CN112015906A - 网络配置知识图谱的构建方案 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种网络配置知识图谱的构建方案，该方案形象、直观的显示配置的逻辑层次结构及关联关系，为网络智能运维奠定基础；创新定义专有名词，包括对各类关系的定义、配置模板树、配置实例树、配置实例网；配置知识图谱的架构和构建流程图，架构由模式层和数据层两部分构成，利用配置文件，经过多项构建步骤，最终生成模板树、关联关键字库以及由若干实例树关联而成的实例网；该方案的方法包括配置文件解析、树形重构、配置文件归并合成、关联关键字库的构建、实例网生成。本发明能够为用户提供可视化的配置检索，当用户需要对某一节点进行更新时，能够迅速检索可能需要参考的关联节点，极大减轻用户的管理难度。
Description
技术领域
本发明属于网络配置领域。在传统知识图谱构建方法的基础之上，结合配置文件的特征进行改进，设计了一种网络配置知识图谱的构建方案。
背景技术
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络，可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化的描述。传统的知识图谱构建面向的半结构化数据或非结构化数据以文本的形式存在，需要通过实体抽取、关系抽取、属性抽取等技术对文本进行预处理，从文本中抽取出知识。构建配置知识图谱能够很好地分析配置文件间存在的关系，为配置综合方法研究提供数据支撑和模型基础，并能够为管理员提供配置参考模板，很好地协助管理员避免配置错误。
在当前的网络配置领域存中，随着互联网越来越复杂，网络设备支持的功能和服务越来越多，导致配置错误多发。配置错误已经成为网络中断和异常产生的主要原因之一。在配置综合技术方面，通过形式化推理方法，描述网络及其需求，转成可满足问题，并求解问题是否满足约束；通过领域特定语言方法，使用DSL描述协议或服务的规则，求解策略对应的配置。但现有的部分配置综合技术将配置问题过度简化，问题解决能力有限，难以满足实际运行网络的配置管理需求。在配置验证技术方面，主要技术有：Datalog、抽象图、BDD、SMT，其优势是能够在执行前检查配置错误。但现有的配置验证技术对新配置或配置更新的指导作用有限。
传统知识图谱处理的文本由自然语言书写，而在配置知识图谱的构建过程中，配置文件中书写的是能够完成特定功能的代码语句，二者间存在着显著的差异。因此，本文中我们提出了全新的配置文件解析方式。其次，由于配置知识图谱面向特定的专业领域，属于垂直知识图谱，尚不具备成熟的第三方知识库或已经实现高度抽象化、规范化的模式层，且业内也尚未对网络配置文件间的关系做出规范定义。因此，本文中我们提出了一些规范化的定义和不同于传统知识图谱的构建方法。
发明内容
在当前网络设备多样化、配置语言低级、配置关联性强等特征下，为了有效提取配置模板，挖掘配置语言间的关联关系，实现配置可视化，在传统知识图谱构建方法的基础之上，结合配置文件的特征进行改进，本文设计了一种网络配置知识图谱的构建方案。
本发明采用的技术方案是：
一种网络配置知识图谱的构建方案，该方案形象、直观的显示配置的逻辑层次结构及关联关系，为网络智能运维奠定基础；创新定义专有名词，包括对各类关系的定义、配置模板树、配置实例树、配置实例网；配置知识图谱的架构和构建流程图，架构由模式层和数据层两部分构成，利用配置文件，经过多项构建步骤，最终生成模板树、关联关键字库以及由若干实例树关联而成的实例网；
配置知识图谱的构建主要步骤是：
步骤1：从原始的配置文件入手进行解析，将文件重构为关键字节点构成的树形结构，得到实例树；
步骤2：将得到的多个实例树进行归并合成得到模板树；
步骤3：根据统计学分析节点关系，构建关联关键字库；
步骤4：利用关联关系对数据层进行补充，将多个实例树关联形成实例网。
