KR102509057B1 - 네트워크 관제 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

장애 경보 발생시 실제 장애 발생 시각을 추정하여 장애 경보들을 군집화하고 이를 기초로 장애 전표를 발행하면서 장애 전표들의 연관성을 분석하는 네트워크 관제 시스템 및 그 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른, 네트워크 관제 시스템은, 네트워크에서 발생한 장애 경보들을 수신하여 저장부에 저장하고, 각 장애 경보의 실제 장애 발생 시각 및 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차를 추정하여 상기 저장부에 기록하는 전처리부; 상기 저장부에 저장된 각 장애 경보들의 실제 장애 발생 시각을 기준으로 군집화하는 군집화부; 장애 군집에 포함된 장애 경보들과, 네트워크의 토폴로지 정보를 이용하여 근원 장애를 분석하는 근원 장애 분석부; 상기 근원 장애 분석부의 분석 결과에 따라 장애 전표를 생성하는 장애 전표 생성부; 및 상기 장애 전표 생성부에서 생성되는 장애 전표들의 연관성을 분석하는 장애 전표 연관성 분석부를 포함한다.

Description

네트워크 관제 시스템 및 그 방법{System and method for monitoring netwrok}
본 발명은 네트워크 관제 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 네트워크 장애 발생에 따라 장애 전표(TT:Trouble Ticket)를 발행하는 네트워크 관제 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
네트워크 유지 및 보수 비용을 절감하고 네트워크 장애가 발생한 시점으로부터 복구 완료까지의 시간 단축을 목표로 각 통신 사업자들은 네트워크 관제 지능화 및 자동화에 대한 연구 및 투자를 진행 중이다. 네트워크 관제 시스템이 다루는 네트워크는 일반적으로 다수의 네트워크 요소(NE:Network Element)로 구성된다. 제조사 및 지역별로 동일한 그룹에 속한 네트워크 요소(NE)는 하나의 EMS(Element Management System)에 연결되어 있고, 다수의 EMS는 해당 네트워크를 관리하는 하나의 네트워크 관리 시스템(NMS:Network Management System)에 연결되어 있다. 각 네트워크 요소(NE)에서 발생한 장애 경보는 각 지역별 EMS로 1차 수집되며, 각 EMS는 수집된 장애 경보를 네트워크 관리 시스템(NMS)으로 송신한다. 네트워크 관리 시스템(NMS)은 수신된 장애 경보를 분석하여 장애 전표(TT:Trouble Ticket)을 생성하여 화면에 표시하고, 운용자는 장애 전표를 보며 네트워크 관제를 수행하게 된다. 장애 전표는 장애 관련 정보로서 관련 내역이 텍스트 형식으로 표시되거나, 그래픽 인터페이스 형식으로 표시된다. 운용자는 이러한 장애 전표를 토대로 장애 상황을 인지하여 조치를 취한다.
일반적으로 통신 네트워크는 선로, 전송, IP, 무선 등 여러 계층(Layer) 구조로 이루어져 있으며, 전송 계층과 같이 하나의 계층 내에서도 장비의 용량이나 속도, 용도 등에 따라 장비군(즉, Domain)이 나누어진다. 통신 네트워크에서 장애가 발생할 경우, 동일한 장애로 인해 여러 계층의 여러 장비군이 영향을 받을 수 있으며, 각 장비군마다 장애에 대해 생성하는 장애 경보의 발생 패턴이나 장애 경보가 발생하는 시간대 등에 차이가 있다. 또한, 비슷한 원인으로 발생한 장애라 하더라도 네트워크의 구성이나 회선의 절체 정책, 장애가 발생한 위치 등의 본질적인 네트워크 종속성으로 인하여 장애 경보의 발생 패턴 및 장애 경보의 발생 시간 분포 등에 차이를 보이게 된다.
또한, 네트워크 요소(NE)에서 장애 경보가 발생할 때 네트워크 요소(NE)는 내부에 설정된 시간을 바탕으로 "장애 경보 발생 시각"을 기록한 장애 경보를 EMS로 송신하고, EMS는 각 네트워크 요소(NE)로부터 수신된 장애 경보들을 네트워크 관리 시스템(NMS)으로 송신한다. 그러나, 정확한 외부 클럭으로 동기화되어 있지 않은 네트워크 요소(NE)는 자체적으로 설정한 로컬 시간을 기준으로 장애 경보 발생 시각을 기록하게 되는데, 로컬 시간의 설정에 문제가 있다면 장애 경보에 기록되는 장애 경보 발생 시각은 실제 장애 경보 발생 시각과 적게는 몇 초에서 많게는 몇 시간 이상 차이가 나게 되는 문제점이 있다.
또한, 네트워크 관리 시스템(NMS)에서도 각 장애 경보를 수신할 때 네트워크 관리 시스템(NMS) 내부에 설정된 시간을 바탕으로 장애 경보가 수신된 시점의 "장애 경보 수신 시각"을 기록하여 덧붙인다. 이와 같이 장애 경보에 장애 경보 수신 시각을 덧붙이는 이유는 종종 운용자가 네트워크 요소(NE)의 시간 설정을 제대로 하지 않았거나 시간 동기화와 관련된 장애가 발생하여 장애 발생 시각이 정확하지 않을 수 있기 때문이다. 그런데, 네트워크 관리 시스템(NMS)은 네트워크 요소(NE)와는 원격으로 연결되어 있기 때문에, 장애 경보는 네트워크 요소(NE)에서 EMS를 거쳐 네트워크 관리 시스템(NMS)까지 수신되는 과정에서 전파 지연(propagation delay)과 수신 주기 등 다수의 원인에 의해 지연되므로, 장애 경보 수신 시각을 장애 발생 시각으로 볼 수 없다.
이와 같은 이유로, 네트워크 관제에 있어서 네트워크에서 발생한 장애 경보들을 동일 장애에 의해 발생한 장애 경보들로 분류하는 것이 중요하다. 이에 국내 특허출원번호 10-2018-0070912호에서는 시간적 연관성을 분석하여 장애 경보들을 군집화하는 방법을 제안하고 있다. 그러나, 상기 특허출원의 방법으로는 시간 기준을 만드는 데 한계가 있다. 다른 해결책으로 패킷 네트워크 등에서 이웃된 네트워크 요소(NE) 간 타임스탬프를 포함하는 패킷 전송 등으로 장비 간의 싱크를 맞추는 방법을 생각해볼 수 있다. 그러나 운용상의 한계 등을 이유로 외부 클럭이 아니라 내부 클럭을 사용하는 장비가 존재할 수 있으며, 이러한 장비의 경우 외부와의 자동적인 시간 동기화가 이루어지지 않는다. 또한 이웃한 네트워크 요소(NE)의 시간을 활용하여 시간 동기화를 할 경우 이웃에 정확히 시간이 동기화된 네트워크 요소(NE)가 존재해야 한다는 제한이 있고, 또한 주기적으로 시간이 정확히 설정된 이웃 네트워크 요소(NE)와 시간을 동기화하도록 설정해야 하므로 장기적인 운용의 관점에서 어려움이 존재할 수 있다.
이와 같이, 종래의 네트워크 관제 기술은 여러 원인으로 인해 네트워크에서 발생한 장애 경보들을 동일 장애에 의해 발생한 장애 경보들로 정확히 분류하지 못하고, 따라서 장애 경보로부터 생성되는 장애 전표(TT:Trouble Ticket)도 정확하게 장애 정보를 알려주지 못하는 문제점이 있다. 예를 들어, 하나의 장애 원인에 대해 서로 다른 장애 원인의 서로 다른 두 개의 장애 전표가 생성될 수 있고, 운용자가 장애 상황을 인지하는데 오류를 유발한다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 장애 경보 발생시 실제 장애 발생 시각을 추정하여 장애 경보들을 군집화하고 이를 기초로 장애 전표를 발행하면서 장애 전표들의 연관성을 분석하는 네트워크 관제 시스템 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
일 실시예에 따른, 네트워크 관제 시스템은, 네트워크에서 발생한 장애 경보들을 수신하여 저장부에 저장하고, 각 장애 경보의 실제 장애 발생 시각 및 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차를 추정하여 상기 저장부에 기록하는 전처리부; 상기 저장부에 저장된 각 장애 경보들의 실제 장애 발생 시각을 기준으로 군집화하는 군집화부; 장애 군집에 포함된 장애 경보들과, 네트워크의 토폴로지 정보를 이용하여 근원 장애를 분석하는 근원 장애 분석부; 상기 근원 장애 분석부의 분석 결과에 따라 장애 전표를 생성하는 장애 전표 생성부; 및 상기 장애 전표 생성부에서 생성되는 장애 전표들의 연관성을 분석하는 장애 전표 연관성 분석부를 포함한다.
