一种电路流量异常识别方法与流程

1.本发明涉及通信领域，尤其是一种电路流量异常识别方法。


背景技术：

2.当前的电路异常流量查看分析时须手动计算，耗费人力情况严重，当电路流量异常情况多发时更难以清晰处理，无法满足异常情况多发环境。通过此电路流量异常识别装置进行采集，可将处理结果实时展示，并在电路流量异常比较多的环境中能较好地处理问题。


技术实现要素：

3.为克服目前电路异常流量查看分析时须手动计算，耗费人力情况严重，当电路流量异常情况多发时更难以清晰处理，无法满足异常情况多发等缺点。
4.为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：
5.在本发明一实施例中，提出了一种电路流量异常识别方法，该方法包括：
6.s01、统计电路流量，通过snmp协议输出电路流量数据，间隔固定时间采集两次电路流量并入库；
7.s02、库中查询对应节点同方向的电路流量，并对比流量中断的阈值确定电路流量的状态；
8.s03、查询的电路流量与给定的基线范围对比，确定电路流量状态；
9.s04、对电路流量异常的电路，做异常流量分析，并更新对应异常原因和描述，记录对应异常流量状态入数据库。
10.进一步地，所述s02中：对应节点同方向的电路流量小于流量中断的阈值，电路流量的状态为异常；对应节点同方向的电路流量不小于流量中断的阈值，电路流量的状态为正常。
11.进一步地，所述电路流量的状态为异常包括：同设备间链路流量中断、同节点间链路流量中断。
12.进一步地，所述s03中的基线范围＝基线流量
×
(1
±
基线比率)。
13.进一步地，所述s03查询的电路流量在基线范围内，电路流量的状态为结束异常状态，并更新结束时间；查询的电路流量在基线范围外，电路流量的状态为异常，并对电路做异常流量查询。
14.进一步地，所述s04中的异常流量状态包括：更新、新增或未知。
15.进一步地，所述更新包括流量大小、是否解决。
16.进一步地，所述s02、s03电路流量正常的电路，入库状态为结束异常状态，并更新结束时间。
17.在本发明一实施例中，还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现前述电路流量异
常识别方法。
18.在本发明一实施例中，还提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行电路流量异常识别方法的计算机程序。
19.有益效果：
20.本发明可以实时监控异常电路流量，根据电路id和方向查询当前异常电路流量，以电路id及方向作为筛选要素，可直观判断具体电路是否异常无需人工检查。
附图说明
21.图1是本发明一实施例的电路流量异常识别方法流程示意图；
22.图2是本发明一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
23.下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神，应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
24.本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
25.根据本发明的实施方式，提出了一种电路流量异常识别方法，克服了目前电路异常流量查看分析时须手动计算，耗费人力情况严重，当电路流量异常情况多发时更难以清晰处理，无法满足异常情况多发等缺点。
26.下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
27.如图1所示：
28.电路流量，基于设备统计电路流量，设备通过snmp协议输出电路流量数据。间隔固定时间采集两次，计算电路流量并入库。
29.认为电路流量是否异，库中查询他们对应节点的同方向的电路的流量，如果小于流量中断的阈值(bit/s)，则认为是异常，否则异步采集对应的端口状态。
30.例如，第一次采集结果为a,经过固定时间采集结果为b,所求差值为(a-b)，若规定流量中断的阈值为1000000bit/s，(a-b)/10s＝k,(此处10s要与采集时的间隔相同)比较k与1000000bit，若k比阈值大，所以此时为异常流量，否则正常。
31.如果有同设备间链路中断，则异常原因增加:同设备间链路流量中断。
32.如果没有同设备间链路中断，但是有同节点的某一设备的链路全部中断，则异常原因增加：同节点间链路流量中断。
33.与给定的基线比较，无基线的电路忽略检查，认为正常。查看是否超过基线比率，如果超过，则认为是异常电路，需要对这些电路做异常流量查询。无异常信息的电路，置该条为结束异常状态，更新结束时间。
34.例如基线流量为20mbps，基线比率为10％，20
×
10％＝2mbps，若此时某条电路流量不在20
±
2mbps范围内，则此时流量为异常流量。
35.对于指定的电路，当做新的异常流量分析，如果有变化，需要及时更新对应异常原因和描述。
36.记录对应异常流量入数据库。如果已存在，则更新；如果不存在，则新增。如果异常类型不属于以上的，则类型为未知。
37.更新消息只更新流量大小及是否解决。
38.为了对上述电路流量异常识别方法进行更为清楚的解释，下面结合一个具体的实施例来进行说明，然而值得注意的是该实施例仅是为了更好地说明本发明，并不构成对本发明不当的限定。
39.实施例一：
40.第一次采集结果如下：
[0041]-bash4$snmpwalk-v2c-c'hncmnet！12'211.142.208.12'1.3.6.1.2.1.31.1.1.1.10.158'(采集命令)
[0042]
if-mib::ifhcoutoctets.158＝counter64:101665415533437(结果)
[0043]
经过10s(因为要计算速率，所以要设定一个时间基准，此时间基准可自由设定，此次选择10s)第二次采集结果如下：
[0044]-bash4$snmpwalk-v2c-c'hncmnet！12'211.142.208.12'1.3.6.1.2.1.31.1.1.1.10.158'(采集命令同上)
[0045]
if-mib::ifhcoutoctets.158＝counter64:101665461032288(结果)
[0046]
此时两次查询结果的差值为45498851bit，45498851bit/10s＝4549885bit/s,若此时小于阈值，则进行下一步，大于阈值直接判定为异常。
[0047]
求差值为101665415533437-101665415533437＝45,498,851bit，即45m,即流速45mb*8bit/10s＝36mbps。
[0048]
如果拟定基线流量为20mbps，基线比率为10％，20
×
10％＝2mbps，则此时的流量不在20
±
2范围内，则此时流量为异常流量。
[0049]
记录对应异常流量入数据库。
[0050]
基于前述发明构思，如图2所示，本发明还提出一种计算机设备100，包括存储器110、处理器120及存储在存储器110上并可在处理器120上运行的计算机程序130，处理器120执行计算机程序130时实现前述电路流量异常识别方法。
[0051]
基于前述发明构思，本发明还提出一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行前述电路流量异常识别方法的计算机程序。
[0052]
本发明提出的电路流量异常识别方法，可以实时监控异常电路流量，根据电路id和方向查询当前异常电路流量，以电路id及方向作为筛选要素，可直观判断具体电路是否异常无需人工检查。
[0053]
虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包含的各种修改和等同布置。
[0054]
对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的
保护范围以内。