CN117857388A - 交换机运行信息检测方法、装置、电子设备与计算机介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了交换机运行信息检测方法、装置、电子设备与计算机介质。该方法的一具体实施方式包括：对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息；对交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组；根据异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组；将历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集；根据交换机运行检测信息集与第一异常交换机运行信息组，生成目标异常交换机运行信息组。该实施方式提升了检测的准确性，可以及时检测出异常的交换机。

Description

交换机运行信息检测方法、装置、电子设备与计算机介质

技术领域

本公开的实施例涉及交换机运行信息检测领域，具体涉及交换机运行信息检测方法、装置、电子设备与计算机介质。

背景技术

目前，对于交换机的运行参数检测，通常采用的方式为：对交换机自身的运行参数进行检测分析，以检测交换机的运行状态。

然而，采用上述方式通常会存在如下技术问题一：对交换机检测的角度较为单一，检测结果存在偏差，无法及时检测出异常的交换机。

该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了交换机运行信息检测方法、装置、电子设备与计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种交换机运行信息检测方法，该方法包括：对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息，得到交换机运行主参数信息集，其中，一个交换机运行信息对应一个交换机；对上述交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组；根据上述异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组，其中，上述异常交换机运行主参数信息组中的异常交换机运行主参数信息对应上述第一异常交换机运行信息组中的第一异常交换机运行信息；获取上述异常交换机运行主参数信息组中每个异常交换机运行主参数信息对应的历史交换机运行信息组，得到历史交换机运行信息组集；将上述历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集，其中，上述历史交换机运行信息组集中的历史交换机运行信息组对应上述交换机运行检测信息集中的交换机运行检测信息，交换机运行检测信息包括：运行评分值与至少一个异常运行参数；根据上述交换机运行检测信息集与上述第一异常交换机运行信息组，生成目标异常交换机运行信息组。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种交换机运行信息检测装置，该装置包括：分析单元，被配置成对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息，得到交换机运行主参数信息集，其中，一个交换机运行信息对应一个交换机；聚类单元，被配置成对上述交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组；第一生成单元，被配置成根据上述异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组，其中，上述异常交换机运行主参数信息组中的异常交换机运行主参数信息对应上述第一异常交换机运行信息组中的第一异常交换机运行信息；获取单元，被配置成获取上述异常交换机运行主参数信息组中每个异常交换机运行主参数信息对应的历史交换机运行信息组，得到历史交换机运行信息组集；输入单元，被配置成将上述历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集，其中，上述历史交换机运行信息组集中的历史交换机运行信息组对应上述交换机运行检测信息集中的交换机运行检测信息，交换机运行检测信息包括：运行评分值与至少一个异常运行参数；第二生成单元，被配置成根据上述交换机运行检测信息集与上述第一异常交换机运行信息组，生成目标异常交换机运行信息组。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的交换机运行信息检测方法，提升了检测的准确性，可以及时检测出异常的交换机。具体来说，无法及时检测出异常的交换机的原因在于：对交换机检测的角度较为单一，检测结果存在偏差，无法及时检测出异常的交换机。基于此，本公开的一些实施例的交换机运行信息检测方法，首先，对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息，得到交换机运行主参数信息集。其中，一个交换机运行信息对应一个交换机。由此，从横向角度对多个交换机的参数信息进行解析，为后续检测出异常的交换机提供数据支持。其次，对上述交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组。由此，可以解析出离群的交换机的运行主参数信息。接着，根据上述异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组。其中，上述异常交换机运行主参数信息组中的异常交换机运行主参数信息对应上述第一异常交换机运行信息组中的第一异常交换机运行信息。由此，可以从横向的角度解析出异常交换机的异常运行信息。然后，获取上述异常交换机运行主参数信息组中每个异常交换机运行主参数信息对应的历史交换机运行信息组，得到历史交换机运行信息组集。之后，将上述历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集。其中，上述历史交换机运行信息组集中的历史交换机运行信息组对应上述交换机运行检测信息集中的交换机运行检测信息，交换机运行检测信息包括：运行评分值与至少一个异常运行参数。由此，可以从横向角度（各个交换机）和纵向角度（历史交换机运行信息组）两个角度对交换机进行检测。最后，根据上述交换机运行检测信息集与上述第一异常交换机运行信息组，生成目标异常交换机运行信息组。由此，提升了检测的准确性，可以及时检测出异常的交换机。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标注表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的交换机运行信息检测方法的一些实施例的流程图；

