[发明专利]故障定位的方法、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例涉及计算机领域，特别涉及一种故障定位的方法、电子设备及存储介质。本申请实施例提供的故障定位的方法，包括：获取待测网络中至少两个待测对象、待测对象的特征数据以及各待测对象之间的关联关系；根据至少两个所述待测对象、所述待测对象的特征数据以及各所述关联关系，生成对象关系结构图；根据所述对象关系结构图以及预设的故障定位模型，定位所述待测网络中的故障对象，故障定位模型为图神经网络结构。能够准确、高效定位出网络中的故障。

技术领域

本申请实施例涉及计算机领域，特别涉及一种故障定位的方法、电子设备及存储介质。

背景技术

随着网络的规模越来越大，网络的结构越来越复杂，当网络发生故障时，如何快速的定位网络故障显得非常重要。相关技术中，通常采用基于机器学习的方法进行故障定位。

然而，基于机器学习的网络故障定位方法中，主要提取网元的特征信息进行故障定位，各个网元之间的特征信息相互独立，导致故障定位不准确。

发明内容

本申请实施例的主要目的在于提出一种故障定位的方法、电子设备及存储介质，能够准确、高效定位出网络中的故障。

为实现上述目的，本申请实施例提供了一种故障定位的方法，包括：获取待测网络中至少两个待测对象、待测对象的特征数据以及各待测对象之间的关联关系；根据至少两个所述待测对象、所述待测对象的特征数据以及各所述关联关系，生成对象关系结构图；根据所述对象关系结构图以及预设的故障定位模型，定位所述待测网络中的故障对象，故障定位模型为图神经网络结构。

为实现上述目的，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的故障定位的方法。

为实现上述目的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的故障定位的方法。

本申请提出的故障定位的方法，获取待测网络中的待测对象、待测对象的特征数据以及各待测对象之间的关联关系，根据待测对象、待测对象的特征数据以及各待测对象之间的关联关系，生成对象关系结构图，从而将待测网络转换成表征待测对象之间关系的图谱形式，根据预设的故障定位模型，定位出该待测网络中的故障对象；故障定位模型是基于图神经网络结构训练获得，图神经网络是通过周围节点来编码中心节点，在训练中充分利用了周围节点与中心节点之间的关系，使得定位的故障节点更加准确，通过该图神经网络模型以及该对象关系结构图进行故障定位，使得定位的故障对象更加准确。

附图说明

图1是根据本发明第一实施例中故障定位的方法的流程图；

图2是根据本发明第二实施例中故障定位的方法的流程图；

图3是根据本发明第三实施例中故障定位的方法的流程图；

图4是根据本发明第三实施例中故障定位的方法中的边的示意图；

图5是根据本发明第三实施例中故障定位的方法中的边的示意图；

图6是根据本发明第三实施例中故障定位的方法中的对象关系结构图的示意图；

图7是根据本发明第三实施例中故障定位的方法中的聚合样本节点的示意图；

图8是根据本发明第四实施例中电子设备的结构框图。

具体实施方式