CN113938372A - 一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法 - Google Patents
一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113938372A CN113938372A CN202111022981.6A CN202111022981A CN113938372A CN 113938372 A CN113938372 A CN 113938372A CN 202111022981 A CN202111022981 A CN 202111022981A CN 113938372 A CN113938372 A CN 113938372A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- magic
- hidden danger
- service
- network
- box
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 title claims abstract description 69
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 41
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 43
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 35
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 14
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 11
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 8
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 6
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 4
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 4
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 claims description 3
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 claims description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 2
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 claims 1
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 58
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 29
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 10
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 239000012792 core layer Substances 0.000 description 5
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 5
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 4
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 2
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000003326 Quality management system Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 210000001520 comb Anatomy 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
- H04L41/0631—Management of faults, events, alarms or notifications using root cause analysis; using analysis of correlation between notifications, alarms or events based on decision criteria, e.g. hierarchy, tree or time analysis
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
- H04B10/07—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems
- H04B10/075—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems using an in-service signal
- H04B10/077—Arrangements for monitoring or testing transmission systems; Arrangements for fault measurement of transmission systems using an in-service signal using a supervisory or additional signal
- H04B10/0771—Fault location on the transmission path
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
- H04L41/0677—Localisation of faults
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，针对不同的魔百盒专线类型，通过预警信息中的定义故障现象，映射到业务指标及网络指标，再通过串接的路由信息还原到具体网络路由层面，实现业务点对点上的劣化或隐患打点，判断出疑似隐患点，再结合业务模拟拨测手段，二次确认隐患点，确保分析结果与业务模拟结果相匹配，提升隐患定位准确度，再结合知识经验库，针对不同网络层级及不同隐患现象，将隐患问题进行闭环管理。
Description
技术领域
本发明涉及网络通信的传输线路监测技术，特别是一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，针对不同的魔百盒专线类型，通过预警信息中的定义故障现象，映射到业务指标及网络指标，再通过串接的路由信息还原到具体网络路由层面，实现业务点对点上的劣化或隐患打点，判断出疑似隐患点，再结合业务模拟拨测手段，二次确认隐患点，确保分析结果与业务模拟结果相匹配，提升隐患定位准确度，再结合知识经验库，针对不同网络层级及不同隐患现象，将隐患问题进行闭环管理。
背景技术
现阶段以传输网管为基础，实现PTN、OTN的性能分析功能(PTN，Packet TransportNetwork，分组传送网；OTN，optical transport network，光传送网)。采用软件的方式替代以往人工核查的方式来驱动、完成日常维护工作。同时做到传输设备性能预警和相关分析，缺少以业务视角的端到端整体治理分析体系和手段，传输段在整个业务端到端链路只是其中一段，没有结合ONU(Optical Network Unit，光网络单元)，OLT段进行关联分析(OLT，optical line terminal，光线路终端)，传输的那些性能指标，性能阈值在什么情况下对OLT段落的性能产生影响，往往都是在接到投诉以后，再去查询传输段的性能和故障告警信息，来定位是否是传输链路影响的魔百盒业务的质量，被动的去解决问题。
在魔百盒专线业务运维管理中，往往是通过客户投诉接收业务感知问题，无手段支撑感知类问题的提前发现及提前预警，还处在被动运维的模式下，不利于当前激烈的竞争局势。
当前模式下，因魔百盒专线类型多，组网复杂，跨网络段落层级多，接收到投诉或问题后，因缺乏针对各类专线业务的自动定界定位能力，需要人工判断业务类型，再根据不同的业务类型登录各类专业网管及综合网管进行逐一排查定位，特别是非网络层面的问题或网络瞬间拥塞导致瞬间质量感知劣化或不间断的感知劣化时，往往排查过程会持续几天或几周，有些问题因难以复现甚至成为“无头冤案”，不了了之。
传统模式下，针对类型多，组网结构复杂的政企专线感知劣化问题，完全依靠运维人员经验进行排障，排查过程中不但需要运维人员根据以往经验判断隐患所属类型而再进一步锁定组网结构，同时还要登录多个平台，通过人工分析和排除法，逐步缩小定界范围，整个排障过程无疑是一次针对单个专线的线路的设备的清查过程。排查出原因后，同样依赖运维人员经验和技能，缺乏标准的案例库支撑。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的缺陷或不足，提供一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，针对不同的魔百盒专线类型，通过预警信息中的定义故障现象，映射到业务指标及网络指标，再通过串接的路由信息还原到具体网络路由层面，实现业务点对点上的劣化或隐患打点，判断出疑似隐患点，再结合业务模拟拨测手段，二次确认隐患点，确保分析结果与业务模拟结果相匹配，提升隐患定位准确度，再结合知识经验库，针对不同网络层级及不同隐患现象，将隐患问题进行闭环管理。