图2是根据本公开的交换机运行信息检测装置的一些实施例的流程图；

图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开的交换机运行信息检测方法的一些实施例的流程图。示出了根据本公开的交换机运行信息检测方法的一些实施例的流程100。该交换机运行信息检测方法，包括以下步骤：

步骤101，对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息，得到交换机运行主参数信息集。

在一些实施例中，交换机运行信息检测方法的执行主体（例如，计算设备）可以对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息，得到交换机运行主参数信息集。其中，一个交换机运行信息对应一个交换机。交换机运行信息可以是采集的交换机在检测时间内实际的运行信息，可以包括各个运行参数。例如，各个运行参数可以包括但不限于：端口数量、速率、转发速率、缓存大小、带宽、内存指标、负载指标、连接数指标。内存指标可以表示内存容量。负载指标可以表示交换机电路负载。连接数指标可以是访问交换机的设备数量。

实践中，上述执行主体可以通过主成分分析的方式，对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息，得到交换机运行主参数信息集。主成分分析可以是指PCA（Principal Components Analysis）分析。交换机运行主参数信息可以包括第一主成分变量和第二主成分变量。这里，第一主成分变量和第二主成分变量可以是通过PCA（Principal Components Analysis）从交换机运行信息包括的多个指标（端口数量、速率、转发速率、缓存大小、带宽、内存指标、负载指标、连接数指标）降维分析得出的。第一主成分变量和第二主成分变量均包含交换机运行信息包括的指标。

步骤102，对上述交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组。异常聚类处理可以是指离群聚类处理。离群聚类处理可以是指DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications withNoise)聚类算法。

实践中，首先，上述执行主体可以对上述交换机运行主参数信息集进行离群聚类处理，以生成交换机运行主参数信息组集。这里，交换机运行主参数信息组集中的交换机运行主参数信息包括聚类标签。聚类标签可以表示离群聚类或集群聚类。然后，可以将上述交换机运行主参数信息组集中包括的聚类标签表示为离群聚类的各个交换机运行主参数信息确定为异常交换机运行主参数信息组。这里，表示为离群聚类的聚类标签可以表示交换机在第一主成分变量上离群或第二主成分变量上离群。

实践中，上述执行主体还可以通过目标聚类算法对上述交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组。目标聚类算法可以是指引入了L-BFGS（Limited memory- BFGS，拟牛顿法）算法和CH（Calinski-Harabasz Score）分数的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法。这里，CH分数值越大，聚类效果越好。

步骤103，根据上述异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组。其中，上述异常交换机运行主参数信息组中的异常交换机运行主参数信息对应上述第一异常交换机运行信息组中的第一异常交换机运行信息。上述异常交换机运行主参数信息组中的异常交换机运行主参数信息包括：参数运行评分、至少一个主运行参数与至少一个主运行参数系数。主运行参数可以表示交换机运行信息中的任一参数（端口数量、速率、转发速率、缓存大小、带宽、内存指标、负载指标、连接数指标）。参数运行评分可以表示在离群聚类过程中，生成的单一交换机被聚类为离群聚类（交换机的聚类标签表示离群聚类）的概率。即，参数运行评分可以为单一交换机被聚类为离群聚类的概率的有效数字。主运行参数系数可以是在异常聚类处理的过程中，生成的对应运行参数的异常系数。主运行参数系数越大，表示运行参数越异常。

