ES2886843T3

ES2886843T3 - Método y dispositivo de detección del estado de salud del elemento de red

Info

Publication number: ES2886843T3
Application number: ES17904827T
Authority: ES
Inventors: Yuming Xie; Qian Xiao; Zhiman Xiong; Li Xue; Ming Chen
Original assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Current assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Priority date: 2017-04-05
Filing date: 2017-06-27
Publication date: 2021-12-21
Anticipated expiration: 2037-06-27
Also published as: EP3595347B1; CN108696368B; EP3927000B1; CN113114530B; EP3927000A1; EP3595347A1; WO2018184304A1; CN113114530A; CN108696368A; US11128548B2; US20200036605A1; EP3595347A4

Abstract

Un método de detección del estado de salud del elemento de red realizado por un aparato de detección del estado de salud del elemento de red, que comprende: determinar (S220) datos muestreados de al menos un indicador clave de rendimiento, KPI, de un elemento de red objetivo en una primera ventana de tiempo; caracterizado porque el método comprende además: obtener (S230) una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en al menos un KPI según datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del cualquier KPI, en donde la puntuación de fluctuación representa un grado de desviación del cualquier KPI de un estado estable representado por el valor de estado estable; y determinar (S240) un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI.

Description

DESCRIPCIÓN

Método y dispositivo de detección del estado de salud del elemento de red

Campo técnico

La presente invención se refiere a las tecnologías de comunicaciones y, en particular, a un método y un dispositivo de detección del estado de salud del elemento de red.

Antecedentes

La gestión de la operación y el mantenimiento de la red se refiere a una actividad de gestión de la organización de producción para garantizar una operación normal, segura, y eficaz de una red y un servicio. La gestión de la operación y el mantenimiento de la red se usa principalmente para mantener la estabilidad de la red y el servicio y para rectificar un fallo y optimizar la red de forma oportuna. A medida que un sistema de red se vuelve más complejo, el sistema de red se enfrenta a varios problemas, tal como averías del sistema, sobrecargas, y fallos de hardware. Además, los altos costes, el largo tiempo consumido, y la mala calidad del servicio son desafíos importantes en la operación actual de la red y la gestión del mantenimiento. Cómo identificar el estado de salud del elemento de red y prevenir un fallo se convierte en una clave para la gestión de la operación y el mantenimiento de la red.

Actualmente, un estado de red de un elemento de red en la gestión de la operación y el mantenimiento de la red se identifica usando un servicio de operación y mantenimiento activo. En esta solución, debe establecerse un sistema de detección de umbral para un elemento de red. Cuando un valor indicador del elemento de red en un punto de tiempo es menor que o excede un umbral de referencia, indica que el elemento de red tiene una eficiencia de trabajo relativamente baja e incluso no puede cumplir con un requisito de trabajo mínimo, y se alerta al elemento de red. Un sistema de alarma de umbral actual considera solo datos de rendimiento de un solo punto de tiempo de un dispositivo de red, y no identifica con precisión el estado de salud del elemento de red.

El documento US20150138988A1 se refiere a la gestión de indicadores clave de rendimiento individualmente únicos que se usan para mejorar el rendimiento en una red. Puede determinarse un umbral de alarma de advertencia para un indicador clave de rendimiento asociado con un dispositivo móvil. Y al recibir un mensaje de alerta que indica que se ha excedido el umbral de alarma de advertencia, se puede modificar un dispositivo de red.

El documento US20160248624A1 se refiere a un motor de gestión del rendimiento que se implementa para detectar continuamente problemas de rendimiento de la entidad. El motor de gestión del rendimiento puede calcular uno o más indicadores clave de rendimiento (en inglés, Key Performance Indicator, KPI) que miden el rendimiento de una entidad. Compendio

Las realizaciones de la presente invención proporcionan un método y un dispositivo de detección del estado de salud del elemento de red, para resolver un problema de que es impreciso determinar un estado de salud del elemento de red considerando solo datos de rendimiento del momento de un solo punto del elemento de red y un umbral de línea de base.

La presente invención se define en las reivindicaciones adjuntas.

Los siguientes aspectos e implementaciones se proporcionan con fines ilustrativos.

Un primer aspecto proporciona un método de detección del estado de salud del elemento de red. El método incluye específicamente: determinar, por un dispositivo de detección, datos muestreados de al menos un indicador clave de rendimiento (en inglés, key Performance Indicator, KPI) de un elemento de red objetivo en una primera ventana de tiempo; obtener, por el dispositivo de detección, una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en el al menos un KPI según datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del cualquier KPI; y determinar, por el dispositivo de detección, un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI.

En esta solución, la fluctuación se determina usando datos de rendimiento en una ventana de tiempo del elemento de red, y el estado de salud del elemento de red se determina basándose en la fluctuación. Se resuelve un problema de evaluación imprecisa considerando solo datos de rendimiento del momento de un solo punto del elemento de red. Por lo tanto, esta solución se puede usar para identificar el estado de salud del elemento de red con mayor precisión. En una implementación opcional, la fluctuación se usa para representar un grado de desviación del cualquier KPI de un estado estable representado por el valor de estado estable.

En otra implementación opcional, la "obtención, por el dispositivo de detección, de una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en el al menos un KPI según datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del cualquier KPI" puede incluir: calcular una distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI; y obtener la puntuación de fluctuación según la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI. El valor de estado estable se usa para representar un estado estable de KPI.

En otra implementación opcional más, el "cálculo de una distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI" puede incluir calcular la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI usando uno de un método de desviación estándar, un método de desviación promedio, y un método de coeficiente de variación.

La puntuación de fluctuación se obtiene según la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI, y el estado de salud del elemento de red objetivo se determina por la puntuación de fluctuación. Por lo tanto, la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable se calcula usando uno de los métodos de desviación estándar, el método de desviación promedio, y el método de coeficiente de variación, y luego la puntuación de fluctuación se determina basándose en la distancia entre los datos muestreados y el valor de estado estable. De esta manera, se puede garantizar que se obtenga una puntuación de fluctuación más precisa del cualquier KPI, de modo que el estado de salud del elemento de red objetivo se determine con mayor precisión.

En otra implementación opcional más, el método incluye además: determinar, por el dispositivo de detección, datos muestreados del cualquier KPI en una segunda ventana de tiempo, donde un tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo es menor o igual que un tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo; y calcular, por el dispositivo de detección, el valor de estado estable del cualquier KPI basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo. Por lo general, la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo. Debido a que la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, se recoge una gran cantidad de datos en la segunda ventana de tiempo, y se representa mejor un estado del cualquier KPI. Por lo tanto, es más precisa una puntuación de fluctuación que se obtiene basándose en los datos muestreados en la primera ventana de tiempo y considerando el valor de estado estable calculado de los datos muestreados en la segunda ventana de tiempo.

En otra implementación opcional más, el "cálculo del valor de estado estable del cualquier KPI basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo" puede incluir calcular el valor de estado estable del cualquier KPI basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo después de que se elimine/n un punto anormal y/o un punto de ruido. Los datos muestreados en la segunda ventana de tiempo no se aplican por completo para calcular el valor de estado estable del cualquier KPI. Por lo tanto, en este método, debe/n eliminarse el punto anormal y/o el punto de ruido en los datos muestreados en la segunda ventana de tiempo, y el valor de estado estable del cualquier KPI se calcula con mayor precisión basándose en los datos muestreados del cualquier KPI después de que se elimine/n el punto anormal y/o el punto de ruido.

En otra implementación opcional más, la "determinación de un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI" puede incluir: obtener una puntuación de fiabilidad del cualquier KPI a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y al menos uno de una puntuación de tendencia del cualquier KPI y una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y un umbral de propiedad de hardware del elemento de red; y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fiabilidad de cada uno de los al menos un KPI. Si el estado de salud del elemento de red objetivo se determina basándose solo en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI, la puntuación de fluctuación en el proceso es equivalente a la puntuación de fiabilidad. En otro método, se obtiene una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y la puntuación de la distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, y el estado de salud del elemento de red objetivo puede determinarse basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. En este método, no solo se considera la puntuación de fluctuación, sino también la puntuación de la distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red. Por lo tanto, en este método, el estado de salud del elemento de red objetivo se determina con precisión. En otro método más, se obtiene una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación del cualquier KPI y la puntuación de tendencia del cualquier KPI, y el estado de salud del elemento de red objetivo puede determinarse basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. En este método, no solo se considera la puntuación de fluctuación, sino también la puntuación de tendencia. Por lo tanto, en este método, el estado de salud del elemento de red objetivo se determina con precisión.

En otra implementación opcional más, el método incluye además: determinar, por el dispositivo de detección, datos muestreados del cualquier KPI del elemento de red objetivo en un momento de detección, donde el momento de detección es el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo; y determinar, por el dispositivo de detección, una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en el momento de detección y un umbral preestablecido de propiedad de hardware del elemento de red del cualquier KPI.

