网络故障定位方法及装置与流程

1.本技术涉及数据处理领域，也可用于金融领域，具体涉及一种网络故障定位方法及装置。


背景技术：

2.数据中心存储业务普遍存在网络拥塞导致全链路大量丢包、业务交易量下降的风险。当前数据中心缺失存储业务网络建模，导致网络性能与存储业务质量之间的关联性不明确，网络丢包、吞吐等指标仅仅能解释部分基础网络问题，当前主流的基础网络监测手段测量粒度细但与存储业务关联性很低，导致存储业务具体问题定界困难，业务性能问题则很难解释，无法满足业务的需求。


技术实现要素：

3.针对现有技术中的问题，本技术提供一种网络故障定位方法及装置，能够准确定界网络故障原因。
4.为了解决上述问题中的至少一个，本技术提供以下技术方案：
5.第一方面，本技术提供一种网络故障定位方法，包括：
6.采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，确定具有拥塞可能的数据流量；
7.判断所述具有拥塞可能的数据流量是否为微突发数据流，若否，则对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配和生命周期标识；
8.在所述关联性匹配和生命周期标识完成后对所述数据流量进行延时分析，确定网络故障位置。
9.进一步地，所述采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，确定具有拥塞可能的数据流量，包括：
10.实时监测存储业务边缘接入交换机转发的数据流量并采集所述数据流量的报文头信息；
11.对所述数据流量的报文头信息进行特征分析，确定具有拥塞可能的数据流量。
12.进一步地，所述判断所述具有拥塞可能的数据流量是否为微突发数据流，包括：
13.根据设定时间周期内读取到的芯片缓存队列深度信息对所述具有拥塞可能的数据流量进行微突发数据流判断。
14.进一步地，所述对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配和生命周期标识，包括：
15.分别在客户端侧和存储阵列侧接入的边缘接入交换机处理器上对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配；
16.对所述数据流量生命周期中的端侧数据接入延时、数据准备延时、数据传输延时、数据确认延时进行标识。
17.进一步地，所述在所述关联性匹配和生命周期标识完成后对所述数据流量进行延时分析，包括：
18.根据所述往返特征报文的关联性匹配结果对所述数据流量进行大小流类型区分；
19.若所述数据流量属于小流量类型，则通过数据镜像方式上送至设定采集服务器进行延时分析；
20.若所述数据流量属于大流量类型，则先进行数据预处理后再上送至设定采集服务器进行延时分析。
21.进一步地，所述在所述关联性匹配和生命周期标识完成后对所述数据流量进行延时分析，确定网络故障位置，包括：
22.若所述数据传输延时的延时占比超过阈值，则判定网络侧发生故障，将网络交换机带宽利用率和丢包率发送至网络运维端以进行应急处理；
23.若所述数据准备延时和/或数据确认延时的延时占比超过阈值，则判定端侧发生故障，通知系统运维端进行客户端和存储阵列检查。
24.第二方面，本技术提供一种网络故障定位装置，包括：
25.信息采集模块，用于采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，确定具有拥塞可能的数据流量；
26.数据量关联模块，用于判断所述具有拥塞可能的数据流量是否为微突发数据流，若否，则对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配和生命周期标识；
27.延时故障分析模块，用于在所述关联性匹配和生命周期标识完成后对所述数据流量进行延时分析，确定网络故障位置。
28.进一步地，所述信息采集模块包括：
29.报文头信息采集单元，用于实时监测存储业务边缘接入交换机转发的数据流量并采集所述数据流量的报文头信息；
30.报文头特征分析单元，用于所述数据流量的报文头信息进行特征分析，确定具有拥塞可能的数据流量。
31.进一步地，所述数据量关联模块包括：
32.微突发判断单元，用于根据设定时间周期内读取到的芯片缓存队列深度信息对所述具有拥塞可能的数据流量进行微突发数据流判断。
33.进一步地，所述数据量关联模块包括：
34.关联性匹配单元，用于分别在客户端侧和存储阵列侧接入的边缘接入交换机处理器上对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配；
35.生命周期标识单元，用于对所述数据流量生命周期中的端侧数据接入延时、数据准备延时、数据传输延时、数据确认延时进行标识。
36.进一步地，所述延时故障分析模块包括：
37.大小流区分单元，用于根据所述往返特征报文的关联性匹配结果对所述数据流量进行大小流类型区分；
38.小流量上送单元，用于若所述数据流量属于小流量类型，则通过数据镜像方式上送至设定采集服务器进行延时分析；
39.大流量上送单元，用于若所述数据流量属于大流量类型，则先进行数据预处理后
再上送至设定采集服务器进行延时分析。
40.进一步地，所述延时故障分析模块包括：
41.网络侧故障定位单元，用于若所述数据传输延时的延时占比超过阈值，则判定网络侧发生故障，将网络交换机带宽利用率和丢包率发送至网络运维端以进行应急处理；
42.端侧故障定位单元，用于若所述数据准备延时和/或数据确认延时的延时占比超过阈值，则判定端侧发生故障，通知系统运维端进行客户端和存储阵列检查。
43.第三方面，本技术提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现所述的网络故障定位方法的步骤。
44.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的网络故障定位方法的步骤。