本发明的技术解决方案如下：
一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，针对不同的魔百盒专线类型，通过预警信息中的定义故障现象，映射到业务指标及网络指标，再通过串接的路由信息还原到具体网络路由层面，实现业务点对点上的劣化或隐患打点，判断出疑似隐患点，再结合业务模拟拨测手段，二次确认隐患点，确保分析结果与业务模拟结果相匹配，提升隐患定位准确度，再结合知识经验库，针对不同网络层级及不同隐患现象，将隐患问题进行闭环管理。
所述闭环管理包括：基于感知劣化监控及预警结果，通过配置派单规则以及细化的网格化管理，实现指定级别的隐患自动派发工单，同时对工单的处理、督办、质检及后评估进行跟踪监控。
所述网络层级包括客户层、接入层、汇聚/承载层、核心层、互联层五个网络层次，针对这五个网络层次建立五层网络链路路由关联：根据魔百盒专线的业务特性，结合每一个网络层次所涉及的设备及业务关联关系，通过网元的ID、设备与板卡间的关系、板卡与端口间的关联逻辑，接入点的关联关系进行链路路由的串接，实现魔百盒专线点对点的链路资源还原。
包括基于标识法的感知质量与链路路由关联：感知质量与链路路由的关联是定界定位及精准优化支撑的基础，通过综资电路数据，路由数据，解析出AZ端网元信息，AZ端口信息。再通过设备层的标识映射关系翻译成设备层的关联标识；再通过设备层的端口标识与流量数据，性能数据中的端口标识进行关联，实现感知质量与链路路由的关联。
包括隐患挖掘：基于网络层的及业务层隐患指标，通过事件、阀值配置的规则及定义进行分析，主动挖掘出隐患业务及用户。
包括五维质差分析：从区域维度、客户维度、设备维度、业务维度、拨测维度，结合各个维度不同的属性和感知指标隐患情况，进行聚类分析，从五个维度分别反映省市区县整体质差情况、实时模拟客户感知的拨测质量情况、分PON/PTN等不同接入方式的质差情况、单用户以及不同用户等级的业务质量情况、不同业务及业务等级的质差情况，并根据预警定义的规则，主动产生预警信息，实现隐患主动找人，其中PON为无源光纤网，PTN为分组传送网。
所述魔百盒优良率涉及的性能指标为以下的一种或组合：
弱光比＝存在弱光的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数；
误码比＝存在误码的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数；
OLT链路利用率＝Max(OLT上联链路峰值流量/OLT上联带宽，OLT下联链路峰值流量/OLT下联带宽)，其中OLT为光线路终端；
传输业务端口流速越限比＝存在流速越限的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数；
传输业务端口带宽利用率越限比＝存在宽利用率越限的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数。
具体包括以下步骤：
步骤1，统一采集接收资源，性能采集文件，并通过北向接口将资源，性能数据传送给传输工作台和魔百盒***；
步骤2，传输工作台或者魔百盒***接收厂家网管的网元性能隐患后，做一些隐患处理，接口给集中故障管理。
步骤3，传输工作台每天同步一次专线数据和设备资源信息数据；
步骤4，集中故障管理接收性能隐患告警，根据相关规则去匹配所存储的专线的电路代号和设备、端口信息，若匹配上，集中故障管理根据配置的派单规则，派故障工单到EOMS，EOMS为电子运维***；
步骤5，EOMS将故障工单派发到一线维护人员；
步骤6，维护人员通过电脑或者手机APP接单后将隐患消除，维护人员回复工单到EOMS，EOMS将回复工单归档。
所述步骤2中的做一些隐患处理包括性能隐患分析，整体业务质量评估，和/或魔百盒云业务关联电路代号。
所述专线数据和设备资源信息数据涉及传输电路、传输设备、传输物理端口以及时隙。
本发明的技术效果如下：本发明一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，基于对移动网络客户感知的评估方法进行的深入分析，指出现有客户感知分析方法需要改进的方面，提出把业务需求、客户真实体验与网络性能分析相结合的思路，建立了一个基于网络连接的客户感知量化评估方法，并验证了该方法的有效性。该方式实现魔百盒业务质量的自动感知，主动发现客户业务质量劣化问题，需要从网络及业务层面为业务支撑人员、监控人员提供相关服务，提前预见潜在隐患，保障家客用户服务质量。依托传输集中运维管理平台，结合业务、资源、告警、性能等数据实现魔百盒专线点对点的业务质量感知分析。
附图说明