En otra implementación opcional, la "obtención de una puntuación de fiabilidad del cualquier KPI a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y al menos uno de una puntuación de tendencia del cualquier KPI y una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y un umbral de propiedad de hardware del elemento de red" puede incluir: obtener una puntuación de fiabilidad del cualquier KPI a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación del cualquier KPI, la puntuación de tendencia del cualquier KPI, y una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red. Debido a que se consideran todos, la puntuación de fluctuación del cualquier KPI, la puntuación de tendencia del cualquier KPI, y la puntuación de la distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, el rendimiento del elemento de red se determina usando tanto los datos de rendimiento de un solo punto del elemento de red como los datos de rendimiento en la ventana de tiempo del elemento de red, se obtiene una puntuación de fiabilidad según el rendimiento del elemento de red, y el estado de salud del elemento de red se determina basándose en la fiabilidad. En el proceso, la salud del elemento de red se identifica con mayor precisión.

En otra implementación opcional más, el método incluye además: determinar, por el dispositivo de detección, datos muestreados del cualquier KPI en una tercera ventana de tiempo, donde la tercera ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y un tiempo de finalización de la tercera la ventana de tiempo es menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo; ordenar secuencialmente, por el dispositivo de detección, los datos muestreados del cualquier KPI en la tercera ventana de tiempo basándose en un tiempo de recogida de los datos muestreados para obtener datos ordenados, descomponer los datos ordenados, y determinar un componente de tendencia del cualquier KPI; y obtener la puntuación de tendencia del cualquier KPI según el componente de tendencia del cualquier KPI. El tiempo de recogida de los datos muestreados del cualquier KPI en la tercera ventana de tiempo se usa por completo para ordenar secuencialmente los datos muestreados para obtener los datos ordenados, descomponer los datos ordenados para obtener el componente de tendencia del cualquier KPI, y determinar la puntuación de tendencia del cualquier KPI basándose en el componente de tendencia del cualquier KPI. Por lo tanto, en el proceso, se puede obtener una puntuación de tendencia más precisa.

En otra implementación opcional más, el "al menos un KPI incluye una pluralidad de KPI, y la determinación del estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fiabilidad de cada uno de los al menos un KPI" puede incluir: realizar un cálculo ponderado en una puntuación de fiabilidad de cada uno de la pluralidad de KPI para determinar una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo; y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. La puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo se determina a través del cálculo ponderado. Por lo tanto, se mejora la precisión de la detección del estado de salud del elemento de red objetivo.

En otra implementación opcional más, el "estado de salud del elemento de red objetivo" puede incluir: un estado de fallo, un estado de salud deficiente, o un estado normal. Basándose en la puntuación de fiabilidad obtenida, se determina el estado de salud del elemento de red objetivo, y el estado de salud del elemento de red objetivo se divide específicamente en tres estados, de modo que el estado de salud del elemento de red objetivo se pueda obtener de forma más visual. Por ejemplo, si el elemento de red objetivo está en un estado de salud deficiente, se puede generar una advertencia activa; o si el elemento de red objetivo está en estado de fallo, se puede generar un fallo y se da una alarma de fallo.

En otra implementación opcional más, el "al menos un KPI" puede incluir una tasa de error de bits previa a la corrección y/o una tasa de error de bits posterior a la corrección.

Un segundo aspecto proporciona un aparato de detección del estado de salud del elemento de red. El aparato incluye específicamente:

un módulo de obtención, configurado para obtener datos muestreados de al menos un indicador clave de rendimiento KPI de un elemento de red objetivo; y un módulo de determinación del estado de salud, configurado para: obtener una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en al menos un KPI según los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del cualquier KPI; y determinar un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI.

En esta solución, la fluctuación se determina usando datos de rendimiento en una ventana de tiempo del elemento de red, y el estado de salud del elemento de red se determina basándose en la fluctuación. Se resuelve un problema de evaluación imprecisa considerando solo datos de rendimiento del momento de un solo punto del elemento de red. Por lo tanto, esta solución se puede usar para identificar el estado de salud del elemento de red con mayor precisión.

En una implementación opcional, el aparato de detección incluye además un módulo de aplicación, configurado para presentar el estado de salud del elemento de red objetivo.

En otra implementación opcional, la fluctuación se usa para representar un grado de desviación del cualquier KPI de un estado estable representado por el valor de estado estable.

En otra implementación opcional, el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para: calcular una distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI; y obtener la puntuación de fluctuación según la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI.

En otra implementación opcional más, el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para: calcular la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI usando uno de un métodos de desviación estándar, un método de desviación promedio, y un método de coeficiente de variación.

En otra implementación opcional más, el módulo de determinación del estado de salud está configurado además para: calcular el valor de estado estable del cualquier KPI basándose en datos muestreados del cualquier KPI en una segunda ventana de tiempo, donde un tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo es menor que o igual que un tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. Por lo general, la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo. Debido a que la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, se recoge una gran cantidad de datos en la segunda ventana de tiempo, y se representa mejor un estado estable del cualquier KPI. Por lo tanto, es más precisa una puntuación de fluctuación que se obtiene basándose en los datos muestreados en la primera ventana de tiempo y considerando el valor de estado estable calculado de los datos muestreados en la segunda ventana de tiempo.

En otra implementación opcional más, el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para: calcular el valor de estado estable del cualquier KPI basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo después de que se elimine/n un punto anormal y/o un punto de ruido.

En otra implementación opcional más, el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para: obtener una puntuación de fiabilidad del cualquier KPI a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y al menos uno de una puntuación de tendencia del cualquier KPI y una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y un umbral de propiedad de hardware del elemento de red; y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fiabilidad de cada uno de los al menos un KPI.

En otra implementación opcional más, el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para determinar una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en el momento de detección y un umbral de propiedad de hardware del elemento de red correspondiente al cualquier KPI, donde el momento de detección es el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo.

En otra implementación opcional más, el módulo de determinación del estado de salud está configurado además para: ordenar secuencialmente los datos muestreados del cualquier KPI en la tercera ventana de tiempo basándose en un tiempo de recogida de los datos muestreados para obtener datos ordenados, descomponer los datos ordenados, y determinar un componente de tendencia del cualquier KPI; y obtener la puntuación de tendencia del cualquier KPI según el componente de tendencia del cualquier KPI, donde la tercera ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y el tiempo de finalización de la tercera ventana de tiempo es menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo.

En otra implementación opcional más, el al menos un KPI incluye una pluralidad de KPI, y el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para: realizar un cálculo ponderado en una puntuación de fiabilidad de cada uno de la pluralidad de KPI para determinar una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo; y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo.

En otra implementación opcional más, el al menos un KPI incluye una pluralidad de KPI, y el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para: realizar un cálculo ponderado en una puntuación de fluctuación de cada uno de la pluralidad de KPI para determinar una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo; y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo.

En otra implementación opcional más, el estado de salud del elemento de red objetivo incluye: un estado de fallo, un estado de salud deficiente, o un estado normal.

En otra implementación opcional más, el al menos un KPI puede incluir una tasa de error de bits previa a la corrección y/o una tasa de error de bits posterior a la corrección.

Un tercer aspecto proporciona un dispositivo de detección del estado de salud del elemento de red. El dispositivo incluye un transceptor y un procesador. El transceptor está configurado para recibir datos muestreados de al menos un indicador clave de rendimiento KPI de un elemento de red objetivo. El procesador está configurado para obtener una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en al menos un KPI según datos muestreados del cualquier KPI en una primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del cualquier KPI. El procesador está configurado además para determinar un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI.

En una implementación opcional, la fluctuación se usa para representar un grado de desviación del cualquier KPI de un estado estable representado por el valor de estado estable.

En otra implementación opcional, el procesador está configurado además para: calcular una distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI; y obtener la puntuación de fluctuación según la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI.

En otra implementación opcional más, el procesador está configurado además para: calcular la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI usando uno de un método de desviación estándar, un método de desviación promedio, y un método de coeficiente de variación.

La puntuación de fluctuación se obtiene según la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI, y el estado de salud del elemento de red objetivo se determina por la puntuación de fluctuación. Por lo tanto, la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable se calcula usando uno del métodos de desviación estándar, el método de desviación promedio, y el método de coeficiente de variación, y luego la puntuación de fluctuación se determina basándose en la distancia entre los datos muestreados y el valor de estado estable. De esta manera, se puede garantizar que se obtenga una puntuación de fluctuación más precisa del cualquier KPI, de modo que el estado de salud del elemento de red objetivo se determine con mayor precisión.

En otra implementación opcional más, el procesador está configurado además para determinar datos muestreados del cualquier KPI del elemento de red objetivo en una segunda ventana de tiempo, donde la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y un tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo es menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo.

