CN118018449A - 一种网络可靠性评估方法、装置和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种网络可靠性评估方法、装置和系统。其技术方案包括：S1、数据采集和监控；S2、数据处理和存储；S3、智能分析和预测；S4、故障预测和优化；S5、实时监测和响应；S6、SDN技术和虚拟化技术；S7、数据记录和验证；S8、身份验证和加密通信；S9、自主机器学习和持续优化。本发明具有更准确的预测能力、实时性和自动化、高效的数据处理和存储、可视化展示和报告生成等优点，可以提高网络可靠性评估的准确性、效率和管理员的决策支持能力。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种网络可靠性评估方法、装置和系统。
背景技术
设备、系统或网络在规定条件和规定时间内，正常完成规定功能的能力称为可靠性。其中，规定条件通常指使用条件、环境条件，规定时间通常指指定的时间范围。可靠性通常是通过设备、系统或网络的平均故障间隔时间MTBF(Mean Time Between Failure)、可用度A(Availability)、年中断时间DT(DownTime)等几个指标来进行度量。
随着电信网络规模不断扩大、电信业务种类日益增多，尤其是在电信网络IP化的趋势下，网络故障可能带来的损失也变得越来越大，因而电信网络对可靠性的要求越来越高。电信高端运营商普遍提出对网络可靠性的要求，而部分运营商则明确提出业务可用度的要求。
因此，电信运营商和电信设备商都希望能提前知道正在设计或建设中的电信网络的可靠性程度。而目前业界还没有公认的评估电信网络整网及业务可靠性的方法，因此在完成电信网络的设计、建设并投入运营之前，无法得知所提供电信网络或设计方案的可靠性是否能够满足运营商的要求。
在对现有技术进行分析后，发明人发现现有技术至少具有如下缺点：
1.传统的网络评估方法通常依赖于管理员的人工判断和经验，容易受主观因素影响，不够准确和全面；
2.传统方法往往只能对已知的规则和模式进行判断，对于复杂的网络环境和未知的故障情况，预测能力有限；
3.传统方法通常需要手动进行数据收集和分析，无法实时监测和响应网络的变化。同时，管理和优化操作也依赖于人工干预，效率较低；
4.传统方法通常以表格或文本形式呈现网络状态和性能指标，不够直观，管理员难以全面了解网络的状况。同时，缺乏详细的报告和优化建议，限制了进一步的分析和决策。
发明内容
本发明提供了一种网络可靠性评估方法、装置和系统，解决了以上所述的技术问题。
本发明解决上述技术问题的方案如下：
一种网络可靠性评估方法，包括以下步骤：
S1、数据采集和监控：定期收集网络中的各种数据，包括网络流量、设备状态、故障记录等；实时监测网络的性能指标，包括延迟、丢包率等；使用传感器、监控设备、网络日志的方式获取数据；
S2、数据处理和存储：对采集到的数据进行清洗、整理和预处理，以便后续分析使用；将处理后的数据存储在可靠的数据库或数据仓库中，确保数据的安全性和可访问性；
S3、智能分析和预测：使用机器学习和人工智能算法对采集到的数据进行分析和建模；基于历史数据训练模型，预测潜在的网络故障，并提供优化建议；包括预测设备故障风险，提前采取维护措施，或预测网络拥塞，调整路由策略；
S4、故障预测和优化：利用机器学习和人工智能算法对历史数据进行分析，建立模型来预测潜在的网络故障；根据预测结果提供相应的优化建议，包括调整网络配置、增加冗余等，以提高网络可靠性；
S5、实时监测和响应：在网络中部署边缘节点或监测设备，实时监测网络状态和性能；利用边缘计算和软件定义网络(SDN)技术快速识别和响应网络事件，包括故障、拥塞等，提高网络可靠性和响应能力；
S6、SDN技术和虚拟化技术：使用SDN技术根据网络状态和需求，自动进行流量分配和路径优化，提高网络性能和可靠性；使用轻量级虚拟化技术，在单个物理服务器上运行多个虚拟机，将网络功能和服务进行隔离和分离；提高系统的可靠性和弹性，减少故障对整个网络的影响；
