一種信息通信網(wǎng)絡(luò)中的告警關(guān)聯(lián)性分析方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種信息通信網(wǎng)絡(luò)中的告警關(guān)聯(lián)性分 析方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)逐步走向融合，將實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的一體化，全網(wǎng)統(tǒng)一規(guī) 劃、建設(shè)、維護(hù)和優(yōu)化，提升網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。同時(shí)，由于信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融 合，網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)數(shù)的指數(shù)性增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模會(huì)越來(lái)越龐大，網(wǎng)絡(luò)終端設(shè)備的種類(lèi)呈現(xiàn)猛增趨 勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)故障發(fā)生的突然性增加，故障的原因更加多樣性，導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)、管理、操作 日益困難。告警與故障發(fā)生的根源并不是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，快速有效的找到告警產(chǎn)生的根 源故障是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員研究的重要問(wèn)題。處理告警數(shù)據(jù)的難點(diǎn)在于對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理上， 即從大量的告警信息中找到有效的故障根源信息。
[0003] 為此，引入告警關(guān)聯(lián)技術(shù)，管理中心自動(dòng)分析告警信息流，通過(guò)對(duì)告警事件間的關(guān) 聯(lián)性分析，將大量告警數(shù)據(jù)所表示的有用信息集中到少量的告警數(shù)據(jù)上，從而減少告警數(shù) 據(jù)的數(shù)量，可以有效地提高故障根源定位效率。目前，關(guān)于告警關(guān)聯(lián)的分析方法有很多，主 要有下面幾種:基于規(guī)則推理、案例推理、模型推理、模糊邏輯、數(shù)據(jù)挖掘的告警關(guān)聯(lián)技術(shù)。 基于數(shù)據(jù)挖掘的告警關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，對(duì)過(guò)去告警數(shù)據(jù)庫(kù)的歸納學(xué)習(xí)，從大量模糊的、不確定 的、不完整的告警信息中挖掘出有效的信息，網(wǎng)絡(luò)發(fā)生改變時(shí)，能夠及時(shí)做出相應(yīng)的調(diào)整， 具有良好的自學(xué)習(xí)能力、適應(yīng)性、可擴(kuò)展性等特點(diǎn)，能快速有效的處理大量的網(wǎng)絡(luò)告警數(shù) 據(jù)，成為現(xiàn)在告警關(guān)聯(lián)分析技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
[0004] 然而，隨著通信網(wǎng)絡(luò)與信息網(wǎng)絡(luò)的融合，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，告警故障數(shù)據(jù)庫(kù)的增 大，對(duì)告警關(guān)聯(lián)分析算法的性能有了更高的要求。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的速率直接影響網(wǎng)絡(luò)故障 定位的效率。另外，樹(shù)形的層次化結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)在通信網(wǎng)絡(luò)和信息網(wǎng)絡(luò)中是一種常見(jiàn)模型，目 前，在該網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下針對(duì)告警相關(guān)性分析還沒(méi)有相應(yīng)的研究。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提出一種針對(duì)告警相關(guān)性分析的樹(shù)形的層次化結(jié)構(gòu) 網(wǎng)絡(luò)。
[0006] 基于上述目的本發(fā)明提供的一種信息通信網(wǎng)絡(luò)中的告警關(guān)聯(lián)性分析方法，包括以 下步驟：
[0007] 1)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的發(fā)生故障的時(shí)間、空間相關(guān)性，定義樹(shù)形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的上 層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的時(shí)空相關(guān)性；
[0008] 2)基于上層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的時(shí)空相關(guān)性，對(duì)樹(shù)形層次網(wǎng)絡(luò)中的上層節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇，根 據(jù)分簇結(jié)果將總的告警數(shù)據(jù)庫(kù)劃分為多個(gè)子告警數(shù)據(jù)庫(kù)；
