网络故障分析方法及装置与流程

技术特征：
1.一种网络故障分析方法，其特征在于，包括：获取用户上报的故障事件；获取数据中心的网元的第一指标数据，其中所述第一指标数据与所述故障事件关联，且所述第一指标数据被故障检测模型确认为正常数据；为第二指标数据设置标签，并将设置标签后的第二指标数据输入所述故障检测模型进行训练，以使得所述故障检测模型获得识别所述第二指标数据为故障数据的能力，所述第一指标数据是所述第二指标数据的子集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一指标数据携带有时间戳；所述方法还包括：根据所述时间戳，确定时间段；确定所述网元在所述时间段内的性能数据为所述第二指标数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为第二指标数据设置标签包括：为所述第二指标数据关联故障标签，所述故障标签用于表示所述第二指标数据为对应于故障场景的故障数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述故障场景为中央处理器(cpu)占用率高、流量突增、小包攻击、开源虚拟交换机(ovs)流表丢失中的任一种。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一指标数据包含于所述网元的运行日志，或者，所述第二指标数据包含于所述网元的运行日志。6.一种网络故障分析方法，其特征在于，包括：获取数据中心的网元的第一指标数据，所述第一指标数据被故障检测模型确认为故障数据；为第二指标数据设置标签，并将设置标签后的第二指标数据输入所述故障检测模型进行训练，以使得所述故障检测模型获得识别所述第二指标数据为正常数据的能力，所述第一指标数据是所述第二指标数据的子集。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一指标数据携带有时间戳；所述方法还包括：根据所述时间戳，确定时间段；确定所述网元在所述时间段内的性能数据为所述第二指标数据。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述为第二指标数据设置标签包括：为所述第二指标数据关联正常标签，所述正常标签用于表示所述第二指标数据为正常数据。9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述故障数据对应故障场景，所述故障场景为中央处理器(cpu)占用率高、流量突增、小包攻击、开源虚拟交换机(ovs)流表丢失中的任一种。10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一指标数据包含于所述网元的运行日志，或者，所述第二指标数据包含于所述网元的运行日志。11.一种网络故障分析方法，其特征在于，包括：获取数据中心的网元的第一指标数据，所述第一指标数据被故障检测模型确认为第一故障数据，所述第一故障数据对应第一故障场景；为第二指标数据设置标签，并将设置标签后的第二指标数据输入所述故障检测模型进
行训练，以使得所述故障检测模型获得识别所述第二指标数据为第二故障数据的能力，所述第二故障数据对应第二故障场景，所述第一故障场景和所述第二故障场景不同，所述第一指标数据是所述第二指标数据的子集。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一指标数据携带有时间戳；所述方法还包括：根据所述时间戳，确定时间段；确定所述网元在所述时间段内的性能数据为所述第二指标数据。13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述为第二指标数据设置标签包括：为所述第二指标数据关联故障标签，所述故障标签对应于所述第二故障场景。14.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一故障场景和所述第二故障场景为中央处理器(cpu)占用率高、流量突增、小包攻击、开源虚拟交换机(ovs)流表丢失中的任意两种的组合。15.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述第一指标数据包含于所述网元的运行日志，或者，所述第二指标数据包含于所述网元的运行日志。16.一种网络故障分析装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于获取用户上报的故障事件；第二获取单元，用于获取数据中心的网元的第一指标数据，其中所述第一指标数据与所述故障事件关联，且所述第一指标数据被故障检测模型确认为正常数据；设置单元，用于为第二指标数据设置标签，并将设置标签后的第二指标数据输入所述故障检测模型进行训练，以使得所述故障检测模型获得识别所述第二指标数据为故障数据的能力，所述第一指标数据是所述第二指标数据的子集。17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述第一指标数据携带有时间戳；所述装置还包括确定单元；所述确定单元用于根据所述时间戳，确定时间段；所述确定单元还用于确定所述网元在所述时间段内的性能数据为所述第二指标数据。18.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述设置单元用于为所述第二指标数据关联故障标签，所述故障标签用于表示所述第二指标数据为对应于故障场景的故障数据。