45.第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的网络故障定位方法的步骤。
46.由上述技术方案可知，本技术提供一种网络故障定位方法及装置，通过采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，准确分区微突发数据流，大幅减小采集数据总量，避免遇到数据采集瓶颈，并根据数据流量总延时的分解准确区分、定界异常原因。
附图说明
47.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
48.图1为本技术实施例中的网络故障定位方法的流程示意图之一；
49.图2为本技术实施例中的网络故障定位方法的流程示意图之二；
50.图3为本技术实施例中的网络故障定位方法的流程示意图之三；
51.图4为本技术实施例中的网络故障定位方法的流程示意图之四；
52.图5为本技术实施例中的网络故障定位方法的流程示意图之五；
53.图6为本技术实施例中的网络故障定位装置的结构图之一；
54.图7为本技术实施例中的网络故障定位装置的结构图之二；
55.图8为本技术实施例中的网络故障定位装置的结构图之三；
56.图9为本技术实施例中的网络故障定位装置的结构图之四；
57.图10为本技术实施例中的网络故障定位装置的结构图之五；
58.图11为本技术实施例中的网络故障定位装置的结构图之六；
59.图12为本技术一具体实施例中的网络故障定位方法的流程示意图；
60.图13为本技术实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
61.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是
本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
62.本技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
63.考虑到现有技术中存在的网络故障定位不准确的问题，本技术提供一种网络故障定位方法及装置，通过采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，准确分区微突发数据流，大幅减小采集数据总量，避免遇到数据采集瓶颈，并根据数据流量总延时的分解准确区分、定界异常原因。
64.为了能够准确定界网络故障原因，本技术提供一种网络故障定位方法的实施例，参见图1，所述网络故障定位方法具体包含有如下内容：
65.步骤s101：采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，确定具有拥塞可能的数据流量。
66.可选的，本技术可以实时监测存储业务边缘接入交换机转发的数据流量并采集所述数据流量的报文头信息，对所述数据流量的报文头信息进行特征分析，确定具有拥塞可能的数据流量。
67.举例来说，本技术可以分析存储业务数据流量的qos统计信息，若出现ecn、cnp和pfc等拥塞控制标识信息，则说明业务数据io可能发生拥塞。
68.步骤s102：判断所述具有拥塞可能的数据流量是否为微突发数据流，若否，则对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配和生命周期标识。
69.可选的，本技术可以根据设定时间周期内读取到的芯片缓存队列深度信息对所述具有拥塞可能的数据流量进行微突发数据流判断。
70.举例来说，某个周期内读取的队列深度信息出现个别峰值，且相邻周期内未出现队列深度峰值，则说明出现了为突发io。
71.可选的，本技术还可以分别在客户端侧和存储阵列侧接入的边缘接入交换机处理器上对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配。对所述数据流量生命周期中的端侧数据接入延时、数据准备延时、数据传输延时、数据确认延时进行标识。
72.具体的，对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配是指：基于存储网络协议能力对报文头部插入唯一标识字段，一个io操作中的往返特征报文根据报文头部标识字段信息进行关联匹配。
73.步骤s103：在所述关联性匹配和生命周期标识完成后对所述数据流量进行延时分析，确定网络故障位置。
74.在本技术的一实施例中，本技术可以根据所述往返特征报文的关联性匹配结果对所述数据流量进行大小流类型区分；若所述数据流量属于小流量类型，则通过数据镜像方式上送至设定采集服务器进行延时分析；若所述数据流量属于大流量类型，则先进行数据预处理后再上送至设定采集服务器进行延时分析。
75.可选的，所述延时分析例如各标识(端侧数据接入延时、数据准备延时、数据传输延时、数据确认延时)各自的占比。
76.具体的，若所述数据传输延时的延时占比超过阈值，则判定网络侧发生故障，将网络交换机带宽利用率和丢包率发送至网络运维端以进行应急处理。若所述数据准备延时
和/或数据确认延时的延时占比超过阈值，则判定端侧发生故障，通知系统运维端进行客户端和存储阵列检查。
77.从上述描述可知，本技术实施例提供的网络故障定位方法，能够通过采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，准确分区微突发数据流，大幅减小采集数据总量，避免遇到数据采集瓶颈，并根据数据流量总延时的分解准确区分、定界异常原因。
78.为了能够确定具有拥塞可能的数据流量，在本技术的网络故障定位方法的一实施例中，参见图2，上述步骤s101还可以具体包含如下内容：
79.步骤s201：实时监测存储业务边缘接入交换机转发的数据流量并采集所述数据流量的报文头信息。