实践中，上述执行主体可以对于上述异常交换机运行主参数信息组中的每个异常交换机运行主参数信息，执行如下处理步骤：

第一步，将上述异常交换机运行主参数信息包括的至少一个主运行参数系数进行降序排序，得到主运行参数系数序列。

第二步，从上述主运行参数系数序列选择预设数量个主运行参数系数作为异常主运行参数系数，得到异常主运行参数系数组。

第三步，将上述异常主运行参数系数组中每个异常主运行参数系数对应的主运行参数确定为异常主运行参数，得到异常主运行参数组。

第四步，将上述异常主运行参数组与上述异常交换机运行主参数信息包括的参数运行评分进行组合处理，以生成第一异常交换机运行信息。组合可以是指合并。

步骤104，获取上述异常交换机运行主参数信息组中每个异常交换机运行主参数信息对应的历史交换机运行信息组，得到历史交换机运行信息组集。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过有线连接或无线连接的方式从终端设备中获取上述异常交换机运行主参数信息组中每个异常交换机运行主参数信息对应的历史交换机运行信息组，得到历史交换机运行信息组集。即，首先，可以确定每个异常交换机运行主参数信息对应的交换机。之后，可以从终端设备中获取该交换机在历史时间段内的各个运行信息作为历史交换机运行信息组。历史交换机运行信息可以包括但不限于：端口数量、速率、转发速率、缓存大小、带宽、内存指标、负载指标、连接数指标。

可选地，获取交换机运行检测训练样本集。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过有线连接或无线连接的方式从终端设备中获取交换机运行检测训练样本集。其中，上述交换机运行检测训练样本集中的交换机运行检测训练样本包括：样本交换机运行参数信息。

继续的，在采用本申请的交换机运行信息检测方法进行运行信息检测时，往往又会伴随着如下问题：需要采集大量交换机运行信息，对交换机运行检测模型进行训练。针对这些问题，常规的解决方案是：通过技术人员对各个历史交换机运行信息进行手动标注，之后，利用标记后的交换机运行信息，进行模型训练。

然而，上述解决方案通常存在如下技术问题二：人工标注效率较低，且标注不准确，容易造成检测误差。

针对上述技术问题二，决定采用如下解决方案。

实践中，上述执行主体可以通过以下步骤获取交换机运行检测训练样本集：

第一步，获取标注样本交换机运行参数信息集和未标注样本交换机运行参数信息集。未标注样本交换机运行参数信息可以是指未标记交换机运行参数信息中异常参数的信息。即，标注样本交换机运行参数信息为存在标签的交换机运行参数信息。未标注电缆部件图像可以是未存在标签的交换机运行参数信息。

第二步，基于上述标注样本交换机运行参数信息集和上述未标注样本交换机运行参数信息集，执行以下标注步骤：

1、提取上述标注样本交换机运行参数信息集中每个标注样本交换机运行参数信息的标注样本交换机运行参数特征向量，得到标注样本交换机运行参数特征向量集。可以通过特征提取网络提取上述标注样本交换机运行参数信息集中每个标注样本交换机运行参数信息的样本交换机运行参数特征向量，得到样本交换机运行参数特征向量集。特征提取网络可以是特征提取模型，例如，Bert模型，VGG模型等。

2、提取上述未标注样本交换机运行参数信息集中每个未标注样本交换机运行参数信息的未标注样本交换机运行参数特征向量，得到未标注样本交换机运行参数特征向量集。可以通过特征提取网络提取上述未标注样本交换机运行参数信息集中每个未标注样本交换机运行参数信息的未标注样本交换机运行参数特征向量，得到未标注样本交换机运行参数特征向量集。

3、根据上述标注样本交换机运行参数特征向量集和上述未标注样本交换机运行参数特征向量集，构建交换机运行参数特征结构树。其中，上述交换机运行参数特征结构树包括：各个标注交换机运行参数节点和各个未标注交换机运行参数节点。

其中，构建交换机运行参数特征结构树，包括：

首先，将上述标注样本交换机运行参数特征向量集和上述未标注样本交换机运行参数特征向量集确定为交换机运行参数特征向量集。

然后，对于上述交换机运行参数特征向量集中的每个交换机运行参数特征向量，执行以下处理步骤：

一、从上述交换机运行参数特征向量集中选择与上述交换机运行参数特征向量之间的相似度大于等于预设相似度的各个交换机运行参数特征向量。

二、将所选择的各个交换机运行参数特征向量确定为上述交换机运行参数特征向量的相似交换机运行参数特征向量组。

最后，根据上述交换机运行参数特征向量集中各个交换机运行参数特征向量的相似交换机运行参数特征向量组，构建交换机运行参数特征结构树。其中，上述交换机运行参数特征结构树中对应标注样本交换机运行参数的特征向量为标注交换机运行参数节点，对应未标注样本交换机运行参数的特征向量为未标注交换机运行参数节点。

