基于图数据模型的告警关联分析方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109756376A(43)申请公布日2019.05.14(21)申请号201910027624.5(22)申请日2019.01.11(71)申请人中电福富信息科技有限公司地址350000福建省福州市鼓楼区五凤街道软件大道89号12号楼(72)发明人张存国(74)专利代理机构福州君诚知识产权代理有限公司35211代理人戴雨君(51)Int.Cl.H04L12/24(2006.01)权利要求书1页说明书3页附图2页(54)发明名称基于图数据模型的告警关联分析方法(57)摘要本发明公开基于图数据模型的告警关联分析方法，其包括以下步骤：步骤1、构建图数据模型：将关系数据库模型到图数据模型的转换；步骤2、故障标记：当收到网络故障事件或用户投诉事件时，在图数据模型中相应的节点标记为故障；步骤3、告警预关联：从图数据中按故障时间窗取出层级最低的节点，存放在“预关联结果”集合中；步骤4、进行“根告警关联”判断确定故障根源：在“预关联结果”中，当不存在进一步的关联关系，则相应的节点即为故障根源；当存在进一步的关联关系时，则关联关系涉及到的节点即为故障根源。本发明通过转换关系模型为图模型，提高了处理效率，能够快速响应业务请求，有效支撑网络数据实时处理分析的场景。CN109756376ACN109756376A权利要求书1/1页1.基于图数据模型的告警关联分析方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤1、构建图数据模型：将关系数据库模型到图数据模型的转换；步骤2、故障标记：当收到网络故障事件或用户投诉事件时，在图数据模型中相应的节点标记为故障；步骤3、告警预关联：从图数据中按故障时间窗取出层级最低的节点，存放在“预关联结果”集合中；步骤4、进行“根告警关联”判断确定故障根源：在“预关联结果”中，当不存在进一步的关联关系，则相应的节点即为故障根源；当存在进一步的关联关系时，则关联关系涉及到的节点即为故障根源。2.根据权利要求1所述的基于图数据模型的告警关联分析方法，其特征在于：步骤1中构建图数据模型的具体步骤如下：步骤1.1、动环设备或网络资源中的设备和链路、客户业务数据中的业务和用户分别转换为图数据模型中的节点；步骤1.2、节点之间的承载关系和使用关系转换成有向边；步骤1.3、节点所处的网络层级，做为节点的属性一并存储。3.根据权利要求1所述的基于图数据模型的告警关联分析方法，其特征在于：步骤2标记故障时同时关联记录故障时间。4.根据权利要求1所述的基于图数据模型的告警关联分析方法，其特征在于：步骤3中图数据中按故障时间窗通过MATCH方法按层级ORDERBY取出层级最低的节点。5.根据权利要求1所述的基于图数据模型的告警关联分析方法，其特征在于：步骤4中关联关系包括承载或使用。6.根据权利要求1所述的基于图数据模型的告警关联分析方法，其特征在于：还包括步骤5，由故障根源形成“根告警”数据集合，并输出该“根告警”数据集合提供其它应用场景使用。2CN109756376A说明书1/3页基于图数据模型的告警关联分析方法技术领域[0001]本发明涉及电信数据处理技术领域，尤其涉及基于图数据模型的告警关联分析方法。背景技术[0002]现有的网络告警关联分析，是基于关系型数据库实现的，当网络的承载层级多，设备数量众多时，关联关系不完整，存在关联效率低下、关联不准确的问题，在网络告警实时关联处理的场景，关联效率低的问题尤为突出。[0003]目前现有技术CN201711482171.2（告警关联分析方法、装置、设备及介质）采用的是基于告警时间分布的方法。该方法能解决部分因关联关系缺失而无法关联的告警事件，但不同设备的告警到达时间可能会差异非常大，告警时间片段的设置影响关联的准确率，同时对于哑设备也无法处理。发明内容[0004]本发明的目的在于提供基于图数据模型的告警关联分析方法。[0005]本发明采用的技术方案是：基于图数据模型的告警关联分析方法，其包括以下步骤：步骤1、构建图数据模型：实现由关系数据库模型到图数据模型的转换。[0006]步骤2、故障标记：当收到网络故障事件或用户投诉事件时，在图数据模型中相应的节点标记为故障；步骤3、告警预关联：从图数据中按故障时间窗取出层级最低的节点，存放在“预关联结果”集合中；步骤4、进行“根告警关联”判断确定故障根源：在“预关联结果”中，当不存在进一步的关联关系，则相应的节点即为故障根源；当存在进一步的关联关系时，则关联关系涉及到的节点即为故障根源。[0007]进一步地，步骤1中构建图数据模型的具体步骤如下：1.1）动环设备、网络资源中的设备、链路，客户业务数据中的业务、用户，转换为图数据模型中的节点。[0008]1.2）节点之间的承载关系和使用关系