[发明专利]一种网络问题分析方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种网络问题分析方法和装置。

背景技术

网络质量是网络运营的生命线，基础网络优化是提升网络质量的核心。随着全国15个TD-LTE（Time Division Long Term Evolution，时分长期演进）网络规模试验网城市的网络建设的逐步完成，各规模试验网城市的网络优化工作也正在积极展开。

KPI（Key Performance Indicator，关键性能指标）的提取和分析是网络优化工作中的重中之重。TD-LTE系统关注的KPI主要包括以下几大类：接入性指标、保持性指标、移动性指标、业务量指标和网络资源利用率指标等。通过对通信网络的KPI指标的监测，可以达到：识别网络性能突发问题；对网络故障和网络质量下降等风险的提前预警；保证网络KPI指标的稳定与网络性能质量的逐步提升。

目前，一种根据KPI进行网络优化的方法如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S102：确定网络优化相关KPI指标。

步骤S104：网络优化人员在OMC（Operation and Maintenance Center，操作和维护中心）上制定KPI指标模板，提取每日全网的KPI指标，初步分析后，确定需要重点优化改进的KPI指标。

步骤S106：提取已确定的重点需要优化的KPI指标相对应的小区级的指标。并使用EXCEL表对提取的小区以及其所对应的指标进行统计，确定最差TopN小区。

步骤S108：网络优化人员提取TopN小区的CDL（Call Detail Log，业务呼叫详细级日志）日志、告警日志等进行优化问题分析，给出优化问题分析报告和解决方案。

步骤S110：网络优化人员参照优化方案通过基站排障和系统优化，实施优化改进和测试验证，并完成详细完整的优化实施日志。

步骤S112：通过优化系统控制参数和小区选择参数等手段微调系统。对比验证优化前后数据，完成网络优化总结报告和网络优化案例积累。

然而，使用上述网络优化方法进行网络优化、分析网络问题的过程中，首先，许多环节，如每日全网级的KPI指标提取和初步分析、小区级的KPI指标提取以及对KPI指标排序确定Top最差小区的工作都是需要网络优化人员完成的；其次，在网络运维过程中，由于OMC的操作维护终端数量有限，优化人员在工作时间提取最差TopN小区的相关CDL日志和告警日志时，会对网络的日常操作和维护带来一定的负面影响。再者，CDL日志中信息量非常大，在对CDL日志进行解析时，需要网络优化人员直接对CDL日志进行分析，这样，不但要求网络优化人员有很高的业务技术能力，同时更需要花费大量的时间，问题定位和分析效率低，无法满足网络优化工作需要达到的快速提升网络性能和质量的工作目标。

发明内容

本发明提供了一种网络问题分析方法和装置，以解决现有的对网络问题分析过程中，网络问题分析效率低，无法满足网络优化工作需要达到的快速提升网络性能和质量的工作目标的问题。

为了解决上述问题，本发明公开了一种网络问题分析方法，包括：使用脚本程序确定产生网络问题的关键性能指标最差的N个小区；其中，N为大于或等于1的自然数；使用所述脚本程序获取所述N个小区中、与所述关键性能指标对应的业务交互消息数据，并将所述业务交互消息数据保存为与所述N个小区相对应的N个CDL文件；通过所述脚本程序调用CDL解析工具对所述N个CDL文件中保存的所述业务交互消息数据进行解析，确定所述N个CDL文件中的异常业务；按照设定规则对所述异常业务进行分析，确定所述异常业务的产生原因。

优选地，所述通过所述脚本程序调用CDL解析工具对所述N个CDL文件中保存的所述业务交互消息数据进行解析步骤包括：通过所述脚本程序调用CDL解析工具，判断所述N个CDL文件中保存的每条业务交互消息的执行是否正常；将执行不正常的业务交互消息对应的业务确定为异常业务。

优选地，所述按照设定规则对所述异常业务进行分析，确定所述异常业务的产生原因步骤包括：对所述执行不正常的业务交互消息对应的各个具体业务数据进行分析；根据存储的异常业务数据与业务异常原因的对应关系，将所述分析的结果与所述业务异常原因相匹配，确定与所述执行不正常的业务交互消息对应的业务相匹配的业务异常原因。