[0009] 3)根據(jù)告警項(xiàng)的屬性，確定各告警項(xiàng)的權(quán)重；
[0010] 4)利用加權(quán)的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)各自告警數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。
[0011] 進(jìn)一步的，還包括使用2項(xiàng)集支持度的形式定義網(wǎng)絡(luò)故障事務(wù)的相關(guān)性：
[0012]
[0013] |Dinj|表示在總的網(wǎng)絡(luò)故障數(shù)據(jù)庫(kù)中，節(jié)點(diǎn)i子網(wǎng)和節(jié)點(diǎn)j子網(wǎng)同時(shí)發(fā)生故障的事 務(wù)項(xiàng)總數(shù)，|D|表示總的故障事務(wù)項(xiàng)的數(shù)目，定義網(wǎng)絡(luò)故障事務(wù)的相關(guān)性為節(jié)點(diǎn)i子網(wǎng)和節(jié) 點(diǎn)j子網(wǎng)同時(shí)發(fā)生故障的事務(wù)總數(shù)與總的故障事務(wù)項(xiàng)數(shù)的比值，即關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的2項(xiàng)集 支持度。
[0014] 進(jìn)一步的，考慮時(shí)間、空間相關(guān)度，將網(wǎng)絡(luò)故障事務(wù)相關(guān)性定義為：
[0015]
[0016]
[0017] 其中，|D_ |表示在總的網(wǎng)絡(luò)故障數(shù)據(jù)庫(kù)中，節(jié)點(diǎn)i子網(wǎng)和節(jié)點(diǎn)j子網(wǎng)同時(shí)發(fā)生故障 的事務(wù)項(xiàng)總數(shù)，IDI表示總的故障事務(wù)項(xiàng)的數(shù)目，Nij表示節(jié)點(diǎn)i和j的在總時(shí)間范圍內(nèi)直接相 互通信次數(shù)，N表示總通信次數(shù)，tni和tnj表示節(jié)點(diǎn)i和j發(fā)生故障的時(shí)間，△ t表示在所有時(shí) 間段上的平均故障發(fā)生時(shí)間差，定義網(wǎng)絡(luò)故障事務(wù)的相關(guān)性為節(jié)點(diǎn)i子網(wǎng)和節(jié)點(diǎn)j子網(wǎng)同時(shí) 發(fā)生故障的事務(wù)總數(shù)與總的故障事務(wù)項(xiàng)數(shù)的比值，并規(guī)定：當(dāng)C 〇 r d (i，j) > α?xí)r，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)子 網(wǎng)絡(luò)間相關(guān)性強(qiáng)；否則，認(rèn)為兩節(jié)點(diǎn)子網(wǎng)絡(luò)間相關(guān)性微弱，即不相關(guān)，α(〇<α<1)為子網(wǎng)絡(luò) 間故障事務(wù)關(guān)聯(lián)性的門(mén)限值。
[0018] 進(jìn)一步的，根據(jù)定義的網(wǎng)絡(luò)故障關(guān)聯(lián)性，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分簇處理，根據(jù)分簇結(jié)果，將 整個(gè)網(wǎng)絡(luò)告警數(shù)據(jù)庫(kù)劃分為多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)告警數(shù)據(jù)庫(kù)。
[0019] 進(jìn)一步的，所述根據(jù)告警項(xiàng)的屬性，確定各告警項(xiàng)的權(quán)重具體為：
[0020] 步驟1:將問(wèn)題層次結(jié)構(gòu)化，構(gòu)建問(wèn)題的遞階層次結(jié)構(gòu)模型，；
[0021] 步驟2:針對(duì)每一個(gè)有支配能力的指標(biāo)，構(gòu)建成對(duì)比較矩陣；
[0022] 步驟3:計(jì)算各指標(biāo)對(duì)于各支配指標(biāo)的權(quán)重，且檢驗(yàn)成對(duì)比較矩陣的一致性；
[0023]步驟4:計(jì)算各指標(biāo)對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重。
[0024] 進(jìn)一步的，所述的利用加權(quán)的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)各自告警數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián) 規(guī)則挖掘的具體步驟為：
[0025] 步驟一:掃描告警事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)T，得到告警事務(wù)中的所有告警項(xiàng)目，并按字典順序 排列；
[0026] 步驟二:根據(jù)告警項(xiàng)的各屬性值，如告警發(fā)生頻率、告警重要級(jí)別、告警故障類(lèi)型 等，利用層次分析法計(jì)算各告警項(xiàng)目的權(quán)值；
[0027] 步驟三:掃描告警事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)T，根據(jù)告警項(xiàng)目的權(quán)值，計(jì)算各告警事務(wù)項(xiàng)集t的權(quán) 重值
[0028]
[0029]步驟四:根據(jù)各告警事務(wù)項(xiàng)集的權(quán)重，計(jì)算各告警項(xiàng)集的加權(quán)支持度
[0030]
[0031] 根據(jù)預(yù)先設(shè)定的最小支持度閾值，產(chǎn)生加權(quán)的告警頻繁k項(xiàng)集；
