[发明专利]一种基于告警数据实现告警关联和网络故障诊断的方法

说明书

本发明公开了一种基于告警数据实现告警关联和网络故障诊断的方法，其实现过程为，首先进行当前网络故障的告警收集；然后收集网络中存在的所有关联规则模板并保存，该关联规则模板是指针对不同网络故障的派单规则；进行规则挖掘，建立标题库和关联库；并将标题之间存在关联的纳入关联库；最后输出规则模板及落地效果分析，所述落地效果分析是指当规则分发落地后，分析落地效果，统计当月和累计优化规则下的告警关联效果及工单压缩效果。本发明的一种基于告警数据实现告警关联和网络故障诊断的方法与现有技术相比，提升系统告警关联率及处理效率，更加有效的支撑告警故障诊断，实用性强，适用范围广泛，具有很好的推广应用价值。

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，具体地说是一种基于告警数据实现告警关联和网络故障诊断的方法。

背景技术

告警关联规则是网络故障智能预处理的重要支撑手段，但关联规则的生产多依赖于专家经验。人工梳理一条告警关联规则，需对多日以来甚至整月相同类型告警进行分析，工作量巨大。且只能通过对历史告警进行人工分析计算的方式进行告警收敛效果的评估，不易实现。

现网的告警关联规则存在进一步改进和优化的余地，达到降低最终派出的故障工单数量、提高派单有效性的目的。

前期集中故障告警处理流程，特别是针对传输专业的处理流程，仍延续之前专业网管的建设经验进行筛选派单，与集团的集中故障流程要求存在偏差，派单规则调整后，如不适时调整对应的告警关联规则，会造成故障工单数量不降反增。进一步增加了优化需求。

基于以上现状，本发明提出一种基于告警数据实现告警关联和网络故障诊断的方法。有效提升告警关联效果，实现准确的网络故障争端，开发自动化挖掘及效果评估工具。结合现网规则及其他省份优秀规则，进行综合的挖掘分析工作，对于已存在规则，比照他省规则及规则挖掘结果进行优化，并使用真实告警数据进行落地效果分析，择优选择。对于本地尚未配置的规则，同样放入评估算法中进行持续分析，择优使用。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种基于告警数据实现告警关联和网络故障诊断的方法。

一种基于告警数据实现告警关联和网络故障诊断的方法，其实现过程为：

首先进行当前网络故障的告警收集；

然后收集网络中存在的所有关联规则模板并保存，该关联规则模板是指针对不同网络故障的派单规则；

进行规则挖掘，建立标题库和关联库，其中标题库用于存储工单数量总占比80%以上的top告警标题；并将标题之间存在关联的纳入关联库；

最后输出规则模板及落地效果分析，所述落地效果分析是指当规则分发落地后，分析落地效果，统计当月和累计优化规则下的告警关联效果及工单压缩效果。

所述告警收集是指获取每日的告警数据，具体是指通过复用现有数据接口，进行告警数据的每日全量接入。

在进行规则挖掘的步骤，是指使用本地的派单规则对集中故障系统的告警进行筛选，针对需要派单的告警数据进行先分析挖掘；

将工单数量总占比80%以上的top告警标题筛选出来，录入标题库，并对标题之间潜在关联关系进行挖掘；

标题之间存在高频关联的，该高频关联是指在全部关联信息数量中，20%以上的信息是相互关联的，该关联包括空间关联性、时间关联性，然后将关联的标题纳入关联库；

将关联库中的关联关系按日进行关联数量统计，筛选出大量关联主次告警的关联关系，即被关联次要告警数量/次要告警总数量大于0.5时，录入规则库。