80.步骤s202：对所述数据流量的报文头信息进行特征分析，确定具有拥塞可能的数据流量。
81.为了能够筛选微突发数据流，在本技术的网络故障定位方法的一实施例中，上述步骤s102还可以具体包含如下内容：
82.根据设定时间周期内读取到的芯片缓存队列深度信息对所述具有拥塞可能的数据流量进行微突发数据流判断。
83.为了能够准确进行关联性匹配和生命周期标识，在本技术的网络故障定位方法的一实施例中，参见图3，上述步骤s102还可以具体包含如下内容：
84.步骤s301：分别在客户端侧和存储阵列侧接入的边缘接入交换机处理器上对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配。
85.步骤s302：对所述数据流量生命周期中的端侧数据接入延时、数据准备延时、数据传输延时、数据确认延时进行标识。
86.为了能够准确进行延时分析，在本技术的网络故障定位方法的一实施例中，参见图4，上述步骤s103还可以具体包含如下内容：
87.步骤s401：根据所述往返特征报文的关联性匹配结果对所述数据流量进行大小流类型区分。
88.步骤s402：若所述数据流量属于小流量类型，则通过数据镜像方式上送至设定采集服务器进行延时分析。
89.步骤s403：若所述数据流量属于大流量类型，则先进行数据预处理后再上送至设定采集服务器进行延时分析。
90.为了能够准确确定网络故障位置，在本技术的网络故障定位方法的一实施例中，参见图5，上述步骤s103还可以具体包含如下内容：
91.步骤s501：若所述数据传输延时的延时占比超过阈值，则判定网络侧发生故障，将网络交换机带宽利用率和丢包率发送至网络运维端以进行应急处理。
92.步骤s502：若所述数据准备延时和/或数据确认延时的延时占比超过阈值，则判定端侧发生故障，通知系统运维端进行客户端和存储阵列检查。
93.为了能够准确定界网络故障原因，本技术提供一种用于实现所述网络故障定位方法的全部或部分内容的网络故障定位装置的实施例，参见图6，所述网络故障定位装置具体包含有如下内容：
94.信息采集模块10，用于采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，确
定具有拥塞可能的数据流量。
95.数据量关联模块20，用于判断所述具有拥塞可能的数据流量是否为微突发数据流，若否，则对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配和生命周期标识。
96.延时故障分析模块30，用于在所述关联性匹配和生命周期标识完成后对所述数据流量进行延时分析，确定网络故障位置。
97.从上述描述可知，本技术实施例提供的网络故障定位装置，能够通过采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，准确分区微突发数据流，大幅减小采集数据总量，避免遇到数据采集瓶颈，并根据数据流量总延时的分解准确区分、定界异常原因。
98.为了能够确定具有拥塞可能的数据流量，在本技术的网络故障定位装置的一实施例中，参见图7，所述信息采集模块10包括：
99.报文头信息采集单元11，用于实时监测存储业务边缘接入交换机转发的数据流量并采集所述数据流量的报文头信息。
100.报文头特征分析单元12，用于所述数据流量的报文头信息进行特征分析，确定具有拥塞可能的数据流量。
101.为了能够筛选微突发数据流，在本技术的网络故障定位装置的一实施例中，参见图8，所述数据量关联模块20包括：
102.微突发判断单元21，用于根据设定时间周期内读取到的芯片缓存队列深度信息对所述具有拥塞可能的数据流量进行微突发数据流判断。
103.为了能够准确进行关联性匹配和生命周期标识，在本技术的网络故障定位装置的一实施例中，参见图9，所述数据量关联模块20包括：
104.关联性匹配单元22，用于分别在客户端侧和存储阵列侧接入的边缘接入交换机处理器上对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配。
105.生命周期标识单元23，用于对所述数据流量生命周期中的端侧数据接入延时、数据准备延时、数据传输延时、数据确认延时进行标识。
106.为了能够准确进行延时分析，在本技术的网络故障定位装置的一实施例中，参见图10，所述延时故障分析模块30包括：
107.大小流区分单元31，用于根据所述往返特征报文的关联性匹配结果对所述数据流量进行大小流类型区分。
108.小流量上送单元32，用于若所述数据流量属于小流量类型，则通过数据镜像方式上送至设定采集服务器进行延时分析。
109.大流量上送单元33，用于若所述数据流量属于大流量类型，则先进行数据预处理后再上送至设定采集服务器进行延时分析。
110.为了能够准确确定网络故障位置，在本技术的网络故障定位装置的一实施例中，参见图11，所述延时故障分析模块30包括：
111.网络侧故障定位单元34，用于若所述数据传输延时的延时占比超过阈值，则判定网络侧发生故障，将网络交换机带宽利用率和丢包率发送至网络运维端以进行应急处理。
112.端侧故障定位单元35，用于若所述数据准备延时和/或数据确认延时的延时占比超过阈值，则判定端侧发生故障，通知系统运维端进行客户端和存储阵列检查。
113.为了更进一步说明本方案，本技术还提供一种应用上述网络故障定位装置实现网
络故障定位方法的具体应用实例，参见图12，具体包含有如下内容：
114.s1：监控分析平台实时监测存储业务边缘接入交换机转发的io流量，并获取设备日志观察io流量指标信息。
115.s2：监控分析平台配合交换机，仅采集io流量报文头部分信息上送至指标，分析报文头特征报文信息，大幅降低分析采集数据总量。
116.s3:经过业务建模分析初筛出可能为拥塞的io，在周期内读取芯片缓存队列深度信息分析io是否为微突发io流量，微突发为正常现象；若非微突发，需进一步判断。