상기 전처리부는, 장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각의 차이가 소정의 임계 범위 이내인 경우, 해당 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차를 0으로 기록하고, 해당 장애 경보의 실제 장애 발생 시각을 상기 장애 경보 발생 시각으로 기록할 수 있다.
상기 전처리부는, 장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각의 차이가 상기 소정의 임계 범위를 벗어나고, 상기 저장부에 최근 소정 시간 범위 내에 기록된 상기 장비의 내부 시간 오차가 있는 경우, 그 내부 시간 오차와, 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 실제 장애 발생 시각을 계산하여 기록할 수 있다.
상기 전처리부는, 상기 저장부에 최근 소정 시간 범위 내에 기록된 상기 장비의 내부 시간 오차가 없는 경우, 해당 장애 경보의 전파 지연 시간과 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 상기 장비의 내부 시간 오차를 계산하여 기록하고, 그 계산된 내부 시간 오차와 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 실제 장애 발생 시각을 계산하여 기록할 수 있다.
상기 군집화부는, 장애 군집의 설정 시간 범위에 포함되는 실제 장애 발생 시각을 갖는 장애 경보를 해당 장애 군집에 포함하고, 상기 설정 시간 범위를 상기 실제 장애 발생 시각을 반영하여 재산정할 수 있다.
상기 군집화부는, 상기 설정 시간 범위에 포함되는 실제 장애 발생 시각 중 가장 빠른 실제 장애 발생 시각에 보완 시간을 뺀 시간을 상기 설정 시간 범위의 시작 시간으로 설정하고, 가장 늦은 실제 장애 발생 시각에 보완 시간을 더한 시간을 상기 설정 시간 범위의 종료 시간으로 설정할 수 잇다.
상기 장애 전표 연관성 분석부는, 장애 전표들에 포함된 상기 실제 장애 발생 시각, 회선 정보, 장비 정보, 장애 유형 중 적어도 하나를 이용하여 장애 전표들의 부모-자식 관계를 분석하여 최종 장애 유형을 설정할 수 있다.
일 실시예에 따른 네트워크 관제 시스템에서 네트워크를 관제하는 방법은, 네트워크에서 발생한 장애 경보들을 수신하여 저장부에 저장하고, 각 장애 경보의 실제 장애 발생 시각 및 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차를 추정하여 상기 저장부에 기록하는 단계; 상기 저장부에 저장된 각 장애 경보들의 실제 장애 발생 시각을 기준으로 군집화하는 단계; 장애 군집에 포함된 장애 경보들과, 네트워크의 토폴로지 정보를 이용하여 근원 장애를 분석하는 단계; 근원 장애의 분석 결과에 따라 장애 전표를 생성하는 단계; 및 장애 전표들의 연관성을 분석하는 단계를 포함한다.
상기 기록하는 단계는, 장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각의 차이가 소정의 임계 범위 이내인 경우, 해당 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차를 0으로 기록하고, 해당 장애 경보의 실제 장애 발생 시각을 상기 장애 경보 발생 시각으로 기록하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기록하는 단계는, 장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각의 차이가 상기 소정의 임계 범위를 벗어나고, 상기 저장부에 최근 소정 시간 범위 내에 기록된 상기 장비의 내부 시간 오차가 있는 경우, 그 내부 시간 오차와, 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 실제 장애 발생 시각을 계산하여 기록하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기록하는 단계는, 상기 저장부에 최근 소정 시간 범위 내에 기록된 상기 장비의 내부 시간 오차가 없는 경우, 해당 장애 경보의 전파 지연 시간과 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 상기 장비의 내부 시간 오차를 계산하여 기록하고, 그 계산된 내부 시간 오차와 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 실제 장애 발생 시각을 계산하여 기록하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 군집화하는 단계는, 장애 군집의 설정 시간 범위에 포함되는 실제 장애 발생 시각을 갖는 장애 경보를 해당 장애 군집에 포함하고, 상기 설정 시간 범위를 상기 실제 장애 발생 시각을 반영하여 재산정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 재산정하는 단계는, 상기 설정 시간 범위에 포함되는 실제 장애 발생 시각 중 가장 빠른 실제 장애 발생 시각에 보완 시간을 뺀 시간을 상기 설정 시간 범위의 시작 시간으로 설정하고, 가장 늦은 실제 장애 발생 시각에 보완 시간을 더한 시간을 상기 설정 시간 범위의 종료 시간으로 설정할 수 있다.
상기 연관성을 분석하는 단계는, 장애 전표들에 포함된 상기 실제 장애 발생 시각, 회선 정보, 장비 정보, 장애 유형 중 적어도 하나를 이용하여 장애 전표들의 부모-자식 관계를 분석하여 최종 장애 유형을 설정할 수 있다.
본 발명에 따르면, 네트워크 장비들을 외부 클럭과 동기화하지 않고도 네트워크 장비에서 장애 경보 발생시 실제 장애 발생 시각을 정확히 추정할 수 있다.
본 발명에 따르면, 장애 경보들을 상기 실제 장애 발생 시각을 이용하여 군집화하고 장애 경보들의 군집을 이용하여 근본적인 장애 원인을 파악함으로써 장애 원인 분석의 정확도를 높일 수 있다.
본 발명에 따르면, 장애 전표들의 연관성을 분석함으로써 네트워크를 관제하는 운용자의 관제 오류를 줄일 수 있다.
도 1은 통상적인 네트워크 관제 환경을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 요소(NE)로부터 네트워크 관리 시스템(NMS)까지의 장애 경보의 전파 지연 시간을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실제 장애 발생 시각 T를 추정하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애 경보별 실제 장애 발생 시각을 추정하여 기록한 테이블의 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 도 4의 테이블을 이용하여 계산된 각 장비의 내부 시간 오차를 기록한 테이블의 예를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 관제 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 7은 도 6의 네트워크 관제 시스템에서의 처리 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 관제 방법을 설명하는 흐름도이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 통상적인 네트워크 관제 환경을 나타낸 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 네트워크는 일반적으로 다수의 네트워크 요소(NE:Network Element)(110)로 구성되고, 제조사 및 지역별로 동일한 그룹에 속한 네트워크 요소(NE)는 하나의 EMS(Element Management System)(120)에 연결되며, 다수의 EMS(120)는 해당 네트워크를 관리하는 하나의 네트워크 관리 시스템(NMS:Network Management System)(130)에 연결되어 있다. EMS(120)와 네트워크 관리 시스템(130)은, COBRA, TL1, TCP/IP, REST 등 다양한 통신 프로토콜에 따라 통신을 할 수 있고, NTP(Network Time Protocol) 등의 시간 동기 프로토콜로 시간 동기화한다.
네트워크 요소(NE)(110)는 네트워크를 구성하는 장비로서 전송망(ex, ROADM(Reconfigurable Optical Add-Drop Multiplexer), POTN(Packet Optical Transport Network), PTN(Packet Transport Network), MSPP(Multi-Service Provisioning Platform) 등), IP망, 무선망 등 다양한 계층 구조의 네트워크에서 서로 연결되는 네트워크 장비들을 포함할 수 있다. 각 네트워크 요소(NE)에서 발생한 장애 경보는 각 지역별 EMS(120)로 1차 수집되며, 각 EMS(120)는 수집된 장애 경보를 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)으로 송신한다. 네트워크 요소(NE)(110)에서 장애 경보가 발생할 때 네트워크 요소(NE)(110)는 내부에 설정된 시간을 바탕으로 "장애 경보 발생 시각"을 기록한 장애 경보를 EMS(120)로 송신하고, EMS(120)는 각 네트워크 요소(NE)(110)로부터 수신된 장애 경보들을 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)으로 송신한다. 네트워크 관리 시스템(NMS)은 각 장애 경보를 수신할 때 네트워크 관리 시스템(NMS) 내부에 설정된 시간을 바탕으로 장애 경보가 수신된 시점의 "장애 경보 수신 시각"을 기록한다.
