[发明专利]网元状态的检测方法、装置以及计算机可读存储介质

说明书

本公开涉及一种网元状态的检测方法、装置以及计算机可读存储介质，涉及通信技术领域。本公开的方法包括：获取网元在预设时间段内的业务量和关键性能指标KPI值；根据业务量所在的业务量区间，确定对应的KPI阈值，其中，不同业务量区间对应不同的KPI阈值；将网元的KPI值与对应的KPI阈值进行比对，确定网元是否为异常网元。业务量落在不同业务量区间的网元重要性不同，分别针对不同重要性的网元进行异常网元分析，提高了异常网元检测的准确性，能够满足网络优化需求，提升服务质量。

技术领域

本公开涉及通信技术领域，特别涉及一种网元状态的检测方法、装置以及计算机可读存储介质。

背景技术

通信网络中故障的排查，异常网元的发现对于网络的稳定，提升用户体验起着重要的作用。

在移动网络异常网元的分析中，常规的手段有：TOP分析法，按某一KPI(KeyPerformance Indicator，关键性能指标)进行排序，取性能最差的TOP N个网元确定为异常网元；门限筛选法，针对某一KPI指标设定固定的指标门限，筛选出劣于该门限的网元作为异常网元。对这些网元进行进一步的检测和处理。

发明内容

发明人发现：上述异常网元的分析方法筛选出的异常网元，并不一定需要进行优化。例如，针对语音呼叫成功率这一KPI，小区的语音呼叫成功率仅50％，根据TOP分析法或门限筛选法该小区都会被确定为问题网元，但是该小区业务量很小，只发生2次呼叫，但出现1次失败，随机性较高，并且虽然指标很差，但由于小区业务量很小，重要性不高，对其进行优化也不会使网络的服务质量有明显改善。因此，上述异常网元的分析方法无法满足网络优化的需求。

本公开所要解决的一个技术问题是：如何提高异常网元检测的准确性，满足网络优化需求，提升服务质量。

根据本公开的一些实施例，提供的一种网元状态的检测方法，包括：获取网元在预设时间段内的业务量和关键性能指标KPI值；根据业务量所在的业务量区间，确定对应的KPI阈值，其中，不同业务量区间对应不同的KPI阈值；将网元的KPI值与对应的KPI阈值进行比对，确定网元是否为异常网元。

在一些实施例中，该方法还包括：根据各业务量区间对应的异常网元的数量和数量阈值的比对情况，调整各业务量区间对应的KPI阈值；根据网元的KPI值与调整后的对应的KPI阈值，确定网元是否为异常网元。

在一些实施例中，在一个业务量区间内确定异常网元的方法包括：根据当前业务量区间对应的异常网元数量和数量阈值的比对情况，调整对应的KPI阈值；根据网元的KPI值与调整后的对应的KPI阈值重新确定异常网元的数量；重复上述过程，直至当前业务量区间的异常网元数量达到数量阈值，或KPI阈值调整到KPI上限，或KPI阈值调整到KPI下限。

在一些实施例中，确定网元是否为异常网元的方法包括：针对正向KPI，在当前业务量区间对应的KPI阈值调整到KPI上限且当前业务量区间的异常网元数量没有达到数量阈值的情况下，将数量阈值更新为当前数量阈值与当前业务量区间的异常网元数量的差值，将下一业务量区间更新为当前业务量区间，其中下一业务量区间的业务量小于当前业务量区间的业务量；重复执行在一个业务量区间内确定异常网元的方法，直至所有业务量区间都执行完毕或当前业务量区间的异常网元数量达到数量阈值。

在一些实施例中，针对正向KPI，在业务量区间对应的异常网元的数量大于数量阈值的情况下，按照该业务量区间对应的预设步长降低该业务量区间对应的KPI阈值；在业务量区间对应的异常网元的数量小于数量阈值的情况下，按照该业务量区间对应的预设步长升高该业务量区间对应的KPI阈值；数量阈值根据同一时间段内处理异常网元的能力确定。

在一些实施例中，该方法还包括：根据异常网元在连续预设天数内出现异常状况的时间长度的变化情况，确定异常网元的处理优先级。