图1是实施本发明一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法中的魔百盒组网结构示意图。图1中包括客户侧，局端接入侧，以及传输网。客户侧包括ONU(Optical NetworkUnit，光网络单元)，ONU具有左侧节点A和右侧节点B。局端接入侧包括相互连接的分光器和OLT(optical line terminal，光线路终端)，OLT具有左侧节点C和右侧节点D，分光器左侧连接ONU的右侧节点B，分光器右侧连接OLT的左侧节点C，OLT的右侧节点D连接传输网。
图2是网络层级对照性能指标关联示意图。图2中的列名分别为：分类，客户侧，接入层，汇聚层/承载层，核心层，互连层。客户层(客户侧)、接入层、汇聚层/承载层、核心层和互联层(互连层)为五个网络层次，形成五层网络链路路由关联。分类项下依次为设备类型，设备属性。客户侧项下依次为SDH/PTN/CE/MAS/IAD(SDH，Synchronous DigitalHierarchy，同步数字体系；PTN，Packet Transport Network，分组传送网；CE，CarrierEthernet；MAS，Mobile Agent Server；IAD，综合接入设备)，网元ID/端口/SN；接入层项下依次为PTN/OLT/ONU/SDH，网元ID/端口/板卡；汇聚层/承载层项下依次为BRAS/SR/SBC/PE(BRAS，Broadband Remote Access Server，宽带远程接入服务器；SR，SegmentRouting，分段路由；PE，Provider Edge)，网元ID/端口/IP；核心层项下依次为行业网关，网元ID/端口/IP/APN(APN，Access Point Name)；互连层项下依次为省级网络出口，网元ID/端口。
图3是实施本发明一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法的流程示意图。图3中包括步骤10，统一采集资源后进入分流程a，分流程b，和/或分流程c；分流程a经过步骤a2-步骤a3进入步骤20，步骤a2，软探针；步骤a3，魔百盒；分流程b经过步骤b2-步骤b4进入步骤20，步骤b2，资源/性能数据；步骤b3，资源/性能数据；步骤b4，传输工作台；分流程c经过步骤c2-步骤c4进入步骤20，步骤c2，地市配置文集；步骤c3，PTN/OTN与OLT关系(OTN，optical transport network，光传送网)；步骤c4，传输工作台；步骤20，集中故障(包括21-通过资源同步调用综合资源)对EOMS(Electric Operation Maintenance System，电子运维***)发送故障派单；步骤30，EMOS按照派单处理故障。
具体实施方式
下面结合附图(图1-图3)和实施例对本发明进行说明。
图1是实施本发明一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法中的魔百盒组网结构示意图。图2是网络层级对照性能指标关联示意图。图3是实施本发明一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法的流程示意图。参考图1至图3所示，一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，针对不同的魔百盒专线类型，通过预警信息中的定义故障现象，映射到业务指标及网络指标，再通过串接的路由信息还原到具体网络路由层面，实现业务点对点上的劣化或隐患打点，判断出疑似隐患点，再结合业务模拟拨测手段，二次确认隐患点，确保分析结果与业务模拟结果相匹配，提升隐患定位准确度，再结合知识经验库，针对不同网络层级及不同隐患现象，将隐患问题进行闭环管理。所述闭环管理包括：基于感知劣化监控及预警结果，通过配置派单规则以及细化的网格化管理，实现指定级别的隐患自动派发工单，同时对工单的处理、督办、质检及后评估进行跟踪监控。所述网络层级包括客户层、接入层、汇聚/承载层、核心层、互联层五个网络层次，针对这五个网络层次建立五层网络链路路由关联：根据魔百盒专线的业务特性，结合每一个网络层次所涉及的设备及业务关联关系，通过网元的ID、设备与板卡间的关系、板卡与端口间的关联逻辑，接入点的关联关系进行链路路由的串接，实现魔百盒专线点对点的链路资源还原。
包括基于标识法的感知质量与链路路由关联：感知质量与链路路由的关联是定界定位及精准优化支撑的基础，通过综资电路数据，路由数据，解析出AZ端网元信息，AZ端口信息。再通过设备层的标识映射关系翻译成设备层的关联标识；再通过设备层的端口标识与流量数据，性能数据中的端口标识进行关联，实现感知质量与链路路由的关联。包括隐患挖掘：基于网络层的及业务层隐患指标，通过事件、阀值配置的规则及定义进行分析，主动挖掘出隐患业务及用户。包括五维质差分析：从区域维度、客户维度、设备维度、业务维度、拨测维度，结合各个维度不同的属性和感知指标隐患情况，进行聚类分析，从五个维度分别反映省市区县整体质差情况、实时模拟客户感知的拨测质量情况、分PON/PTN等不同接入方式的质差情况、单用户以及不同用户等级的业务质量情况、不同业务及业务等级的质差情况，并根据预警定义的规则，主动产生预警信息，实现隐患主动找人，其中PON为无源光纤网，PTN为分组传送网。
