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日志监控是5G/NFV运维能力体系的重要组成部分,日志作为重要的基础运维数据之一,具备及时性高、关联定位能力强的特点。中国移动基于与清华大学共建的联合研究院提出NFV网络日志智能分析端到端解决方案,涵盖日志序列化解析、日志异常检测、日志故障诊断等分析流程,打造一站式故障分析与诊断能力。通过训练好的单词分类器,实现了日志模板的在线增量更新,日志解析准确率达到96%,并通过将原始日志转换成“模板编号+变量”的方式,对日志进行了压缩,节省70%的存储成本。针对现网环境中复杂多变的异常问题,提出了日志序列异常检测加参数异常检测的方案,可识别95%的现网异常类型。在故障诊断方面,利用知识图谱对日志中广泛存在的多种信息进行建模,并基于知识图谱嵌入的方式用嵌入向量表示知识图谱中的信息,生成历史故障样本的表示向量,实现对故障样本的精细化表征。最后通过聚类自动将各故障样本归类,大幅降低了专家进行故障研判与标注的成本。
本方案已经在广东移动部署应用,日均处理现网日志8亿+条。基于本方案输出结果,现网专家梳理沉淀实时预警规则150余条,74条实时预警规则已部署,并通过预警前转至故障管理中心,提升故障处理效率35%,有效支撑基于日志开展网络运维工作的广度与深度。
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