S7、数据记录和验证：使用区块链技术将采集到的数据记录和存储，确保数据的不可篡改性和完整性；对每个数据记录进行哈希加密，并与前一个数据记录相关联，形成连续的链条，提供数据的可追溯性和安全性；
S8、身份验证和加密通信：使用零知识证明技术验证网络中的节点或用户身份，确保网络的安全性和可靠性，并采用安全多方计算对多方数据进行计算和共享，同时保护数据隐私和安全；通过端到端的加密通信，保护数据在传输过程中的机密性和完整性；
S9、自主机器学习和持续优化：在网络设备上进行自主机器学习，进行模型训练和更新；根据实时的网络状态和性能数据，不断优化网络配置和策略，提高网络可靠性和效率。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，S1中使用各种技术和工具来收集网络中的数据，包括使用网络流量分析工具来监测和记录网络流量情况，使用网络管理系统来获取设备状态和故障记录，以及使用传感器和监控设备来获取环境和设备的相关数据。
进一步，S2中原始数据清洗、整理和预处理方法包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等操作，处理后的数据可以存储在可靠的数据库或数据仓库中，确保数据的安全性和可访问性。
进一步，S3中通过历史数据的训练，建立预测模型来预测潜在的网络故障，并提供相应的优化建议，包括根据设备故障的历史数据和相关指标，预测设备故障的风险，并提前采取维护措施来降低故障发生的可能性。
进一步，S6中SDN自动进行流量分配和路径优化，根据网络状态和需求动态调整路由策略，提高网络的吞吐量和延迟性能，虚拟化将网络功能和服务进行隔离和分离，提高系统的可靠性和弹性，减少故障对整个网络的影响。
进一步，S9中根据实时的网络状态和性能数据，系统自动调整参数和算法，以适应不同的网络环境和需求。
一种网络可靠性评估方法系统，包括网络流量分析模块、网络管理模块、传感器和监控模块、数据库或数据仓库模块、机器学习和人工智能算法模块、边缘节点或监测设备模块、软件定义网络模块、区块链模块和零知识证明技术和端到端加密通信模块；
网络流量分析模块：网络流量分析工具监测和记录网络中的数据流量情况，包括网络带宽利用率、传输速率、延迟、丢包等指标，帮助管理员评估网络的整体性能和可靠性，并及时发现网络故障；
网络管理模块：网络管理系统获取设备状态和故障记录，监测和管理网络设备的运行状态，并提供设备的健康状况、故障报告、性能统计等信息，为网络可靠性评估提供数据支持；此外，网络管理系统还自动管理网络设备，包括路由器、交换机等，进行配置、故障排查和升级的操作；
传感器和监控模块：传感器和监控设备监测网络设备的运行环境和能源消耗的参数，包括温度和湿度传感器，对网络机房的温度和湿度情况进行监测，保证设备在适宜的环境中运行；电力监测设备监测网络设备的电力消耗情况，帮助管理员优化能源消耗，提高网络的节能效果；
数据库或数据仓库模块：数据库或数据仓库存储处理后的数据，并确保数据的安全性和可访问性，处理后的数据用于后续的分析和建模，以评估网络的可靠性和预测潜在的故障；此外，数据库或数据仓库提供数据备份和恢复功能，保障数据的完整性和可靠性；
机器学习和人工智能算法模块：机器学习和人工智能算法对处理后的数据进行分析和建模，以预测潜在的网络故障，通过训练历史数据，建立预测模型，提供优化建议，从而提高网络的可靠性和稳定性；包括使用机器学习算法来发现网络中的异常行为，如DDoS攻击、僵尸网络，帮助管理员及时采取措施防止网络出现故障；
边缘节点或监测设备模块：边缘节点或监测设备部署在网络中的关键位置，用于实时监测网络状态和性能，进而快速识别和响应网络事件，包括故障、拥塞等，提高网络的可靠性和响应能力；在数据中心中部署边缘节点能有效地监测网络流量和设备状态，帮助管理员及时发现潜在的故障风险；
