【摘 要】
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由于移动通信网络的快速发展和移动设备的普及,人们对于移动通信网络的稳定性提出了较高的要求。在这样的情况下,移动网络从业人员必须做到对故障的精准定位和快速修复。虽然网络设备产生的告警数据可以作为排查的依据,但是由于一个设备故障会产生一系列的联动告警,增加故障定位的难度。同时,告警系统将操作记录、异常信息、软件运行情况等记录整合在一个集合中,形成了日志。通信网络每天都会产生海量的日志数据,使得日志的查
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由于移动通信网络的快速发展和移动设备的普及,人们对于移动通信网络的稳定性提出了较高的要求。在这样的情况下,移动网络从业人员必须做到对故障的精准定位和快速修复。虽然网络设备产生的告警数据可以作为排查的依据,但是由于一个设备故障会产生一系列的联动告警,增加故障定位的难度。同时,告警系统将操作记录、异常信息、软件运行情况等记录整合在一个集合中,形成了日志。通信网络每天都会产生海量的日志数据,使得日志的查询和针对此进行操作也异常困难。为了解决以上问题,本论文使用数据挖掘的方法,对于日志分析以及实现故障告警的定位和预测进行了深入研究。本论文的主要研究工作如下:1、本论文从网络告警的维度预测特定告警类型的发生,提出了针对通信网络告警信息的基于FP-Growth算法的关联分析方法,对故障告警之间的相关性进行多方面地分析,重点挖掘出与特定类型告警相关性高的告警,分析获得征兆告警,实现针对特定类型故障告警的预测识别功能。2、本论文分析日志与故障告警之间的关联,提出了基于通信网络日志数据的故障判断和预警方法。首先依据告警发生的时间筛选日志数据,然后使用不同的机器学习算法来分析处理大量的日志数据,最后利用训练好的分类器来对实时的日志数据进行分类,从而实现对于网络设备故障告警的预测。3、本论文基于以上理论基础和仿真结果,设计了日志与告警智能分析系统,首先设计了系统的整体构架,然后重点介绍了各个不同的功能层和工作流程,最后设计了具体的应用呈现。本论文使用数据挖掘的方法,研究分析了通信网络产生的海量告警和日志数据,论证了利用机器辅助人工来进行网络故障管理的有效性和可行性。
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