El procesador está configurado además para calcular un valor de estado estable del cualquier KPI basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo. Por lo general, la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo. El tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo es menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. Debido a que la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, se recoge una gran cantidad de datos en la segunda ventana de tiempo, y se representa mejor el estado del cualquier KPI. Por lo tanto, es más precisa una puntuación de fluctuación que se obtiene basándose en los datos muestreados en la primera ventana de tiempo y considerando el valor de estado estable calculado a partir de los datos muestreados en la segunda ventana de tiempo.

En otra implementación opcional más, el procesador está configurado además para: calcular el valor de estado estable del cualquier KPI basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo después de que se elimine/n un punto anormal y/o un punto de ruido. En este método, el punto anormal y/o el punto de ruido debe/n eliminarse en los datos muestreados en la segunda ventana de tiempo, y el valor de estado estable del cualquier KPI se calcula con mayor precisión basándose en los datos muestreados del cualquier KPI después de que se elimine/n el punto anormal y/o el punto de ruido.

En otra implementación opcional más, el procesador está configurado además para: obtener una puntuación de fiabilidad del cualquier KPI a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y al menos una de una puntuación de tendencia del cualquier KPI y una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y un umbral de propiedad de hardware del elemento de red; y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fiabilidad de cada uno de los al menos un KPI. Si el estado de salud del elemento de red objetivo se determina basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI, la puntuación de fluctuación en el proceso es equivalente a la puntuación de fiabilidad. En otro método, se obtiene una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y la puntuación de la distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, y el estado de salud del elemento de red objetivo puede determinarse basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. En este método, no solo se considera la puntuación de fluctuación, sino también la puntuación de la distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red. Por lo tanto, en este método, el estado de salud del elemento de red objetivo se determina con precisión. En otro método más, se obtiene una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación del cualquier KPI y la puntuación de tendencia del cualquier KPI, y el estado de salud del elemento de red objetivo puede determinarse basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. En este método, no solo se considera la puntuación de fluctuación, sino también la puntuación de tendencia. Por lo tanto, en este método, el estado de salud del elemento de red objetivo se determina con precisión.

En otra implementación opcional más, el procesador está configurado además para: determinar datos muestreados del cualquier KPI del elemento de red objetivo en un momento de detección, donde el momento de detección es el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo; y determinar una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en el momento de detección y un umbral preestablecido de propiedad de hardware del elemento de red del cualquier KPI.

En otra implementación opcional más, el procesador está configurado además para determinar datos muestreados del cualquier KPI del elemento de red objetivo en una tercera ventana de tiempo, donde la tercera ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y un tiempo de finalización de la tercera ventana de tiempo es menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo.

El procesador está configurado además para: ordenar secuencialmente los datos muestreados basándose en un tiempo de recogida de los datos muestreados del cualquier KPI en la tercera ventana de tiempo para obtener datos ordenados, descomponer los datos ordenados, y determinar un componente de tendencia del cualquier KPI; y determinar la puntuación de tendencia del cualquier KPI basándose en el componente de tendencia del cualquier KPI. El tiempo de recogida de los datos muestreados del cualquier KPI en la tercera ventana de tiempo se usa por completo para ordenar secuencialmente los datos muestreados para obtener los datos ordenados, descomponer los datos ordenados para obtener el componente de tendencia del cualquier KPI y determinar la puntuación de tendencia del cualquier KPI basándose en el componente de tendencia del cualquier KPI. Por lo tanto, en el proceso, se puede obtener una puntuación de tendencia más precisa.

En otra implementación opcional más, el procesador está configurado además para: realizar un cálculo ponderado sobre una puntuación de fiabilidad de cada uno de una pluralidad de KPI para determinar la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo; y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. La puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo se determina a través del cálculo ponderado. Por lo tanto, se mejora la precisión de la detección del estado de salud del elemento de red objetivo.

En otra implementación opcional más, el procesador está configurado además para: realizar un cálculo ponderado sobre una puntuación de fluctuación de cada uno de una pluralidad de KPI para determinar la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo, y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. En otra implementación opcional más, el "estado de salud del elemento de red objetivo" puede incluir: un estado de fallo, un estado de salud deficiente, o un estado normal. Basándose en la puntuación de fiabilidad obtenida, se determina el estado de salud del elemento de red objetivo, y el estado de salud del elemento de red objetivo se divide específicamente en tres estados, de modo que el estado de salud del elemento de red objetivo se pueda obtener de forma más visual. Por ejemplo, si el elemento de red objetivo está en un estado de salud deficiente, se puede generar una advertencia activa; o si el elemento de red objetivo está en estado de fallo, se puede generar un fallo y se da una alarma de fallo.

Un cuarto aspecto proporciona un dispositivo de resolución de problemas. El dispositivo de resolución de problemas incluye: un transceptor y un procesador, donde el transceptor está configurado para determinar datos muestreados del cualquier KPI de un elemento de red objetivo en una primera ventana de tiempo, y el procesador está configurado para: obtener una puntuación de fluctuación del cualquier KPI según los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del cualquier KPI, y determinar un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fluctuación del cualquier KPI. Cuando se ejecuta el dispositivo de resolución de problemas, el procesador ejecuta una instrucción de ejecución del ordenador almacenada en una memoria, de modo que el dispositivo de resolución de problemas realiza el método de resolución de problemas en el primer aspecto y las diversas formas opcionales del primer aspecto.

Un quinto aspecto proporciona un medio de almacenamiento informático, configurado para almacenar una instrucción de software informático usada por el dispositivo de resolución de problemas, donde la instrucción de software informático incluye un programa diseñado para realizar el primer aspecto y las implementaciones opcionales.

Un sexto aspecto proporciona un producto de programa informático, configurado para almacenar una instrucción de software informático usada por el dispositivo de resolución de problemas, donde la instrucción de software informático incluye un programa diseñado para realizar el primer aspecto y las implementaciones opcionales.

Breve descripción de los dibujos

La FIG. 1 es un diagrama de escenarios de aplicación de la detección del estado de salud del elemento de red según una realización de la presente invención;

La FIG. 2 es un diagrama de interacción esquemático de un método de detección del estado de salud del elemento de red según una realización de la presente invención;

La FIG. 3 es un diagrama esquemático de un estado de ventana de tiempo según una realización de la presente invención;

La FIG. 4 es un diagrama esquemático de otro estado de ventana de tiempo según una realización de la presente invención;

La FIG. 5 es un diagrama esquemático de otro aparato de detección del estado de salud del elemento de red según una realización de la presente invención;

La FIG. 6 es un diagrama esquemático de un dispositivo de detección del estado de salud del elemento de red según una realización de la presente invención; y

La FIG. 7 es un diagrama esquemático de un método de eliminación del punto anormal según una realización de la presente invención.

Descripción de las realizaciones

Para facilitar la comprensión de las realizaciones de la presente invención, a continuación se describen además las realizaciones de la presente invención en detalle usando realizaciones específicas con referencia a los dibujos adjuntos. Las realizaciones no limitan las realizaciones de la presente invención.

Las realizaciones de la presente invención proporcionan un método y un dispositivo de detección del estado de salud del elemento de red, y el estado de salud del elemento de red se determina usando datos de rendimiento en una ventana de tiempo. Se resuelve un problema de evaluación imprecisa considerando solo datos de rendimiento del momento de un solo punto del elemento de red. Por lo tanto, esta solución se puede usar para identificar el estado de salud del elemento de red con mayor precisión.

La FIG. 1 es un diagrama de escenarios de aplicación de la detección del estado de salud de los elementos de red según una realización de la presente invención. Como se muestra en la FIG. 1, el escenario de aplicación incluye una capa 10 del dispositivo de red y un dispositivo 20 de detección. La capa 10 del dispositivo de red incluye un dispositivo de gestión de red y al menos un elemento de red. Cada uno de los al menos un elemento de red puede enviar periódicamente datos muestreados al dispositivo 20 de detección; o cada uno del al menos un elemento de red puede enviar periódicamente datos muestreados al dispositivo de gestión de red, y el dispositivo de gestión de red envía los datos muestreados de cada uno de los al menos un elemento de red al dispositivo 20 de detección. Específicamente, los datos muestreados de cada uno del al menos un elemento de red incluye datos muestreados de al menos un KPI de cada uno del al menos un elemento de red.

El dispositivo 20 de detección incluye un transceptor y un procesador. El transceptor está configurado para recibir los datos muestreados del al menos un KPI de cada uno de los al menos un elemento de red. El procesador está configurado para: obtener una puntuación de fluctuación del cualquier KPI en el al menos un KPI según los datos muestreados del cualquier KPI y un valor de estado estable del cualquier KPI, y determinar el estado de salud del elemento de red basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI.

La FIG. 2 es un diagrama de interacción esquemático de un método de detección del estado de salud del elemento de red según una realización de la presente invención. Como se muestra en la FIG. 2, el método incluye específicamente las siguientes etapas.

S210. Una capa 10 del dispositivo de red envía datos muestreados de al menos un elemento de red a un dispositivo 20 de detección.