4、根据上述交换机运行参数特征结构树包括的各个标注交换机运行参数节点，从上述交换机运行参数特征结构树中选择出待标注交换机运行参数节点集。对于上述各个未标注交换机运行参数节点中的每个未标注交换机运行参数节点，上述执行主体可以执行以下步骤：第一步，确定上述未标注交换机运行参数节点对应的未标注样本交换机运行参数特征向量与各个标注样本交换机运行参数的距离，得到各个特征距离。第二步，将上述各个特征距离的最小值确定最小特征距离。然后，可以对所确定的各个最小特征距离进行降序排列，得到最小特征距离序列。其次，可以将上述最小特征距离序列中前目标数量的各个最小特征距离确定为各个目标最小特征距离。最后，可以将上述各个目标最小特征距离对应的各个未标注交换机运行参数节点确定为待标注交换机运行参数节点集。

5、对上述待标注交换机运行参数节点集对应的各个未标注交换机运行参数进行标注处理，得到标注样本交换机运行参数信息组。上述执行主体可以对上述待标注交换机运行参数节点集对应的每个未标注交换机运行参数进行显示，以接收技术人员输入的对应上述未标注交换机运行参数的标记信息，以对上述未标注交换机运行参数进行标注处理。这里，标记信息可以包括用户输入的未标注交换机运行参数的标签。

第三步，将上述标注样本交换机运行参数信息集与上述标注样本交换机运行参数信息组进行合并，得到合并标注样本交换机运行参数信息集，作为交换机运行检测训练样本集。

上述相关内容作为本公开的一个发明点，解决了技术问题二“人工标注效率较低，且标注不准确，容易造成检测误差。”。人工标注效率较低，且标注不准确，容易造成检测误差的因素往往如下：人工标注效率较低，且标注不准确，容易造成检测误差。如果解决了上述因素，就能达到提升标注效率以及降低检测误差的效果。为了达到这一效果，首先，获取标注样本交换机运行参数信息集和未标注样本交换机运行参数信息集。然后，基于上述标注样本交换机运行参数信息集和上述未标注样本交换机运行参数信息集，执行以下标注步骤：提取上述标注样本交换机运行参数信息集中每个标注样本交换机运行参数信息的标注样本交换机运行参数特征向量，得到标注样本交换机运行参数特征向量集；提取上述未标注样本交换机运行参数信息集中每个未标注样本交换机运行参数信息的未标注样本交换机运行参数特征向量，得到未标注样本交换机运行参数特征向量集；根据上述标注样本交换机运行参数特征向量集和上述未标注样本交换机运行参数特征向量集，构建交换机运行参数特征结构树，其中，上述交换机运行参数特征结构树包括：各个标注交换机运行参数节点和各个未标注交换机运行参数节点；根据上述交换机运行参数特征结构树包括的各个标注交换机运行参数节点，从上述交换机运行参数特征结构树中选择出待标注交换机运行参数节点集；对上述待标注交换机运行参数节点集对应的各个未标注交换机运行参数进行标注处理，得到标注样本交换机运行参数信息组。最后，将上述标注样本交换机运行参数信息集与上述标注样本交换机运行参数信息组进行合并，得到合并标注样本交换机运行参数信息集，作为交换机运行检测训练样本集。由此，可以利用少量标记的样本交换机运行参数信息，对未标记的样本交换机运行参数信息进行标记。从而，提升了标记效率，缩短了标注时长。也因为，通过样本交换机运行参数特征进行的自动标记，极大地提升了标记的准确度，降低了后续模型的检测误差。

可选地，根据上述交换机运行检测训练样本集，对初始交换机运行检测模型进行训练，得到训练完成的交换机运行检测模型。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述交换机运行检测训练样本集，对初始交换机运行检测模型进行训练，得到训练完成的交换机运行检测模型。

实践中，上述执行主体可以通过以下步骤对初始交换机运行检测模型进行训练：

第一步，从上述交换机运行检测训练样本集中选择出目标交换机运行检测训练样本。可以随机从上述交换机运行检测训练样本集中选择出一个交换机运行检测训练样本作为目标交换机运行检测训练样本。

第二步，将上述目标交换机运行检测训练样本包括的样本交换机运行参数信息输入至上述初始交换机运行检测模型中，得到初始交换机运行检测结果。初始交换机运行检测模型可以是未训练完成的CNN+LSTM（Convolutional Neural Networks+Long Short-Term Memory）神经网络模型。