정확한 외부 클럭으로 동기화되어 있지 않은 네트워크 요소(NE)(110)는 자체적으로 설정한 로컬 시간을 기준으로 장애 경보 발생 시각을 기록하게 되는데, 로컬 시간의 설정에 문제가 있다면 장애 경보에 기록되는 장애 경보 발생 시각은 실제 장애 경보 발생 시각과 적게는 몇 초에서 많게는 몇 시간 이상 차이가 나게 된다. 따라서, 장애 경보에 기록되어 있는 장애 경보 발생 시각으로 장애 발생 시각을 추정할 때 오류가 발생할 수 있다. 그리고 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)은 네트워크 요소(NE)(110)와는 원격으로 연결되어 있기 때문에, 장애 경보는 네트워크 요소(NE)(110)에서 EMS(120)를 거쳐 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)까지 수신되는 과정에서 전파 지연(propagation delay)과 수신 주기 등 다수의 원인에 의해 지연되므로, 장애 경보 수신 시각을 또한 장애 발생 시각으로 볼 수 없다. 따라서, 각 장애 경보의 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각 등을 이용하여 실제 장애가 발생한 시각을 추정할 수 있는 방안이 필요하다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 요소(NE)로부터 네트워크 관리 시스템(NMS)까지의 장애 경보의 전파 지연 시간을 나타낸 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 네트워크 요소(NE)(110)로부터 EMS(120)까지의 전파 지연 시간을 d1, EMS(120)로부터 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)까지의 전파 지연 시간을 d2라 정의할 수 있다. 상기 전파 지연 시간 d1은 네트워크 요소(NE)(110)와 EMS(120) 간의 왕복운행시간(RTT:Round Trip Time)의 1/2이다. 그리고 일반적으로 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)은, EMS(120)로부터 장애 경보를 라운드로빈(RR:Round Robin), 폴링(Polling) 등의 방식으로 수집하므로, 상기 전파 지연 시간 d2는 EMS(120)와 네트워크 관리 시스템(NMS)(130) 간의 장애 경보 수신 주기일 수 있다.
네트워크에서 장애가 발생한 실제 장애 발생 시각을 T, 네트워크 요소(NE)(110)의 내부 시간 오차를 f, 네트워크 요소(NE)(110)에서 장애 경보에 기록하는 장애 경보 발생 시각을 t, 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)에서 장애 경보를 수신하는 장애 경보 수신 시각을 r이라고 정의하고, 상기 전파 지연 시간 d1 및 d2와 함께 고려하면, 다음과 같은 식이 성립한다. 아래 (수학식1)과 (수학식2) 중 하나의 방식으로 실제 장애 발생 시각 T를 구할 수 있다.
(수학식1)
t = T + f로서, T = t-f 이다.
(수학식2)
r = T + d1 + d2 = T + RTT/2 + d2 이고,
따라서, T = r - RTT/2 - d2 이다.
예를 들어, 네트워크 요소(NE)(110)의 시간이 실제 시간보다 10분 늦는 것으로 설정되어 있고(즉, f= -1/6), 장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각(t)이 9시 50분이며, 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)에서 장애 경보를 수신한 장애 경보 수신 시각(r)이 10시 10분이고, RTT가 10분, 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)이 EMS(120)로부터 장애 경보를 수집하는 장애 경보 수신 주기(d2)가 5분인 경우,
상기 (수학식1)에 의해
T = t-f = (9 + 5/6) - (-1/6) = 10이고,
또는, 상기 (수학식2)에 의해
T = r - RTT/2 - d2 = (10 + 1/6) - (1/6*1/2) - 1/12 = 10이다.
종래 네트워크 관제에서 상기 (수학식1)에서 장애 경보 발생 시각 t는 장애 경보에 기록되어 있으므로 알 수 있으나, 네트워크 요소(NE)(110)의 내부 시간 오차 f는 정확히 알기 어렵다. 그리고 상기 (수학식2)에서 장애 경보 수신 주기 d2의 값을 정확히 알기 어렵고, RTT 값 역시 네트워크의 혼잡도 변화나 네트워크의 절체 및 신규 구성 또는 해지로 인하여 실시간으로 변할 수 있다. 특히 장애 경보가 발생할 때마다 EMS(120)로부터 각 네트워크 요소(NE)(110)에 대한 RTT를 매번 측정해야 하므로 이에 따른 부하가 발생하게 된다. 따라서, 실제 장애 발생 시각을 계산하는 것이 어렵고, 실제 장애 발생 시각을 추정할 수 있는 해결책이 필요하다. 본 발명에서는 장애 경보 발생 시각 t와, 장애 경보 수신 시각 r의 속성을 분석하여 실제 장애 발생 시각 T를 추정하는 해결책을 제안한다.
본 발명에서는 상기 (수학식1)에 의해 실제 장애 발생 시각 T를 추정한다. 장애 경보 발생 시각 t는 장애 경보에 기록되어 있으므로, 따라서, 상기 (수학식1)에 의해 실제 장애 발생 시각 T를 추정하기 위해서는, 네트워크 요소(NE)(110)의 내부 시간 오차 f를 추정해야 한다. 일반적으로 네트워크에서 상기 전파 지연 시간(d1, d2)은 크지 않다. 따라서, 장애 경보 발생 시각 t와 장애 경보 수신 시각 r이 같거나, 또는 그 차이가 소정의 임계 범위 이내인 경우, 내부 시간 오차 f는 0으로 보아도 무방하다. 반면, 장애 경보 발생 시각 t와 장애 경보 수신 시각 r의 치아가 상기 소정의 임계 범위를 벗어나는 경우만, 내부 시간 오차 f는 RTT와 전파 지연 시간 d2를 이용하여 계산한다. 상기 (수학식1)과 상기 (수학식2)를 연립 방정식으로 풀어 f로 정리하면, 아래 (수학식3)과 같다.
(수학식3)
f = t - r + RTT/2 + d2
그러나, 네트워크의 혼잡도와 신규 구성, 해지, 절체 등의 네트워크 변화에 따라 RTT 값이 유동적으로 변하기 쉽고, 장애 경보가 한번에 다량 발생할 경우 전파 지연 시간 d2도 영향을 받을 수 있어, 장애 경보 수신 시각 r이 변할 수 있다. 따라서, 장애 경보가 수신되었을 때, 우선은 장애 경보 발생 시각 t와 장애 경보 수신 시각 r이 같거나, 또는 그 차이가 소정의 임계 범위 이내인 경우, 내부 시간 오차 f는 0으로 계산하고, 이에 해당하지 않으면, 상기 (수학식3)에 의해 내부 시간 오차 f를 계산한다. 그리고, 매번 내부 시간 오차 f를, RTT와 전파 지연 시간 d2를 이용하여 계산하지 않고, 최근 소정 시간 범위 내에 미리 계산되어 저장되어 있는 내부 시간 오차 f가 있는 경우에는, 그 기 저장되어 있어 내부 시간 오차 f를 사용하여, 실제 장애 발생 시각 T를 상기 (수학식1)에 따라 구한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 실제 장애 발생 시각 T를 추정하는 방법을 설명하는 흐름도로서, 이상에서 설명한 방법을 도 3을 이용하여 구체적으로 설명한다. 도 3을 참조한 설명하는 방법은, 이하에서 설명하는 네트워크 관제 시스템에서 수행될 수 있다.
도 3을 참조하면, 단계 S301에서, 네트워크 관제 시스템은, 특정 장비로부터 장애 경보 an을 수집한다. 여기서 n은 장애 경보의 순서를 나타내고 자연수이다. 단계 S302에서, 네트워크 관제 시스템은, 수신된 장애 경보에 기록되어 있는 장애 경보 발생 시각 tn과 장애 경보 수신 시각 rn의 차이가 소정의 임계 범위 이내인지 확인한다.
