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    一種基于控制圖法的網(wǎng)絡(luò)告警閉環(huán)管控策略*

    2016-07-05 07:38:20璐,蘇
    通信技術(shù) 2016年4期
    關(guān)鍵詞:閉環(huán)分級

    張 璐,蘇 醒

    (中國移動通信集團(tuán)廣東有限公司東莞分公司,廣東 東莞 523129)

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    一種基于控制圖法的網(wǎng)絡(luò)告警閉環(huán)管控策略*

    張璐,蘇醒

    (中國移動通信集團(tuán)廣東有限公司東莞分公司,廣東 東莞 523129)

    摘要:當(dāng)前被動地維護(hù)各種網(wǎng)元及其觸發(fā)的告警,已不能滿足如今復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)管理需求。網(wǎng)絡(luò)告警閉環(huán)管控策略從各類網(wǎng)管系統(tǒng)上梳理出影響業(yè)務(wù)的各類網(wǎng)絡(luò)重要告警標(biāo)題,通過運用控制圖方法,統(tǒng)計分析各類重要告警異常突變量的上下波動受控情況,結(jié)合業(yè)務(wù)影響關(guān)聯(lián)分析,建立重要告警異常突變預(yù)警模型,從而提出了一種先于故障處理的網(wǎng)絡(luò)告警閉環(huán)管控策略。該策略為告警預(yù)警和快速響應(yīng)調(diào)度提供了有效可行的數(shù)理統(tǒng)計模型和依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:告警;控制圖;閉環(huán);分級

    0引言

    網(wǎng)絡(luò)告警預(yù)警是先于網(wǎng)絡(luò)故障處理、主動挖掘網(wǎng)絡(luò)隱患的有效管控機制,有利于網(wǎng)絡(luò)管理員對網(wǎng)絡(luò)故障和告警進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴大,網(wǎng)絡(luò)上各種網(wǎng)元及其觸發(fā)的告警量大量涌現(xiàn)。如何對這些海量告警進(jìn)行有效分析預(yù)判成為網(wǎng)絡(luò)運行管理急需要解決的問題。綜觀現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)告警分析和操作,有如下不足之處:

    (1)僅在各網(wǎng)元出現(xiàn)告警和故障后對其被動地進(jìn)行響應(yīng)處理,缺少對告警量突變和趨勢進(jìn)行科學(xué)的分析,建立合理的分級別告警門限和觸發(fā)策略。

    (2)各網(wǎng)元出現(xiàn)的告警僅與網(wǎng)元自身有關(guān),缺少各種告警與前端業(yè)務(wù)感知和后端網(wǎng)絡(luò)隱患相關(guān)聯(lián)。

    (3)缺少網(wǎng)絡(luò)告警分級別閉環(huán)管控策略,即建立可行的后評估機制,推動網(wǎng)絡(luò)告警管控策略的更新優(yōu)化。

    針對以上不足,文章從影響客戶感知、客戶投訴、網(wǎng)絡(luò)運行安全等維度梳理出影響業(yè)務(wù)的各類網(wǎng)絡(luò)重要告警標(biāo)題。通過運用控制圖方法,統(tǒng)計分析各類重要告警異常突變量的上下波動受控情況,結(jié)合業(yè)務(wù)影響關(guān)聯(lián)分析,建立重要告警異常突變預(yù)警的分級預(yù)警模型和算法,提出了一種先于故障處理、主動挖掘隱患的網(wǎng)絡(luò)告警預(yù)警動態(tài)閉環(huán)管控策略。

    1控制圖工具原理概述

    控制圖是有效的質(zhì)量控制工具,即是一種反映質(zhì)量特性值狀態(tài)隨時間的變動,從而評定質(zhì)量是否處于控制狀態(tài)的統(tǒng)計方法。廣泛適用監(jiān)測產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量等領(lǐng)域。

    控制圖(見圖1)是趨勢分析的延伸,引入了上、中、下三條控制線作為判斷有無異常的標(biāo)準(zhǔn)和尺度[1]。其中以控制質(zhì)量特性值典型分布的分布中心μ為控制中心線,符號為CL;以μ+3σ為控制上界限,符號為UCL;以μ-3σ為控制下界限,符號為LCL。