软件定义网络模块：软件定义网络技术自动进行流量分配和路径优化，根据网络状态和需求动态调整路由策略，提高网络的吞吐量和延迟性能，包括使用SDN技术来优化数据中心的网络，实现灵活的流量控制和管理，提高网络的可靠性和稳定性；
区块链模块：区块链技术用于数据记录和验证，确保数据的不可篡改性和完整性；每个数据记录都会进行哈希加密，并与前一个数据记录相关联，提供数据的可追溯性和安全性；包括使用区块链技术来记录网络设备的运行状态和事件记录，保障数据的安全性和可靠性；
零知识证明技术和端到端加密通信模块：通过零知识证明技术验证网络中的节点或用户的身份，确保网络的安全性和可靠性；端到端加密通信保护数据在传输过程中的机密性和完整性；包括在云计算和物联网中，使用零知识证明技术和端到端加密通信来保护网络的安全性和隐私性。
一种网络可靠性评估装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现权利要求1所述的一种网络可靠性评估方法。
本发明的有益效果是：
数据驱动的预测能力：本发明采用机器学习和人工智能算法对网络数据进行分析和建模，与传统方法相比，本发明更具有适应性和预测能力，可以更好地处理不同网络环境和变化。例如，本发明可以基于历史数据构建模型，预测未来网络故障和性能下降的可能性，并提供针对性的解决方案。
实时性和自动化：本发明具有实时性和自动化管理功能，可以在网络出现问题时立即诊断和解决问题，而无需等待管理员的干预。此外，本发明还可以自动配置、诊断和优化网络，减少人工干预的需求，并提高管理效率。
高效的数据处理和存储：本发明使用现代化的大数据技术，可以快速处理和存储大量的网络数据。这些数据可以被有效地管理、分析和挖掘，从而为后续的决策和优化提供支持。
可视化展示和报告生成：本发明通过可视化的方式展示网络状态和性能，以图表、图形等形式展示数据，使管理员可以直观地了解网络的状况。此外，本发明还可以生成详细的报告，包括故障原因、解决方案和优化建议，帮助管理员进一步分析和决策。
发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例详细说明如后。本发明的具体实施方式由以下实施例详细给出。
具体实施方式
下面将结合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。
本发明提供的一种网络可靠性评估方法、装置和系统的技术方案：
实施例一
一种网络可靠性评估方法，包括以下步骤：
S1、数据采集和监控：定期收集网络中的各种数据，包括网络流量、设备状态、故障记录等；实时监测网络的性能指标，包括延迟、丢包率等；使用传感器、监控设备、网络日志的方式获取数据，使用各种技术和工具来收集网络中的数据，包括使用网络流量分析工具来监测和记录网络流量情况，使用网络管理系统来获取设备状态和故障记录，以及使用传感器和监控设备来获取环境和设备的相关数据；
S2、数据处理和存储：对采集到的数据进行清洗、整理和预处理，以便后续分析使用；将处理后的数据存储在可靠的数据库或数据仓库中，确保数据的安全性和可访问性，原始数据清洗、整理和预处理方法包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等操作，处理后的数据可以存储在可靠的数据库或数据仓库中，确保数据的安全性和可访问性；
S3、智能分析和预测：使用机器学习和人工智能算法对采集到的数据进行分析和建模；基于历史数据训练模型，预测潜在的网络故障，并提供优化建议；包括预测设备故障风险，提前采取维护措施，或预测网络拥塞，调整路由策略，通过历史数据的训练，建立预测模型来预测潜在的网络故障，并提供相应的优化建议，包括根据设备故障的历史数据和相关指标，预测设备故障的风险，并提前采取维护措施来降低故障发生的可能性；
S4、故障预测和优化：利用机器学习和人工智能算法对历史数据进行分析，建立模型来预测潜在的网络故障；根据预测结果提供相应的优化建议，包括调整网络配置、增加冗余等，以提高网络可靠性；