단계 S302에서 확인한 결과, 장애 경보 발생 시각 tn과 장애 경보 수신 시각 rn의 차이가 소정의 임계 범위 이내인 경우, 단계 S303에서, 네트워크 관제 시스템은, 해당 장비의 내부 시간 오차 f는 0으로 저장하고, 단계 S304에서, 해당 장애 경보에 대한 실제 장애 발생 시각 T를 상기 장애 경보 발생 시각 tn으로 추정하여 저장한다. 내부 시간 오차 f를 저장하는 것은, 기존에 저장되어 있는 해당 장비의 내부 시간 오차 f가 있다면, 이를 갱신하는 것이다.
한편, 단계 S302에서 확인한 결과, 장애 경보 발생 시각 tn과 장애 경보 수신 시각 rn의 차이가 소정의 임계 범위를 벗어나는 경우, 단계 S305에서, 네트워크 관제 시스템은, 최근 소정 시간 범위 내에 미리 계산되어 저장되어 있는 내부 시간 오차 f가 존재하는지 확인한다. 최근 소정 시간 범위 내로 제한하는 이유는, 너무 오래된 값은 제외하기 위함이다. 내부 시간 오차 f가 존재하는 경우, 단계 S306에서, 네트워크 관제 시스템은, 해당 내부 시간 오차 f를 호출하고, 단계 S307에서 상기 (수학식1)에 따라 해당 장애 경보에 대한 실제 장애 발생 시각 T를 계산하여 저장한다. 즉, 여러 원인에 의해 장애 경보 수신 시각 rn이 또는 장애 경보 발생 시각 tn이 정확하지 않다고 보고, 미리 계산되어 저장되어 있는 신뢰할 수 있는 최근에 계산된 내부 시간 오차 f를 호출하여 실제 장애 발생 시각 T를 계산하는 것이다.
만약, 단계 S305에서 확인한 결과, 내부 시간 오차 f가 존재하지 않는 경우, 단계 S308에서, 네트워크 관제 시스템은, 내부 시간 오차 f를 계산하기 위해, 해당 장비(110)와 EMS(120) 사이의 RTT와, EMS(120)와 네트워크 관리 시스템(NMS)(130) 사이의 전파 지연 시간, 즉 장애 경보 수신 주기 d2를 측정한다.
단계 S309에서, 네트워크 관제 시스템은, 상기 단계 S308에서 측정한 값과 상기 (수학식2)에 의해 실제 장애 발생 시간 T를 계산하고, 상기 장애 경보 발생 시각 tn과의 차이가 소정의 임계 범위 내인지 확인한다. 만약, 임계 범위 내에 있지 않은, 경우, 단계 S310에서, 네트워크 관제 시스템은, 해당 장비의 시간 보정이 필요함을 사용자에게 안내한다.
단계 S311에서, 네트워크 관제 시스템은, 상기 단계 S308에서 측정한 RTT, d2와, 장애 경보 수신 시각 rn, 그리고 장애 경고 발생 시각 tn을 이용하여, 상기 (수학식3)에 따라 해당 장비의 내부 시간 오차 f를 계산하여 저장한다. 내부 시간 오차 f를 저장하는 것은, 기존에 저장되어 있는 해당 장비의 내부 시간 오차 f가 있다면, 이를 갱신하는 것이다. 그리고 단계 S312에서, 네트워크 관제 시스템은, 그 계산된 내부 시간 오차 f와 장애 경고 발생 시각 tn을 이용하여, 상기 (수학식1)에 따라 해당 장애 경보의 실제 장애 발생 시각 T를 계산하여 저장한다. 여기서 (수학식1)에 의해 T를 계산하는 것으로 설명하나, 단계 S308에서 RTT와 d2를 이미 측정하였으므로, (수학식2)에 의해 T를 계산할 수도 있다.
이상의 도 3을 참조하여 설명한 방법은, 네트워크 장비에서 장애 경보가 수신될 때마다, 수행된다. 따라서, 매 장애 경보가 수신될 때마다, 해당 장애 경보에 대한 실제 장애 발생 시각 T가 계산되어 저장된다. 이때 장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각 tn과 장애 경보 수신 시간 rn의 차이가 소정의 임계 범위 내인 경우, 해당 장비의 내부 시간 오차 f는 0으로 갱신되어, 해당 장애 경보에 대한 실제 장애 발생 시각 T가 계산된다. 장애 경보 발생 시각 tn과 장애 경보 수신 시간 rn의 차이가 소정의 임계 범위를 벗어나는 경우, 최근 소정 시간 범위 내에 신뢰할 수 있는 미리 계산된 내부 시간 오차 f를 이용하여 해당 장애 경보에 대한 실제 장애 발생 시각 T가 계산된다. 만약 신뢰할 수 있는 내부 시간 오차 f가 없는 경우에는, RTT와 d2를 측정하여 내부 시간 오차 f를 계산하여 해당 장애 경보에 대한 실제 장애 발생 시각 T가 계산된다.
이하에서는, 도 4 및 도 5를 참조하여 구체적인 예를 설명한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 장애 경보별 실제 장애 발생 시각을 추정하여 기록한 테이블의 예를 나타낸 도면이고, 도 5는 도 4의 테이블을 이용하여 계산된 각 장비의 내부 시간 오차를 기록한 테이블의 예를 나타낸 도면이다.
도 4에는 총 5개의 장애 경보를 도시한다. A 장비에서 2개의 장애 경보가 발생하고, B 장비에서 3개의 장애 경보가 발생한 것을 가정한다. 먼저, 제1장애 경보(410)에 기록된 장애 경보 발생 시각 t와 네트워크 관제 시스템에서 해당 제1장애 경보(410)를 수신한 장애 경보 수신 시각 r은 서로 동일하므로, 실제 장애 발생 시각 T는 장애 경보 발생 시각 t인 09:00:00으로 기록된다. 그리고 도 5를 참조하면, 해당 A 장비의 내부 시간 오차 f는 0으로 기록되고, 그 기록 시간은 장애 경보 수신 시각 09:00:00으로 기록된다(510).
A 장비에서 제2장애 경보(420)가 발생하고, 제2장애 경보(420)에 기록된 장애 경보 발생 시각 t와 네트워크 관제 시스템에서 해당 제2장애 경보(420)를 수신한 장애 경보 수신 시각 r의 차이는 5분으로 소정의 임계 범위인 10분 이내이므로, 실제 장애 발생 시각 T는 장애 경보 발생 시각 t인 09:15:00으로 기록되고, 도 5에 도시된 바와 같이, 해당 A 장비의 내부 시간 오차 f는 0으로 유지된다(510).
B 장비에서 제3장애 경보(430)가 발생하고, 제3장애 경보(430)에 기록된 장애 경보 발생 시각 t와 네트워크 관제 시스템에서 해당 제3장애 경보(430)를 수신한 장애 경보 수신 시각 r의 차이는 2시간 20분 20초로서 소정의 임계 범위인 10분을 벗어나므로, 최근 소정 시간 범위, 즉 최근 24 시간 이내에 기록된 B 장비의 내부 시간 오차 f가 있는지 확인한다. 그러나 B 장비의 첫 번째 장애 경보로서, 기록되어 있는 내부 시간 오차 f는 존재하지 않는다. 따라서, RTT와 d2를 측정한다. RTT와 d2의 합은, 도 5에 도시된 바와 같이, 20초(s)이다. 그리고 (수학식3)에 따라 f를 계산하면, 도 5에 도시된 바와 같이, -2시간(h) 20분(m)이고, 그 기록 시간은 장애 경보 수신 시각 09:20:20으로 기록된다(520).
