[发明专利]一种通信网络级联故障中节点识别方法、装置及设备

说明书

本发明实施例提供了一种通信网络级联故障中节点识别方法、装置及设备，包括：构建通信网络的拓扑结构，拓扑结构包括多个节点；提取拓扑结构中节点的级联故障度量；利用故障传播模型确定节点的重要程度量；对节点的重要程度量和节点的级联故障度量进行相关性分析，确定多个节点中的至少一个关键节点。本发明中，通过建立合适的故障传播模型和相关度量标准，分别对拓扑结构的度量与故障传播模型中的度量进行数据分析，从而确定关键节点，以便为故障管理系统提供有效的故障运维信息。

技术领域

本发明属于互联网通信技术领域，尤其涉及一种通信网络级联故障中节点识别方法、装置、设备和计算机存储介质。

背景技术

近年来，通信网络的规模和复杂性正经历爆炸性增长。使得网络管理系统在故障诊断和定位方面面临着严峻的挑战；级联故障可能会引起大规模的通信网络区域故障，由此，在快速恢复网络功能和合理利用资源方面，识别级联故障中的关键节点十分重要。

目前，在识别关键节点方面，主要通过度量方式(例如：度中心性、接近中心性、信息中心性或者介数中心性)与节点之间的关系确定。但是，对于通信网络而言，上述度量方式的相关度量指标仅考虑网络的拓扑属性，这样会导致将级联故障中的一些网络负载的微小波动都会被影响的子节点识别为关键节点。

由此，该方法会造成识别关键节点的效率、精准度降低等问题。

发明内容

本发明实施例提供一种通信网络级联故障中节点识别方法、装置、设备和计算机存储介质，建立合适的故障传播模型和相关度量标准，分别对拓扑结构的度量与故障传播模型中的度量进行数据分析，从而确定关键节点，以便为故障管理系统提供有效的故障运维信息。

第一方面，本发明实施例提供了一种通信网络级联故障中节点识别方法，该方法可以包括：

构建通信网络的拓扑结构，拓扑结构包括多个节点；

提取拓扑结构中节点的级联故障度量；

利用故障传播模型确定节点的重要程度量；

对节点的重要程度量和节点的级联故障度量进行相关性分析，确定多个节点中的至少一个关键节点。

在一种可能的实施方式中，上述“构建通信网络的拓扑结构”的步骤，具体可以包括：

基于通信网络的最短路径传递信息的特征，构建拓扑结构，其中，通信网络的最短路径传递信息的特征包括无标度网络。

在另一种可能的实施例中，上述“无标度网络”具体可以包括：

定义G＝(V，E)为一个包含N个节点的通信网络，其中V表示节点的集合，E表示边的集合；

无标度网络初始由包含给定节点数m₀的小连通图组成；

无标度网络初始的增长过程包括引入新节点n_i并连接到m个现有节点，m是默认值；

利用公式(1)确定无标度网络初始的优先连接性；

通过计算通信网络中所有节点的连接概率Π(n_j)，选择连接概率满足预设阈值的节点与n_i相连，其中，Π(n_j)是n_i与节点n_j连接概率，k_j是n_j的度；表示无标度网络中包含的边的个数。

在又一种可能的实施例中，上述“级联故障度量”可以用于表征节点引起的级联故障的规模；其中，级联故障度量包括以下至少一种：介数中心性C^B、接近中心性C^C、度中心性C^D。