网络故障告警关联技术

网络故障告警关联技术

性能和特点

  • 以移动公司的通信网络及实际的网络告警数据作为研究蓝本,分析和发现了移动网络的拓扑结构特征、告警数据特征和告警传播特征。
  • 对告警关联产品、故障定位的国内外研究现状、现有关联规则和序列模式挖掘算法、现有产品和研究成果在告警关联规则和序列模式挖掘方案方面存在的不足等进行了研究和分析。
  • 针对现有成果的不足,并结合移动通信网络及其告警数据和告警传播特征,提出了基于网络拓扑约束和数据挖掘技术的故障定位的总体方案,首先依照网络抽象模型和拓扑算法建立移动通信网络模型,然后使用基于网络约束的关联规则挖掘算法和基于网络约束的序列模式挖掘算法对历史数据进行离线挖掘,最后采用贝叶斯告警网络建模方法和贝叶斯故障推理方法对告警做实时分析和根故障定位。
  • 设计和实现了基于网络拓扑约束和数据挖掘技术的故障定位的总体方案的原型系统BUPTPRISMiner。该原型系统包括数据预处理、数据挖掘和挖掘结果对比分析三大模块,实现了两大类共六种数据挖掘算法:非时间序列算法(FP_Growth算法、Apriori改进算法、Relim算法、Eclat算法)和时间序列算法(PreFixSpan算法和GSP算法)。针对19类共2609个网元、一周63224条原始告警信息和一个月143316条告警信息进行了详细的对比分析试验。试验结果表明,对于相同的数据挖掘算法,课题组提出的基于网络拓扑约束的关联规则挖掘技术和常规的挖掘技术相比挖掘效率相当,而挖掘精度提高了1-2个数量级。

主要应用:

IBM中国研究院,网络管理系统,故障定位应用,网络维护应用

网络故障的告警分析、根源故障快速定位、网络故障快速恢复

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