B 장비에서 제4장애 경보(440)가 발생하고, 제4장애 경보(440)에 기록된 장애 경보 발생 시각 t와 네트워크 관제 시스템에서 해당 제4장애 경보(440)를 수신한 장애 경보 수신 시각 r의 차이는 2시간 30분으로 소정의 임계 범위인 10분을 벗어나므로, 최근 소정 시간 범위, 즉 최근 24 시간 이내에 기록된 B 장비의 내부 시간 오차 f가 있는지 확인한다. 이미 기록되어 있는 내부 시간 오차 f(-2시간 20분)가 존재하므로(520), 그 내부 시간 오차 f(-2시간 20분)와, 장애 경보 발생 시각 t(08:10:00)을 이용하여, 실제 장애 발생 시각 T를 계산한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 실제 장애 발생 시각 T로서 10:30:00이 기록된다.
B 장비에서 제5장애 경보(450)가 발생하고, 제5장애 경보(450)에 기록된 장애 경보 발생 시각 t와 네트워크 관제 시스템에서 해당 제5장애 경보(450)를 수신한 장애 경보 수신 시각 r의 차이는 5초로 소정의 임계 범위인 10분 이내이므로, 도 5에 도시된 바와 같이, B 장비의 내부 시간 오차 f를 0으로 기록한다(530). 즉, 기존 내부 시간 오차 f인 -2시간 20분을 0으로 갱신하는 것이다. 따라서, 이후에 24시간 이내에 B 장비에서 발생한 장애 경보의 장애 경보 발생 시각 t와 장애 경보 수신 시각 r이 소정의 임계 범위인 10분 이내인 경우, 내수 시간 오차 f 값으로 0이 사용된다. 한편 제5장애 경보(450)에 대한 실제 장애 발생 시각 T는 장애 경보 발생 시각 t인 11:00:00으로 기록된다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 관제 시스템의 구성을 나타낸 도면이다. 도 6을 참조한 네트워크 관제 시스템(600)은, 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)에 포함되거나, 또는 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)에 연결된 독립된 시스템일 수 있다. 따라서, 네트워크 관제 시스템(600)은 EMS(120)로부터 장애 경보들을 수신할 수 있고, 또는 EMS(120)로부터 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)로 전달되어 수집되는 장애 경보들을 네트워크 관리 시스템(NMS)(130)으로부터 수신할 수 있다.
네트워크 관제 시스템(600)은, 메모리, 메모리 제어기, 하나 이상의 프로세서(CPU), 주변 인터페이스, 입출력(I/O) 서브시스템, 디스플레이 장치, 입력 장치 및 통신 회로를 포함할 수 있다. 메모리는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 또한, 하나 이상의 자기 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치와 같은 불휘발성 메모리, 또는 다른 불휘발성 반도체 메모리 장치를 포함할 수 있다. 프로세서 및 주변 인터페이스와 같은 다른 구성요소에 의한 메모리로의 액세스는 메모리 제어기에 의하여 제어될 수 있다. 메모리는 각종 정보와 프로그램 명령어를 저장할 수 있고, 프로그램은 프로세서에 의해 실행된다.
주변 인터페이스는 네트워크 관제 시스템(600)의 입출력 주변 장치를 프로세서 및 메모리와 연결한다. 하나 이상의 프로세서는 다양한 소프트웨어 프로그램 및/또는 메모리에 저장되어 있는 명령어 세트를 실행하여 네트워크 관제 시스템(600)을 위한 여러 기능을 수행하고 데이터를 처리한다. I/O 서브시스템은 디스플레이 장치, 입력 장치와 같은 입출력 주변장치와 주변 인터페이스 사이에 인터페이스를 제공한다. 디스플레이 장치는 LCD(liquid crystal display) 기술 등을 사용할 수 있다.
프로세서는 네트워크 관제 시스템(600)에 연관된 동작을 수행하고 명령어들을 수행하도록 구성된 프로세서로서, 예를 들어, 메모리로부터 검색된 명령어들을 이용하여, 네트워크 관제 시스템(600)의 컴포넌트 간의 입력 및 출력 데이터의 수신과 조작을 제어할 수 있다. 통신 회로는 외부 포트를 통한 통신 또는 RF 신호에 의한 통신을 수행한다. 통신 회로는 전기 신호를 RF 신호로 또는 그 반대로 변환하며 이 RF 신호를 통하여 통신 네트워크, 다른 이동형 게이트웨이 장치 및 통신 장치와 통신할 수 있다.
도 6을 참고하면, 네트워크 관제 시스템(600)은, 전처리부(610), 군집화부(620), 근원 장애 분석부(630), 장애 전표 생성부(640), 장애 전표 연관성 분석부(650) 및 저장부(660)를 포함한다. 저장부(660)은 메모리로 구현될 수 있고, 또는 앞서 설명한 각종 저장 장치 형태로 구현될 수 있다. 이외의 구성요소는 소프트웨어로 구현되어 메모리에 저장되어 프로세서에 의해 실행될 수 있고, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 조합으로 구현될 수도 있다.
전처리부(610)는, 네트워크에서 발생한 장애 경보들을 수신하고, 수신된 장애 경보들을 저장부(660)에 저장한다. 전처리부(660)는, 앞서 도 3 내지 도 5를 참조하여 설명한 방법을 통해, 각 장애 경보의 실제 장애 발생 시각 T 및 해당 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차 f를 추정하여 저장부(660)에 저장한다.
군집화부(620)는, 상기 전처리부(610)에서 전처리되어 저장부(660)에 저장된 장애 경보들의 실제 장애 발생 시각 T를 기초로 장애 군집을 생성한다.
군집화부(620)는, 제1장애 경보가 발생하면, 신규 장애 군집을 생성하고, 해당 군집의 설정 시간 범위(Tg)를 산정한다. 설정 시간 범위(Tg)는, 장애 군집에 포함되는 장애 경보의 실제 장애 발생 시각 T와 보완 시간에 기초하여 산정될 수 있다. 예를 들어, 제1장애 경보의 실제 장애 발생 시각이 01/01-00:04:43이고 보완 시간이 30초라면, 실제 장애 발생 시각 00:04:43에 보완 시간 30초를 빼서 시작 시간으로 하고 보완 시간 30초를 더하여 종료 시간으로 함으로써, 해당 군집의 설정 시간 범위(Tg)를 "01/01-00:04:13 ≤ 설정 시간 범위(Tg) ≤ 01/01-00:05:13" 로 산정한다.
군집화부(620)는, 제2장애 경보 발생시, 제2장애 경보의 실제 장애 발생 시각이 상기 설정 시간 범위(Tg)에 포함되는지 확인하고, 포함되는 경우, 상기 설정 시간 범위(Tg)를 재산정한다. 즉, 제1장애 경보의 실제 장애 발생 시각을 시작 시간으로 하고 제2장애 경보의 실제 장애 발생 시각을 종료 시간으로 한 후, 시작 시간에서 보완 시간 30초를 빼고 종료 시간에 보완 시간 30초를 더하여, 해당 군집의 설정 시간 범위(Tg)를 "01/01-00:04:13 ≤ 설정 시간 범위(Tg) ≤01/01-00:05:14"로 재산정한다. 따라서, 제1장애 경보 발생시보다 설정 시간이 더 늘어난다.
군집화부(620)는, 위와 같은 방식으로 장애 경보들을 군집에 넣거나 불포함(실제 장애 발생 시각이 설정 시간에 들어가지 않는 장애 경보는 불포함)하면서 설정 시간 범위를 갱신한다. 또한 각 장애 경보가 군집에 들어갈 때마다, 근원 장애 분석부(630)는 근원 장애 분석을 수행하고, 이때 근원 장애 분석이 가능한 장애 경보들은 군집에서 제거되고, 군집화부(620)는 남은 장애 경보들의 실제 장애 발생 시각으로 상기 설정 시간 범위를 재산정할 수 있다. 일부 장애 경보들이 삭제되면 설정 시간은 줄어들 수 있다. 군집화부(620)는, 군집에 불포함되는 장애 경보들에 대해서는 신규 장애 군집을 생성하여 역시 설정 시간 범위를 산정한다.