    圖1 控制圖原理

    若數(shù)據(jù)落在控制界限內(nèi),則認(rèn)為質(zhì)量的波動是正常的波動;若數(shù)據(jù)落在控制界限外或其排列有明顯不隨機,則說明質(zhì)量有異常因素的影響。

    目前常用的控制圖工具根據(jù)控制量屬性的不同大致可分為計量值控制圖和計數(shù)值控制圖兩類,前者主要用于分析控制長度、時長、比例等屬性,后者主要用于數(shù)量屬性[2]。文章總結(jié)出8種常用的控制圖及其應(yīng)用場景如表1所示。

    表1 控制圖分類及其應(yīng)用場景

    2網(wǎng)絡(luò)告警突變預(yù)警分析中的控制圖

    2.1控制圖工具選擇

    網(wǎng)絡(luò)告警突變預(yù)警分析中各類全量告警是在一天內(nèi)統(tǒng)計告警量,即某類全量告警每天只得到一個累計數(shù)據(jù),樣本數(shù)據(jù)無需分組,并希望盡快發(fā)現(xiàn)異常并消除異常因素。結(jié)合第1部分對各種控制圖工具的適用場景分析,選取“X-Rm單值—移動極差控制圖[4]”作為網(wǎng)絡(luò)告警突變預(yù)警分析工具最為合適。見圖2。

    2.2控制圖主要參數(shù)

    在“X-Rm單值—移動極差控制圖”中,取樣本空間[X1、X2…Xk],k∈(1~n)。各項主要參數(shù)介紹如下:

    (4)單值X的控制圖中:控制中心線CL、控制上界限UCL、控制下界限LCL分別為:

    極差Rs的控制圖中:控制中心線CL、控制上界限UCL、控制下界限LCL分別為:

    圖2 網(wǎng)絡(luò)告警突變預(yù)警分析中的控制圖選擇

    2.3控制圖異常判斷

    網(wǎng)絡(luò)告警突變預(yù)警分析中應(yīng)用控制圖的目的是要及時發(fā)現(xiàn)告警突變過程中出現(xiàn)的異常,判斷異常的原則就是出現(xiàn)小概率事件。為此,判斷的準(zhǔn)則有兩類:

    (1)第一類異常:網(wǎng)絡(luò)突變告警越出控制界限。

    (2)第二類異常:網(wǎng)絡(luò)突變告警在控制界限內(nèi),但是排列的形狀有缺陷。

    一般認(rèn)為,超出控制限是由偶然事件引起,而出現(xiàn)異常的可能性α非常小,故3σ為控制限,4σ為行動限。另加上2σ警戒限,作為失控狀態(tài)即將來臨的一個警示信號。

    在網(wǎng)絡(luò)告警突變預(yù)警分析中,根據(jù)不同類型的告警標(biāo)題建立分級預(yù)警模型:

    (1)為避免犯第一類異常:采用2σ、3σ、4σ作為三級預(yù)警模型閾值;

    (2)為避免犯第二類異常:用于判斷趨勢是否異常,作為趨勢預(yù)警評判規(guī)則。

    3搭建網(wǎng)絡(luò)告警突變分級預(yù)警模型

    文章以控制圖作為建模工具,以與業(yè)務(wù)影響相關(guān)的各類告警量變化情況作為分析對象,通過各類告警量歷史收集數(shù)據(jù)搭建分級預(yù)警模型。主要分為以下4個關(guān)鍵步驟:

    3.1選擇收集數(shù)據(jù)

    根據(jù)影響客戶感知、客戶投訴、網(wǎng)絡(luò)運行安全等維度,在現(xiàn)網(wǎng)告警標(biāo)題中梳理出傳輸專業(yè)、無線專業(yè)、核心設(shè)備、外部環(huán)境等方面的重要告警類型,作為本次建模樣本對象。

    結(jié)合各告警標(biāo)題告警量的疏密程度,選取一年中具有代表性月份的每日全量告警,作為基礎(chǔ)分析數(shù)據(jù)樣本。要求樣本空間不得小于25。

    3.2計算制作控制圖

    根據(jù)步驟一析出各重要參數(shù),關(guān)聯(lián)已知故障現(xiàn)狀,剔除已知故障的告警異常突變點。同時采用Dixon檢驗法剔除離群異常數(shù)據(jù)。即剔除樣本中離其它觀測值較遠(yuǎn)的樣本值。

