CN112804599A - 网络质差点确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents
网络质差点确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112804599A CN112804599A CN201911110757.5A CN201911110757A CN112804599A CN 112804599 A CN112804599 A CN 112804599A CN 201911110757 A CN201911110757 A CN 201911110757A CN 112804599 A CN112804599 A CN 112804599A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- network
- quality
- historical
- network node
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 31
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 21
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 15
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000004020 luminiscence type Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q11/00—Selecting arrangements for multiplex systems
- H04Q11/0001—Selecting arrangements for multiplex systems using optical switching
- H04Q11/0062—Network aspects
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q11/00—Selecting arrangements for multiplex systems
- H04Q11/0001—Selecting arrangements for multiplex systems using optical switching
- H04Q11/0062—Network aspects
- H04Q11/0067—Provisions for optical access or distribution networks, e.g. Gigabit Ethernet Passive Optical Network (GE-PON), ATM-based Passive Optical Network (A-PON), PON-Ring
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q11/00—Selecting arrangements for multiplex systems
- H04Q11/0001—Selecting arrangements for multiplex systems using optical switching
- H04Q11/0062—Network aspects
- H04Q2011/0079—Operation or maintenance aspects
- H04Q2011/0081—Fault tolerance; Redundancy; Recovery; Reconfigurability
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种网络质差点确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中，该方法包括：根据历史故障数据和/或历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标；根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差；针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点。该方案可以基于体验质量数据主动、实时分析出接入网各网络节点中的质差点，甚至可以实现分析出二级分光、一级分光等层级的无源路径的质差点，有利于运维提前预知和处理网络上存在的故障隐患节点实现主动运维，从而给主动运维提供了有力的感知手段与能力。
Description
技术领域
本发明涉及网络运维技术领域，特别涉及一种网络质差点确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
随着电信运营商大力发展FTTH(Fiber To The Home，光纤到户)用户，企业运营面临光网络难以管理、故障难以定位、端到端保障缺失、服务质量难以提升等诸多问题，服务及装维压力巨大，成为亟待解决的焦点。从运营保障来看，当前侧重于运维能力建设，包括运营能力的自动化流程，以被动维护方式支撑网络运维。当前运营商用户对接入网的支撑维护，多是以设备告警或用户报障为发起点的被动运维，且运维能力之间相互孤立。以FTTH为代表的PON(无源光纤网络)网络用户，在网络接入中本身存在部分无源路径(一级/二级分光)，对该段路径，网络运维无法直接通过类似有源设备上报告警的方式获取到该段路径上的异常。
发明内容
本发明实施例提供了一种网络质差点确定方法，以解决现有技术中不利于实现主动维护方式的网络运维、无法获取无源光纤网络中无源路径上的异常的技术问题。该方法包括：
根据历史故障数据和/或历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标；
根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差；
针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点。
本发明实施例还提供了一种网络质差点确定装置，以解决现有技术中不利于实现主动维护方式的网络运维、无法获取无源光纤网络中无源路径上的异常的技术问题。该装置包括：