근원 장애 분석부(630)는, 상기 군집화부(620)에서 생성된 장애 군집에 포함된 장애 경보들과 네트워크의 토폴로지 정보을 이용하여 근원 장애를 분석한다. 네트워크는 선로, 전송, IP, 무선 등 여러 계층 구조로 이루어져 있으며, 전송 계층과 같이 하나의 계층 내에서도 장비의 용량이나 속도, 용도 등에 따라 장비군이 나누어져 있다. 네트워크에서 장애가 발생할 경우, 각 장비군마다 장애에 대해 생성하는 장애 경보 패턴이나 장애 경보가 발생하는 시간대 등에 차이가 있다. 따라서, 각 장비군별로 도메인을 구분하고, 도메인별로 근원 장애 분석을 수행한 후, 도메인별 분석 결과를 종합하여 계층 단위의 근원 장애 분석을 수행한다. 그리고 계층 단위의 근원 장애 분석을 다시 종합하여 최종적인 근원 장애 분석을 수행한다. 이러한 근원 장애 분석은 다양한 방식이 사용될 수 있다. 바람직하게, 근원 장애 분석부(630)는 머신 러닝, 딥 러닝, 신경망 기술을 이용하여 근원 장애 분석을 수행할 수 있다.
장애 전표 생성부(640)는, 상기 근원 장애 분석부(630)의 분석 결과에 따라 장애 전표(TT:Trouble Ticket)을 생성한다. 장애 전표는 장애 관련 정보로서 관련 내역이 텍스트 형식으로 표시되거나, 그래픽 인터페이스 형식으로 표시될 수 있다. 장애 전표의 데이터는, 해당 장애 전표에 연관된 장애 경보들의 식별 ID 및 세부 내용, 장애 전표의 상태 정보(FIN, AUTO FIN 등), 장애 발생 유형(RCA(Root Cause Analyis) code), 장애 발생 위치, 장비명, 장비 설치 위치, 장비 용량/역할 정보, 광 케이블 정보, 회선 정보, 장애 발생 시각 등을 포함할 수 있다. 여기서 장애 발생 시각은, 군집에 포함된 장애 경보들로부터 계산된 실제 장애 발생 시각 T 중 가장 앞서 시각일 수 있다. 운용자는 이러한 장애 전표를 토대로 장애 상황을 인지하여 조치를 취한다.
앞서 설명한 바와 같이, 각 장애 경보에 대해 실제 장애 발생 시각 T를 추정하여 군집화를 하더라도, 일부 장애 경보는 너무 많은 지연으로 인해 다른 군집에 포함될 수 있다. 따라서, 동일한 원인에 대해 복수의 장애 전표가 생성될 수 있다. 따라서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 상기 장애 전표 생성부(640)에서 생성되는 장애 전표들의 연관성을 분석하여, 장애 전표 간에 부모-자식 관계를 설정하거나, 또는 복수의 장애 전표를 병합하여 새로운 장애 전표를 정의할 수 있다. 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 부모-자식 관계의 장애 전표들, 또는 새로운 장애 전표를 기초로 근원 장애 분석 결과를 재정의할 수 있다.
장애 전표 연관성 분석부(650)는, 상기 장애 전표 생성부(640)에서 장애 전표가 생성되면, 현재 생성된 장애 전표와 과거에 생성된 장애 전표의 데이터를 비교하여, 일부 정보의 공유 여부, 각 장애 전표에 대한 장애 경보들의 발생 패턴의 유사 여부 등의 연관성을 분석하고, 연관성이 있는 경우, 부모-자식 관계를 정의한다. 만약, 연관성은 있으나 부모-자식 관계를 정의할 수 없는 경우, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 연관성이 있는 현재 장애 전표와 과거 장애 전표를 병합하여 새로운 장애 전표를 생성한다. 여기서 연관성을 분석하는데 있어서, 예를 들어, 장애 전표들이 회선 정보를 공유하거나, 또는 동일한 장비 정보, 또는 설치 위치 정보 등을 공유하는 경우, 또는 토폴로지를 기초로 장비들의 연결 정보의 공통점이 있는 경우 등의 다양한 조건이 참조될 수 있다.
장애 경보들의 발생 패턴을 분석하는데 있어서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 기준이 되는 장애 경보들의 발생 패턴을 저장부(660)에서 참조할 수 있다. 일 실시예에서, 운용자가 특정 장애 발생시에 특정 시간 내 발생하는 특정 장비군의 장애 경보들의 발생 패턴을 저장부(660)에 저장할 수 있고, 또는 상호 연관성이 있어 부모-자식 관계로 정의된 장애 전표들, 또는 장애 전표들이 병합되어 만들어진 새로운 장애 전표들을 통계적으로 또는 인공지능 분석 기법으로 분석한 패턴 정보가 저장부(660)에 저장될 수 있다. 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 장애 전표들을 부모-자식 관계로 정의하는데 있어서, 먼저 생성된 장애 전표를 부모로, 이후에 생성된 장애 전표를 자식으로 정의할 수 있고, 또는 장애 전표에 포함된 링크의 상하위 관계에 따라 상위 계층의 장애 전표를 부모로, 하위 계층의 장애 전표를 자식으로 정의할 수 있다.
일 실시예에서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 현재 생성된 장애 전표에 포함된 장애 유형이 노드 고립(Node Isolation)(예, 장애가 발생한 장비와 다른 장비들 간의 연결이 모두 끊어진 경우)이고, 과거 생성된 장애 전표들 중 현재 장애 전표에 포함된 장비와 장비명 및 설치 위치가 동일하며 현재 장애 전표의 장애 발생 시각(T)으로부터 20분 이내에 생성된 장애 전표를, 연관된 장애 전표로 판단하고, 과거 장애 전표를 부모 장애 전표, 그리고 현재 장애 전표를 자식 장애 전표로 정의하면서, 장애 유형은, 과거 장애 전표에 포함된 장애 유형으로 판단한다. 즉, 현재 생성된 장애 전표는 과거 장애 전표의 파생 장애 전표로 판단하는 것이다.
일 실시예에서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 현재 생성된 장애 전표의 장애 유형이 노드 고립(Node Isolation)이 아니고, 과거 생성된 장애 전표들 중 현재 장애 전표에 포함된 장비와 장비명이 동일하면서 현재 장애 전표의 장애 발생 시각(T)으로부터 10분 이내에 생성된 노드 고립의 장애 유형을 갖는 장애 전표를, 연관된 장애 전표로 판단하고, 과거 장애 전표를 부모 장애 전표, 그리고 현재 장애 전표를 자식 장애 전표로 정의하면서, 장애 유형은, 과거 장애 전표에 포함된 장애 유형, 즉 노드 고립으로 판단한다.
일 실시예에서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 현재 생성된 장애 전표의 장애 유형이 링크 장애이고, 과거 생성된 장애 전표들 중 현재 장애 전표에 포함된 회선 정보의 종단 장비와 동일한 종단 장비를 포함하고 현재 장애 전표의 장비와 대용량/소용량 장비의 관계인 장비를 포함하는 장애 전표를, 연관된 장애 전표로 판단하고, 과거 장애 전표를 부모 장애 전표, 그리고 현재 장애 전표를 자식 장애 전표로 정의하면서, 장애 유형은, "고객 장비 전원 차단"(RT Power Down)으로 판단한다.
일 실시예에서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 현재 생성된 장애 전표의 장애 유형이 링크 장애이고, 과거 생성된 장애 전표들 중 현재 장애 전표의 시스템명과 포트가 일부로서 포함되는 장애 전표를, 연관된 장애 전표로 판단하고, 과거 장애 전표를 부모 장애 전표, 그리고 현재 장애 전표를 자식 장애 전표로 정의하면서, 장애 유형은, 과거 장애 전표에 포함된 장애 유형, 즉 "고객 장비 전원 차단"(RT Power Down)으로 판단한다.
일 실시예에서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 현재 생성된 장애 전표의 장애 유형이 "고객 장비 전원 차단"이고, 과거 생성된 장애 전표들 중 장애 유형이 링크 장애이면서 시스템명과 포트가 현재 장애 전표의 일부로서 포함되는 장애 전표를, 연관된 장애 전표로 판단하고, 현재 장애 전표를 부모 장애 전표, 그리고 과거 장애 전표를 자식 장애 전표로 정의하면서, 장애 유형은, 현재 장애 전표에 포함된 장애 유형, 즉 "고객 장비 전원 차단"(RT Power Down)으로 판단한다.