Específicamente, cada uno de los al menos un elemento de red puede enviar periódicamente datos muestreados al dispositivo 20 de detección; o cada uno del al menos un elemento de red puede enviar periódicamente datos muestreados a un dispositivo de gestión de red, y el dispositivo de gestión de red envía los datos muestreados de cada uno de los al menos un elemento de red al dispositivo 20 de detección. Específicamente, los datos muestreados de cada uno del al menos un elemento de red incluye datos muestreados de al menos un KPI de cada uno del al menos un elemento de red. Por ejemplo, el al menos un KPI incluye una tasa de error de bits previa a la corrección y/o una tasa de error de bits posterior a la corrección.

Específicamente, la capa del dispositivo de red envía periódicamente datos muestreados de un elemento de red objetivo a una interfaz del dispositivo de detección. Por ejemplo, la capa del dispositivo de red envía periódicamente los datos muestreados del elemento de red objetivo a la interfaz del dispositivo de detección usando el protocolo de arquitectura de agente de solicitud de objeto común (en inglés, Common Object Request Broker Architecture, CORBA).

El dispositivo de detección puede configurar un parámetro de antemano según un tipo de servicio proporcionado por un elemento de red a detectar. Un parámetro configurado, por lo general, incluye un KPI requerido para la detección, y puede incluir además un umbral (por ejemplo, un umbral de propiedad de hardware del elemento de red) requerido para la detección. En un ejemplo implementable, si el estado de salud del elemento de red se evalúa basándose en un servicio de división de longitud de onda proporcionado por un elemento de red, la configuración 1 del sistema y la configuración 2 del sistema pueden configurarse a través de una interfaz de configuración del dispositivo de detección. Los campos correspondientes a la configuración 1 del sistema son respectivamente una Clave1, un KPI1, y un KPI2 ... La Clave1, el KPI1, y el KPI2 corresponden respectivamente a una advertencia de calidad del servicio de división de longitud de onda, una tasa de error de bits previa a la corrección y una tasa de error de bits posterior a la corrección, y se usan para indicar un aviso de calidad del servicio de división de longitud de onda. El estado de salud del elemento de red se evalúa principalmente usando dos KPI: la tasa de error de bits previa a la corrección y la tasa de error de bits posterior a la corrección. Los campos correspondientes a la configuración 2 del sistema son respectivamente KPI, Board_type, y FEC_THD. El KPI, Board_type, y FEC_THD corresponden respectivamente a una tasa de error de bits previa a la corrección, una placa NS2 de línea de división de longitud de onda y un umbral de 10-6, y se usan para indicar que un umbral de propiedad de hardware del elemento de red de KPI es 10-6 para la tasa de error de bits previa a la corrección de la placa NS2 de línea de división de longitud de onda. La configuración 1 del sistema y la configuración 2 del sistema pueden estar preestablecidas.

Opcionalmente, el dispositivo de detección envía, a la capa del dispositivo de red, información de retroalimentación que incluye el KPI requerido para la detección. En consecuencia, la capa del dispositivo de red envía periódicamente datos muestreados del KPI requerido para la detección al dispositivo de detección según la información de retroalimentación. Específicamente, la información de retroalimentación puede enviarse directamente por el dispositivo 20 de detección al menos un elemento de red; o la información de retroalimentación puede enviarse primero al dispositivo de gestión de red, y luego el dispositivo de gestión de red envía la información de retroalimentación a al menos un elemento de red objetivo.

S220. El dispositivo de detección determina datos muestreados de al menos un KPI (por ejemplo, una tasa de error de bits previa a la corrección y/o una tasa de error de bits posterior a la corrección) de un elemento de red a detectar (denominado elemento de red objetivo a continuación) en una ventana de tiempo.

Específicamente, como se muestra en la FIG. 3, un tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo es un momento de detección, y el momento de detección es, por lo general, un momento correspondiente a los últimos datos de recogida recogidos antes de que se realice la etapa S220. La primera ventana de tiempo es un rango de tiempo, por ejemplo, ocho horas antes del momento de detección.

S230. El dispositivo de detección obtiene una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en el al menos un KPI según los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del cualquier KPI.

Cabe señalar que, en la etapa S230, se calcula la puntuación de fluctuación del cualquier KPI en el al menos un KPI. Específicamente, si el al menos un KPI incluye solo un KPI (por ejemplo, una tasa de error de bits previa a la corrección), se calcula una puntuación de fluctuación del KPI (por ejemplo, una tasa de error de bits previa a la corrección) en la etapa S230. Si el al menos un KPI incluye una pluralidad de KPI (por ejemplo, una tasa de error de bits previa a la corrección y una tasa de error de bits posterior a la corrección), se calcula una puntuación de fluctuación de cada uno de la pluralidad de KPI en la etapa S230 (por ejemplo, una puntuación de fluctuación de la tasa de error de bits previa a la corrección y una puntuación de fluctuación de la tasa de error de bits posterior a la corrección).

Para facilitar la descripción, el cualquier KPI se denomina KPI objetivo a continuación. Por ejemplo, cuando se calcula la puntuación de fluctuación de la tasa de error de bits previa a la corrección, el KPI objetivo se refiere a la tasa de error de bits previa a la corrección; y cuando se calcula la puntuación de fluctuación de la tasa de error de bits posterior a la corrección, el KPI objetivo se refiere a la tasa de error de bits posterior a la corrección.

La fluctuación es uno de los indicadores importantes para medir el estado de salud del elemento de red. La fluctuación del KPI objetivo se usa para representar un grado de desviación del KPI objetivo de un estado estable. Por ejemplo, un método de cálculo de fluctuación es obtener la puntuación de fluctuación según una distancia (denominada distancia de fluctuación a continuación) entre los datos muestreados del KPI objetivo en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del KPI objetivo. Específicamente, la distancia de fluctuación se puede calcular usando uno de un método de desviación estándar, un método de desviación promedio, y un método de coeficiente de variación.

Específicamente, la distancia de fluctuación se calcula usando la siguiente fórmula:

sDeviationDist es la puntuación de fluctuación del KPI objetivo, y o es la distancia de fluctuación.

En un ejemplo, la distancia de fluctuación se puede calcular usando el método de desviación estándar, específicamente:

o es la distancia de fluctuación, Xi son datos muestreados en un solo punto de muestreo en la primera ventana de tiempo (es decir, un valor de KPI), ^ es el valor de estado estable del KPI objetivo, y N es una cantidad de partes de los datos muestreados en la primera ventana de tiempo (por ejemplo, si la primera ventana de tiempo es ocho horas antes del momento de detección y los datos se recogen cada 15 minutos, N es 32).

En otro ejemplo, la distancia de fluctuación se calcula usando el método de desviación promedio. Específicamente, el método de desviación promedio elimina una propiedad positiva o negativa de una desviación usando un valor absoluto. El método de desviación promedio puede usar un valor promedio o una mediana como valor de referencia.

En otro ejemplo más, la distancia de fluctuación se calcula usando el método de coeficiente de variación. Específicamente, una ratio entre una desviación estándar y un valor medio se denomina coeficiente de variación. El método de coeficiente de variación se puede aplicar para comparar grados discretos de dos grupos de datos. Si las escalas de medición de los dos grupos de datos tienen una gran diferencia, o las dimensiones de los datos de los dos grupos de datos son diferentes, la desviación estándar, por lo general, no se usa directamente para comparar los grados discretos de los dos grupos de datos. En este caso, el método de coeficiente de variación se usa para eliminar los impactos de las escalas de medición y las dimensiones de medición.

Generalmente, una mayor distancia de fluctuación indica una mayor fluctuación. Por lo general, la mayor fluctuación indica una mayor puntuación de fluctuación, y una menor fluctuación indica una menor puntuación de fluctuación.

El valor de estado estable del KPI objetivo se usa para representar un estado estable del KPI objetivo. El valor de estado estable del KPI objetivo teóricamente se refiere a un valor promedio del KPI objetivo dentro de un período de tiempo relativamente largo.

El dispositivo de detección puede calcular específicamente el valor de estado estable del KPI objetivo basándose en datos muestreados del KPI objetivo en una segunda ventana de tiempo. La segunda ventana de tiempo es, por lo general, mayor o igual que la primera ventana de tiempo, por ejemplo, la duración de la segunda ventana de tiempo es de 24 horas. El tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo puede ser menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. Como se muestra en la FIG. 3, el tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo es igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. Como se muestra en la FIG.

4, el tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo es menor que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo.

