户日志等数据，按照相应的规则，对故障原因进行预判断。

图1是本发明实施例提供的一种物联网群障确定方法流程图，如图1所示，该方法包括：

步骤101：确定预设时间段内多张物联网SIM卡的使用数据；

步骤102：将所述使用数据与第一预设阈值进行比较，当所述使用数据超过第一预设阈值时，根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据的组合或所述使用数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数；

步骤103：根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡是否发生群障。

具体的，还可以是根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数。所述使用数据包括在线量数据、下线量数据和总使用流量数据其中之一或多个；所述多张物联网SIM卡的连接数据包括认证成功率和附着成功率其中之一或多个。

具体实施时，在执行步骤101之前，首先根据物联网使用企业和SIM卡的关联关系，建立一套全量SIM卡的信息库，并将其存入内存数据库中，以便可以达到实时更新，同时采用大数据的分析处理方法，通过LVS负载分担集群，从网元上实时接收物联网SIM卡的上下线RADIUS日志信息，通过KAFKA集群将数据读取到SPARK STREMING集群，对海量数据进行分析和清洗，结合相关企业信息、SIM卡信息及企业与SIM卡的归属关系等将SIM卡的状态更新到全量企业与SIM卡的实时状态库中。

然后执行步骤101，根据物联网SIM卡的上下线RADIUS日志信息获取相应的上下线数据，统计出预设时段内(5分钟为一个时段)企业所属SIM卡的在线卡数量，下线卡总数，以及按照不同下线原因统计异常下线卡数量。

具体的，预设时段内的在线量数据按照如下方式确定：确定预设时间内(比如0点至0点5分)的第一个时间点(0点)的SIM卡在线量，确定预设时间内的下线卡总数，确定预设时间内(比如0点至0点5分)的第二个时间点(0点5分)的SIM卡在线量为第一个时间点(0点)的SIM卡在线量减去预设时间内的下线卡总数。

具体的，预设时段内的总使用流量数据按照如下方式确定：实时获取物联网SIM卡使用的话单记录，以数据文件的方式存到HDFS中，并加载到SPARK中，根据企业和卡的关系对其进行数据清洗和处理，结合当前的企业在线用户数，按企业维度计算出一个时间段内(5分钟为一个时间段)的上行和下行的总流量使用情况。另外，还可以确定平均流量(总流量/在线卡数)。

根据接入的网元和基站作为维度，对企业所有卡使用的流量进行统计和占比分析，统计出TOP10的网元和基站，供维护人员进行故障排查时参考。

具体实施时，还可以获取认证成功率和附着成功率数据(连接数据)，具体的按照如下方式确定：实时获取物联网SIM卡在网元上的海量(5分钟内上百万的数据)认证日志和附着信令日志，存入HDFS(Hadoop Distributed File System分布式文件系统，被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统)中，并通过Spark加载和处理，根据物联网号段对数据进行清洗，并从地市、基站维度、认证结果维度、错误原因等维度对请求次数(包括认证请求和附着请求)、请求失败次数、请求的卡数量、请求失败的卡数量进行汇总分析，分析出在5分钟内的相应的数据，计算出请求成功率，同时确定其中发生异常可能性大的SIM卡是哪些，并提供按照不同失败原因的占比。

所述认证成功率按照如下方式确定：

确定预设时间段内多张物联网SIM卡的请求认证次数和请求认证成功次数；

所述认证成功率＝请求认证成功次数/请求认证次数*100％；

所述附着成功率按照如下方式确定：

确定预设时间段内多张物联网SIM卡的附着请求次数和附着请求成功次数；

所述附着成功率＝附着请求成功次数/附着请求次数*100％。

具体实施时，在执行步骤102时，根据所述使用数据包括的数据预先制定预警条件，所述使用数据包括在线量数据、下线量数据和总使用流量数据其中之一或多个，预警条件包括在线量超出历史基线带；异常下线量超出阈值；企业卡使用总流量超出历史基线带或平均流量超出历史基线带；或，在线量超出历史基线数据；异常下线量超出阈值；企业卡使用总流量超出历史基线数据或平均流量超出历史基线数据。由于行业(如：银联、车联网、智能电表等)的差异，可设置不同的预警条件。也就是说，将所述使用数据与第一预设阈值进行比较包括：将在线量数据与第一预设阈值进行比较，将下线量数据与第一预设阈值进行比较、将总使用流量数据与第一预设阈值进行比较，这三者选其一或者多个，只要是当其中一个超过第一预设阈值时，就计算所述物联网SIM卡群障可能性分数。