S5、实时监测和响应：在网络中部署边缘节点或监测设备，实时监测网络状态和性能；利用边缘计算和软件定义网络(SDN)技术快速识别和响应网络事件，包括故障、拥塞等，提高网络可靠性和响应能力；
S6、SDN技术和虚拟化技术：使用SDN技术根据网络状态和需求，自动进行流量分配和路径优化，提高网络性能和可靠性；使用轻量级虚拟化技术，在单个物理服务器上运行多个虚拟机，将网络功能和服务进行隔离和分离；提高系统的可靠性和弹性，减少故障对整个网络的影响，SDN自动进行流量分配和路径优化，根据网络状态和需求动态调整路由策略，提高网络的吞吐量和延迟性能，虚拟化将网络功能和服务进行隔离和分离，提高系统的可靠性和弹性，减少故障对整个网络的影响；
S7、数据记录和验证：使用区块链技术将采集到的数据记录和存储，确保数据的不可篡改性和完整性；对每个数据记录进行哈希加密，并与前一个数据记录相关联，形成连续的链条，提供数据的可追溯性和安全性；
S8、身份验证和加密通信：使用零知识证明技术验证网络中的节点或用户身份，确保网络的安全性和可靠性，并采用安全多方计算对多方数据进行计算和共享，同时保护数据隐私和安全；通过端到端的加密通信，保护数据在传输过程中的机密性和完整性；
S9、自主机器学习和持续优化：在网络设备上进行自主机器学习，进行模型训练和更新；根据实时的网络状态和性能数据，不断优化网络配置和策略，提高网络可靠性和效率，根据实时的网络状态和性能数据，系统自动调整参数和算法，以适应不同的网络环境和需求。
实施例二
一种网络可靠性评估方法系统，包括网络流量分析模块、网络管理模块、传感器和监控模块、数据库或数据仓库模块、机器学习和人工智能算法模块、边缘节点或监测设备模块、软件定义网络模块、区块链模块和零知识证明技术和端到端加密通信模块；
网络流量分析模块：网络流量分析工具监测和记录网络中的数据流量情况，包括网络带宽利用率、传输速率、延迟、丢包等指标，帮助管理员评估网络的整体性能和可靠性，并及时发现网络故障；
网络管理模块：网络管理系统获取设备状态和故障记录，监测和管理网络设备的运行状态，并提供设备的健康状况、故障报告、性能统计等信息，为网络可靠性评估提供数据支持；此外，网络管理系统还自动管理网络设备，包括路由器、交换机等，进行配置、故障排查和升级的操作；
传感器和监控模块：传感器和监控设备监测网络设备的运行环境和能源消耗的参数，包括温度和湿度传感器，对网络机房的温度和湿度情况进行监测，保证设备在适宜的环境中运行；电力监测设备监测网络设备的电力消耗情况，帮助管理员优化能源消耗，提高网络的节能效果；
数据库或数据仓库模块：数据库或数据仓库存储处理后的数据，并确保数据的安全性和可访问性，处理后的数据用于后续的分析和建模，以评估网络的可靠性和预测潜在的故障；此外，数据库或数据仓库提供数据备份和恢复功能，保障数据的完整性和可靠性；
机器学习和人工智能算法模块：机器学习和人工智能算法对处理后的数据进行分析和建模，以预测潜在的网络故障，通过训练历史数据，建立预测模型，提供优化建议，从而提高网络的可靠性和稳定性；包括使用机器学习算法来发现网络中的异常行为，如DDoS攻击、僵尸网络，帮助管理员及时采取措施防止网络出现故障；
边缘节点或监测设备模块：边缘节点或监测设备部署在网络中的关键位置，用于实时监测网络状态和性能，进而快速识别和响应网络事件，包括故障、拥塞等，提高网络的可靠性和响应能力；在数据中心中部署边缘节点能有效地监测网络流量和设备状态，帮助管理员及时发现潜在的故障风险；
软件定义网络模块：软件定义网络技术自动进行流量分配和路径优化，根据网络状态和需求动态调整路由策略，提高网络的吞吐量和延迟性能，包括使用SDN技术来优化数据中心的网络，实现灵活的流量控制和管理，提高网络的可靠性和稳定性；
区块链模块：区块链技术用于数据记录和验证，确保数据的不可篡改性和完整性；每个数据记录都会进行哈希加密，并与前一个数据记录相关联，提供数据的可追溯性和安全性；包括使用区块链技术来记录网络设备的运行状态和事件记录，保障数据的安全性和可靠性；
