[发明专利]虚拟化网络功能故障预测方法、装置、介质及程序产品

权利要求书

1.一种虚拟化网络功能故障预测方法，包括：

定位服务功能链上的故障节点；所述故障节点为受到漏洞攻击的节点或者是性能数据波动超过阈值范围的节点；

从日志文件中获取所述故障节点出现异常前的第一性能数据；

利用所述第一性能数据训练故障预测模型；

监测服务功能链经过的虚拟网络功能节点的第二性能数据；

将所述第二性能数据输入所述故障检测模型，预测得到所述虚拟网络功能节点的故障概率；

将所述故障概率大于预设阈值的虚拟网络功能节点确定为异常节点，并向编排与管理模块发送预警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，所述利用所述第一性能数据训练故障预测模型之前，还包括：

对所述第一性能数据进行归一化处理，以使所述第一性能数据映射到预定区间范围内。

3.根据权利要求1或2所述的方法，所述利用所述第一性能数据训练故障预测模型，包括：

利用孤立森林算法处理第一性能数据，训练得到故障预测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，所述第一性能数据至少包括：CPU使用率、内存使用率、网络端口流量信息。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定所述异常节点的物理资源是否过载，若是，则将所述异常节点处理的业务数据迁移至新创建的虚拟网络功能节点。

6.一种虚拟化网络功能故障预测装置，包括：

定位模块，被配置为定位服务功能链上的故障节点；所述故障节点为受到漏洞攻击的节点或者是性能数据波动超过阈值范围的节点；

获取模块，被配置为从日志文件中获取所述故障节点出现异常前的第一性能数据；

训练模块，被配置为利用所述第一性能数据训练故障预测模型；

监测模块，被配置为监测服务功能链经过的虚拟网络功能节点的第二性能数据；

预测模块，被配置为将所述第二性能数据输入所述故障检测模型，预测得到所述虚拟网络功能节点的故障概率；

预警模块，被配置为将所述故障概率大于预设阈值的虚拟网络功能节点确定为异常节点，并向编排与管理模块发送预警信息。

7.根据权利要求6所述的装置，所述利用所述第一性能数据训练故障预测模型，包括：

利用孤立森林算法处理第一性能数据，训练得到故障预测模型。

8.一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。

9.一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。