Específicamente, el dispositivo de detección calcula el valor de estado estable del KPI objetivo basándose en los datos muestreados del KPI objetivo en la segunda ventana de tiempo después de que se elimine/n un punto anormal y/o un punto de ruido. Específicamente, se puede usar un valor promedio de los datos muestreados del KPI objetivo después de que se elimine/n el punto anormal y/o el punto de ruido como el valor de estado estable del KPI objetivo. Específicamente, la distribución normal se puede usar para eliminar el punto anormal de los datos muestreados del KPI objetivo en la segunda ventana de tiempo. Por ejemplo, se puede usar un principio de 3 sigma para eliminar el punto anormal de los datos muestreados del KPI objetivo en la segunda ventana de tiempo. Como se muestra en la FIG. 7, un punto de datos del KPI fuera de [u - 3o, u + 3o] es el punto anormal. Se puede usar un método de análisis de componentes principales para reducir una dimensión de los datos muestreados del KPI objetivo en la segunda ventana de tiempo y para eliminar el punto de ruido.

S240. El dispositivo de detección determina un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los KPI objetivo.

El estado de salud del elemento de red objetivo puede ser un estado de fallo, un estado de salud deficiente, o un estado normal. Además, si el elemento de red objetivo está en el estado de salud deficiente, se puede generar una advertencia activa; o si el elemento de red objetivo está en estado de fallo, se puede generar un fallo y se da una alarma de fallo.

Específicamente, el dispositivo de detección puede determinar una puntuación de fiabilidad del KPI objetivo basándose en la puntuación de fluctuación del KPI objetivo, y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fiabilidad de cada KPI.

Generalmente, una puntuación de fiabilidad más alta indica un mejor estado de salud del elemento de red.

Cuando se determina una puntuación de fiabilidad del KPI objetivo basándose solo en la puntuación de fluctuación del KPI objetivo, la puntuación de fluctuación del KPI objetivo se puede usar directamente como la puntuación de fiabilidad del KPI objetivo.

Cuando la puntuación de fiabilidad del KPI objetivo se determina basándose en al menos dos puntuaciones en la puntuación de fluctuación del KPI objetivo, una puntuación de tendencia del KPI objetivo, y una puntuación de una distancia (denominada distancia umbral a continuación) entre el KPI objetivo y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, donde las al menos dos puntuaciones son la puntuación de fluctuación del KPI objetivo y al menos una de la puntuación de tendencia del KPI objetivo, y la puntuación de la distancia entre el KPI objetivo y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, se puede realizar un cálculo ponderado en las al menos dos puntuaciones para obtener la puntuación de fiabilidad del KPI objetivo. Específicamente, la puntuación de fiabilidad del KPI objetivo se puede calcular usando la siguiente fórmula:

sReliability = a ^* sDeviationDist ⁺(fí * sThresDist A* sTrend)

sReliability es la puntuación de fiabilidad del KPI objetivo, sDeviationDist es la puntuación de fluctuación del KPI objetivo, sTrend es la puntuación de tendencia del KPI objetivo, y sThresDist es una puntuación de distancia de umbral correspondiente al k Pi objetivo. a, ¿6, y Á son coeficientes de ponderación de sDeviationDist, sThresDist , y sTrend, y a + 6 + Á = 1. Los coeficientes de ponderación pueden preestablecerse o pueden determinarse a través de entrenamiento. Generalmente, sDeviationDist es obligatorio, y sTrend y sThresDist son opcionales.

La distancia de umbral se refiere a una distancia entre los datos muestreados del KPI objetivo (por ejemplo, la tasa de error de bits previa a la corrección) y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red (por ejemplo, 10-6) correspondiente al KPI objetivo. En consecuencia, la puntuación de distancia umbral se usa para representar la fiabilidad del KPI objetivo y puede reflejarse por la distancia umbral. Por lo general, cuando los datos muestreados del KPI de objetivo son mayores que el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, una distancia entre los datos muestreados del KPI de objetivo y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red es menor, es decir, una distancia de umbral es menor, y una puntuación de distancia de umbral del KPI objetivo es menor. Esto indica una menor fiabilidad del elemento de red objetivo reflejada por el KPI objetivo.

Cabe señalar que el umbral de propiedad de hardware del elemento de red generalmente depende de una propiedad de hardware del elemento de red. Por ejemplo, un umbral de propiedad de hardware del elemento de red correspondiente a la tasa de error de bits previa a la corrección indica que se produce un error de bits posterior a la corrección después de que la tasa de error de bits previa a la corrección alcance el umbral de propiedad de hardware del elemento de red. Por ejemplo, un umbral de propiedad de hardware del elemento de red correspondiente a una tasa de error de bits previa a la corrección de un módulo óptico de 10G es, por lo general, de 10 a una potencia de -6, un umbral de propiedad de hardware del elemento de red correspondiente a una tasa de error de bits previa a la corrección de un módulo óptico de 40G es, por lo general, de 10 a una potencia de -5, y un umbral de propiedad de hardware del elemento de red correspondiente a una tasa de error de bits previa a la corrección de un módulo óptico de 100G es, por lo general, de 10 a una potencia de -5. El umbral de propiedad de hardware del elemento de red correspondiente a un KPI de potencia óptica de láser es, por lo general, de -60 dB.

Un método para determinar la puntuación de distancia umbral por el dispositivo de detección incluye: determinar, por el dispositivo de detección, la puntuación de distancia umbral basándose en datos muestreados del KPI objetivo en el momento de detección (es decir, el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo) y un umbral preestablecido de propiedad de hardware del elemento de red correspondiente al KPI objetivo.

Específicamente, la puntuación de distancia de umbral se puede calcular usando la siguiente fórmula:

X son los datos muestreados en el momento de detección, X^thd es el umbral de propiedad de hardware del elemento de red correspondiente al KPI objetivo, Xmin es un valor mínimo teórico del KPI objetivo, y Xmax es un valor máximo teórico del KPI objetivo, donde Xmin y Xmax pueden ser valores preestablecidos.

Según la fórmula, cuando los datos muestreados en el momento de detección son mayores que el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, una distancia entre los datos muestreados en el momento de detección y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red es menor, es decir, una distancia de umbral es menor, y una puntuación de distancia de umbral del KPI objetivo es menor. Esto indica una menor fiabilidad del elemento de red objetivo reflejado por el KPI objetivo. Cuando los datos muestreados en el momento de detección son menores que el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, la puntuación de distancia de umbral del KPI objetivo es 0, y esto indica que la fiabilidad del elemento de red objetivo reflejado por el KPI objetivo es muy baja.

Otro método para determinar la puntuación de distancia de umbral por el dispositivo de detección incluye: determinar, por el dispositivo de detección, la puntuación de distancia de umbral basándose en datos muestreados del KPI objetivo en una cuarta ventana de tiempo y un umbral preestablecido de propiedad de hardware del elemento de red correspondiente al objetivo KPI. El tiempo de finalización de la cuarta ventana de tiempo es la mismo que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo, y la cuarta ventana de tiempo es, por lo general, menor que la primera ventana de tiempo. Por ejemplo, la cuarta ventana de tiempo es de 1 hora. Específicamente, se calcula un valor promedio para los datos muestreados en la cuarta ventana de tiempo, y se usa una diferencia entre el valor promedio y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red como la distancia de umbral. Específicamente, la puntuación de distancia de umbral se puede calcular usando la siguiente fórmula:

X es el valor promedio, X ^thd es el umbral de propiedad de hardware del elemento de red correspondiente al KPI objetivo, Xmin es un valor mínimo teórico del KPI objetivo, y Xmax es un valor máximo teórico del KPI objetivo, donde Xmin y Xmax pueden ser valores preestablecidos.

Una tendencia es uno de los indicadores importantes para medir la precisión del estado de salud del elemento de red. Se usa una tendencia del KPI objetivo para representar una tendencia de cambio del KPI objetivo. En consecuencia, la puntuación de tendencia del KPI objetivo se usa para representar un cambio (un aumento o una disminución) del KPI objetivo y una velocidad de cambio.

El dispositivo de detección puede calcular específicamente la puntuación de tendencia del KPI objetivo basándose en datos muestreados del KPI objetivo en una tercera ventana de tiempo. Un tiempo de finalización de la tercera ventana de tiempo es menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. Como se muestra en la FIG.

3, el tiempo de finalización de la tercera ventana de tiempo es igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. Como se muestra en la FIG. 4, el tiempo de finalización de la tercera ventana de tiempo es menor que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. La tercera ventana de tiempo es, por lo general, mayor que la primera ventana de tiempo, por ejemplo, la duración de la tercera ventana de tiempo es de tres días.

Específicamente, el dispositivo de detección puede ordenar secuencialmente los datos muestreados basándose en un tiempo de recogida de los datos muestreados del KPI objetivo en la tercera ventana de tiempo para obtener datos ordenados, descomponer los datos ordenados para obtener un componente de tendencia en el KPI objetivo, y determinar la puntuación de tendencia del KPI objetivo basándose en el componente de tendencia.

Por ejemplo, el dispositivo de detección usa un modelo de suavizado exponencial (en inglés Exponential Smoothing Model, HWSM) para descomponer los datos ordenados en un componente de tendencia, un componente estacional, y un componente aleatorio. El modelo de suavizado exponencial puede ser específicamente un modelo aditivo mostrado a continuación:

X , . = W í * , . £ , .