零知识证明技术和端到端加密通信模块：通过零知识证明技术验证网络中的节点或用户的身份，确保网络的安全性和可靠性；端到端加密通信保护数据在传输过程中的机密性和完整性；包括在云计算和物联网中，使用零知识证明技术和端到端加密通信来保护网络的安全性和隐私性。
实施例三
一种网络可靠性评估装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现权利要求1所述的一种网络可靠性评估方法。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制；凡本行业的普通技术人员均可按以上所述而顺畅地实施本发明；但是,凡熟悉本专业的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时,凡依据本发明的实质技术对以上实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变等，均仍属于本发明的技术方案的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种网络可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、数据采集和监控：定期收集网络中的各种数据，包括网络流量、设备状态、故障记录等；实时监测网络的性能指标，包括延迟、丢包率等；使用传感器、监控设备、网络日志的方式获取数据；
S2、数据处理和存储：对采集到的数据进行清洗、整理和预处理，以便后续分析使用；将处理后的数据存储在可靠的数据库或数据仓库中，确保数据的安全性和可访问性；
S3、智能分析和预测：使用机器学习和人工智能算法对采集到的数据进行分析和建模；基于历史数据训练模型，预测潜在的网络故障，并提供优化建议；包括预测设备故障风险，提前采取维护措施，或预测网络拥塞，调整路由策略；
S4、故障预测和优化：利用机器学习和人工智能算法对历史数据进行分析，建立模型来预测潜在的网络故障；根据预测结果提供相应的优化建议，包括调整网络配置、增加冗余等，以提高网络可靠性；
S5、实时监测和响应：在网络中部署边缘节点或监测设备，实时监测网络状态和性能；利用边缘计算和软件定义网络(SDN)技术快速识别和响应网络事件，包括故障、拥塞等，提高网络可靠性和响应能力；
S6、SDN技术和虚拟化技术：使用SDN技术根据网络状态和需求，自动进行流量分配和路径优化，提高网络性能和可靠性；使用轻量级虚拟化技术，在单个物理服务器上运行多个虚拟机，将网络功能和服务进行隔离和分离；提高系统的可靠性和弹性，减少故障对整个网络的影响；
S7、数据记录和验证：使用区块链技术将采集到的数据记录和存储，确保数据的不可篡改性和完整性；对每个数据记录进行哈希加密，并与前一个数据记录相关联，形成连续的链条，提供数据的可追溯性和安全性；
S8、身份验证和加密通信：使用零知识证明技术验证网络中的节点或用户身份，确保网络的安全性和可靠性，并采用安全多方计算对多方数据进行计算和共享，同时保护数据隐私和安全；通过端到端的加密通信，保护数据在传输过程中的机密性和完整性；
S9、自主机器学习和持续优化：在网络设备上进行自主机器学习，进行模型训练和更新；根据实时的网络状态和性能数据，不断优化网络配置和策略，提高网络可靠性和效率。
2.根据权利要求1所述一种网络可靠性评估方法，其特征在于：S1中使用各种技术和工具来收集网络中的数据，包括使用网络流量分析工具来监测和记录网络流量情况，使用网络管理系统来获取设备状态和故障记录，以及使用传感器和监控设备来获取环境和设备的相关数据。
3.根据权利要求1所述一种网络可靠性评估方法，其特征在于：S2中原始数据清洗、整理和预处理方法包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等操作，处理后的数据可以存储在可靠的数据库或数据仓库中，确保数据的安全性和可访问性。