数据提取模块，用于根据历史故障数据和历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标；
计算模块，用于根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差；
质差点确定模块，用于针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点。
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任意的网络质差点确定方法，以解决现有技术中不利于实现主动维护方式的网络运维、无法获取无源光纤网络中无源路径上的异常的技术问题。
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任意的网络质差点确定方法的计算机程序，以解决现有技术中不利于实现主动维护方式的网络运维、无法获取无源光纤网络中无源路径上的异常的技术问题。
在本发明实施例中，提出了根据历史故障数据和/或历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标，进而可以根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差，最后，就可以针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点，即提出了基于体验质量数据主动分析、确定质差点，与现有技术中以设备告警或用户报障为发起点的被动运维方式相比，本申请上述网络质差点确定方法可以基于体验质量数据主动、实时分析出接入网各网络节点中的质差点，甚至可以实现分析出二级分光、一级分光等层级的无源路径的质差点，有利于运维提前预知和处理网络上存在的故障隐患节点实现主动运维，从而给主动运维提供了有力的感知手段与能力。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：
图1是本发明实施例提供的一种网络质差点确定方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种QOE原始数据及格式示意图；
图3是本发明实施例提供的一种清洗后的QOE数据及格式示意图；
图4是本发明实施例提供的一种对清洗数据进行指标均值、方差小时汇总的示意图；
图5是本发明实施例提供的一种活跃用户数天汇总的示意图；
图6是本发明实施例提供的一种指标按时间序列汇总的示意图；
图7是本发明实施例提供的一种初始指标异常结论数据的存放示意图；
图8是本发明实施例提供的一种资源树单用户数据的示意图；
图9是本发明实施例提供的一种各维度下质差点的示意图；
图10是本发明实施例提供的一种质差点关联位置信息展示的示意图；
图11是本发明实施例提供的一种质差点关联性能指标展示的示意图；
图12是本发明实施例提供的一种质差点关联用户终端相关信息展示的示意图；
图13是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构框图；
图14是本发明实施例提供的一种网络质差点确定装置的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本发明实施例中，提供了一种网络质差点确定方法，如图1所示，该方法包括：
步骤102：根据历史故障数据和/或历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标；
步骤104：根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差；
步骤106：针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点。
由图1所示的流程可知，在本发明实施例中，提出了根据历史故障数据和/或历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标，进而可以根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差，最后，就可以针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点，即提出了基于体验质量数据主动分析、确定质差点，与现有技术中以设备告警或用户报障为发起点的被动运维方式相比，本申请上述网络质差点确定方法可以基于体验质量数据主动、实时分析出接入网各网络节点中的质差点，甚至可以实现分析出二级分光、一级分光等层级的无源路径的质差点，有利于运维提前预知和处理网络上存在的故障隐患节点实现主动运维，从而给主动运维提供了有力的感知手段与能力。
具体实施时，上述体验质量(Quality Of Experience，QOE)数据是指用户对设备、网络和系统、应用或业务的质量和性能的主观感受。
具体实施时，在获取历史QOE数据的过程中历史QOE原始数据可以通过压缩包格式持续同步到大数据平台接口服务器上，进而对QOE原始数据进行读取并清洗，按照指定格式提取分析需要用到的关键字段及指标。
例如，获取的QOE原始数据以及QOE原始数据的字段格式如图2所示，清洗后的QOE数据及字段格式如图3所示，清洗后数据将提取原始数据中与质差关联指标，重新生成数据条目，并以QOE数据采集时间按照时间序列存入hadoop对应路径。此外，还可以对清洗后的QOE数据进行指标均值，方差小时汇总，如图4所示，还可以统计活跃用户数天汇总，如图5所示；还可以将指标按时间序列汇总，如图6所示，经过上述一系列的数据预处理之后，即可以在QOE数据中根据历史故障数据和/或历史告警数据获取关联指标。
具体实施时，在QOE数据中根据历史故障数据和/或历史告警数据获取关联指标的过程中，可以根据每个历史故障和/或历史告警发生的时刻，在历史体验质量数据的对应时刻获取与历史故障和/或历史告警相关的指标，根据所有历史故障和/或历史告警获取的指标组成所述关联指标。
例如，历史故障a发生在A时刻，则在历史体验质量数据的A时刻获取与历史故障a相关的指标；历史告警b发生在B时刻，则在历史体验质量数据的B时刻获取与历史告警b相关的指标，最后将所有根据历史故障和/或历史告警获取的指标汇总组成所述关联指标。
具体实施时，为了可以实时、及时分析出网络数据出现质差的用户，在本实施例中，根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差，具体的，可以先计算QOE数据单采集周期内用户的网络数据是否质差的结论，对用户进行连续N个QOE数据采集周期质差情况分析，即可得出实时质差及日质差结论。