    以傳輸專業(yè)的單板脫位重要告警標(biāo)題為例,極差Rs控制圖有異樣點落在控制限之外,判斷極差Rs控制圖處于不穩(wěn)定未受控狀態(tài)。如圖3所示。

    圖3 未受控狀態(tài)下極差Rs控制

    通過Dixon檢驗法判斷和關(guān)聯(lián)已知故障現(xiàn)狀剔除異常點,使得極差Rs控制圖和單值X控制圖均處于穩(wěn)定受控狀態(tài),即Rs和X的樣本值均在上下控制線內(nèi)。如圖4、圖5所示。

    圖4 受控狀態(tài)下極差Rs控制

    圖5 受控狀態(tài)下單值X控制

    3.3關(guān)聯(lián)建立預(yù)警模型

    極差Rs控制圖和單值X控制圖均處于受控狀態(tài)后,將單值X作為全量告警的預(yù)警模型。即根據(jù)2.3節(jié)中控制圖第一類異常判斷和預(yù)防措施原則,采用2σ警戒限、3σ控制限、4σ行動限分別作為三級、二級、一級預(yù)警模型閾值。以傳輸專業(yè)的單板脫位重要告警標(biāo)題為例,制定分級預(yù)警模型閾值如表2所示。

    表2 傳輸專業(yè)單板脫位告警突變分級預(yù)警模型

    同時根據(jù)2.3節(jié)中控制圖第二類異常判斷原則,制定趨勢異常預(yù)警規(guī)則。以傳輸專業(yè)的單板脫位重要告警標(biāo)題為例,制定該告警標(biāo)題趨勢異常預(yù)警規(guī)則如下:

    (1)連續(xù)7天落在中心線(6.7宗/天)上方,判為三級趨勢異常預(yù)警;連續(xù)9天落在中心線上方,判為二級趨勢異常預(yù)警;連續(xù)11天落在中心線上方,判為一級趨勢異常預(yù)警。

    (2)連續(xù)4天遞增,判為三級趨勢異常預(yù)警;連續(xù)6天遞增,判為二級趨勢異常預(yù)警;連續(xù)8天遞增,判為一級趨勢異常預(yù)警。

    (3)連續(xù)3天中有2天落在中心線上方2σ區(qū)外,判為二級趨勢異常預(yù)警;連續(xù)5天中有4天落在中心線上方2σ區(qū)外,判為一級趨勢異常預(yù)警;連續(xù)5天中有4天落在中心線上方1σ區(qū)以外,判為三級趨勢異常預(yù)警。

    3.4預(yù)警模型滾動優(yōu)化機制

    網(wǎng)絡(luò)告警突變分級預(yù)警模型是建立在極差Rs控制圖和單值X控制圖均已受控的前提下。由于選取的樣本空間僅反映一定時間段各全量告警的變動范圍,根據(jù)3.3節(jié)趨勢異常預(yù)警的規(guī)則,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)全量告警趨勢變好后,可優(yōu)化趨勢變好的告警預(yù)警閾值,從而建立網(wǎng)絡(luò)告警突變的滾動優(yōu)化調(diào)整觸發(fā)機制。滾動優(yōu)化機制觸發(fā)條件建議如下:

    (1)網(wǎng)絡(luò)告警標(biāo)題全量告警連續(xù)6天遞減。

    (2)網(wǎng)絡(luò)告警標(biāo)題全量告警連續(xù)9天在中心線以下。

    (3)網(wǎng)絡(luò)告警標(biāo)題全量告警連續(xù)5天中有4天超過 2σ警戒限以內(nèi)。

    網(wǎng)絡(luò)告警突變分級預(yù)警閾值可在滾動優(yōu)化機制下做周期性修正。滾動優(yōu)化機制觸發(fā)條件可結(jié)合網(wǎng)絡(luò)告警的實際情況而設(shè)定。

    4網(wǎng)絡(luò)告警突變分級預(yù)警模型應(yīng)用

    根據(jù)網(wǎng)絡(luò)告警突變分級預(yù)警模型,文章在全網(wǎng)各類告警標(biāo)題中以影響客戶感知、客戶投訴、網(wǎng)絡(luò)運行安全等維度,篩選出傳輸專業(yè)、無線專業(yè)、核心設(shè)備、外部環(huán)境等方面的重要告警類型如表3所示。