所述魔百盒优良率涉及的性能指标为以下的一种或组合：弱光比＝存在弱光的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数；误码比＝存在误码的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数；OLT链路利用率＝Max(OLT上联链路峰值流量/OLT上联带宽，OLT下联链路峰值流量/OLT下联带宽)，其中OLT为光线路终端；传输业务端口流速越限比＝存在流速越限的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数；传输业务端口带宽利用率越限比＝存在宽利用率越限的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数。
具体包括以下步骤：步骤1，统一采集接收资源，性能采集文件，并通过北向接口将资源，性能数据传送给传输工作台和魔百盒***；步骤2，传输工作台或者魔百盒***接收厂家网管的网元性能隐患后，做一些隐患处理，接口给集中故障管理。步骤3，传输工作台每天同步一次专线数据和设备资源信息数据；步骤4，集中故障管理接收性能隐患告警，根据相关规则去匹配所存储的专线的电路代号和设备、端口信息，若匹配上，集中故障管理根据配置的派单规则，派故障工单到EOMS，EOMS为电子运维***；步骤5，EOMS将故障工单派发到一线维护人员；步骤6，维护人员通过电脑或者手机APP接单后将隐患消除，维护人员回复工单到EOMS，EOMS将回复工单归档。所述步骤2中的做一些隐患处理包括性能隐患分析，整体业务质量评估，和/或魔百盒云业务关联电路代号。所述专线数据和设备资源信息数据涉及传输电路、传输设备、传输物理端口以及时隙。
本发明解决当前魔百盒业务总是先于我们发现问题的被动局面：在魔百盒专线业务运维管理中，往往是通过客户投诉接收业务感知问题，无手段支撑感知类问题的提前发现及提前预警，还处在被动运维的模式下，不利于当前激烈的竞争局势，通过专线点对点的感知分析手段，主动从客户业务感知层面抓取质量指标，结合业务模拟拨测手段，及时主动发现感知质量劣化隐患，并通过设置的规则和阀值，主动进行预警及闭环管控，主动通知到具体维护人员，实现隐患主动冒泡，主动找人，先于客户投诉发现隐患，通过提前介入处理，主动慰问安抚等手段，不但改变现在被动运维局面，同时提升客户感知，规避更深层次的问题发生。
本发明解决目前魔百盒专线业务定位时间长，效率低下问题：当前模式下，因魔百盒专线类型多，组网复杂，跨网络段落层级多，接收到投诉或问题后，因缺乏针对各类专线业务的自动定界定位能力，需要人工判断业务类型，再根据不同的业务类型登录各类专业网管及综合网管进行逐一排查定位，特别是非网络层面的问题或网络瞬间拥塞导致瞬间质量感知劣化或不间断的感知劣化时，往往排查过程会持续几天或几周，有些问题因难以复现甚至成为“无头冤案”，不了了之。采用该研究成果后，首先通过收敛网络各个段落，各个层级的业务感知指标和网络质量指标，结合业务点对点的链路路由，加上模拟业务的拨测手段，可从出口源头开始，直至客户侧末端设备，将网络侧、业务侧、运维侧等多种感知层面相关的指标进行统一的聚类分析和逐段打点，结合不同专线以及不同隐患现象的预配置规则及智能分析，可实现隐患一键定界，隐患一键实时定位，由原来的定位难、耗时长，甚至无法定位等窘迫局面扭转为当前全覆盖、一键实时定位的高效支撑体系。
本发明解决魔百盒专线业务感知劣化排障难，技能要求高的问题：传统模式下，针对类型多，组网结构复杂的政企专线感知劣化问题，完全依靠运维人员经验进行排障，排查过程中不但需要运维人员根据以往经验判断隐患所属类型而再进一步锁定组网结构，同时还要登录多个平台，通过人工分析和排除法，逐步缩小定界范围，整个排障过程无疑是一次针对单个专线的线路的设备的清查过程。排查出原因后，同样依赖运维人员经验和技能，缺乏标准的案例库支撑。采用该研究后，通过一键定界定位和业务模拟拨测，可快速定故障点，通过知识库的管理，自动分析出当前隐患故障对应的历史故障场景以及推荐的排障指导，并可形成标准的排障操作指导流程及方案，对运维经验不多，排障经验不够丰富的运维人员可快速支撑，标准化支撑。
本发明方法以魔百盒业务相关网络管理层为基础，提取传输、数据、政企行业网关等影响政企业务质量感知的相关指标，通过统一收敛及格式化处理，形成政企业务质量指标基准库；通过质量管理体系管理及规则控制，支撑感知类问题的定界定位，实现问题的闭环处理；通过业务质量的主动监测及隐患分析，主动挖掘出业务感知差的专线业务，反向推动整改及质量提升，有效支撑运营管理，评估考核，质差分析，隐患主动发现。
上层应用：根据指标体系对网络质量和业务质量进行监控分析，从性能入手以主动运维的方式，先于客户发现故障隐患，以解决运维和运营的难题。
指标体系：基础网络指标：梳理构建网络层次指标集，对基础网络质量进行分析评估。
业务性能指标：按业务梳理业务性能指标，对业务质量进行分析评估。