所述步骤1配置实例树构建方法的具体步骤包括：
步骤1.1将配置代码中“{}”前的代码视为分支节点，以“关键字”的形式记录节点信息，其中部分节点不带参数；
步骤1.2以深度优先的方式解析配置文件并重构为实例树；将单行配置语句视为叶子节点，当树形重构到达叶子节点时，相应分支的重构结束，回溯至上层分支节点继续重构未完成的分支，直至回溯到根节点。
所述步骤2配置模板树生成方法的具体步骤包括：
步骤2.1对多份配置文件进行解析重构得到的多棵实例树，将这些实例树去掉节点参数；
步骤2.2合并重复的关键字节点，添加新的关键字节点，获得模板树。
所述步骤3配置关联关键字库构建方法的具体步骤包括：
步骤3.1依靠经验进行人工添加：如input与output关键字，其后配置的参数在配置文件中会进行单独定义；
步骤3.2通过关联关系挖掘算法周期性维护，找到潜在的关联关键字，对关联关键字库进行补充：该算法根据两种关键字后接的参数是否相同来挖掘关系，主要针对文本类参数；具体算法如下：随机抽查N棵实例树，对每棵实例树单独处理：遍历实例树i的结点，找出参数相同的结点，统计频次；
如关键字1，关键字2，出现参数相同的情况有n次；汇总N棵实例树的记录，按照“频次n>num”的要求筛去部分记录，形成抽查报告；此处的num值可以根据实际效果进行修改，利用算法生成的抽查报告与原有的关联关键字库进行比对，能够补充人工未添加的关联关键字。
所述步骤4实例网生成步骤包括：利用关联关系对数据层进行补充，将多个实例树关联形成实例网，利用关联关键字库提供的关联关系将实例树转化为网状结构，通过不同实例树上相同关键字的节点建立跨实例树的关联关系，最终将数据层构成一张庞大的实例网。
本发明的优点是：
本发明包括配置文件解析、树形重构、配置文件归并合成、关联关键字库的构建、实例网生成。提出了全新的配置文件解析方式和一些规范化的定义和不同于传统知识图谱的构建方法。能够为用户提供可视化的配置检索，当用户需要对某一节点进行更新时，能够迅速检索可能需要参考的关联节点，极大减轻用户的管理难度。
附图说明
图1为本发明的配置知识图谱的架构图。
图2为本发明的配置知识图谱构建流程图。
图3为本发明的配置知识图谱树形重构范例。
图4为本发明的配置文件归并合成。
图5为本发明的模板树示例。
图6为本发明的关联关键字库示例。
图7为本发明的某个filter节点的关联示例。
具体实施方式
下面结合附图1-7对本发明进一步详细说明，一种网络配置知识图谱的构建方案，是利用配置文件，经过多项构建步骤，最终生成模板树、关联关键字库以及由若干实例树关联而成的实例网，能够有效的提取配置模板，挖掘配置语言间的关联关系，实现配置可视化。以下详细说明本发明方法涉及的关键步骤。
本发明通过分析配置文件，提取关键字，相关解释说明如表1所示：
表1
本发明中使用了一些新的词汇，各词汇相应的定义如表2所示：
表2
配置知识图谱的架构由模式层和数据层两部分构成，如图1所示。利用配置文件，经过多项构建步骤，最终生成模板树、关联关键字库以及由若干实例树关联而成的实例网。配置知识图谱的构建流程如图2所示。
其主要步骤是：
步骤1：从原始的配置文件入手进行解析，将文件重构为关键字节点构成的树形结构，得到实例树。
步骤2：将得到的多个实例树进行归并合成得到模板树。
步骤3：根据统计学分析节点关系，构建关联关键字库。
步骤4：利用关联关系对数据层进行补充，将多个实例树关联形成实例网。
所述步骤1的具体步骤包括：
步骤1.1将配置代码中“{}”前的代码视为分支节点，以“关键字(参数)”的形式记录节点信息，其中部分节点不带参数。
步骤1.2以深度优先的方式解析配置文件并重构为实例树。
所述步骤2的具体步骤包括：
步骤2.1对多份配置文件进行解析重构得到的多棵实例树，将这些实例树去掉节点参数。
步骤2.2合并重复的关键字节点，添加新的关键字节点，获得模板树。
所述步骤3的具体步骤包括：