具体的，当将所述在线量数据与第一预设阈值进行比较时，所述第一预设阈值为多张物联网SIM卡的在线量基线数据或多张物联网SIM卡的在线量基线带数据；

其中，所述在线量基线数据按照如下方式确定：

获取预设历史时间内的多张物联网SIM卡的在线量数据，利用历史数据平均法或自回归算法，确定所述在线量基线数据；

所述多张物联网SIM卡的在线量基线带数据按照如下方式确定：

对所述在线量基线数据上下各幅度一个预设比例作为在线量基线带数据。

具体的，根据SIM卡的历史在线状态数据，以企业的维度计算SIM卡的在线量基线数据，具体计算方法分为两种：

(1)历史数据平均法：取该企业同一时刻的前30日在线量数据，去掉偏离中位数(就是一组数据从小到大排列中间的那个数字。但是有的时候一组数据是偶数的话就是中间两个数字相加除以2)最大的5个点，对剩下的点取算数平均值作为此时点的在线量基线数据，同时对基线数据上下各幅度一个比例(如20％)作为基线带。

(2)自回归算法：利用自回归算法，对该企业历史数据进行计算，计算出回归曲线的参数，再推算出该时点的基线值，同时对基线数据上下各幅度一个比例作为基线带。

对于不同行业的企业，由于其使用场景的差异，可分别配置采用哪种计算基线的算法。

由于采用的历史数据进行基线的计算，所以可以提前计算出未来的点的基线值和基线带，如当前时间为17：30，采用历史数据平均法计算，只要在计算出昨天企业卡17：30的数据后，就可以计算当前时间点的在线量历史基线及基线带数据。

具体的，当将所述总使用流量数据与第一预设阈值进行比较时，所述第一预设阈值为多张物联网SIM卡的总使用流量基线数据或多张物联网SIM卡的总使用流量基线带数据。

类似于在线量的方式，可以计算出使用总流量或平均流量的历史基线值以及基线带。

其中，所述总使用流量基线数据按照如下方式确定：

获取预设历史时间内的多张物联网SIM卡的总使用流量数据，利用历史数据平均法或自回归算法，确定所述总使用流量基线数据；

所述多张物联网SIM卡的总使用流量基线带数据按照如下方式确定：

对所述总使用流量基线带数据上下各幅度一个预设比例作为总使用流量基线带数据。

具体的，当将所述下线量数据与第一预设阈值进行比较时，所述第一预设阈值为多张物联网SIM卡的下线量阈值数据。

然后，在满足预警条件时，根据所述使用数据确定物联网SIM卡群障可能性分数，或，根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数。其中，根据所述使用数据确定物联网SIM卡群障可能性分数包括：

设定所述使用数据的权重；

对所述使用数据超出第二预设阈值的不同程度设置不同的分数；

所述物联网SIM卡群障可能性分数为将所述使用数据的权重，与相应的所述不同的分数相乘后的加和；

或，根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数，包括：

设定所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据的权重；

对所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据超出第二预设阈值的不同程度设置不同的分数；

所述物联网SIM卡群障可能性分数为将所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据的权重，与相应的所述不同的分数相乘后的加和。

具体算法是：

可对每项指标设置一个权重，举例如下：

企业所属的SIM卡的在线量指标设置一个权重(0.5)，且对超出历史基线带不同程度分别设置不同的分数(超出基线带，同时超出部分与基线值比在0-5％，为60分，超出部分与基线值比在5％-10％，为80分，超出10％，为100分)；

企业所属的SIM卡的下线量中异常下线量指标设置一个权重(0.1)，统计下线量中异常下线的卡的数量，并设置不同的分数(如异常下线的卡超过阈值1，为60分，超过阈值2，为80分，超过阈值3，为100分)；

企业所属的SIM卡的总使用流量指标(或者平均流量，取决于具体模板的设置，该举例使用总流量)设置一个权重(上行、下行各为0.1)，且对超出历史基线带不同程度分别设置不同的分数(超出基线带，同时超出部分与基线值比在0-5％，为60分，超出部分与基线值比在5％-10％，为80分，超出10％，为100分)；

