[发明专利]使用假设检验分析异常行为根本原因的系统和方法

说明书

本公开涉及用于识别通信网络中的异常行为的根本原因的技术。在通信网络中接收指示与源相关联的性能水平的关键质量指标(KQI)。所述KQI包括性能测量值以识别具有异常行为的源的性能水平。通过将KQI恢复到历史值，基于源处的异常行为来计算指示降级水平的改进KQI。基于计算的KQI改进，根据降级水平将异常行为的源聚类为子集。使用假设检验确定具有严重降级水平的子集中的根本原因源的全局或部分降级类型，并为接受的降级类型提供置信度值。

相关申请的交叉引用

本申请要求2016年1月8日提交的、申请号为14/991，685、名称为“使用假设检验分析异常行为根本原因的系统和方法”的美国正式专利申请的优先权，该申请的内容通过引用并入本文，如同全文再现。

背景技术

客户感受到的服务质量是电信行业的一个重要方面。为了成功保持和提高客户服务质量，需要测量和分析网络行为。但是，测量和改善客户的服务体验质量仍然是一项艰巨的任务，需要考虑响应时间和吞吐量等技术问题，以及客户期望、价格和客户支持等非技术问题。测量这些问题的一种机制是通过在通信网络的网络故障检测中使用根本原因分析。例如，可以使用客户服务保证平台来分析来自诸如内容服务器和用户设备之类的各种网络服务的性能和质量降级，以确保客户服务质量与通信服务提供商期望一致。

通信网络故障检测的另一机制涉及使用关键性能指标(Key PerformanceIndicators，KPI)和关键质量指标(Key Quality Indicators，KQI)。KQI和KPI通常被测量以确定网络服务的各种性能水平，使得运营商可以检测到服务水平的任何恶化(降级)以及识别与服务水平恶化相关联的原因。例如，用户的设备可能由于基站故障而出现覆盖不良或切换失败，或者内容服务器可能遭受导致性能降低的硬件问题。然而，这种检测和分析并不能一致地定义网络异常与客户感受之间的相关性。例如，网络KPI可能受到少数降级样本，例如少数网络设备或服务器，的影响，只因为这些样本在各种KPI计算中用于分析。因此，有时网络性能水平可能被认为是有问题的，而实际上这些问题可能仅仅涉及相对少数的降级样本，并不能反映整个网络。

发明内容

根据一个方面，提供了一种用于识别通信网络中异常行为的根本原因的方法，包括：接收指示与所述通信网络中的源相关联的性能水平的关键质量指标(KQI)，所述KQI包括识别具有所述异常行为的源的性能水平的性能测量值；通过将所述源的当前性能测量值恢复到所述源的基准性能测量值，计算指示由所述源的所述异常行为导致的降级水平的改进KQI；根据基于所计算的所述改进KQI而得的所述源的降级水平，将所述源至少分组成源的第一子集和源的第二子集；以及基于统计假设检验的执行来确定分组在所述第二子集中的源的降级类型，并且计算指示若接受所述降级类型作为所述统计假设检验结果将具有的置信度水平的置信度值。

在一个实施方式中，计算所述改进KQI还包括：测量源的异常行为的结果值；以及响应于具有的降级水平满足阈值的源的当前性能测量值被恢复到所述基准性能测量值，提供所述改进KQI。

在一个实施方式中，该方法还包括根据检测到所述异常行为时的KQI的当前性能测量值与基于统计性能测量值的KQI的基准性能测量值之间的差，计算所述源的降级水平；比较所计算的所述源的降级水平，以确定将所述源识别为检测到的所述异常行为的根本原因的概率；以及通过将所述KQI的当前性能测量值还原到所述KQI的基准性能测量值来恢复所述源的KQI以消除检测到的所述异常行为。

在一个实施例中，第i个源的改进KQI根据来计算，其中RAN为无线电接入网络，并且RNC为无线电网络控制器。

在一个实施例中，所述分组还包括：响应于将所述改进KQI识别为满足阈值，聚类源的第一子集；以及响应于将所述改进KQI识别为未能满足所述阈值，聚类源的第二子集。