具体实施时，根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差的过程中，可以根据QOE数据采集周期内QOE数据采集次数情况和/或出现异常的指标个数情况来确定用户的网络数据是否出现质差，例如，计算QOE数据单采集周期内用户是否质差，可以根据Hbase中sqm_item_analy_表(该表存放用户QOE指标数据方差，均值等数据)和sqm_cnt_analy_表(该表存放统计的用户QOE数据采集次数)，在时间序列上对关键指标均值变化，方差抖动进行计算生成sqm_item_rst_前缀的表，存放初始指标异常结论数据，如图7所示，可以把sqm_item_rst_表存放在HDFS上，然后判断文件中的QOE数据采集次数r_cnt是否小于预设值(r_cnt表示周期内QOE采集数据次数异常情况，r_cnt的值越小出现质差的可能性越大)或者异常指标数总数大于预设数量(可以根据关联指标的总数设置预设数量的大小，异常指标数越多则出现质差的可能性越大，例如，预设数量可以是8)，若该用户连续预设时长(例如，三小时)内出现上述任意一种或多种情况，即判断该用户为质差用户，用户是否质差的结果数据可以存放到oracle数据库中，以备收敛展现使用。
具体实施时，计算出接入网中各用户的网络数据是否出现质差之后，可以根据所述接入网的资源树数据，确定出所述接入网中各用户所属的网络节点。
具体实施时，如图8所示为接入网已经存在的资源树单用户数据(图8中STB为机顶盒，GW为家庭网关，OLT为光线路终端，ASW为接入交换机，DSW为汇聚交换机，BAS为宽带远程接入服务器，SR为全业务路由器，CR为核心路由器)，单用户日质差结论数据在入到oracle表的时候，已关联资源树数据存库，即存放了所有质差用户，并存放了质差用户对应的ONU(光网络单元)信息、二级分光信息、一级分光信息、所属PON口信息、地市信息等。
具体实施时，在确定接入网的质差点的过程中，可以通过以下步骤实现针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点，例如，针对每个网络节点，确定该网络节点上的活跃用户数，当网络数据出现质差的用户数和活跃用户数的比例大于预设值时，确定该网络节点为质差点，其中，所述活跃用户为该网络节点上采集到体验质量数据的用户。
具体实施时，上述预设值可以是任意可以反映质差情况的数值，例如，可以是90％或接近100％的数值。
具体实施时，上述网络节点可以是二级分光、一级分光以及光PON口层级的节点，即可按照二级分光、一级分光以及光PON口为维度进行收敛，计算各维度下各网络节点上质差用户数与该节点上活跃用户数的比例，再根据比例与预设值的关系，可以计算得到二级分光、一级分光以及光PON口维度下的质差点，如图9所示。
具体实施时，确定出质差点之后，为了直观、便捷地让运维提前预知和处理网络上存在的故障隐患节点，在本实施例中，上述方法还包括：对质差点及相关数据进行汇总展示。
具体的，可以采用不同的方式对质差点及相关数据进行汇总展示，本申请给出以下示例：
(1)相关数据可以是位置信息，即将所有质差点关联位置信息(经纬度)后，在地图上以热点的形式展现，如图10所示；
(2)相关数据可以是节点性能指标，即将质差点与其所属网络节点中的性能指标相关联后进行展示，例如，如图11所示，分光器节点下的质差点，可以与光衰合格率关联展现；PON口节点下的质差点，可以与PON口发光、流量、CRC(循环冗余校验)等指标关联展现；
(3)相关数据可以是用户端的相关信息，即质差点可与用户终端的相关信息相关联进行展示，如图12所示，例如，用户端的相关信息可以是光猫/机顶盒厂家型号、机顶盒使用年限、ONU距离等，进而便于运维方根据用户端的相关信息寻找出用户侧导致质差的突出因素。
在本实施例中，提供了一种计算机设备，如图13所示，包括存储器1302、处理器1304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权上述任意的网络质差点确定方法。
具体的，该计算机设备可以是计算机终端、服务器或者类似的运算装置。
在本实施例中，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任意的网络质差点确定方法的计算机程序。
具体的，计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机可读存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读存储介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种网络质差点确定装置，如下面的实施例所述。由于网络质差点确定装置解决问题的原理与网络质差点确定方法相似，因此网络质差点确定装置的实施可以参见网络质差点确定方法的实施，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14是本发明实施例的网络质差点确定装置的一种结构框图，如图14所示，该装置包括：
数据提取模块1402，用于根据历史故障数据和历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标；
计算模块1404，用于根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差；
质差点确定模块1406，用于针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点。
在一个实施例中，上述装置还包括：
节点确定模块，用于根据所述接入网的资源树数据，确定出所述接入网中各用户所属的网络节点。
在一个实施例中，所述质差点确定模块，具体用于针对每个网络节点，确定该网络节点上的活跃用户数，当网络数据出现质差的用户数和活跃用户数的比例大于预设值时，确定该网络节点为质差点，其中，所述活跃用户为该网络节点上采集到体验质量数据的用户。
在一个实施例中，数据提取模块具体用于，根据每个历史故障和/或历史告警发生的时刻，在历史体验质量数据的对应时刻获取与历史故障和/或历史告警相关的指标，根据所有历史故障和/或历史告警获取的指标组成所述关联指标。
在一个实施例中，上述装置还包括：
展示模块，用于对质差点及相关数据进行汇总展示。