企业所属的SIM卡的认证成功率指标设置一个权重(0.1)，统计在一个时间段(5分钟为一个时间段)内所有SIM卡发起的认证请求的成功率，低于97％为60分，低于94％为80分，低于90％为100分)；

企业所属的SIM卡的附着成功率指标设置一个权重(0.1)，统计在一个时间段(5分钟为一个时间段)内所有SIM卡发起的附着请求的成功率，低于97％为60分，低于94％为80分，低于90％为100分)。

最后计算物联网SIM卡群障可能性分数，公式为Σ(各项的分数*权重)。

注：由于物联网企业有不同的行业特点，使用情况也会有一定差别，所以可以设置不同的模板，也就是，上述五种指标可以是择其一或多个。其中每个模板中各项所占权重也可以不同。

另外，在一定时间内，企业用户可能进行了大量的开销户操作，导致一定时间内的SIM卡在线量、下线量、总流量数据会发生很大的变化，如果按照这段时间内的SIM卡在线量、下线量、总流量数据与第一预设阈值进行比较，都超过了，这样可能会造成“假故障”判断，给运维人员带来困扰。此时，在将SIM卡在线量、下线量、总流量数据与第一预设阈值进行比较时，还需要考虑到这段时间内企业卡总量的历史数据。因此，需要实时获取物联网SIM卡的开销户日志情况，更新企业卡的总量数据，提供企业卡总量的历史数据。

具体实施时，执行步骤103，先设定不同等级的预设报警阈值(如预警分数在60-80间为警告，80-90间为普通预警，90以上为严重预警)；根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡是否发生群障，包括：将所述物联网SIM卡群障可能性分数与不同等级的预设报警阈值中的第一等级报警阈值(比如60)进行比较，当所述物联网SIM卡群障可能性分数超过第一等级报警阈值时，确定多张物联网SIM卡发生群障。

然后，将所述物联网SIM卡群障可能性分数与不同等级的预设报警阈值进行比较，根据比较结果生成不同的报警信息。另外，还可以根据在线量数据、下线量数据、总使用流量数据、认证成功率和附着成功率其中之一或多个确定群障原因。

具体的，在预警的同时，根据分析的各项数据，根据预置的规则对故障进行一定的预判断，并给出预判断结果(确定群障原因)和建议。

预判断规则，如：

(1)在线量超出历史基线带，且异常下线量超过第三档阈值，认证成功率低于阈值，则判断为认证成功过低导致，同时根据地市、网元、基站，预判断可能是某网元或基站异常。

(2)使用总流量和平均流量均超出历史基线带，预判断可能是出现有人将物联网卡使用在别的业务上(注：由于物联网的资费一般远低于平常人使用的电信资费，所以存在有将物联网卡使用在手机上进行普通上网的情况)

预判断结果和建议，如：

(1)附着信令日志成功率低于阈值，且失败的卡全在某个基站附着，则此基站故障可能性大，建议为**基站异常。

(2)认证日志异常，且主要认证失败为用户鉴权失败，同时结合开销户日志发现大量SIM卡在近期做了销户操作，则建议为：大量卡被销户，请联系业务部门确认销户是否正常。(存在由于人为操作错误导致卡被异常销户的情况)

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种物联网群障确定装置，如下面的实施例所述。由于物联网群障确定装置解决问题的原理与物联网群障确定方法相似，因此物联网群障确定装置的实施可以参见物联网群障确定方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图2是本发明实施例的物联网群障确定装置的一种结构框图，如图2所示，该物联网群障确定包括：

数据确定模块201，用于确定预设时间段内多张物联网SIM卡的使用数据；

比较模块202，用于将所述使用数据与第一预设阈值进行比较；

分数确定模块203，用于当所述使用数据超过第一预设阈值时，根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据的组合或所述使用数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数；

群障确定模块204，用于根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡是否发生群障。

具体实施时，所述分数确定模块203还用于：根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数；

具体实施时，所述使用数据包括在线量数据、下线量数据和总使用流量数据其中之一或多个；

所述多张物联网SIM卡的连接数据包括认证成功率和附着成功率其中之一或多个。

具体实施时，当所述使用数据包括在线量数据且所述在线量数据超过第一预设阈值时，所述第一预设阈值为多张物联网SIM卡的在线量基线数据或多张物联网SIM卡的在线量基线带数据；