117.s3a：分别在客户端侧和存储阵列侧接入的边缘接入交换机处理器上对io的往返特征报文做关联性匹配，对io的各个生命周期进行标识(端侧数据接入延时、数据准备延时、数据传输延时、数据确认延时)。
118.s3b：根据io关联情况区分大小流，小io采用镜像或erpsan方式上送采集服务器分析处理；大io在设备类通过特征提取、聚合等预处理再上送采集服务器进行分析处理。
119.s3c：分析服务器上完成io总时延的分解。
120.s4：其中数据传输延时与带宽、网络延时等相关，数据准备延时与数据确认延时与客户端、存储阵列相关，判别延时异常发生在网络侧或端侧。
121.s5：根据s4结果，若数据传输延时异常即网络侧异常，网络运维人员查看网络交换机带宽利用率、丢包率等指标并进行应急处理。
122.s6：根据s4结果，若数据准备延时与数据确认延时异常，系统运维人员对客户端以及存储阵列进行检查，并针对性处理。
123.s7：完成存储业务异常的引发问题定界。
124.有上述内容可知，本技术至少还可以实现如下技术效果：
125.1、构建业务网络建模，准确区分微突发和大小io类型的数据流。
126.2、通过采集io报文头信息分析的方式大幅减小采集数据总量，避免遇到数据采集瓶颈。
127.3、根据io数据流总延时的分解区分定界存储业务异常原因。
128.从硬件层面来说，为了能够准确定界网络故障原因，本技术提供一种用于实现所述网络故障定位方法中的全部或部分内容的电子设备的实施例，所述电子设备具体包含有如下内容：
129.处理器(processor)、存储器(memory)、通信接口(communications interface)和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于实现网络故障定位装置与核心业务系统、用户终端以及相关数据库等相关设备之间的信息传输；该逻辑控制器可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该逻辑控制器可以参照实施例中的网络故障定位方法的实施例，以及网络故障定位装置的实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。
130.可以理解的是，所述用户终端可以包括智能手机、平板电子设备、网络机顶盒、便携式计算机、台式电脑、个人数字助理(pda)、车载设备、智能穿戴设备等。其中，所述智能穿戴设备可以包括智能眼镜、智能手表、智能手环等。
131.在实际应用中，网络故障定位方法的部分可以在如上述内容所述的电子设备侧执行，也可以所有的操作都在所述客户端设备中完成。具体可以根据所述客户端设备的处理
能力，以及用户使用场景的限制等进行选择。本技术对此不作限定。若所有的操作都在所述客户端设备中完成，所述客户端设备还可以包括处理器。
132.上述的客户端设备可以具有通信模块(即通信单元)，可以与远程的服务器进行通信连接，实现与所述服务器的数据传输。所述服务器可以包括任务调度中心一侧的服务器，其他的实施场景中也可以包括中间平台的服务器，例如与任务调度中心服务器有通信链接的第三方服务器平台的服务器。所述的服务器可以包括单台计算机设备，也可以包括多个服务器组成的服务器集群，或者分布式装置的服务器结构。
133.图13为本技术实施例的电子设备9600的系统构成的示意框图。如图13所示，该电子设备9600可以包括中央处理器9100和存储器9140；存储器9140耦合到中央处理器9100。值得注意的是，该图13是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
134.一实施例中，网络故障定位方法功能可以被集成到中央处理器9100中。其中，中央处理器9100可以被配置为进行如下控制：
135.步骤s101：采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，确定具有拥塞可能的数据流量。
136.步骤s102：判断所述具有拥塞可能的数据流量是否为微突发数据流，若否，则对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配和生命周期标识。
137.步骤s103：在所述关联性匹配和生命周期标识完成后对所述数据流量进行延时分析，确定网络故障位置。
138.从上述描述可知，本技术实施例提供的电子设备，通过采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，准确分区微突发数据流，大幅减小采集数据总量，避免遇到数据采集瓶颈，并根据数据流量总延时的分解准确区分、定界异常原因。
139.在另一个实施方式中，网络故障定位装置可以与中央处理器9100分开配置，例如可以将网络故障定位装置配置为与中央处理器9100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现网络故障定位方法功能。
140.如图13所示，该电子设备9600还可以包括：通信模块9110、输入单元9120、音频处理器9130、显示器9160、电源9170。值得注意的是，电子设备9600也并不是必须要包括图13中所示的所有部件；此外，电子设备9600还可以包括图13中没有示出的部件，可以参考现有技术。
141.如图13所示，中央处理器9100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器9100接收输入并控制电子设备9600的各个部件的操作。
142.其中，存储器9140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器9100可执行该存储器9140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
