[发明专利]检测警报的通信网络洞察力

说明书

在一个实施例中，计算系统基于应用数据来确定由通信网络连接的地理区域的体验质量度量和根本原因度量。系统基于体验质量度量和包括体验质量度量的一个或更多个第一阈值的第一组标准来确定一个或更多个地理区域具有低体验质量。系统基于根本原因度量和包括一个或更多个第二阈值并且比第一组标准宽松的第二组标准来确定在具有低体验质量的每个相关地理区域中的低体验质量的原因。系统基于每个相关地理区域的低体验质量的原因来确定对该地理区域的低体验质量的解决方案建议。

技术领域

本公开通常涉及通信网络，且尤其是涉及检测警报的通信网络洞察力。

背景

通信网络(诸如光纤网络、蜂窝网络和宽带无线网络)为计算系统(例如计算机、平板计算机、智能手机)提供数据通信信道以传递数据和信息，诸如文本、图像、视频、网站内容等。由通信网络覆盖的地理区域可以被分成多个子区域(例如，分区(tile)、在蜂窝网络中的小区、地区(诸如县、城市、城镇、村庄等的集合的区域))。每个子区域可以生成一定量的网络流量，并且通信网络可以向由通信网络覆盖的任何数量的子区域提供连接服务。用户可以(例如使用计算设备)访问通信网络，以用于下载和上传数据。通信网络可以具有允许用户使用由通信网络支持的服务的带宽。

特定实施例的概述

这里描述的特定实施例涉及在前端和后端两者处监控通信网络性能(例如网络流量拥塞、网络覆盖问题)和通信网络的最终用户的用户体验(例如网络速度、网络时延、信号状态)的方法。系统的特定实施例可以检测警报的网络洞察力(network insight)，诸如在由通信网络覆盖的一个或更多个地理区域中的网络流量拥塞或网络覆盖问题。特定实施例可以确定用于检测网络拥塞的一个或更多个网络性能度量。例如，系统可以首先在通信网络中识别具有相对高业务量的一个或更多个区域。系统可以针对每个识别出的区域确定在通信网络的繁忙小时(busy hours)期间的第一平均网络速度和在通信网络的非繁忙小时(non-busy hours)期间的第二平均网络速度。系统可以计算第一平均网络速度和第二平均网络速度之间的差与第一平均网络速度或第二平均网络速度的比率，并使用该比率作为网络性能度量来估计在该区域中的网络性能和用户体验的质量。作为另一个示例，系统可以基于与网络速度曲线(例如下载速度相对于业务量或样本的数量)相关联的参考点来确定每个单独区域的拥塞度量。系统可以计算网络速度曲线的第一参考点和第二参考点的平均下载速度之间的差。第一参考点可以是代表下载速度曲线的相对平坦部分的下载速度的平均值或中值的参考点。第二点可以在曲线的与业务量的较高端对应的部分中。系统可以计算两个参考点处的两个平均下载速度之差与第一参考点或第二参考点处的平均速度的比率，并使用该比率作为网络性能度量。系统可以使用机器学习(ML)模型来确定网络性能度量的阈值，并将所确定的网络性能度量与该阈值进行比较。当网络性能度量低于阈值时，系统可以识别到在该区域中的网络流量拥塞。系统可以使用网络性能度量对具有网络流量拥塞的多个区域排序，并且向经营商(operator)发送关于检测到的网络流量拥塞的拥塞警报。拥塞警报可以按一个或更多个相关属性(包括例如网络性能度量、位置、中值下载速度、区域下载速度、小区标识等)来排序。系统的特定实施例可以确定一个或更多个网络覆盖度量(例如信号强度、所连接的塔的数量、信号稳定性状态)，并且将网络覆盖度量与用于检测网络覆盖问题的相应阈值进行比较，作为警报的网络洞察力。系统的特定实施例可以确定一个或更多个体验质量相关度量(例如下载速度、时延(诸如往返时间、上游时延、下游时延、在繁忙小时的下载速度、在繁忙小时的时延等))并将体验质量度量与用于检测体验质量问题的相应阈值进行比较，作为警报的网络洞察力。例如，如果这些体验质量相关度量中的一个比所需要或要求的阈值差或者在最差的某个百分比之中，则体验质量相关问题或警报的网络洞察力可以被检测和报告。作为另一个示例，如果一个或多个体验质量相关度量的映射函数比所需要或要求的阈值更差或者在更差的某个百分比当中，则体验质量相关问题或网络洞察力警报可以被检测和报告。