步骤3.1依靠经验进行人工添加：例如input与output等关键字，其后配置的参数在配置文件中会进行单独定义。
步骤3.2通过关联关系挖掘算法周期性维护，找到潜在的关联关键字，对关联关键字库进行补充。
配置知识图谱的架构由模式层和数据层两部分构成，利用配置文件，经过多项构建步骤，最终生成模板树、关联关键字库以及由若干实例树关联而成的实例网。
置文件解析和树形重构对配置文件进行解析和树形重构的方法；将配置代码中“{}”前的代码视为分支节点，以“关键字(参数)”的形式记录节点信息，其中部分节点不带参数。以深度优先的方式解析配置文件并重构为实例树。将单行配置语句视为叶子节点，当树形重构到达叶子节点时，相应分支的重构结束，回溯至上层分支节点继续重构未完成的分支，直至回溯到根节点。
配置文件归并合成，对多份配置文件进行解析重构能够得到多棵实例树。将这些实例树去掉节点参数，然后进行归并合成，最终获得模板树。
以chassis为例，首先以图3中的chassis建立模板树。若在其他配置代码中存在如图4的chassis，则向模板树中的chassis进行添加(如failover节点)。模板树展现了配置文件所有可能的关键字组成情况。
关联关键字库的构建方法依靠经验进行人工添加：例如input与output等关键字，其后配置的参数在配置文件中会进行单独定义。若在同一份配置文件中出现了两段配置代码，一段代码中使用input和output调用了cos-ipv6，另一段代码对cos-ipv6进行了定义。Input、output、filter三者相互可以构成关联关系。
通过关系挖掘算法对关联关键字库进行补充：该算法根据两种关键字后接的参数是否相同来挖掘关系，主要针对文本类参数。具体算法如下：随机抽查N棵实例树。对每棵实例树单独处理：遍历实例树i的节点，找出参数相同的节点，统计频次。
例如<关键字1，关键字2，出现参数相同的情况有n次>。汇总N棵实例树的记录，按照“频次n>num”的要求筛去部分记录，形成抽查报告。此处的num值可以根据实际效果进行修改。利用算法生成的抽查报告与原有的关联关键字库进行比对，能够补充人工未添加的关联关键字。
实例网，利用关联关键字库提供的关联关系能够使实例树转化为网状结构。其次，通过不同实例树上相同关键字的节点建立跨实例树的关联关系，最终促使数据层构成一张庞大的实例网。
配置可视化模板树的顶层节点，如图5所示，包含了根节点test及其子节点。其中橙色结点为分支节点，蓝色结点为叶子节点。以图中的interfaces节点为例，进行展开则能观察interfaces的子节点组成情况。
关联关键字库的部分内容如图6所示，包含了多个存在关联关系的关键字对。对库内的关系进行详细划分能够为相关应用提供更好的效果。
本质上，模板树与关联关键字库都是对关键字之间的关系进行展示，但展示方式不同。利用这些关系，本发明能够为用户提供可视化的配置检索。如图7所示，当前需要对某filter节点进行管理，以filter为观察视角能够给出关联节点以及关联关系。当用户需要对该filter节点进行更新时，能够迅速检索可能需要参考的关联节点，极大减轻用户的管理难度。
应用场景,基于网络配置的知识图谱的构建可应用于网络配置信息检索机制。目前对于网络中设备的配置方法主要还是基于CLI命令，由于不同厂商设备的CLI命令集不尽相同，即使配置相同的功能项或参数，使用的命令也有细微差别。因此依托构建的网络配置知识图谱可基于配置知识图谱的叶子节点，获取其关键字，作为基本的配置项，对不同设备中的配置项进行数据抽象，为配置综合系统提供统一的配置项模型，进而实现配置信息的高效检索。基于网络配置的知识图谱的构建可应用于网络配置逻辑关系模型。确定性的配置关联关系可以作为输入以减少约束空间，提升配置综合方法的求解效率。因此依托构建的网络配置知识图谱可基于模式层的关联关键字库以及数据层的配置知识图谱，通过关系匹配和映射，进一步挖掘配置之间的关联关系，构建网络配置逻辑关系模型，减少配置求解搜索空间，提高求解效率。