Xi son datos muestreados en un momento i, W un componente aleatorio en el momento i, Si es un componente estacional en el momento i, y e¡ es un componente aleatorio en el momento i.

Luego, la puntuación de tendencia se determina basándose en una pendiente k del componente de tendencia.

Si el componente de tendencia disminuye, indica poca fiabilidad, y la puntuación de tendencia se calcula usando la siguiente fórmula:

Si el componente de tendencia aumenta, indica poca fiabilidad, y la puntuación de tendencia se calcula usando la siguiente fórmula:

El dispositivo de detección puede usar específicamente las siguientes fórmulas para obtener la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación de el al menos un KPI, una puntuación de tendencia del al menos un KPI, y una puntuación de un distancia entre el al menos un KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red.

Si el al menos un KPI incluye una pluralidad de KPI, en la etapa 240, el dispositivo de detección puede realizar un cálculo ponderado en una puntuación de fiabilidad de cada uno de la pluralidad de KPI para determinar la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo, y luego determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la fiabilidad del elemento de red objetivo.

La FIG. 5 es un diagrama esquemático de otro aparato de estado de salud del elemento de red según una realización de la presente invención, donde el aparato de estado de salud del elemento de red puede configurarse para implementar el método de detección proporcionado en las realizaciones del método anteriores de la presente invención. Como se muestra en la FIG. 5, un dispositivo 20 de detección incluye un módulo 501 de obtención, un módulo 502 de determinación del estado de salud, y puede incluir además un módulo 503 de aplicación y una interfaz de configuración.

El módulo 501 de obtención está configurado para obtener datos muestreados de al menos un KPI de un elemento de red objetivo.

El módulo 502 de determinación del estado de salud está configurado para: obtener una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en el al menos un KPI (denominado KPI objetivo a continuación) según datos muestreados del KPI objetivo en una primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del KPI de objetivo, y determinar un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI. El módulo 502 de determinación del estado de salud puede determinar específicamente un estado de salud del elemento de red usando el modelo de evaluación de fiabilidad inteligente. Los datos muestreados del al menos un indicador clave de rendimiento KPI del elemento de red objetivo se introducen en el modelo de evaluación de fiabilidad inteligente, y el modelo de evaluación de fiabilidad inteligente genera el estado de salud del elemento de red objetivo.

El módulo 503 de aplicación está configurado para obtener un diagrama de distribución de fiabilidad del elemento de red objetivo según el estado de salud del elemento de red objetivo, donde el diagrama de distribución de fiabilidad puede incluir un área de fallo, un área de salud deficiente, y un área normal. El área de fallo se usa para visualizar información sobre un elemento de red en estado de fallo; el área de salud deficiente se usa para visualizar información sobre un elemento de red en un estado de salud deficiente; y el área normal se usa para visualizar información sobre un elemento de red en un estado normal.

Basándose en la puntuación de fiabilidad obtenida, se determina el estado de salud del elemento de red objetivo, y el estado de salud del elemento de red objetivo se divide específicamente en tres estados, de modo que el estado de salud del elemento de red objetivo se puede obtener de forma más visual. Por ejemplo, si el elemento de red objetivo está en un estado de salud deficiente, se puede generar una advertencia activa; o si el elemento de red objetivo está en estado de fallo, se puede generar una fallo y se da una alarma de fallo.

Por ejemplo, cuando el dispositivo de detección es un ordenador, el módulo 503 de aplicación es una capa de aplicación. El módulo 503 de aplicación en el dispositivo 20 de detección proporciona un diagrama de distribución del estado de salud del elemento de red, y una pantalla de visualización del ordenador proporciona una imagen visual. Puede observarse visualmente en la imagen visual que al menos un elemento de red objetivo está en una de las áreas de fallo, área de salud deficiente, y área normal.

La interfaz de configuración está configurada para configurar un parámetro basándose en un tipo de servicio del al menos un elemento de red objetivo en una capa del dispositivo de red que necesita ser analizado.

Por ejemplo, si el estado de salud del elemento de red se evalúa basándose en el servicio de división de longitud de onda proporcionado por el elemento de red objetivo, la configuración se realiza según el método de configuración en S210, y los detalles no se describen en la presente memoria nuevamente.

Específicamente, la fluctuación se usa para representar un grado de desviación del KPI objetivo de un estado estable representado por el valor de estado estable.

El módulo 502 de determinación del estado de salud está configurado para: calcular una distancia entre los datos muestreados del KPI objetivo en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del KPI objetivo, y obtener una puntuación de fluctuación según la distancia entre los datos muestreados del KPI objetivo en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del KPI objetivo.

El módulo 502 de determinación del estado de salud puede configurarse específicamente para calcular la distancia entre los datos muestreados del KPI objetivo en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del KPI objetivo usando uno de un método de desviación estándar, un método de desviación promedio, y un método de coeficiente de variación.

El módulo 502 de determinación del estado de salud está configurado además para calcular el valor de estado estable del KPI objetivo basándose en datos muestreados del KPI objetivo en una segunda ventana de tiempo, donde la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y un tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo es menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. Debido a que la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera de tiempo, se recoge una gran cantidad de datos en la segunda ventana de tiempo, y se representa mejor un estado estable del KPI objetivo. Por lo tanto, es más precisa una puntuación de fluctuación que se obtiene basándose en los datos muestreados en la primera ventana de tiempo y considerando el valor de estado estable calculado a partir de los datos muestreados en la segunda ventana de tiempo.

El módulo 502 de determinación del estado de salud puede configurarse específicamente para calcular el valor de estado estable del KPI objetivo basándose en los datos muestreados del KPI objetivo en la segunda ventana de tiempo después de que se elimine/n un punto anormal y/o un punto de ruido.

El módulo 502 de determinación del estado de salud puede configurarse específicamente para: obtener una puntuación de fiabilidad del KPI objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y al menos una de una puntuación de tendencia del KPI objetivo y una puntuación de una distancia entre el KPI objetivo y un umbral de propiedad de hardware del elemento de red, y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fiabilidad de cada uno de los al menos un KPI. Si el estado de salud del elemento de red objetivo se determina basándose solo en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI, la puntuación de fluctuación en el proceso es equivalente a la puntuación de fiabilidad. En otro método, se obtiene una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y la puntuación de la distancia entre el KPI objetivo y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, y el estado de salud del elemento de red objetivo puede determinarse basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. En este método, no solo se considera la puntuación de fluctuación, sino también la puntuación de la distancia entre el KPI objetivo y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red. Por lo tanto, el método puede determinar con precisión el estado de salud del elemento de red objetivo. En otro método más, se obtiene una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación del KPI objetivo y la puntuación de tendencia del KPI objetivo, y el estado de salud del elemento de red objetivo puede determinarse basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. En este método, no solo se considera la puntuación de fluctuación, sino también la puntuación de tendencia. Por lo tanto, el método puede determinar con precisión el estado de salud del elemento de red objetivo.

El módulo 502 de determinación del estado de salud está configurado para determinar datos muestreados del KPI objetivo del elemento de red objetivo en un momento de detección, donde el momento de detección es el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. El dispositivo de detección determina una puntuación de una distancia entre el KPI objetivo y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red basándose en los datos muestreados del KPI objetivo en el momento de detección y un umbral preestablecido de propiedad de hardware del elemento de red del KPI objetivo.

El módulo 502 de determinación del estado de salud está configurado para obtener la puntuación de fiabilidad del KPI objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación del KPI objetivo, la puntuación de tendencia del KPI objetivo, y la puntuación de la distancia entre el KPI objetivo y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red. Debido a que se consideran todas, la puntuación de fluctuación del KPI objetivo, la puntuación de tendencia del KPI objetivo, y la puntuación de la distancia entre el KPI objetivo y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, el rendimiento del elemento de red se determina usando tanto los datos de rendimiento de un solo punto del elemento de red como datos de rendimiento en una ventana de tiempo del elemento de red, se obtiene una puntuación de fiabilidad según el rendimiento del elemento de red, y el estado de salud del elemento de red se determina basándose en la fiabilidad. En el proceso, la salud del elemento de red se identifica con mayor precisión.

El módulo 502 de determinación del estado de salud está configurado para: ordenar secuencialmente datos muestreados basándose en un tiempo de recogida de los datos muestreados del KPI objetivo en una tercera ventana de tiempo para obtener datos ordenados, descomponer los datos ordenados, y determinar un componente de tendencia; y determinar la puntuación de tendencia del KPI objetivo basándose en el componente de tendencia. La tercera ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y el tiempo de finalización de la tercera ventana de tiempo es menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. El tiempo de recogida de los datos muestreados del KPI objetivo en la tercera ventana de tiempo se usa por completo para ordenar secuencialmente los datos muestreados para obtener los datos ordenados, descomponer los datos ordenados para obtener el componente de tendencia del KPI objetivo, y determinar la puntuación de tendencia del KPI objetivo basándose en el componente de tendencia del KPI objetivo. Por lo tanto, en el proceso, se puede obtener una puntuación de tendencia más precisa.