第三步，通过预设的损失函数，确定上述初始交换机运行检测结果与上述目标交换机运行检测训练样本对应的样本标签之间的损失值。例如，损失函数可以是合页损失函数与交叉熵损失函数。

第四步，响应于确定上述损失值小于等于预设阈值，将上述初始交换机运行检测模型确定为训练完成的交换机运行检测模型。

步骤105，将上述历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集。其中，上述历史交换机运行信息组集中的历史交换机运行信息组对应上述交换机运行检测信息集中的交换机运行检测信息，交换机运行检测信息包括：运行评分值与至少一个异常运行参数。交换机运行检测模型可以是指预先训练的以历史交换机运行信息组为输入，以交换机运行检测信息为输出，利用深度学习方法训练的交换机运行检测模型。例如，交换机运行检测模型可以是CNN+LSTM（Convolutional Neural Networks+Long Short-Term Memory）神经网络模型。这里，交换机运行检测模型可以包括LSTM块和FCN(Fully Connected Network)块。其中，输入LSTM块的数据为128*30*5。输入到FCN块的数据为1*5*30，卷积核为3*30的矩阵，特征图128个。可以将LSTM输出的30*1的矩阵与FCN输出的128*1的矩阵进行拼接，得到（30+128）*1的矩阵。之后将两块模型（LSTM块和FCN块）的输出结果进行合并，通过Softmax函数输出预测异常概率（可以将预测异常概率的有效数字确定为运行评分值）。

步骤106，根据上述交换机运行检测信息集与上述第一异常交换机运行信息组，生成目标异常交换机运行信息组。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述交换机运行检测信息集与上述第一异常交换机运行信息组，生成目标异常交换机运行信息组。上述第一异常交换机运行信息组中的第一异常交换机运行信息包括：参数运行评分与异常主运行参数组。

继续的，在采用本申请的交换机运行信息检测方法进行运行信息检测时，往往又会伴随着如下问题：需要对交换机运行参数进行综合评分。针对这些问题，常规的解决方案是：通过预先设置的参数评分区间，对运行参数进行评分。

然而，上述解决方案通常存在如下技术问题三：通过参数评分区间，评分不准确，导致难以准确检测出异常的交换机。

针对上述技术问题三，决定采用如下解决方案。

实践中，上述执行主体可以对于上述第一异常交换机运行信息组中的每个第一异常交换机运行信息，执行如下处理步骤：

第一步，将上述交换机运行检测信息集中对应上述第一异常交换机运行信息的交换机运行检测信息确定为待处理交换机运行检测信息。

第二步，基于上述第一异常交换机运行信息和上述待处理交换机运行检测信息，生成交换机异常运行评分值。

其中，上述第二步可以包括以下子步骤：

第一子步骤，响应于上述第一异常交换机运行信息包括的各个异常主运行参数与上述待处理交换机运行检测信息包括的各个异常运行参数相同，执行如下处理步骤：

1、将上述第一异常交换机运行信息包括的参数运行评分的二分之一确定为第一异常运行评分值。

2、将上述待处理交换机运行检测信息包括的运行评分值的二分之一确定为目标交换机运行评分值。

3、将上述目标交换机运行评分值与上述第一异常运行评分值的总和确定为交换机异常运行评分值。

第二子步骤，响应于上述第一异常交换机运行信息包括的各个异常主运行参数与上述待处理交换机运行检测信息包括的各个异常运行参数不相同，根据上述参数运行评分、上述运行评分值、上述各个异常主运行参数和上述各个异常运行参数，生成交换机异常运行评分值。实践中，首先，可以将上述各个异常主运行参数中与上述各个主异常运行参数中相同的异常参数确定为目标异常参数，得到目标异常参数组。然后，可以将上述各个异常主运行参数和各个交换机运行参数进行合并处理，得到合并参数组。接着，可以对上述合并参数组进行去重处理，得到去重合并参数组。再然后，按照目标异常参数组，对上述去重合并参数组中的去重合并参数设定权重。例如，设定权重的方式可以为目标异常参数对应的去重合并参数的权重为其它去重合并参数（未存在对应的目标异常参数的去重合并指标）的二倍。最后，可以将各个异常参数对应的权重分别与上述参数运行评分的乘积值的总和确定为异常参数评分值。可以将各个交换机运行参数对应的权重分别与上述运行评分值的乘积值的总和确定为交换机评分值。最后，可以将上述异常参数评分值与上述交换机评分值的和确定为交换机异常运行评分值。