本发明实施例实现了如下技术效果：提出了根据历史故障数据和/或历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标，进而可以根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差，最后，就可以针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点，即提出了基于体验质量数据主动分析、确定质差点，与现有技术中以设备告警或用户报障为发起点的被动运维方式相比，本申请上述网络质差点确定方法可以基于体验质量数据主动、实时分析出接入网各网络节点中的质差点，甚至可以实现分析出二级分光、一级分光等层级的无源路径的质差点，有利于运维提前预知和处理网络上存在的故障隐患节点实现主动运维，从而给主动运维提供了有力的感知手段与能力。
显然，本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种网络质差点确定方法，其特征在于，包括：
根据历史故障数据和/或历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标；
根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差；
针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点。
2.如权利要求1所述的网络质差点确定方法，其特征在于，还包括：
根据所述接入网的资源树数据，确定出所述接入网中各用户所属的网络节点。
3.如权利要求1所述的网络质差点确定方法，其特征在于，针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点，包括：
针对每个网络节点，确定该网络节点上的活跃用户数，当网络数据出现质差的用户数和活跃用户数的比例大于预设值时，确定该网络节点为质差点，其中，所述活跃用户为该网络节点上采集到体验质量数据的用户。
4.如权利要求1所述的网络质差点确定方法，其特征在于，根据历史故障数据和/或历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标，包括：
根据每个历史故障和/或历史告警发生的时刻，在历史体验质量数据的对应时刻获取与历史故障和/或历史告警相关的指标，根据所有历史故障和/或历史告警获取的指标组成所述关联指标。
5.如权利要求1至4中任一项所述的网络质差点确定方法，其特征在于，还包括：
对质差点及相关数据进行汇总展示。
6.一种网络质差点确定装置，其特征在于，包括：
数据提取模块，用于根据历史故障数据和历史告警数据，从历史体验质量数据中获取关联指标；
计算模块，用于根据关联指标和实时体验质量数据计算接入网中各用户的网络数据是否出现质差；
质差点确定模块，用于针对每个网络节点，根据该网络节点上网络数据出现质差的用户数情况，确定该网络节点是否为质差点。
7.如权利要求6所述的网络质差点确定装置，其特征在于，还包括：
节点确定模块，用于根据所述接入网的资源树数据，确定出所述接入网中各用户所属的网络节点。
8.如权利要求6所述的网络质差点确定装置，其特征在于，所述质差点确定模块，具体用于针对每个网络节点，确定该网络节点上的活跃用户数，当网络数据出现质差的用户数和活跃用户数的比例大于预设值时，确定该网络节点为质差点，其中，所述活跃用户为该网络节点上采集到体验质量数据的用户。
9.一种计算机设备，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5中任一项所述的网络质差点确定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至5中任一项所述的网络质差点确定方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911110757.5A CN112804599A (zh) | 2019-11-14 | 2019-11-14 | 网络质差点确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911110757.5A CN112804599A (zh) | 2019-11-14 | 2019-11-14 | 网络质差点确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112804599A true CN112804599A (zh) | 2021-05-14 |
Family
ID=75803564
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911110757.5A Pending CN112804599A (zh) | 2019-11-14 | 2019-11-14 | 网络质差点确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112804599A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114301800A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-08 | 中国电信股份有限公司 | 一种网络设备质差分析方法及装置 |
| CN114363194A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-15 | 中国电信股份有限公司 | 网络设备的隐患分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115174357A (zh) * | 2022-09-07 | 2022-10-11 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 网络故障定位方法及系统 |
| CN116389223A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-04 | 福芯高照(上海)科技有限公司 | 一种基于大数据的人工智能可视化预警系统及方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104202196A (zh) * | 2014-09-11 | 2014-12-10 | 德科仕通信(上海)有限公司 | 检测网络性能问题并定位故障节点的方法 |