일 실시예에서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 앞에 설명한 실시예의 조건이 아니면서, 현재 생성된 장애 전표와 캐리어가 같고 레벨이 더 낮은 회선을 포함하는 과거 장애 전표가 있다면, 연관된 장애 전표로 판단하고, 과거 장애 전표를 부모 장애 전표, 그리고 현재 장애 전표를 자식 장애 전표로 정의하면서, 장애 유형은, 과거 장애 전표에 포함된 장애 유형으로 판단한다. 반대로, 현재 생성된 장애 전표와 캐리어가 같고 레벨이 더 높은 회선을 포함하는 과거 장애 전표가 있다면, 연관된 장애 전표로 판단하고, 현재 장애 전표를 부모 장애 전표, 그리고 과거 장애 전표를 자식 장애 전표로 정의하면서, 장애 유형은, 현재 장애 전표에 포함된 장애 유형으로 판단한다. 두 경우는, ROADM과 PTN의 동시 장애인 경우이다.
일 실시예에서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 앞선 실시예의 조건에 해당하지 않고, 현재 생성된 장애 전표와 회선이 다르지만 공통된 광 케이블을 포함하며 과거 5분 이내에 발생한 과거 장애 전표를, 연관된 장애 전표로 판단하고, 과거 장애 전표를 부모 장애 전표, 그리고 현재 장애 전표를 자식 장애 전표로 정의하면서, 장애 유형은, "선로 장애"로 판단한다.
일 실시예에서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 앞선 실시예의 조건에 해당하지 않고, 현재 생성된 장애 전표의 장비가 소형 장비이고 또는 대국 장비가 소형 장비이고, 현재 장애 전표의 장비명 또는 설치 위치와 동일한 장비 또는 대국 장비를 가지면서 과거 10분 이내에 발생한 과거 장애 전표를, 연관된 장애 전표로 판단하고, 과거 장애 전표를 부모 장애 전표, 그리고 현재 장애 전표를 자식 장애 전표로 정의하면서, 장애 유형은, 과거 장애 전표의 장애 유형으로 판단한다.
도 7은 도 6의 네트워크 관제 시스템에서의 처리 과정을 개념적으로 나타낸 도면이다. 도 7을 참조하면, 통신 네트워크에서 전송 장치들(ROADM 장치, PTN 장치 등)들이 직접 연결되거나, 광 케이블과 같은 전송 선로를 통해 연결된다. 도 7에 도시된 바와 같이, 광 케이블에서 장애가 발생하는 경우, 각 전송 장치에서 장애 경보(LOS 등)가 발생하여 네트워크 관제 시스템(600)으로 수집되고, 네트워크 관제 시스템(600)은, 장애 경보 발생 시각 T를 기준으로 장애 경보들을 군집화한다. 그러나 동일한 원인에 의해 발생한 장애 경보라고 해도 늦게 수집되어 동일한 군집에 포함되지 않을 수 있다.
따라서, 동일한 원인에 의한 장애 경보들이라고 해도 도 7에 도시된 바와 같이 제1군집(710)과 제2군집(720)으로 군집화된다. 본 실시예에서 제1군집(710)이 먼저 만들어지고 제2군집(720)이 후에 만들어지는 것을 가정한다. 각 군집(710, 720)은 장비군(도메인)의 근원 장애 분석 엔진에서 1차 근원 장애 분석이 수행된다. 각 장비군의 근원 장애 분석 엔진의 분석 결과는, 멀티 도메인 근원 장애 분석 엔진(750)에서 다시 분석되고, 최종적으로 크로스 도메인 근원 장애 분석 엔진(760)에서 근원 장애 분석이 수행된다. 따라서, 1차 군집(710)에 의해 ROADM 구간의 광 케이블 장애로 판단되는 장애 전표(TT# 100)(770)가 발행되고, 2차 군집(720)에 의해 PTN 구간 링크 장애로 판단되는 장애 전표(TT# 101)(780)가 발행된다.
2차 군집(720)에 의해 발행되는 장애 전표(TT# 101)(780)가 가장 최근에 발행되는 장애 전표로서, 장애 전표 연관성 분석부(650)는, 해당 현재 장애 전표(TT# 101)(780)와 과거 장애 전표(TT# 100)(770)의 연관성을 분석하여, 과거 장애 전표(TT# 100)(770)와 현재 장애 전표(TT# 101)(780)는, 동일 원인에 의해 발행된 것으로 판단하고, 과거 장애 전표(TT# 100)(770)를 부모 장애 전표로, 그리고 현재 장애 전표(TT# 101)(780)를 파생 장애 전표, 즉 자식 장애 전표로 설정한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 관제 방법을 설명하는 흐름도이다. 도 8을 참조하면, 단계 S801에서, 네트워크 관제 시스템(600)은, 네트워크에서 발생한 장애 경보들을 수신하여 저장부(660)에 저장한다. 단계 S802에서, 네트워크 관제 시스템(600)은, 앞서 도 3 내지 도 5를 참조하여 설명한 방법을 통해, 장애 경보의 실제 장애 발생 시각 T 및 해당 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차 f를 추정하여 저장부(660)에 저장한다.
단계 S803에서, 네트워크 관제 시스템(600)은, 저장부(660)에 저장된 장애 경보들의 실제 장애 발생 시각 T를 기초로 장애 군집을 생성한다. 장애 군집을 생성하고, 장애 경보를 장애 군집에 포함하거나 불포함하는 방법은, 앞서 설명한 방법과 같다.
단계 S804에서, 네트워크 관제 시스템(600)은, 장애 군집에 포함된 장애 경보들과 네트워크의 토폴로지 정보을 이용하여 근원 장애를 분석한다. 네트워크 관제 시스템(600)은, 각 장비군별로 도메인을 구분하고, 도메인별로 근원 장애 분석을 수행한 후, 도메인별 분석 결과를 종합하여 계층 단위의 근원 장애 분석을 수행한다. 그리고 계층 단위의 근원 장애 분석을 다시 종합하여 최종적인 근원 장애 분석을 수행한다. 이러한 근원 장애 분석은 다양한 방식이 사용될 수 있다. 바람직하게, 머신 러닝, 딥 러닝, 신경망 기술을 이용하여 근원 장애 분석을 수행할 수 있다.
단계 S805에서, 네트워크 관제 시스템(600)은, 장애 군집으로부터 분석한 결과에 따라 장애 전표(TT:Trouble Ticket)을 생성한다. 장애 전표는 장애 관련 정보로서 관련 내역이 텍스트 형식으로 표시되거나, 그래픽 인터페이스 형식으로 표시될 수 있다. 장애 전표의 데이터는, 해당 장애 전표에 연관된 장애 경보들의 식별 ID 및 세부 내용, 장애 전표의 상태 정보(FIN, AUTO FIN 등), 장애 발생 유형(RCA(Root Cause Analyis) code), 장애 발생 위치, 장비명, 장비 설치 위치, 장비 용량/역할 정보, 광 케이블 정보, 회선 정보, 장애 발생 시각 등을 포함할 수 있다. 여기서 장애 발생 시각은, 군집에 포함된 장애 경보들로부터 계산된 실제 장애 발생 시각 T 중 가장 앞서 시각일 수 있다.