第三步，将上述交换机异常运行评分值、上述交换机运行检测信息与对应的交换机运行信息合并为目标异常交换机运行信息。

上述相关内容作为本公开的一个发明点，解决了技术问题三“通过参数评分区间，评分不准确，导致难以准确检测出异常的交换机。”。导致难以准确检测出异常的交换机的因素往往如下：通过参数评分区间，评分不准确。如果解决了上述因素，就能达到提升检测出异常的交换机的准确性的效果。为了达到这一效果，首先，对于上述第一异常交换机运行信息组中的每个第一异常交换机运行信息，执行如下处理步骤：将上述交换机运行检测信息集中对应上述第一异常交换机运行信息的交换机运行检测信息确定为待处理交换机运行检测信息；基于上述第一异常交换机运行信息和上述待处理交换机运行检测信息，生成交换机异常运行评分值；将上述交换机异常运行评分值、上述交换机运行检测信息与对应的交换机运行信息合并为目标异常交换机运行信息。其中，上述基于上述第一异常交换机运行信息和上述待处理交换机运行检测信息，生成交换机异常运行评分值，包括：响应于上述第一异常交换机运行信息包括的各个异常主运行参数与上述待处理交换机运行检测信息包括的各个异常运行参数相同，执行如下处理步骤：将上述第一异常交换机运行信息包括的参数运行评分的二分之一确定为第一异常运行评分值；将上述待处理交换机运行检测信息包括的运行评分值的二分之一确定为目标交换机运行评分值；将上述目标交换机运行评分值与上述第一异常运行评分值的总和确定为交换机异常运行评分值。由此，可以从纵向维度与横向维度对交换机参数进行评分，提升了评分的准确性。进而，可以从纵向和横向两个角度输出交换机异常的参数，提升了检测出异常的交换机的准确性。

进一步参考图2，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种交换机运行信息检测装置的一些实施例，这些交换机运行信息检测装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该交换机运行信息检测装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图2所示，一些实施例的交换机运行信息检测装置200包括：分析单元201、聚类单元202、第一生成单元203、获取单元204、输入单元205和第二生成单元206。其中，分析单元201，被配置成对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息，得到交换机运行主参数信息集，其中，一个交换机运行信息对应一个交换机；聚类单元202，被配置成对上述交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组；第一生成单元203，被配置成根据上述异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组，其中，上述异常交换机运行主参数信息组中的异常交换机运行主参数信息对应上述第一异常交换机运行信息组中的第一异常交换机运行信息；获取单元204，被配置成获取上述异常交换机运行主参数信息组中每个异常交换机运行主参数信息对应的历史交换机运行信息组，得到历史交换机运行信息组集；输入单元205，被配置成将上述历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集，其中，上述历史交换机运行信息组集中的历史交换机运行信息组对应上述交换机运行检测信息集中的交换机运行检测信息，交换机运行检测信息包括：运行评分值与至少一个异常运行参数；第二生成单元205，被配置成根据上述交换机运行检测信息集与上述第一异常交换机运行信息组，生成目标异常交换机运行信息组。

可以理解的是，该交换机运行信息检测装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于交换机运行信息检测装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（例如计算设备）300的结构示意图。本公开的一些实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备300可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）301，其可以根据存储在只读存储器（ROM）302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器（RAM）303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出（I/O）接口305也连接至总线304。

通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息，得到交换机运行主参数信息集，其中，一个交换机运行信息对应一个交换机；对上述交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组；根据上述异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组，其中，上述异常交换机运行主参数信息组中的异常交换机运行主参数信息对应上述第一异常交换机运行信息组中的第一异常交换机运行信息；获取上述异常交换机运行主参数信息组中每个异常交换机运行主参数信息对应的历史交换机运行信息组，得到历史交换机运行信息组集；将上述历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集，其中，上述历史交换机运行信息组集中的历史交换机运行信息组对应上述交换机运行检测信息集中的交换机运行检测信息，交换机运行检测信息包括：运行评分值与至少一个异常运行参数；根据上述交换机运行检测信息集与上述第一异常交换机运行信息组，生成目标异常交换机运行信息组。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括：分析单元、聚类单元、第一生成单元、获取单元、输入单元和第二生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取上述异常交换机运行主参数信息组中每个异常交换机运行主参数信息对应的历史交换机运行信息组，得到历史交换机运行信息组集的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (7)

