一种基于互联网电视智能运维割接场景自动值守的方法与流程

1.本发明属于电子信息技术领域，涉及了一种基于互联网电视智能运维割接场景自动值 守的方法。


背景技术：

2.智能运维技术经过多年的发展，虽然市场上有不少相关的解决方案，可以基于机器学 习等人工智能算法，分析挖掘运维大数据，并利用自动化工具实施运维决策的过程。但是 未根据互联网电视业务的系统架构、网络架构、业务特点等定制的智能运维系统，无法实 现高效、全面的智能运维。
3.在互联网电视网络设备日常维护中，割接工程(网络变更)是非常频繁的运维场景， 设备维护人员需要在工程割接前后对设备进行健康检查，并对业务情况进行拨测等，以确 保网络变更不会对设备软硬件网络状态和业务状态带来影响。在原有运维模式下，维护人 员通过网管工具或者维护客户端登录设备执行脚本进行人工检查，检查效率极为低下，额 外的人工成本支出偏高。
4.国内外现有的智能运维支撑系统主要是基于互联网业务、硬件设备的智能运维系统， 未结合互联网电视业务实际的业务流程和架构，智能运维手段覆盖范围不足，很多运维工 作都还是需要靠人力支撑，智能化、自动化能力不足，特别是在互联网电视业务割接时， 割接操作一般都会影响用户互联网电视业务的使用，所以每次执行割接任务时，割接前、 割接时、割接后都需要有人员观察业务状态、割接前后的质量变化等情况。
5.互联网电视业务网络架构和业务架构负责，网络层级多、链路多，网络层面的割接可 能会影响互联网电视业务的网络传输质量，业务系统架构节点多、功能，每个业务节点、 每台业务服务器都承担不同的业务功能，一种节点类型或服务器割接后出现异常，都可能 对互联网电视业务认证、epg界面流量、点播视频播放、直播频道播放等用户操作造成影 响。