其中，所述在线量基线数据按照如下方式确定：

获取预设历史时间内的多张物联网SIM卡的在线量数据，利用历史数据平均法或自回归算法，确定所述在线量基线数据；

所述多张物联网SIM卡的在线量基线带数据按照如下方式确定：

对所述在线量基线数据上下各幅度一个预设比例作为在线量基线带数据。

具体实施时，当所述使用数据包括总使用流量数据且所述总使用流量数据超过第一预设阈值时，所述第一预设阈值为多张物联网SIM卡的总使用流量基线数据或多张物联网SIM卡的总使用流量基线带数据；

其中，所述总使用流量基线数据按照如下方式确定：

获取预设历史时间内的多张物联网SIM卡的总使用流量数据，利用历史数据平均法或自回归算法，确定所述总使用流量基线数据；

所述多张物联网SIM卡的总使用流量基线带数据按照如下方式确定：

对所述总使用流量基线带数据上下各幅度一个预设比例作为总使用流量基线带数据。

具体实施时，所述分数确定模块203具体用于：

设定所述使用数据的权重；

对所述使用数据超出第二预设阈值的不同程度设置不同的分数；

所述物联网SIM卡群障可能性分数为将所述使用数据的权重，与相应的所述不同的分数相乘后的加和；

或，

设定所述使用数据和所述连接数据的权重；

对所述使用数据和所述连接数据超出第二预设阈值的不同程度设置不同的分数；

所述物联网SIM卡群障可能性分数为将所述使用数据和所述连接数据的权重，与相应的所述不同的分数相乘后的加和。

具体实施时，所述数据确定模块201还用于：

按照如下方式确定所述认证成功率：

确定预设时间段内多张物联网SIM卡的请求认证次数和请求认证成功次数；

所述认证成功率＝请求认证成功次数/请求认证次数*100％；

按照如下方式确定所述附着成功率：

确定预设时间段内多张物联网SIM卡的附着请求次数和附着请求成功次数；

所述附着成功率＝附着请求成功次数/附着请求次数*100％。

具体实施时，所述群障确定模块204还用于：

设定不同等级的预设报警阈值；

将所述物联网SIM卡群障可能性分数与不同等级的预设报警阈值进行比较，根据比较结果生成不同的报警信息；

所述群障确定模块具体用于：

将所述物联网SIM卡群障可能性分数与不同等级的预设报警阈值中的第一等级报警阈值进行比较，当所述物联网SIM卡群障可能性分数超过第一等级报警阈值时，确定多张物联网SIM卡发生群障。

具体实施时，所述群障确定模块204还用于：

当根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡发生群障后，根据所述使用数据确定群障原因。

具体实施时，本发明实施例中还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法。

具体实施时，本发明实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述所述方法的计算机程序。

综上所述，本发明实施例提出的物联网群障确定方法及装置具有如下有益效果：

(1)可以在企业客户投诉之前快速发现并预警企业卡的故障，同时给出故障预判断建议，减少了运维人员工作量，不会导致企业客户不满，提高了处理时效。

(2)采取大数据入库、清洗、分析、处理等技术，结合相应的算法，对物联网上千万张SIM卡进行实时数据的分析处理，能保证其分析地实时性，同时采用多种算法及权重计算，并支持相对灵活的规则及权重预置模板的制定，根据物联网使用企业所属的行业特征预置不同的预警条件和故障可能性分数计算，增强了故障判断的准确性，同时在提供的全面的实时统计数据及预判断结果和建议的基础上，便于经验丰富的运维人员可以对故障进行快速定位。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种物联网群障确定方法，其特征在于，包括：

确定预设时间段内多张物联网SIM卡的使用数据；

将所述使用数据与第一预设阈值进行比较，当所述使用数据超过第一预设阈值时，根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据的组合或所述使用数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数；所述使用数据包括在线量数据、下线量数据和总使用流量数据其中之一或多个，所述多张物联网SIM卡的连接数据包括认证成功率和附着成功率其中之一或多个；