1.一种交换机运行信息检测方法，包括：

对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息，得到交换机运行主参数信息集，其中，一个交换机运行信息对应一个交换机；

对所述交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组；

根据所述异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组，其中，所述异常交换机运行主参数信息组中的异常交换机运行主参数信息对应所述第一异常交换机运行信息组中的第一异常交换机运行信息；

获取所述异常交换机运行主参数信息组中每个异常交换机运行主参数信息对应的历史交换机运行信息组，得到历史交换机运行信息组集；

将所述历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集，其中，所述历史交换机运行信息组集中的历史交换机运行信息组对应所述交换机运行检测信息集中的交换机运行检测信息，交换机运行检测信息包括：运行评分值与至少一个异常运行参数；

根据所述交换机运行检测信息集与所述第一异常交换机运行信息组，生成目标异常交换机运行信息组。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述异常交换机运行主参数信息组中的异常交换机运行主参数信息包括：参数运行评分、至少一个主运行参数与至少一个主运行参数系数；以及

所述根据所述异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组，包括：

对于所述异常交换机运行主参数信息组中的每个异常交换机运行主参数信息，执行如下处理步骤：

将所述异常交换机运行主参数信息包括的至少一个主运行参数系数进行降序排序，得到主运行参数系数序列；

从所述主运行参数系数序列选择预设数量个主运行参数系数作为异常主运行参数系数，得到异常主运行参数系数组；

将所述异常主运行参数系数组中每个异常主运行参数系数对应的主运行参数确定为异常主运行参数，得到异常主运行参数组；

将所述异常主运行参数组与所述异常交换机运行主参数信息包括的参数运行评分进行组合处理，以生成第一异常交换机运行信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述将所述历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集之前，所述方法还包括：

获取交换机运行检测训练样本集，其中，所述交换机运行检测训练样本集中的交换机运行检测训练样本包括：样本交换机运行参数信息；

根据所述交换机运行检测训练样本集，对初始交换机运行检测模型进行训练，得到训练完成的交换机运行检测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述交换机运行检测训练样本集，对初始交换机运行检测模型进行训练，得到训练完成的交换机运行检测模型，包括：

从所述交换机运行检测训练样本集中选择出目标交换机运行检测训练样本；

将所述目标交换机运行检测训练样本包括的样本交换机运行参数信息输入至所述初始交换机运行检测模型中，得到初始交换机运行检测结果；

通过预设的损失函数，确定所述初始交换机运行检测结果与所述目标交换机运行检测训练样本对应的样本标签之间的损失值；

响应于确定所述损失值小于等于预设阈值，将所述初始交换机运行检测模型确定为训练完成的交换机运行检测模型。

5.一种交换机运行信息检测装置，包括：

分析单元，被配置成对待检测的交换机运行信息集中的每个交换机运行信息进行参数分析，以生成交换机运行主参数信息，得到交换机运行主参数信息集，其中，一个交换机运行信息对应一个交换机；

聚类单元，被配置成对所述交换机运行主参数信息集进行异常聚类处理，以生成异常交换机运行主参数信息组；

第一生成单元，被配置成根据所述异常交换机运行主参数信息组，生成第一异常交换机运行信息组，其中，所述异常交换机运行主参数信息组中的异常交换机运行主参数信息对应所述第一异常交换机运行信息组中的第一异常交换机运行信息；

获取单元，被配置成获取所述异常交换机运行主参数信息组中每个异常交换机运行主参数信息对应的历史交换机运行信息组，得到历史交换机运行信息组集；

输入单元，被配置成将所述历史交换机运行信息组集输入至预先训练的交换机运行检测模型中，得到交换机运行检测信息集，其中，所述历史交换机运行信息组集中的历史交换机运行信息组对应所述交换机运行检测信息集中的交换机运行检测信息，交换机运行检测信息包括：运行评分值与至少一个异常运行参数；

第二生成单元，被配置成根据所述交换机运行检测信息集与所述第一异常交换机运行信息组，生成目标异常交换机运行信息组。

6.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

7.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。