CN109740025A - 基于图数据模型的故障影响分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于图数据模型的故障影响分析方法,其包括以下步骤:步骤1,构建图数据模型:将关系数据库模型转换到图数据模型;步骤2,获取影响范围:当收到网络故障事件或用户投诉事件时,从图数据库中获取满足影响访问查找条件的结果清单,并在清单的基础上进行聚合计算,并将最终结果存储在“影响范围”数据集合中;步骤3,以“影响范围”数据集合为基础,输出该“影响范围”数据集合提供其它应用场景使用。本发明将关系模型转换为图模型,查找时间在联机事务应用可接受的小于10秒范围内,能够很好的适应业务生产。
Description
技术领域
本发明涉及电信技术领域,尤其涉及基于图数据模型的故障影响分析方法。
背景技术
现有的网络告警影响分析,是基于关系型数据库实现的。当网络的承载层级多,设备数量众多时,关联关系不完整,存在关联效率低下、关联不准确的问题。在网络告警实时影响分析场景,关联效率低的问题尤为突出。
发明内容
本发明的目的在于提供基于图数据模型的故障影响分析方法。
本发明采用的技术方案是:
基于图数据模型的故障影响分析方法,其包括以下步骤:
步骤1,构建图数据模型:将关系数据库模型转换到图数据模型;
步骤2,获取影响范围:当收到网络故障事件或用户投诉事件时,从图数据库中获取满足影响访问查找条件的结果清单,并在清单的基础上进行聚合计算,并将最终结果存储在“影响范围”数据集合中;
步骤3,以“影响范围”数据集合为基础,输出该“影响范围”数据集合提供其它应用场景使用。
进一步地,步骤1中关系数据库模型转换到图数据模型的具体步骤如下:
步骤1.1,动环设备、网络资源中的设备、链路,客户业务数据中的业务、用户,转换为图数据模型中的节点;
步骤1.2,节点之间的承载关系和使用关系转换成有向边;
步骤1.3,节点所处的网络层级,做为节点的属性一并存储。
进一步地,步骤2,获取满足影响访问查找条件的结果清单的查找方式如下:
步骤2.1,从网络故障的角度,通过MATCH方法查找关系为“承载”的所有对象,即为影响范围;或者通过设置查找指定的属性来限定查看某个网络设备是否受影响;
步骤2.2,从业务应用或用户的角度,通过MATCH方法查找关系为“使用”的对象,取其中层级最低的网络设备,则为受其影响。
本发明采用以上技术方案,通过转换功能,将动环设备、网络资源中的设备、链路,客户业务数据中的业务、用户,转换为图数据模型中的节点,并节点之间的承载关系和使用关系转换成边,图数据库中,且节点所处的网络层级,做为节点的属性一并存储,实现由关系数据库模型到图数据模型的转换。当收到网络故障事件,或用户投诉事件时,通过“查找、统计、分析”功能,从以图数据模型为基础的图数据库中,取数满足条件的结果清单,并在清单的基础上进行聚合计算,最终结果存储在“影响范围”数据集合中。最终以“影响范围”数据集合为基础,输出该“影响范围”数据集合提供其它应用场景使用。当设备故障或业务劣化时,通过本发明的图的边很容易查找故障的起源;当有用户投诉时,通过使用的业务或设备,容易找出该投诉由哪个(些)问题点所引起。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明;
图1为本发明基于图数据模型的故障影响分析方法的流程框架示意图;
图2为本发明图数据结构示意图。
具体实施方式
如图1或2所示,本发明公开了基于图数据模型的故障影响分析方法,其包括以下步骤:
步骤1,构建图数据模型:将关系数据库模型转换到图数据模型;
步骤2,获取影响范围:当收到网络故障事件或用户投诉事件时,从图数据库中获取满足影响访问查找条件的结果清单,并在清单的基础上进行聚合计算,并将最终结果存储在“影响范围”数据集合中;
步骤3,以“影响范围”数据集合为基础,输出该“影响范围”数据集合提供其它应用场景使用。
进一步地,步骤1中关系数据库模型转换到图数据模型的具体步骤如下:
步骤1.1,动环设备、网络资源中的设备、链路,客户业务数据中的业务、用户,转换为图数据模型中的节点;
步骤1.2,节点之间的承载关系和使用关系转换成有向边;
步骤1.3,节点所处的网络层级,做为节点的属性一并存储。
进一步地,步骤2,获取满足影响访问查找条件的结果清单的查找方式如下:
步骤2.1,从网络故障的角度,通过MATCH方法查找关系为“承载”的所有对象,即为影响范围;或者通过设置查找指定的属性来限定查看某个网络设备是否受影响;
步骤2.2,从业务应用或用户的角度,通过MATCH方法查找关系为“使用”的对象,取其中层级最低的网络设备,则为受其影响。
本发明采用以上技术方案,通过转换功能,将动环设备、网络资源中的设备、链路,客户业务数据中的业务、用户,转换为图数据模型中的节点,并节点之间的承载关系和使用关系转换成边,图数据库中,且节点所处的网络层级,做为节点的属性一并存储,实现由关系数据库模型到图数据模型的转换。当收到网络故障事件,或用户投诉事件时,通过“查找、统计、分析”功能,从以图数据模型为基础的图数据库中,取数满足条件的结果清单,并在清单的基础上进行聚合计算,最终结果存储在“影响范围”数据集合中。最终以“影响范围”数据集合为基础,输出该“影响范围”数据集合提供其它应用场景使用。当设备故障或业务劣化时,通过本发明的图的边很容易查找故障的起源;当有用户投诉时,通过使用的业务或设备,容易找出该投诉由哪个(些)问题点所引起。
本发明将关系模型转换为图模型,充分利用图模型的优势;此外,将网络本身基于图来描述更容易理解。本发明相对于现有最接近技术具备更高的执行效率,在以关系型数据库为存储结构时,当关联层级比较多时,查找时间按几何级数增加(以分钟为单位),而采用以图数据模型为基础的图数据,查找时间在联机事务应用可接受的范围内(小于10秒),能够很好的适应业务生产。
Claims (3)
1.基于图数据模型的故障影响分析方法,其特征在于:其包括以下步骤:
步骤1,构建图数据模型:将关系数据库模型转换到图数据模型;
步骤2,获取影响范围:当收到网络故障事件或用户投诉事件时,从图数据库中获取满足影响访问查找条件的结果清单,并在清单的基础上进行聚合计算,并将最终结果存储在“影响范围”数据集合中;
步骤3,以“影响范围”数据集合为基础,输出该“影响范围”数据集合提供其它应用场景使用。
2.根据权利要求1所述的基于图数据模型的故障影响分析方法,其特征在于:步骤1中关系数据库模型转换到图数据模型的具体步骤如下:
步骤1.1,动环设备、网络资源中的设备、链路,客户业务数据中的业务、用户,转换为图数据模型中的节点;
步骤1.2,节点之间的承载关系和使用关系转换成有向边;
步骤1.3,节点所处的网络层级,做为节点的属性一并存储。
3.根据权利要求1所述的基于图数据模型的故障影响分析方法,其特征在于:步骤2,获取满足影响访问查找条件的结果清单的查找方式如下:
步骤2.1,从网络故障的角度,通过MATCH方法查找关系为“承载”的所有对象,即为影响范围;或者通过设置查找指定的属性来限定查看某个网络设备是否受影响;
步骤2.2,从业务应用或用户的角度,通过MATCH方法查找关系为“使用”的对象,取其中层级最低的网络设备,则为受其影响。
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