[发明专利]基于区间图的告警分析方法

说明书

本发明提供了一种基于区间图的告警分析方法。该方法包括：将同一个地点的所有告警事件按告警发生时间顺序转换为告警事件序列，根据告警事件序列中告警事件的告警区间的重叠程度及发生时间顺序建立告警事件区间图；对来自不同地点的各个告警事件区间图进行合并处理，合并同类型告警事件的所有节点为一个节点，对合并处理后的告警事件区间图中的节点之间的连边赋予边权值，得到告警区间图；根据所述告警区间图中节点之间的连边的边权值，采用图特征分析方法得到各个告警事件之间关联性的差异性。本发明的方法适用于告警在整个时间序列上均匀或者不均匀分布的多种情况。为减少告警的冗余度，提高告警有效性，定位故障根原因提供科学指导。

技术领域

本发明涉及告警相关性分析技术领域，尤其涉及一种基于区间图的告警分析方法。

背景技术

在传统的告警相关性分析方法中，通常将整个告警数据看做一个时间序列，在告警关联分析中通常利用滑动时间窗口的方式设置一个告警窗口宽度，然后将所有落在该告警时间窗口内的告警认为都是同时发生的。然而告警窗口宽度和滑动步长并没有设定标准，选取的原则是考虑告警事件序列模式挖掘的效率以及挖掘的结果精确度。因此，一般对于一组新数据的分析，都要拿一组参数进行反复试验对比，最终从中选出一个相对合适的窗口宽度和步长。这种基于时间窗口的分析方法受限于告警的分布方式，仅适用于告警在整个时间序列上均匀分布的情况。然而，在实际情况下可能有些时间区域内告警密度非常大，而有些区域则完全没有告警，这就会造成许多无意义的窗口以及空窗口的产生。

现有技术中的对于告警关联模式的挖掘方法都是基于Apriori算法、FP-growth等各类关联算法生成告警相关性规则库，为相关的告警预测、告警相关性分析功能提供规则支持。

上述现有技术中的对于告警关联模式的挖掘方法的缺点为：除了存在上述采用时间窗口的问题，这些方法集中于挖掘频繁发生的告警，无法发现发生频次低但可能重要的告警；此外，缺少对于相关告警做出进一步的呈现，对于挖掘到的关联规则也缺少更加直观的可视化方式。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于区间图的告警分析方法，以克服现有技术的缺点。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种基于区间图的告警分析方法，包括：

将同一个地点的所有告警事件按告警发生时间顺序转换为告警事件序列，将告警事件序列中的每个告警事件看成一个节点，根据所述告警事件序列中告警事件的告警区间的重叠程度及发生时间顺序建立告警事件区间图；

对来自不同地点的各个告警事件区间图进行合并处理，合并同类型告警事件的所有节点为一个节点，对合并处理后的告警事件区间图中的节点之间的连边赋予边权值，得到告警区间图；

根据所述告警区间图中节点之间的连边的边权值，采用图特征分析方法得到各个告警事件之间关联性的差异性。

进一步地，所述的将同一个地点的所有告警事件按告警发生时间顺序转换为告警事件序列，包括：

将每个类型告警的一次发生称为一个告警事件，在一个地点，一个告警事件由告警名称、发生时间和清除时间唯一确定，告警事件从发生到清除的持续时间间隔称为告警区间，将一个告警事件的发生时间记作T_s，清除时间记作T_e，告警事件在告警事件序列中的排序记作k，告警事件k的告警名称记作m_k，将每个告警事件用一个四元组(k,m_k,T_s,T_e)来表示，具有相同告警名称的告警事件为同类型告警，相同类型的告警事件具有相同的告警等级；