El módulo 502 de determinación del estado de salud está configurado para: realizar un cálculo ponderado sobre una puntuación de fiabilidad de cada uno de una pluralidad de KPI para determinar la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo; y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. La puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo se determina a través del cálculo ponderado. Por lo tanto, se mejora la precisión de la detección del estado de salud del elemento de red objetivo.

La FIG. 6 es un diagrama esquemático de un dispositivo de detección del estado de salud del elemento de red según una realización de la presente invención. Como se muestra en la FIG. 6, esta realización de esta solicitud proporciona el dispositivo de detección del estado de salud del elemento de red. El dispositivo incluye un transceptor y un procesador. El transceptor está configurado para recibir datos muestreados de al menos un indicador clave de rendimiento KPI de un elemento de red objetivo. El procesador está configurado para obtener una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en al menos un KPI según datos muestreados del cualquier KPI en una primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del cualquier KPI. El procesador está configurado además para determinar un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI.

En esta solución, usando el transceptor y el procesador del dispositivo, se determina el estado de salud del elemento de red usando datos de rendimiento de un solo punto del elemento de red y datos de rendimiento en una ventana de tiempo del elemento de red. Se resuelve un problema de evaluación imprecisa considerando solo datos de rendimiento del momento de un solo punto del elemento de red. Por lo tanto, esta solución se puede usar para identificar el estado de salud del elemento de red con mayor precisión.

La fluctuación anterior se usa para representar un grado de desviación de cualquier KPI de un estado estable representado por el valor de estado estable.

El procesador está configurado además para: calcular una distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI; y obtener la puntuación de fluctuación según la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI.

El procesador está configurado además para calcular la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI usando uno de un método de desviación estándar, un método de desviación promedio, y un método de coeficiente de variación.

El procesador está configurado además para determinar datos muestreados del cualquier KPI en una segunda ventana de tiempo, donde la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y un tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo es menor o igual que un tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo.

El procesador está configurado además para calcular un valor de estado estable del cualquier KPI basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo. Debido a que la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, se recoge una gran cantidad de datos en la segunda ventana de tiempo, y se representa mejor un estado del cualquier KPI. Por lo tanto, es más precisa una puntuación de fluctuación que se obtiene basándose en los datos muestreados en la primera ventana de tiempo y considerando el valor de estado estable calculado de los datos muestreados en la segunda ventana de tiempo.

El procesador está configurado además para calcular el valor de estado estable del cualquier KPI basándose en datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo después de que se elimine/n un punto anormal y/o un punto de ruido. Los datos muestreados en la segunda ventana de tiempo no se aplican por completo para calcular el valor de estado estable del cualquier KPI. Por lo tanto, en este método, se debe/n eliminar el punto anormal y/o el punto de ruido en los datos muestreados en la segunda ventana de tiempo, y el valor de estado estable del cualquier KPI se calcula con precisión basándose en los datos muestreados del cualquier KPI después de que se elimine/n el punto anormal y/o el punto de ruido.

El procesador está configurado además para: obtener una puntuación de fiabilidad del cualquier KPI a través del cálculo ponderado basándose en la puntuación de fluctuación y al menos uno de una puntuación de tendencia del cualquier KPI y una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y un umbral de propiedad de hardware del elemento de red; y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fiabilidad de cada uno de los al menos un KPI. Si el estado de salud del elemento de red objetivo se determina basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI, la puntuación de fluctuación en el proceso es equivalente a la puntuación de fiabilidad. En otro método, se obtiene una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y la puntuación de la distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, y el estado de salud del elemento de red objetivo puede se determinará basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. En este método, no solo se considera la puntuación de fluctuación, sino también la puntuación de la distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red. Por lo tanto, en este método, el estado de salud del elemento de red objetivo se determina con precisión. En otro método más, se obtiene una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación del cualquier KPI y la puntuación de tendencia del cualquier KPI, y el estado de salud del elemento de red objetivo puede determinarse basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. En este método, no solo se considera la puntuación de fluctuación, sino también la puntuación de tendencia. Por lo tanto, en este método, el estado de salud del elemento de red objetivo se determina con precisión.

El procesador está configurado además para determinar datos muestreados del cualquier KPI del elemento de red objetivo en un momento de detección, donde el momento de detección es el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo. El dispositivo de detección determina una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en el momento de detección y un umbral preestablecido de propiedad de hardware del elemento de red del cualquier KPI.

El procesador está configurado además para obtener una puntuación de fiabilidad del cualquier KPI a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación del cualquier KPI, la puntuación de tendencia del cualquier KPI, y la puntuación de la distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red. Debido a que se consideran todos, la puntuación de fluctuación del cualquier KPI, la puntuación de tendencia del cualquier KPI, y la puntuación de la distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red, el rendimiento del elemento de red se determina usando tanto los datos de rendimiento de un solo punto del elemento de red como los datos de rendimiento en la ventana de tiempo del elemento de red, se obtiene una puntuación de fiabilidad según el rendimiento del elemento de red, y el estado de salud del elemento de red se determina basándose en la fiabilidad. En el proceso, la salud del elemento de red se identifica con mayor precisión.

El procesador está configurado además para determinar datos muestreados del cualquier KPI del elemento de red objetivo en una tercera ventana de tiempo, donde la tercera ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y un tiempo de finalización de la tercera ventana de tiempo es menor o que igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo.

El procesador está configurado además para: ordenar secuencialmente los datos muestreados basándose en un tiempo de recogida de los datos muestreados del cualquier KPI en la tercera ventana de tiempo para obtener datos ordenados, descomponer los datos ordenados, y determinar un componente de tendencia del cualquier KPI; y determinar la puntuación de tendencia del cualquier KPI basándose en el componente de tendencia del cualquier KPI. El tiempo de recogida de los datos muestreados del cualquier KPI en la tercera ventana de tiempo se usa por completo para ordenar secuencialmente los datos muestreados para obtener los datos ordenados, descomponer los datos ordenados para obtener el componente de tendencia del cualquier KPI, y determinar la puntuación de tendencia del cualquier KPI basándose en el componente de tendencia del cualquier KPI. Por lo tanto, en el proceso, se puede obtener una puntuación de tendencia más precisa.

El procesador está configurado además para: realizar un cálculo ponderado sobre una puntuación de fiabilidad de cada uno de una pluralidad de KPI para determinar la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo; y determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo. La puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo se determina a través del cálculo ponderado. Por lo tanto, se mejora la precisión de la detección del estado de salud del elemento de red objetivo.

El "estado de salud del elemento de red objetivo" puede incluir: un estado de fallo, un estado de salud deficiente, o un estado normal. Basándose en la puntuación de fiabilidad obtenida, se determina el estado de salud del elemento de red objetivo, y el estado de salud del elemento de red objetivo se divide específicamente en tres estados, de modo que el estado de salud del elemento de red objetivo se puede obtener de forma más visual. Por ejemplo, si el elemento de red objetivo está en un estado de salud deficiente, se puede generar una advertencia activa; o si el elemento de red objetivo está en estado de fallo, se puede generar una fallo y se da una alarma de fallo.

El "al menos un KPI" puede incluir una tasa de error de bits previa a la corrección y/o una tasa de error de bits posterior a la corrección.

Las descripciones anteriores sobre implementaciones permiten que un experto en la técnica comprenda claramente que, con el propósito de una descripción breve y conveniente, la división de los módulos de función anteriores se toma como un ejemplo a modo de ilustración. En la aplicación real, las funciones anteriores pueden asignarse a diferentes módulos de función e implementarse según un requisito, es decir, una estructura interna de un aparato se divide en diferentes módulos de función para implementar todas o algunas de las funciones descritas anteriormente. Para un proceso de trabajo detallado del sistema, aparato, y unidad anteriores, consulte un proceso correspondiente en las realizaciones del método anteriores, y los detalles no se describen en la presente memoria nuevamente.

En las diversas realizaciones proporcionadas en esta solicitud, debe comprenderse que el sistema, aparato, y método descritos pueden implementarse de otras maneras. Por ejemplo, la realización del aparato descrita es simplemente un ejemplo. Por ejemplo, la división de módulos o unidades es simplemente una división de funciones lógica y puede ser otra división en la implementación real. Por ejemplo, una pluralidad de unidades o componentes pueden combinarse o integrarse en otro sistema, o algunas características pueden ignorarse o no realizarse. Además, los acoplamientos mutuos visualizados o analizados o acoplamientos directos o conexiones de comunicación pueden implementarse usando algunas interfaces. Los acoplamientos indirectos o conexiones de comunicación entre los aparatos o unidades pueden implementarse en formas eléctricas, mecánicas u otras.