根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡是否发生群障；

按照如下方式确定物联网SIM卡群障可能性分数：

设定所述使用数据的权重；

对所述使用数据超出第二预设阈值的不同程度设置不同的分数；

所述物联网SIM卡群障可能性分数为将所述使用数据的权重与相应的所述不同的分数相乘后的加和；

或，

设定所述使用数据和所述连接数据的权重；

对所述使用数据和所述连接数据超出第二预设阈值的不同程度设置不同的分数；

所述物联网SIM卡群障可能性分数为将所述使用数据和所述连接数据的权重与相应的所述不同的分数相乘后的加和。

2.如权利要求1所述的物联网群障确定方法，其特征在于，当所述使用数据包括在线量数据且所述在线量数据超过第一预设阈值时，所述第一预设阈值为多张物联网SIM卡的在线量基线数据或多张物联网SIM卡的在线量基线带数据；

其中，所述在线量基线数据按照如下方式确定：

获取预设历史时间内的多张物联网SIM卡的在线量数据，利用历史数据平均法或自回归算法，确定所述在线量基线数据；

所述多张物联网SIM卡的在线量基线带数据按照如下方式确定：

对所述在线量基线数据上下各幅度一个预设比例作为在线量基线带数据；

当所述使用数据包括总使用流量数据且所述总使用流量数据超过第一预设阈值时，所述第一预设阈值为多张物联网SIM卡的总使用流量基线数据或多张物联网SIM卡的总使用流量基线带数据；

其中，所述总使用流量基线数据按照如下方式确定：

获取预设历史时间内的多张物联网SIM卡的总使用流量数据，利用历史数据平均法或自回归算法，确定所述总使用流量基线数据；

所述多张物联网SIM卡的总使用流量基线带数据按照如下方式确定：

对所述总使用流量基线带数据上下各幅度一个预设比例作为总使用流量基线带数据。

3.如权利要求1所述的物联网群障确定方法，其特征在于，还包括：

设定不同等级的预设报警阈值；

将所述物联网SIM卡群障可能性分数与不同等级的预设报警阈值进行比较，根据比较结果生成不同的报警信息；

根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡是否发生群障，包括：

将所述物联网SIM卡群障可能性分数与不同等级的预设报警阈值中的第一等级报警阈值进行比较，当所述物联网SIM卡群障可能性分数超过第一等级报警阈值时，确定多张物联网SIM卡发生群障。

4.一种物联网群障确定装置，其特征在于，包括：

数据确定模块，用于确定预设时间段内多张物联网SIM卡的使用数据；

比较模块，用于将所述使用数据与第一预设阈值进行比较；

分数确定模块，用于当所述使用数据超过第一预设阈值时，根据所述使用数据和多张物联网SIM卡的连接数据的组合或所述使用数据，确定物联网SIM卡群障可能性分数；所述使用数据包括在线量数据、下线量数据和总使用流量数据其中之一或多个，所述多张物联网SIM卡的连接数据包括认证成功率和附着成功率其中之一或多个；

群障确定模块，用于根据所述物联网SIM卡群障可能性分数确定多张物联网SIM卡是否发生群障；

所述分数确定模块具体用于：

设定所述使用数据的权重；

对所述使用数据超出第二预设阈值的不同程度设置不同的分数；

所述物联网SIM卡群障可能性分数为将所述使用数据的权重与相应的所述不同的分数相乘后的加和；

或，

设定所述使用数据和所述连接数据的权重；

对所述使用数据和所述连接数据超出第二预设阈值的不同程度设置不同的分数；

所述物联网SIM卡群障可能性分数为将所述使用数据和所述连接数据的权重与相应的所述不同的分数相乘后的加和。

5.如权利要求4所述的物联网群障确定装置，其特征在于，所述群障确定模块还用于：

设定不同等级的预设报警阈值；

将所述物联网SIM卡群障可能性分数与不同等级的预设报警阈值进行比较，根据比较结果生成不同的报警信息；

所述群障确定模块具体用于：

将所述物联网SIM卡群障可能性分数与不同等级的预设报警阈值中的第一等级报警阈值进行比较，当所述物联网SIM卡群障可能性分数超过第一等级报警阈值时，确定多张物联网SIM卡发生群障。

6.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3任一所述方法。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3任一所述方法的步骤。