[0032] 步驟五:將告警頻繁k項(xiàng)集，根據(jù)告警加權(quán)項(xiàng)目集的先驗(yàn)性質(zhì)，采用優(yōu)化拼接和減 枝方法，產(chǎn)生告警項(xiàng)目的候選k+Ι項(xiàng)集，計(jì)算候選告警k+Ι項(xiàng)集的加權(quán)支持度，產(chǎn)生加權(quán)的 告警頻繁k+Ι項(xiàng)集；
[0033] 步驟六:重復(fù)步驟四，直到無(wú)法繼續(xù)產(chǎn)生告警頻繁項(xiàng)目集。
[0034] 從上面所述可以看出，本發(fā)明提供的信息通信網(wǎng)絡(luò)中的告警關(guān)聯(lián)性分析方案，由 于針對(duì)樹(shù)形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涞难芯?，根?jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的發(fā)生故障的時(shí)間、空間相關(guān)性，定 義樹(shù)形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的上層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的時(shí)空相關(guān)性，基于上層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的時(shí)空相關(guān)性， 對(duì)樹(shù)形層次網(wǎng)絡(luò)中的上層節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇，根據(jù)分簇結(jié)果將總的告警數(shù)據(jù)庫(kù)劃分為多個(gè)子告 警數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)告警項(xiàng)的屬性，如告警發(fā)生的頻率、告警重要性級(jí)別、告警故障類(lèi)型，確定各 告警項(xiàng)的權(quán)重，利用加權(quán)的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)各自告警數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。從 而可以從大量告警信息中高效的挖掘到所感興趣的告警關(guān)聯(lián)規(guī)則。
【附圖說(shuō)明】
[0035] 圖1為數(shù)據(jù)庫(kù)壓縮的告警相關(guān)性樹(shù)形圖；
[0036] 圖2為加權(quán)的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的流程圖；
[0037] 圖3為根據(jù)告警項(xiàng)的屬性確定各告警項(xiàng)權(quán)重的遞階層次結(jié)構(gòu)模型圖；
[0038] 圖4為告警關(guān)聯(lián)算法與普通算法產(chǎn)生候選項(xiàng)集的數(shù)量條形圖；
[0039] 圖5為警關(guān)聯(lián)算法與普通算法產(chǎn)生加權(quán)頻繁項(xiàng)集的時(shí)間折線圖；
[0040] 圖6為告警關(guān)聯(lián)算法與普通算法產(chǎn)生感興趣的告警頻繁項(xiàng)在總告警頻繁項(xiàng)中所占 的比例的條形圖。
【具體實(shí)施方式】
[0041] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合具體實(shí)施例，并參照 附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。
[0042] 本發(fā)明提出的信息通信網(wǎng)絡(luò)中的告警關(guān)聯(lián)性分析方案是基于數(shù)據(jù)庫(kù)壓縮的告警 相關(guān)性分析方案。如圖1所示，為數(shù)據(jù)庫(kù)壓縮的告警相關(guān)性樹(shù)形圖。進(jìn)一步地，本發(fā)明根據(jù)樹(shù) 形層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涞难芯?，提出將整個(gè)信息通信網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)不同的子網(wǎng)絡(luò)，將告 警數(shù)據(jù)庫(kù)分為多個(gè)子告警數(shù)據(jù)庫(kù)，然后使用加權(quán)的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘各子告警數(shù) 據(jù)庫(kù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，如圖2所示，為加權(quán)的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的流程圖。
[0043] 本發(fā)明的基本技術(shù)思路是，在樹(shù)形的層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)時(shí)空相關(guān)性 對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分簇，根據(jù)分簇結(jié)果將網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，從而告警數(shù)據(jù)庫(kù)被分為多個(gè)子 告警數(shù)據(jù)庫(kù)，減小了告警數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模。根據(jù)各告警項(xiàng)的屬性如:告警發(fā)生的頻率、告警的 重要級(jí)別、告警故障類(lèi)型等，利用層次分析法確定告警權(quán)值，然后利用加權(quán)的Apriori關(guān)聯(lián)