[发明专利]智能网络故障检测方法及系统在审
申请号: | 201710335783.2 | 申请日: | 2017-05-12 |
公开(公告)号: | CN107147526A | 公开(公告)日: | 2017-09-08 |
发明(设计)人: | 倪文亚;张晓强 | 申请(专利权)人: | 上海携程商务有限公司 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24 |
代理公司: | 上海弼兴律师事务所31283 | 代理人: | 薛琦,罗朗 |
地址: | 200335 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 智能 网络故障 检测 方法 系统 | ||
1.一种智能网络故障检测方法,其特征在于,所述智能网络故障检测方法包括:
S1、批量采集上一个时间段内被测网络线路的网络数据,得到原始网络数据;
S2、将所述原始网络数据转化为原始标准数据;
S3、利用所述原始标准数据建立高斯模型;
S4、实时采集所述被测网络线路的当前网络数据,将所述当前网络数据转化为当前标准数据,将所述当前标准数据代入所述高斯模型,计算得到一概率值;
S5、判断所述概率值是否符合小概率事件的概率取值范围,若是,则确定所述被测网络线路的网络状态为异常;若否,则确定所述被测网络线路的网络状态为正常。
2.如权利要求1所述的智能网络故障检测方法,其特征在于,步骤S1中批量采集被测网络线路的网络数据的步骤包括:
在所述上一时间段内,通过所述被测网络线路对多个测试网址持续发送测试数据包,所述测试网址通过所述被测网络线路进行反馈,得到所述原始网络数据。
3.如权利要求1所述的智能网络故障检测方法,其特征在于,步骤S2包括:对所述原始网络数据进行正态化处理,得到所述原始标准数据;和/或,步骤S3包括:对所述原始标准数据求取均值和方差,得到所述高斯模型;和/或,步骤S4包括:对所述当前网络数据进行正态化处理,得到所述当前标准数据。
4.如权利要求1所述的智能网络故障检测方法,其特征在于,所述智能网络故障检测方法还包括:
在步骤S5中,若所述被测网络线路的网络状态为异常,则执行步骤S6;
S6、对异常网络状态报警提示。
5.如权利要求1所述的智能网络故障检测方法,其特征在于,步骤S5中在判断为否时,将所述当前标准数据加入到所述原始标准数据中,并删除所述原始标准数据中时间最早的数据,返回步骤S3。
6.如权利要求1所述的智能网络故障检测方法,其特征在于,步骤S5包括:
设置网络状态异常标志变量,并将网络状态异常标志变量的初始值设置为零;
在判断为是时,则将所述网络状态异常标志变量的值加1,判断所述网络状态异常标志变量是否大于第一阈值,若是,则确定所述被测网络线路的网络状态为异常,返回步骤S4;若否,则直接返回步骤S4;
判断为否时,则将所述网络状态异常标志变量清零,将所述当前标准数据加入到所述原始标准数据中,并删除所述原始标准数据中时间最早的数据,返回步骤S3。
7.如权利要求1所述的智能网络故障检测方法,其特征在于,所述原始网络数据和所述当前网络数据包括网络延时、丢包率、状态码中的至少一种。
8.一种智能网络故障检测系统,其特征在于,包括数据采集模块、数据处理模块、模型建立模块和异常判断模块;
所述数据采集模块,用于批量采集上一个时间段内被测网络线路的网络数据,得到原始网络数据;
所述数据处理模块,用于将所述原始网络数据转化为原始标准数据;
所述模型建立模块,用于利用所述原始标准数据建立高斯模型;
所述数据采集模块,还用于采集当前时刻所述被测网络线路的当前网络数据;
所述数据处理模块,还用于将所述当前网络数据转化为当前标准数据;
所述异常判断模块,用于将所述当前标准数据代入所述高斯模型,得到一概率值,判断所述概率值是否符合小概率事件的概率取值范围,若是,则确定所述被测网络线路的网络状态为异常;若否,则确定所述被测网络线路的网络状态为正常。
9.如权利要求8所述的智能网络故障检测系统,其特征在于,所述数据处理模块用于对所述原始网络数据进行正态化处理,得到所述原始标准数据;和/或,所述模型建立模块用于对所述原始标准数据求取均值和方差,得到所述高斯模型;和/或,所述数据处理模块还用于对所述当前网络数据进行正态化处理,得到所述当前标准数据。
10.如权利要求8所述的智能网络故障检测系统,其特征在于,所述智能网络故障检测系统还包括报警模块,用于在所述被测网络线路的网络状态为异常时,对异常网络状态报警提示。
11.如权利要求8所述的智能网络故障检测系统,其特征在于,所述异常判断模块,用于判断为否时,将所述当前标准数据加入到所述原始标准数据中,并删除所述原始标准数据中时间最早的数据,调用所述模型建立模块。
12.如权利要求8所述的智能网络故障检测系统,其特征在于,所述异常判断模块还用于设置网络状态异常标志变量,并将网络状态异常标志变量的初始值设置为零;所述异常判断模块还用于在判断为是时,将所述网络状态异常标志变量的值加1,判断所述网络状态异常标志变量是否大于第一阈值,若是,则确定所述被测网络线路的网络状态为异常,调用所述数据采集模块,采集下一时刻被测网络线路的网络数据;若否,则直接调用所述数据采集模块,采集下一时刻被测网络线路的网络数据;
所述异常判断模块还用于在判断为否时,将所述网络状态异常标志变量清零,将所述当前标准数据加入到所述原始标准数据中,并删除所述原始标准数据中时间最早的数据,调用所述数据采集模块,采集下一时刻被测网络线路的网络数据。
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