4.根据权利要求1所述一种网络可靠性评估方法，其特征在于：S3中通过历史数据的训练，建立预测模型来预测潜在的网络故障，并提供相应的优化建议，包括根据设备故障的历史数据和相关指标，预测设备故障的风险，并提前采取维护措施来降低故障发生的可能性。
5.根据权利要求1所述一种网络可靠性评估方法，其特征在于：。
6.根据权利要求1所述一种网络可靠性评估方法，其特征在于：S6中SDN自动进行流量分配和路径优化，根据网络状态和需求动态调整路由策略，提高网络的吞吐量和延迟性能，虚拟化将网络功能和服务进行隔离和分离，提高系统的可靠性和弹性，减少故障对整个网络的影响。
7.根据权利要求1所述一种网络可靠性评估方法，其特征在于：S9中根据实时的网络状态和性能数据，系统自动调整参数和算法，以适应不同的网络环境和需求。
8.一种网络可靠性评估方法系统，其特征在于：包括网络流量分析模块、网络管理模块、传感器和监控模块、数据库或数据仓库模块、机器学习和人工智能算法模块、边缘节点或监测设备模块、软件定义网络模块、区块链模块和零知识证明技术和端到端加密通信模块；
网络流量分析模块：网络流量分析工具监测和记录网络中的数据流量情况，包括网络带宽利用率、传输速率、延迟、丢包等指标，帮助管理员评估网络的整体性能和可靠性，并及时发现网络故障；
网络管理模块：网络管理系统获取设备状态和故障记录，监测和管理网络设备的运行状态，并提供设备的健康状况、故障报告、性能统计等信息，为网络可靠性评估提供数据支持；此外，网络管理系统还自动管理网络设备，包括路由器、交换机等，进行配置、故障排查和升级的操作；
传感器和监控模块：传感器和监控设备监测网络设备的运行环境和能源消耗的参数，包括温度和湿度传感器，对网络机房的温度和湿度情况进行监测，保证设备在适宜的环境中运行；电力监测设备监测网络设备的电力消耗情况，帮助管理员优化能源消耗，提高网络的节能效果；
数据库或数据仓库模块：数据库或数据仓库存储处理后的数据，并确保数据的安全性和可访问性，处理后的数据用于后续的分析和建模，以评估网络的可靠性和预测潜在的故障；此外，数据库或数据仓库提供数据备份和恢复功能，保障数据的完整性和可靠性；
机器学习和人工智能算法模块：机器学习和人工智能算法对处理后的数据进行分析和建模，以预测潜在的网络故障，通过训练历史数据，建立预测模型，提供优化建议，从而提高网络的可靠性和稳定性；包括使用机器学习算法来发现网络中的异常行为，如DDoS攻击、僵尸网络，帮助管理员及时采取措施防止网络出现故障；
边缘节点或监测设备模块：边缘节点或监测设备部署在网络中的关键位置，用于实时监测网络状态和性能，进而快速识别和响应网络事件，包括故障、拥塞等，提高网络的可靠性和响应能力；在数据中心中部署边缘节点能有效地监测网络流量和设备状态，帮助管理员及时发现潜在的故障风险；
软件定义网络模块：软件定义网络技术自动进行流量分配和路径优化，根据网络状态和需求动态调整路由策略，提高网络的吞吐量和延迟性能，包括使用SDN技术来优化数据中心的网络，实现灵活的流量控制和管理，提高网络的可靠性和稳定性；
区块链模块：区块链技术用于数据记录和验证，确保数据的不可篡改性和完整性；每个数据记录都会进行哈希加密，并与前一个数据记录相关联，提供数据的可追溯性和安全性；包括使用区块链技术来记录网络设备的运行状态和事件记录，保障数据的安全性和可靠性；
零知识证明技术和端到端加密通信模块：通过零知识证明技术验证网络中的节点或用户的身份，确保网络的安全性和可靠性；端到端加密通信保护数据在传输过程中的机密性和完整性；包括在云计算和物联网中，使用零知识证明技术和端到端加密通信来保护网络的安全性和隐私性。
9.一种网络可靠性评估装置，包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储器，所述处理器执行存储器存储的程序时，实现权利要求1所述的一种网络可靠性评估方法。
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