단계 S806에서, 네트워크 관제 시스템(600)은, 현재 장애 전표와 과거 장애 전표들의 연관성을 분석하여, 장애 전표 간에 부모-자식 관계를 설정하거나, 또는 복수의 장애 전표를 병합하여 새로운 장애 전표를 정의할 수 있다. 부모-자식 관계의 장애 전표들, 또는 새로운 장애 전표를 기초로 근원 장애 분석 결과를 재정의할 수 있다. 네트워크 관제 시스템(600)은 현재 생성된 장애 전표와 과거에 생성된 장애 전표의 데이터를 비교하여, 일부 정보의 공유 여부, 각 장애 전표에 대한 장애 경보들의 발생 패턴의 유사 여부 등의 연관성을 분석하고, 연관성이 있는 경우, 부모-자식 관계를 정의한다. 만약, 연관성은 있으나 부모-자식 관계를 정의할 수 없는 경우, 연관성이 있는 현재 장애 전표와 과거 장애 전표를 병합하여 새로운 장애 전표를 생성한다. 여기서 연관성을 분석하는데 있어서, 예를 들어, 장애 전표들이 회선 정보를 공유하거나, 또는 동일한 장비 정보, 또는 설치 위치 정보 등을 공유하는 경우, 또는 토폴로지를 기초로 장비들의 연결 정보의 공통점이 있는 경우 등의 다양한 조건이 참조될 수 있다.
본 명세서는 많은 특징을 포함하는 반면, 그러한 특징은 본 발명의 범위 또는 특허청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 본 명세서에서 개별적인 실시예에서 설명된 특징들은 단일 실시예에서 결합되어 구현될 수 있다. 반대로, 본 명세서에서 단일 실시예에서 설명된 다양한 특징들은 개별적으로 다양한 실시예에서 구현되거나, 적절히 결합되어 구현될 수 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 설명되었으나, 그러한 동작들이 도시된 바와 같은 특정한 순서로 수행되는 것으로, 또는 일련의 연속된 순서, 또는 원하는 결과를 얻기 위해 모든 설명된 동작이 수행되는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 환경에서 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 아울러, 상술한 실시예에서 다양한 시스템 구성요소의 구분은 모든 실시예에서 그러한 구분을 요구하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 상술한 프로그램 구성요소 및 시스템은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품 또는 멀티플 소프트웨어 제품에 패키지로 구현될 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(시디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
110 : 네트워크 요소(NE)
120 : EMS
130 : NMS
600 : 네트워크 관제 시스템
610 : 전처리부
620 : 군집화부
630 : 근원 장애 분석부
640 : 장애 전표 생성부
650 : 장애 전표 연관성 분석부

Claims (14)

  1. 네트워크에서 발생한 장애 경보들을 수신하여 저장부에 저장하고, 각 장애 경보의 실제 장애 발생 시각 및 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차를 추정하여 상기 저장부에 기록하되, 장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각과, 장애 경보의 전파 지연 시간을 기초로 상기 내부 시간 오차를 추정하는 전처리부;
    상기 저장부에 저장된 각 장애 경보들의 실제 장애 발생 시각을 기준으로 군집화하는 군집화부;
    장애 군집에 포함된 장애 경보들과, 네트워크의 토폴로지 정보를 이용하여 근원 장애를 분석하는 근원 장애 분석부;
    상기 근원 장애 분석부의 분석 결과에 따라 장애 전표를 생성하는 장애 전표 생성부; 및
    상기 장애 전표 생성부에서 생성되는 장애 전표들의 연관성을 분석하는 장애 전표 연관성 분석부를 포함하는 네트워크 관제 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 전처리부는,
    장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각의 차이가 소정의 임계 범위 이내인 경우, 해당 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차를 0으로 기록하고, 해당 장애 경보의 실제 장애 발생 시각을 상기 장애 경보 발생 시각으로 기록하는 것을 특징으로 하는 네트워크 관제 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 전처리부는,
    장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각의 차이가 상기 소정의 임계 범위를 벗어나고, 상기 저장부에 최근 소정 시간 범위 내에 기록된 상기 장비의 내부 시간 오차가 있는 경우, 그 내부 시간 오차와, 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 실제 장애 발생 시각을 계산하여 기록하는 것을 특징으로 하는 네트워크 관제 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 전처리부는,
    상기 저장부에 최근 소정 시간 범위 내에 기록된 상기 장비의 내부 시간 오차가 없는 경우, 해당 장애 경보의 전파 지연 시간과 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 상기 장비의 내부 시간 오차를 계산하여 기록하고, 그 계산된 내부 시간 오차와 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 실제 장애 발생 시각을 계산하여 기록하는 것을 특징으로 하는 네트워크 관제 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 군집화부는,
    장애 군집의 설정 시간 범위에 포함되는 실제 장애 발생 시각을 갖는 장애 경보를 해당 장애 군집에 포함하고, 상기 설정 시간 범위를 상기 실제 장애 발생 시각을 반영하여 재산정하는 것을 특징으로 하는 네트워크 관제 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 군집화부는,
    상기 설정 시간 범위에 포함되는 실제 장애 발생 시각 중 가장 빠른 실제 장애 발생 시각에 보완 시간을 뺀 시간을 상기 설정 시간 범위의 시작 시간으로 설정하고, 가장 늦은 실제 장애 발생 시각에 보완 시간을 더한 시간을 상기 설정 시간 범위의 종료 시간으로 설정하는 것을 특징으로 하는 네트워크 관제 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 장애 전표 연관성 분석부는,
    장애 전표들에 포함된 상기 실제 장애 발생 시각, 회선 정보, 장비 정보, 장애 유형 중 적어도 하나를 이용하여 장애 전표들의 부모-자식 관계를 분석하여 최종 장애 유형을 설정하는 것을 특징으로 하는 네트워크 관제 시스템.
  8. 네트워크 관제 시스템에서 네트워크를 관제하는 방법으로서,
    네트워크에서 발생한 장애 경보들을 수신하여 저장부에 저장하고, 각 장애 경보의 실제 장애 발생 시각 및 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차를 추정하여 상기 저장부에 기록하되, 장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각과, 장애 경보의 전파 지연 시간을 기초로 상기 내부 시간 오차를 추정하는 단계;
    상기 저장부에 저장된 각 장애 경보들의 실제 장애 발생 시각을 기준으로 군집화하는 단계;
    장애 군집에 포함된 장애 경보들과, 네트워크의 토폴로지 정보를 이용하여 근원 장애를 분석하는 단계;
    근원 장애의 분석 결과에 따라 장애 전표를 생성하는 단계; 및
    장애 전표들의 연관성을 분석하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 기록하는 단계는,
    장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각의 차이가 소정의 임계 범위 이내인 경우, 해당 장애 경보를 발생시킨 장비의 내부 시간 오차를 0으로 기록하고, 해당 장애 경보의 실제 장애 발생 시각을 상기 장애 경보 발생 시각으로 기록하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 기록하는 단계는,
    장애 경보에 기록된 장애 경보 발생 시각과, 장애 경보 수신 시각의 차이가 상기 소정의 임계 범위를 벗어나고, 상기 저장부에 최근 소정 시간 범위 내에 기록된 상기 장비의 내부 시간 오차가 있는 경우, 그 내부 시간 오차와, 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 실제 장애 발생 시각을 계산하여 기록하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 기록하는 단계는,
    상기 저장부에 최근 소정 시간 범위 내에 기록된 상기 장비의 내부 시간 오차가 없는 경우, 해당 장애 경보의 전파 지연 시간과 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 상기 장비의 내부 시간 오차를 계산하여 기록하고, 그 계산된 내부 시간 오차와 상기 장애 경보 발생 시각을 이용하여 실제 장애 발생 시각을 계산하여 기록하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 군집화하는 단계는,
    장애 군집의 설정 시간 범위에 포함되는 실제 장애 발생 시각을 갖는 장애 경보를 해당 장애 군집에 포함하고, 상기 설정 시간 범위를 상기 실제 장애 발생 시각을 반영하여 재산정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 재산정하는 단계는,
    상기 설정 시간 범위에 포함되는 실제 장애 발생 시각 중 가장 빠른 실제 장애 발생 시각에 보완 시간을 뺀 시간을 상기 설정 시간 범위의 시작 시간으로 설정하고, 가장 늦은 실제 장애 발생 시각에 보완 시간을 더한 시간을 상기 설정 시간 범위의 종료 시간으로 설정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 연관성을 분석하는 단계는,
    장애 전표들에 포함된 상기 실제 장애 발생 시각, 회선 정보, 장비 정보, 장애 유형 중 적어도 하나를 이용하여 장애 전표들의 부모-자식 관계를 분석하여 최종 장애 유형을 설정하는 것을 특징으로 하는 방법.
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