配置管理负责初始化网络、并配置网络，使其提供网络服务，在网络运行与管理中占有非常重要的地位。发明为了有效提取配置模板，挖掘配置语言间的关联关系，实现配置可视化，在传统知识图谱构建方法的基础之上，结合配置文件的特征进行改进，提出了一种网络配置知识图谱的构建方案，该设计方案的方法包括配置文件解析与树形重构、配置模板树、配置文件归并合成、关联关键字库的构建、实例网生成。该专利为挖掘配置文件内、配置文件间存在的关联关系提供了切实可行的途径，说明该方法具有一定的新颖性与实用性。该方法能够很好地分析配置文件间存在的关系，为配置综合方法研究提供数据支撑和模型基础，并能够为管理员提供配置参考模板，很好地协助管理员避免配置错误，因此该专利方法能够在当前及未来业界环境下得到很好的适应。
Claims (5)
1.一种网络配置知识图谱的构建方案，其特征在于，该方案形象、直观的显示配置的逻辑层次结构及关联关系，为网络智能运维奠定基础；创新定义专有名词，包括对各类关系的定义、配置模板树、配置实例树、配置实例网；配置知识图谱的架构和构建流程图，架构由模式层和数据层两部分构成，利用配置文件，经过多项构建步骤，最终生成模板树、关联关键字库以及由若干实例树关联而成的实例网；
配置知识图谱的构建主要步骤是：
步骤1：从原始的配置文件入手进行解析，将文件重构为关键字节点构成的树形结构，得到实例树；
步骤2：将得到的多个实例树进行归并合成得到模板树；
步骤3：根据统计学分析节点关系，构建关联关键字库；
步骤4：利用关联关系对数据层进行补充，将多个实例树关联形成实例网。
2.根据权利要求1所述的网络配置知识图谱的构建方案，其特征在于，所述步骤1配置实例树构建方法的具体步骤包括：
步骤1.1将配置代码中“{}”前的代码视为分支节点，以“关键字”的形式记录节点信息，其中部分节点不带参数；
步骤1.2以深度优先的方式解析配置文件并重构为实例树；将单行配置语句视为叶子节点，当树形重构到达叶子节点时，相应分支的重构结束，回溯至上层分支节点继续重构未完成的分支，直至回溯到根节点。
3.根据权利要求1所述的网络配置知识图谱的构建方案，其特征在于，所述步骤2配置模板树生成方法的具体步骤包括：
步骤2.1对多份配置文件进行解析重构得到的多棵实例树，将这些实例树去掉节点参数；
步骤2.2合并重复的关键字节点，添加新的关键字节点，获得模板树。
4.根据权利要求1所述的网络配置知识图谱的构建方案，其特征在于，所述步骤3配置关联关键字库构建方法的具体步骤包括：
步骤3.1依靠经验进行人工添加：如input与output关键字，其后配置的参数在配置文件中会进行单独定义；
步骤3.2通过关联关系挖掘算法周期性维护，找到潜在的关联关键字，对关联关键字库进行补充：该算法根据两种关键字后接的参数是否相同来挖掘关系，主要针对文本类参数；具体算法如下：随机抽查N棵实例树，对每棵实例树单独处理：遍历实例树i的节点，找出参数相同的节点，统计频次；
如关键字1，关键字2，出现参数相同的情况有n次；汇总N棵实例树的记录，按照“频次n>num”的要求筛去部分记录，形成抽查报告；此处的num值可以根据实际效果进行修改，利用算法生成的抽查报告与原有的关联关键字库进行比对，能够补充人工未添加的关联关键字。
5.根据权利要求1所述的网络配置知识图谱的构建方案，其特征在于，所述步骤4实例网生成步骤包括：利用关联关系对数据层进行补充，将多个实例树关联形成实例网，利用关联关键字库提供的关联关系将实例树转化为网状结构，通过不同实例树上相同关键字的节点建立跨实例树的关联关系，最终将数据层构成一张庞大的实例网。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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