19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述故障场景为中央处理器(cpu)占用率高、流量突增、小包攻击、开源虚拟交换机(ovs)流表丢失中的任一种。20.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述第一指标数据包含于所述网元的运行日志，或者，所述第二指标数据包含于所述网元的运行日志。21.一种网络故障分析装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取数据中心的网元的第一指标数据，所述第一指标数据被故障检测模型确认为故障数据；设置单元，用于为第二指标数据设置标签，并将设置标签后的第二指标数据输入所述故障检测模型进行训练，以使得所述故障检测模型获得识别所述第二指标数据为正常数据的能力，所述第一指标数据是所述第二指标数据的子集。22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述第一指标数据携带有时间戳；所述装置还包括确定单元；
所述确定单元用于根据所述时间戳，确定时间段；所述确定单元还用于确定所述网元在所述时间段内的性能数据为所述第二指标数据。23.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述设置单元还用于为所述第二指标数据关联正常标签，所述正常标签用于表示所述第二指标数据为正常数据。24.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述故障数据对应故障场景，所述故障场景为中央处理器(cpu)占用率高、流量突增、小包攻击、开源虚拟交换机(ovs)流表丢失中的任一种。25.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述第一指标数据包含于所述网元的运行日志，或者，所述第二指标数据包含于所述网元的运行日志。26.一种网络故障分析装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取数据中心的网元的第一指标数据，所述第一指标数据被故障检测模型确认为第一故障数据，所述第一故障数据对应第一故障场景；设置单元，用于为第二指标数据设置标签，并将设置标签后的第二指标数据输入所述故障检测模型进行训练，以使得所述故障检测模型获得识别所述第二指标数据为第二故障数据的能力，所述第二故障数据对应第二故障场景，所述第一故障场景和所述第二故障场景不同，所述第一指标数据是所述第二指标数据的子集。27.根据权利要求26所述的装置，其特征在于，所述第一指标数据携带有时间戳；所述装置还包括确定单元；所述确定单元用于根据所述时间戳，确定时间段；所述确定单元还用于确定所述网元在所述时间段内的性能数据为所述第二指标数据。28.根据权利要求26所述的装置，其特征在于，所述设置单元还用于为所述第二指标数据关联故障标签，所述故障标签对应于所述第二故障场景。29.根据权利要求26所述的装置，其特征在于，所述第一故障场景和所述第二故障场景为中央处理器(cpu)占用率高、流量突增、小包攻击、开源虚拟交换机(ovs)流表丢失中的任意两种的组合。30.根据权利要求26所述的装置，其特征在于，所述第一指标数据包含于所述网元的运行日志，或者，所述第二指标数据包含于所述网元的运行日志。31.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机指令；当所述电子设备运行时，所述处理器执行所述计算机指令，使得所述电子设备执行权利要求1-5任一项所述的方法。32.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机指令；当所述电子设备运行时，所述处理器执行所述计算机指令，使得所述电子设备执行权利要求6-10任一项所述的方法。33.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机指令；当所述电子设备运行时，所述处理器执行所述计算机指令，使得所述电子设备执行权利要求11-15任一项所述的方法。
34.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质包括计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行权利要求1-5任一项所述的方法或权利要求6-10任一项所述的方法或权利要求11-15任一项所述的方法。

技术总结
本申请涉及通信技术领域，具体涉及一种网络故障分析方法及装置。该方法包括：获取用户上报的故障事件；获取数据中心的网元的第一指标数据，其中所述第一指标数据与所述故障事件关联，且所述第一指标数据被故障检测模型确认为正常数据；为第二指标数据设置标签，并将设置标签后的第二指标数据输入所述故障检测模型进行训练，以使得所述故障检测模型获得识别所述第二指标数据为故障数据的能力，所述第一指标数据是所述第二指标数据的子集。该方法可以为与故障数据关联的指标数据设置标签，并使用设置标签后的指标数据对故障检测模型进行训练，使得故障检测模型获得正确识别故障数据的能力，由此，提高了故障检测模型的识别准确率。率。率。


技术研发人员：朱杰
受保护的技术使用者：华为技术有限公司
技术研发日：2020.05.22
技术公布日：2021/11/25