技术实现要素：

6.本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。
7.为此，本发明的目的在于提出一种基于互联网电视智能运维割接场景自动值守的方 法，以解决背景技术中所提到的问题，克服现有技术中存在的不足。
8.为了实现上述目的，本发明的实施例提供一种基于互联网电视智能运维割接场景自动 值守的方法，包括如下步骤：
9.s1，互联网电视业务割接流程模板编排，包括如下步骤：
10.s11运维人员：实际割接工作中的操作人员；
11.s12场景应用：本次割接任务对应的实际应用场景实例；
12.s13网络自动运维系统：管理自动化割接值守任务的主体系统；
13.s14操作中心：执行自动化割接值守各项检查任务、处理流程的系统；
14.s15其他中心：信息注册、工程割接信息同步的中心节点；
15.s16采集和指令平台：基于自动割接执行任务指令调度网络节点和业务节点执行指 令的控制中心平台；
16.s2，自动化割接检查计划定制，自动化割接检查计划定制是基于每次割接任务时具体 的割接内容，预先定义的割接检查计划任务；
17.s3，割接前数据采集分析，包括：先采集割接前互联网电视业务的网络和业务现状， 包括网络传输质量、用户感知体验指标，先定义割接前的的网络状态，再在割接时和割接 后，判断本次割接任务操作对互联网电视业务的影响范围；
18.s4，割接时数据实时监控，包括：割接时的数据实时监控是在割接前的数据采集范围 的基础上定义从割接开始后加大采集粒度的割接设备软硬件数据采集任务；
19.s5，割接后数据验证分析，包括：互联网电视业务运维割接后的数据验证分析是基于 割接前定义的流程编排和割接前的软硬件设备网络质量和业务质量状态就行分析的，需要 确认互联网电视业务运维割接完成后，是否达到割接预期效果、是否对割接前正常的网络 质量和业务质量状态造成影响，割接后的数据验证分析需要结合多个维度进行，为了保障 割接后数据验证的效果，使用bagging算法提升数据计算的准确度。
20.进一步，在所述步骤s2中，包括如下步骤：
21.s21触发名称：本次割接任务的触发名称；
22.s22割接专业：本次割接任务的专业信息；
23.s23设备厂商：本次割接任务涉及的硬件设备的厂商；
24.s24触发描述：本次割接任务的备注信息；
25.s25触发条件：触发条件用于定义在本次割接任务中，触发检查计划可以开始执行的 条件，配置的项包括关系符、筛选字段、比较符、比较值。
26.进一步，在所述步骤s3中，通过在割接设备远程调度执行定制指令的方式，采集割接 设备在割接前的软硬件状态数据，s3割接前数据采集分析监测的内容包括：
27.s31网卡速率：割接设备当前的网卡速率和趋势；
28.s32 cpu使用率：割接设备当前的cpu使用率和趋势；
29.s33内存使用率：割接设备当前的内存使用率和趋势；
30.s34磁盘使用率：割接设备当前的磁盘使用率和趋势；
31.s31程序运行状态：割接设备程序当前运行状态；
32.s31设备运行时长：割接设备操作系统当前运行时长；
33.s31设备健康度：割接设备当前软硬件系统的健康度情况；
34.s31告警总时长：割接设备软硬件出现过的告警时长。
35.进一步，在所述步骤s4中，割接时的监控通过页面自动刷新的方式呈现，每一行数据 表示每台设备，每一列数据按时间切割，时间大小根据页面定义的自动刷新时间范围自动 伸缩，每个单元格里面再切割成等比的长方块，每个长方块表示单元格内每个时间粒度的 数据，每个时间粒度的数据时长正常通过长方块颜色划分。
36.进一步，其特征在于，在所述步骤s5中，
37.s51通过自助法生成虚拟训练样本；
38.s52对训练样本进行学习；
39.s53反复s51和s52的操作；
40.s54对得到的多个分类器的输出求平均值。
41.本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
42.本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显 和容易理解，其中：
43.图1为根据本发明实施例的基于互联网电视智能运维割接场景自动值守的方法的整 体业务流程图；
44.图2为根据本发明实施例的互联网电视业务割接流程模板编排图；
45.图3为根据本发明实施例的自动化割接检查计划定制配置界面图；
46.图4为根据本发明实施例的割接前数据采集分析图；
47.图5为根据本发明实施例的割接时数据实时监控图；
48.图6为根据本发明实施例的割接后数据验证分析图。
具体实施方式
49.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同 或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描 述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
50.本发明提出了一种基于互联网电视智能运维割接场景自动值守的方法，可以有效的提 升互联网电视业务的运维能力，全面覆盖互联网电视业务割接场景，提高运维能力、降低 运维人力成本。
51.本发明方法整体业务流程图详见附图1，包括互联网电视业务割接流程模板编排、自 动化割接检查计划定制、割接前数据采集分析、割接时数据实时监控、割接后数据验证分 析。
52.s1互联网电视业务割接流程模板编排定义见附图2。互联网电视业务割接流程模板编 排图，互联网电视业务割接流程的编排考虑了不同应用对象的实际使用流程，主要对象包 括：
53.s11运维人员：实际割接工作中的操作人员；
54.s12场景应用：本次割接任务对应的实际应用场景实例；
55.s13网络自动运维系统：管理自动化割接值守任务的主体系统；
56.s14操作中心：执行自动化割接值守各项检查任务、处理流程的系统；
57.s15其他中心：信息注册、工程割接信息同步等中心节点；
58.s16采集和指令平台：基于自动割接执行任务指令调度网络节点和业务节点执行指令的 控制中心平台。
59.s2自动化割接检查计划定制定义见附图3，自动化割接检查计划定制配置界面图，自 动化割接检查计划定制是基于每次割接任务时具体的割接内容，预先定义的割接检查计划 任务，主要定义的内容包括：
60.s21触发名称：本次割接任务的触发名称；
61.s22割接专业：本次割接任务的专业信息，如网管专业、传输专业、资源专业等；
62.s23设备厂商：本次割接任务涉及的硬件设备的厂商；
63.s24触发描述：本次割接任务的备注信息；