Las unidades descritas como partes separadas pueden estar o no físicamente separadas, y las partes visualizadas como unidades pueden o no ser unidades físicas, pueden estar ubicadas en una posición, o pueden estar distribuidas en una pluralidad de unidades de red. Algunas o todas las unidades pueden seleccionarse según los requisitos reales para lograr los objetivos de las soluciones en las realizaciones.

Además, las unidades de función en las realizaciones de la presente invención pueden integrarse en una unidad de procesamiento, o cada una de las unidades puede existir sola físicamente, o dos o más unidades están integradas en una unidad. La unidad integrada puede implementarse en forma de hardware, o puede implementarse en forma de unidad de función de software.

Cuando la unidad integrada se implementa en forma de una unidad de función de software y se vende o se usa como un producto independiente, la unidad integrada puede almacenarse en un medio de almacenamiento legible por ordenador. Basándose en tal comprensión, las soluciones técnicas de la presente invención esencialmente, o la parte que contribuye a la técnica anterior, o todas o algunas de las soluciones técnicas pueden implementarse en forma de un producto de software. El producto de software informático se almacena en un medio de almacenamiento e incluye varias instrucciones para dar instrucciones a un dispositivo ordenador (que puede ser un ordenador personal, un dispositivo de detección, o un dispositivo de red) o un procesador (en inglés, processor) para realizar todas o algunas de las etapas de los métodos descritos en las realizaciones de la presente invención. El medio de almacenamiento anterior incluye: cualquier medio que pueda almacenar código de programa, tal como una unidad flash de bus serie universal (en inglés, Universal Serial Bus, USB), un disco duro extraíble, una memoria de solo lectura (en inglés, Read Only Memory, ROM), una memoria de acceso aleatorio (en inglés, Random Access Memory, RAM), un disco magnético, o un disco óptico.

Las descripciones anteriores son simplemente implementaciones específicas de la presente invención, pero no pretenden limitar el alcance de protección de la presente invención. Por tanto, el alcance de protección de la presente invención se define en las reivindicaciones.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un método de detección del estado de salud del elemento de red realizado por un aparato de detección del estado de salud del elemento de red, que comprende:

determinar (S220) datos muestreados de al menos un indicador clave de rendimiento, KPI, de un elemento de red objetivo en una primera ventana de tiempo;

caracterizado porque el método comprende además:

obtener (S230) una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en al menos un KPI según datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del cualquier KPI, en donde la puntuación de fluctuación representa un grado de desviación del cualquier KPI de un estado estable representado por el valor de estado estable; y

determinar (S240) un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI.

2. El método según la reivindicación 1, en donde la obtención de una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en el al menos un KPI según datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y un valor de estado estable del cualquier KPI comprende:

calcular una distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI; y obtener la puntuación de fluctuación según la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI.

3. El método según la reivindicación 2, en donde el cálculo de una distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI comprende:

calcular la distancia entre los datos muestreados del cualquier KPI en la primera ventana de tiempo y el valor de estado estable del cualquier KPI usando uno de un método de desviación estándar, un método de desviación promedio, y un método de coeficiente de variación.

4. El método según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 3, que comprende además:

determinar los datos muestreados del cualquier KPI en una segunda ventana de tiempo, en donde la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y un tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo es menor o igual que un tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo; y

calcular el valor de estado estable del cualquier KPI basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo.

5. El método según la reivindicación 4, en donde el cálculo del valor de estado estable del cualquier KPI basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo comprende:

calcular el valor de estado estable del cualquier KPI basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en la segunda ventana de tiempo después de que se elimine/n un punto anormal y/o un punto de ruido.

6. El método según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 5, en donde la determinación de un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI comprende: obtener una puntuación de fiabilidad del cualquier KPI a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y al menos uno de una puntuación de tendencia del cualquier KPI y una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y un umbral de propiedad de hardware del elemento de red; y

determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fiabilidad de cada uno de los al menos un KPI.

7. El método según la reivindicación 6, que comprende además:

determinar datos muestreados del cualquier KPI del elemento de red objetivo en un momento de detección, en donde es el momento de detección es el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo; y

determinar una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en el momento de detección y un umbral preestablecido de propiedad de hardware del elemento de red del cualquier KPI.

8. El método según la reivindicación 7, que comprende además:

determinar los datos muestreados del cualquier KPI en una tercera ventana de tiempo, en donde la tercera ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y un tiempo de finalización de la tercera ventana de tiempo es menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo;

ordenar secuencialmente los datos muestreados del cualquier KPI en la tercera ventana de tiempo basándose en un tiempo de recogida de los datos muestreados para obtener datos ordenados, descomponer los datos ordenados, y determinar un componente de tendencia del cualquier KPI; y

obtener la puntuación de tendencia del cualquier KPI según el componente de tendencia del cualquier KPI.

9. El método según la reivindicación 4, en donde el al menos un KPI comprende una pluralidad de KPI, y la determinación del estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fiabilidad de cada uno de los al menos un KPI comprende:

realizar un cálculo ponderado sobre una puntuación de fiabilidad de cada uno de la pluralidad de KPI para determinar una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo; y

determinar el estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo.

10. El método según la reivindicación 1, en donde el al menos un KPI comprende una pluralidad de KPI, y la determinación de un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en una puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI comprende:

realizar un cálculo ponderado sobre una puntuación de fluctuación de cada uno de la pluralidad de KPI para determinar una puntuación de fiabilidad del elemento de red objetivo; y

11. El método según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 10, en donde el estado de salud del elemento de red objetivo comprende:

un estado de fallo, un estado de salud deficiente, o un estado normal.

12. El método según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 11, en donde el al menos un KPI comprende: una tasa de error de bits previa a la corrección y/o una tasa de error de bits posterior a la corrección.

13. Un aparato de detección del estado de salud del elemento de red, que comprende:

un módulo (501) de obtención, configurado para obtener datos muestreados de al menos un indicador clave de rendimiento, KPI, de un elemento de red objetivo; y

caracterizado porque el aparato comprende además:

un módulo (502) de determinación del estado de salud, configurado para: obtener una puntuación de fluctuación de cualquier KPI en el al menos un KPI según datos muestreados del cualquier KPI en una primera ventana de tiempo y el valor de estado estable; y determinar un estado de salud del elemento de red objetivo basándose en la puntuación de fluctuación de cada uno de los al menos un KPI, en donde la puntuación de fluctuación representa un grado de desviación del cualquier KPI de un estado estable representado por el valor de estado estable.

14. El aparato según la reivindicación 13, en donde el aparato de detección comprende además:

un módulo (503) de aplicación, configurado para presentar el estado de salud del elemento de red objetivo.

15. El aparato según la reivindicación 13 o 14, en donde el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para:

16. El aparato según la reivindicación 15, en donde el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para:

17. El aparato según una cualquiera de las reivindicaciones 13 a 16, en donde:

el módulo de determinación del estado de salud está configurado además para calcular el valor de estado estable del cualquier KPI basándose en datos muestreados del cualquier KPI en una segunda ventana de tiempo, en donde la segunda ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y un tiempo de finalización de la segunda ventana de tiempo es menor o igual que un tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo.

18. El aparato según la reivindicación 17, en donde el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para:

19. El aparato según una cualquiera de las reivindicaciones 13 a 18, en donde el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para:

obtener una puntuación de fiabilidad del cualquier KPI a través del cálculo ponderado según la puntuación de fluctuación y al menos uno de una puntuación de tendencia del cualquier KPI y una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y un umbral de propiedad de hardware del elemento de red; y

20. El aparato según la reivindicación 19, en donde:

el módulo de determinación del estado de salud está configurado además para determinar una puntuación de una distancia entre el cualquier KPI y el umbral de propiedad de hardware del elemento de red basándose en los datos muestreados del cualquier KPI en el momento de detección y un umbral preestablecido de propiedad de hardware del elemento de red del cualquier KPI, en donde el momento de detección es el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo.

21. El aparato según la reivindicación 20, en donde:

el módulo de determinación del estado de salud está configurado además para: ordenar secuencialmente los datos muestreados del cualquier KPI en la tercera ventana de tiempo basándose en un tiempo de recogida de los datos muestreados para obtener datos ordenados, descomponer los datos ordenados, y determinar un componente de tendencia del cualquier KPI; y obtener la puntuación de tendencia del cualquier KPI según el componente de tendencia del cualquier KPI, en donde la tercera ventana de tiempo es mayor que la primera ventana de tiempo, y un tiempo de finalización de la tercera ventana de tiempo es menor o igual que el tiempo de finalización de la primera ventana de tiempo.

22. El aparato según la reivindicación 17, en donde el al menos un KPI comprende una pluralidad de KPI, y el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para:

23. El aparato según la reivindicación 13, en donde el al menos un KPI comprende una pluralidad de KPI, y el módulo de determinación del estado de salud está configurado específicamente para:

24. El aparato según una cualquiera de las reivindicaciones 13 a 23, en donde el estado de salud del elemento de red objetivo comprende:

un estado de fallo, un estado de salud deficiente, o un estado normal.