    表3 網(wǎng)絡(luò)告警標(biāo)題梳理分類

    通過控制圖工具對上述各類網(wǎng)絡(luò)告警異常突變量的上下波動受控統(tǒng)計分析,并結(jié)合業(yè)務(wù)影響關(guān)聯(lián)分析,建立各類網(wǎng)絡(luò)告警異常突變預(yù)警的分級閾值,包括閾值突變預(yù)警和趨勢異常預(yù)警。以外部環(huán)境重要告警標(biāo)題為例,列舉其與業(yè)務(wù)影響相關(guān)的重要告警標(biāo)題及其分級閾值如表4所示。

    表4 外部環(huán)境類重要告警標(biāo)題及其分級閾值

    根據(jù)預(yù)警閾值建立網(wǎng)絡(luò)告警突變的分級別管控策略,包括啟動條件、響應(yīng)人員配備、調(diào)度響應(yīng)機制、處理和閉環(huán)管控等。同時通過預(yù)警模型的后評估環(huán)節(jié),結(jié)合關(guān)聯(lián)告警各類失敗場景、用戶感知(故障、業(yè)務(wù)),優(yōu)化預(yù)警判斷的模型,從而形成網(wǎng)絡(luò)告警預(yù)警閉環(huán)管控體系,見圖6。

    圖6 網(wǎng)絡(luò)告警預(yù)警閉環(huán)管控策略流程

    5結(jié)語

    文章在梳理出影響業(yè)務(wù)的各類網(wǎng)絡(luò)重要告警標(biāo)題的基礎(chǔ)上,選用控制圖工具,統(tǒng)計分析各類重要告警異常突變量的上下波動受控情況,結(jié)合業(yè)務(wù)影響關(guān)聯(lián)分析,建立重要告警異常突變預(yù)警的分級預(yù)警模型和算法,為告警預(yù)警和快速響應(yīng)調(diào)度提供了有效可行的數(shù)理統(tǒng)計模型和依據(jù)。

    文章最后根據(jù)各類網(wǎng)絡(luò)重要告警標(biāo)題的分級預(yù)警閾值建立相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)告警突變管控策略,通過預(yù)警模型的后評估環(huán)節(jié),結(jié)合關(guān)聯(lián)告警各類失敗場景、用戶感知(故障、業(yè)務(wù)),優(yōu)化預(yù)警判斷的模型,從而形成網(wǎng)絡(luò)告警預(yù)警閉環(huán)管控體系。

    參考文獻(xiàn):

    [1]向 偉,張劍峰,邵鑫鴻等. 基于基站休眠的負(fù)載合并動態(tài)功率控制算法[J].通信技術(shù),48(05):555-559.

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    Network Alarm Closed-Loop Control Scheme based Control Chart

    ZHANG Lu, SU Xing

    (Dongguan Branch, China Mobile Group Guangdong Co., Ltd., Dongguan Guangdong 523129,China)

    Abstract:Nowadays, passive maintenance of various network elements and trigged alarmings could not satisfy the present requirement of complex network management. Network alarm closed-loop control scheme sorts out various types of important service-related network alarm titles from all kinds of network management systems, and via control chart,makes statistics and analysis of the fluctuation of different important alarms mutation. In combination of the service-related analysis, the graded early-warning model for alarm mutation is established, and thus, a dynamic closed-loop control scheme preceding fault handling is presented. The scheme provides an effective statistics model and basis for the network pre-alarm and rapid-response dispatch.

    Key words:alarm;control chart;closed-loop;grading

    doi:10.3969/j.issn.1002-0802.2016.04.015

    *收稿日期:2015-11-02;修回日期:2016-03-05Received date:2015-11-02;Revised date:2016-03-05

    中圖分類號:TP393

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號:1002-0802(2016)04-0457-05

    作者簡介:

    張璐(1982—) 女,學(xué)士,工程師,主要研究方向為無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化;

    蘇醒(1982—)男,碩士,高級工程師,主要研究方向為網(wǎng)絡(luò)運行支撐管理。

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