64.s25触发条件：触发条件用于定义在本次割接任务中，触发检查计划可以开始执行的条 件，可以配置的项包括关系符、筛选字段、比较符、比较值。
65.s3割接前数据采集分析定义见附图4，割接前数据采集分析图，需要先采集割接前互 联网电视业务的网络和业务现状，包括网络传输质量、用户感知体验等指标，先定义割接 前的的网络状态，再在割接时和割接后，判断本次割接任务操作对互联网电视业务的影响 范围。
66.通过在割接设备远程调度执行定制指令的方式，采集割接设备在割接前的软硬件状态 数据，s3割接前数据采集分析监测的内容主包括：
67.s31网卡速率：割接设备当前的网卡速率和趋势；
68.s32 cpu使用率：割接设备当前的cpu使用率和趋势；
69.s33内存使用率：割接设备当前的内存使用率和趋势；
70.s34磁盘使用率：割接设备当前的磁盘使用率和趋势；
71.s31程序运行状态：割接设备程序当前运行状态；
72.s31设备运行时长：割接设备操作系统当前运行时长；
73.s31设备健康度：割接设备当前软硬件系统的健康度情况；
74.s31告警总时长：割接设备软硬件出现过的告警时长。
75.s4割接时数据实时监控定义见附图5，割接时数据实时监控图，割接时的数据实时监 控是在割接前的数据采集范围的基础上定义从割接开始后加大采集粒度的割接设备软硬件 数据采集任务，可以让割接人员实时的观看到每一步割接操作对割接设备软硬件网络和业 务质量产生的影响
76.割接时的监控通过页面自动刷新的方式呈现，每一行数据表示每台设备，每一列数据 按时间切割，时间大小根据页面定义的自动刷新时间范围自动伸缩，如果监控最新24小时 的数据时，每一列表示2小时的数据。每个单元格里面再切割成等比的长方块，每个长方 块表示单元格内每个时间粒度的数据，每个时间粒度的数据时长正常通过长方块颜色划分， 如绿色表示质量正常、黄色表示质量出现下降预警、红色表示该时间粒度数据异常。
77.在互联网电视业务运维割接中工作，割接人员可以根据互联网电视业务割接设备当前 时间粒度的颜色状态实时了解设备软硬件状态，确认割接效果以及是否需要调整割接计划， 实时对割接情况作出反应可以实现更好的割接效果，将割接工作对互联网电视业务的网络 和业务影响范围降到最低。
78.s5割接后数据验证分析定义，割接后数据验证分析图，互联网电视业务运维割接后的 数据验证分析是基于割接前定义的流程编排和割接前的软硬件设备网络质量和业务质量状 态就行分析的，需要确认互联网电视业务运维割接完成后，是否达到割接预期效果、是否 对割接前正常的网络质量和业务质量状态造成影响，割接后的数据验证分析需要结合多个 维度进行，为了保障割接后数据验证的效果，使用bagging算法提升数据计算的准确度。
79.bagging是bootstrap aggregation的缩写，它通过构造一个预测函数系列,然后以 一定的方式将它们组合成一个预测函数,从而将弱学习算法提升为任意精度强学习算法。 在统计学中bootstrap一般是成为自助法，指从n个训练样本中随机抽取了n个，允许重 复，生成与原始、训练样本集少量差异的样本集的方法。就像拔靴带那样，只依靠自己就 可以完成穿靴行为，对于训练样本而言，因为数据采样后原始训练样本集可以重新生成， 所以可以灵活应用于各种各样的计算，才有了bootstrap学习法这样的名称，而 aggregation是聚集、集成的意思。所以正如名称所表示的那样，在bagging学习中，主 要的算法步骤如下：
80.s51通过自助法生成虚拟训练样本；
81.s52对训练样本进行学习；
82.s53反复s51和s52的操作；
83.s54对得到的多个分类器的输出求平均值。
84.通过上述的方法，可以从大量有差异的训练样本集合中，得到多个稍微不同的弱分类 器，然后在对这些分类器进行统合，就可以得到高稳定性、高可靠性、高准确性的强分类 器。
85.基于bagging算法对互联网电视业务运维割接前的预期状态数据、设备软硬件网络状 态和业务状态数据以及割接过程和割接完成后的数据进行多层次、多维度的比对分析，可 以有效的提升互联网电视业务运维割接后的效果判断准确性，降低割接工作对互联网电视 业务网络质量和业务质量的影响。
86.本发明的基于互联网电视智能运维割接场景自动值守的方法，是基于互联网电视业务 的割接场景定义的自动值守方法，对互联网电视业务割接工程有针对性的场景模板设计， 可以保障在割接前、割接中、割接后互联网电视业务软硬件网络状态和业务状态的数据采 集。本发明结合互联网电视业务的特性，对互联网电视业务割接流程进行编排，可以完全 适用于互联网电视业务的割接场景，需要适配的工作量少，可以在互联网电视业务广泛应 用。本发明可以保障互联网电视割接后，割接效果验证的准确性，采用机器学习bagging 算法，提供互联网电视业务割接前后数据比对的有效性和准确性，让割接人员更准确的判 断割接效果。互联网电视智能运维割接场景自动值守的方法结合互联网电视业务割接场景， 按不同的割接类型、业务类型、割接操作等定制值守规则，保障割接前、割接时、割接后 的互联网电视业务网络质量和业务质量正常。
87.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示 例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者 特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述 不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在 任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
88.本领域技术人员不难理解，本发明包括上述说明书的发明内容和具体实施方式部分以 及附图所示出的各部分的任意组合，限于篇幅并为使说明书简明而没有将这些组合构成的 各方案一一描述。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等， 均应包含在本发明的保护范围之内。
89.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例
性的， 不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况 下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所 附权利要求及其等同限定。