| CN105302657A (zh) * | 2015-11-05 | 2016-02-03 | 网易宝有限公司 | 一种异常情况分析方法和装置 |
| CN110166271A (zh) * | 2018-02-14 | 2019-08-23 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种检测网络节点异常的方法和装置 |
-
2019
- 2019-11-14 CN CN201911110757.5A patent/CN112804599A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104202196A (zh) * | 2014-09-11 | 2014-12-10 | 德科仕通信(上海)有限公司 | 检测网络性能问题并定位故障节点的方法 |
| CN105302657A (zh) * | 2015-11-05 | 2016-02-03 | 网易宝有限公司 | 一种异常情况分析方法和装置 |
| CN110166271A (zh) * | 2018-02-14 | 2019-08-23 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种检测网络节点异常的方法和装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114301800A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-08 | 中国电信股份有限公司 | 一种网络设备质差分析方法及装置 |
| CN114363194A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-15 | 中国电信股份有限公司 | 网络设备的隐患分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114363194B (zh) * | 2021-12-28 | 2024-04-30 | 中国电信股份有限公司 | 网络设备的隐患分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115174357A (zh) * | 2022-09-07 | 2022-10-11 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 网络故障定位方法及系统 |
| CN116389223A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-04 | 福芯高照(上海)科技有限公司 | 一种基于大数据的人工智能可视化预警系统及方法 |
| CN116389223B (zh) * | 2023-04-26 | 2023-12-22 | 郑州数智科技集团有限公司 | 一种基于大数据的人工智能可视化预警系统及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112804599A (zh) | 网络质差点确定方法、装置、计算机设备及可读存储介质 | |
| CN110661659B (zh) | 一种告警方法、装置、系统及电子设备 | |
| JP7174832B2 (ja) | Ｏｄｎ論理トポロジ情報を取得するための方法および装置、デバイス、ならびに記憶媒体 | |
| US11012461B2 (en) | Network device vulnerability prediction | |
| CN108494747B (zh) | 数字化变电站流量异常检测方法、电子设备及计算机存储介质 | |
| CN111600746B (zh) | 网络故障定位方法、装置及设备 | |
| CN105721184B (zh) | 一种网络链路质量的监控方法及装置 | |
| CN113542039A (zh) | 一种通过ai算法定位5g网络虚拟化跨层问题的方法 | |
| US8483091B1 (en) | Automatic displaying of alarms in a communications network | |
| CN112134719A (zh) | 一种分析基站安全日志的方法和系统 | |
| CN106878038A (zh) | 一种通信网络中故障定位方法及装置 | |
| CN109818795B (zh) | 一种智能业务动态倒换的故障分析方法及系统 | |
| KR102094639B1 (ko) | 공장 제조라인 관리 시스템 및 관리 방법 | |
| WO2015180542A1 (zh) | 长发光光网络单元的检测方法、装置及网管设备 | |
| CN109818764B (zh) | Iptv网络设备故障检测方法和装置 | |
| CN103888300A (zh) | Web服务系统中网络故障分析系统与方法 | |
| CN115865611A (zh) | 一种网络设备的故障处理方法、装置及电子设备 | |
| US7796500B1 (en) | Automated determination of service impacting events in a communications network | |
| CN112911272B (zh) | Iptv群障预警方法和系统 | |
| CN113285840A (zh) | 存储网络故障根因分析方法及计算机可读存储介质 | |
| CN112491635A (zh) | 一种链路质量检测的方法、系统、实现设备及存储介质 | |
| CN116471177A (zh) | 时间敏感网络动态配置管理系统、方法及介质 | |
| Ellsworth et al. | A non-proprietary network operations platform for openroadm environment | |
| CN115174350B (zh) | 一种运维告警方法、装置、设备及介质 | |
| US7701843B1 (en) | Intelligent-topology-driven alarm placement |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210514 |