143.输入单元9120向中央处理器9100提供输入。该输入单元9120例如为按键或触摸输入装置。电源9170用于向电子设备9600提供电力。显示器9160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为lcd显示器，但并不限于此。
144.该存储器9140可以是固态存储器，例如，只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、sim卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为eprom等。存储器9140还可以是某种其它类型的装置。存储器9140包括缓冲存储器9141(有时被称为缓冲器)。存储器9140可以包括应用/功能存储部9142，该应用/功能存储部9142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器9100执行电子设备9600的操作的流程。
145.存储器9140还可以包括数据存储部9143，该数据存储部9143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器9140的驱动程序存储部9144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
146.通信模块9110即为经由天线9111发送和接收信号的发送机/接收机9110。通信模块(发送机/接收机)9110耦合到中央处理器9100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
147.基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块9110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)9110还经由音频处理器9130耦合到扬声器9131和麦克风9132，以经由扬声器9131提供音频输出，并接收来自麦克风9132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器9130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器9130还耦合到中央处理器9100，从而使得可以通过麦克风9132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器9131来播放本机上存储的声音。
148.本技术的实施例还提供能够实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的网络故障定位方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的网络故障定位方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：
149.步骤s101：采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，确定具有拥塞可能的数据流量。
150.步骤s102：判断所述具有拥塞可能的数据流量是否为微突发数据流，若否，则对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配和生命周期标识。
151.步骤s103：在所述关联性匹配和生命周期标识完成后对所述数据流量进行延时分析，确定网络故障位置。
152.从上述描述可知，本技术实施例提供的计算机可读存储介质，通过采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，准确分区微突发数据流，大幅减小采集数据总量，避免遇到数据采集瓶颈，并根据数据流量总延时的分解准确区分、定界异常原因。
153.本技术的实施例还提供能够实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的网络故障定位方法中全部步骤的一种计算机程序产品，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的网络故障定位方法的步骤，例如，所述计算机程序/指令实现下述步骤：
154.步骤s101：采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，确定具有拥塞可能的数据流量。
155.步骤s102：判断所述具有拥塞可能的数据流量是否为微突发数据流，若否，则对所述数据流量的往返特征报文进行关联性匹配和生命周期标识。
156.步骤s103：在所述关联性匹配和生命周期标识完成后对所述数据流量进行延时分析，确定网络故障位置。
157.从上述描述可知，本技术实施例提供的计算机程序产品，通过采集边缘接入交换机转发的数据流量并进行报文分析，准确分区微突发数据流，大幅减小采集数据总量，避免遇到数据采集瓶颈，并根据数据流量总延时的分解准确区分、定界异常原因。
158.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
159.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(装置)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
160.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
161.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
162.本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。