指标采集：通过传输工作台采集网络层指标、业务层指标和客户感知指标，并做指标与业务的关联分析处理。
其中重点关注PTN/OTN/PON接入方式的魔百盒专线涉及的性能指标包括：
(1)弱光比：本指标统计魔百盒专线中存在弱光的比例，存在弱光的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数。
(2)误码比：本指标统计魔百盒专线中存在误码的比例，存在误码的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数。
(3)OLT链路利用率：OLT上、下联链路带宽峰值利用率，OLT链路利用率＝Max(OLT上联链路峰值流量/OLT上联带宽，OLT下联链路峰值流量/OLT下联带宽)。
(4)传输业务端口流速越限比：本指标统计魔百盒专线存在流速越限比例，存在流速越限的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数。
(5)传输业务端口带宽利用率越限比：本指标统计魔百盒专线存在宽利用率越限比例，存在宽利用率越限的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数。
魔百盒专线组网视图如图1。魔百盒专线组网基于业务属性分解的五层网络梳理所需监控设备，并根据不同层级设备关键属性进行资源匹配，构建监控性能与业务关联，实现全程路由性能数据管理能力。图2包括了网络层级对照性能指标。魔百盒质量感知分析流程可以参考图3。一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法的流程步骤如下：
(1)统一采集接收资源，性能采集文件，并通过北向接口将资源，性能数据传送给传送工作台和魔百盒***。
(2)传输工作台或者魔百盒***接收厂家网管的网元性能隐患后，做一些隐患处理(如性能隐患分析、整体业务质量评估、魔百盒云业务关联电路代号等)，接口给集中故障管理。
(3)传送工作台***每天同步一次专线数据、设备资源信息(传输电路、传输设备、传输物理端口、时隙)等数据。
(4)集中故障管理接收性能隐患告警，根据相关规则去匹配所存储的专线的电路代号和设备、端口信息，若匹配上，集中故障管理根据配置的派单规则，派故障工单到EOMS的客户专线故障工单。
(5)EOMS接收家客监控平台的告警，生成故障工单，故障工单派发到一线维护人员。
(6)维护人员可通过电脑或者手机APP接单，隐患处理后隐患消除，维护人员回复工单，工单归档
电路与OLT上联口匹配规则如下：
以某地市数据为基准，解析规则如下：
解析“地市”列；
解析“区/县”列；
解析“OLT设备名称”列；
解析“PTN接入网元名称(A端)”列：与me表mename直接关联即可；
解析“PTN接入设备端口(A端)”列：详见端口解析规则；
解析“PTN核心网元名称(Z端)”列：与me表mename直接关联即可；
解析“PTN核心设备端口(Z端)”列：详见端口解析规则；
解析“OTN网元名称(A端)”列：与me表mename直接关联即可；
解析“OTN设备端口(A端)”列：详见端口解析规则；
解析“OTN网元名称(Z端)”列：与me表mename直接关联即可；
解析“OTN设备端口(Z端)”列：详见端口解析规则。
端口解析规则：
中兴PTN：PXGA[0-1-9]-10GE:1[符号前为单板类型，]符号前数值为槽位:符号后为端口号，即9-PXGA-1，与ptp表PORTNAME字段关联；
华为PTN：13-TPA1EG24-12与ptp表PORTNAME字段关联；
华为OTN：shelf0-21-54THA(STND)-3(RX1/TX1)shelf+数字后第一个-符号后的数值为槽位号，第二个-符号与第三个-符号之间为单板类型，若存在()内容的需忽略，第二个-符号后的数值为端口号，即21-54THA-3，与ptp表PORTNAME字段关联；
华为OTN：shelf0(1022-仙霞OTU)-10-F2ELOM(STND)-3(RX1/TX1)，shelf+数字后若存在()内容的需忽略，其它解析方式同上，即10-F2ELOM-3与ptp表PORTNAME字段关联；
要求PTN的解析为A/Z同时具备数据的情况解析，通过A/Z端口与电路的A/Z端端口关联，呈现电路路由图；若无法关联电路，根据解析的A/Z端数据关联业务，再关联伪线、隧道、隧道路由分析出业务路径；
要求OTN的解析为A/Z同时具备数据的情况解析，通过A/Z端口与电路的A/Z端端口关联，呈现电路路由图；若无法关联电路，根据解析的A/Z端数据关联波道、波道路由分析出业务路径；A表示
建立五层网络链路路由关联：根据魔百盒专线的业务特性，从客户层、接入层、汇聚/承载层、核心层、互联层五个网络层次，结合每一个层次所涉及的设备及业务关联关系，通过网元的ID、设备与板卡间的关系、板卡与端口间的关联逻辑，接入点的关联关系进行链路路由的串接，实现魔百盒专线点对点的链路资源还原。
基于标识法的感知质量与链路路由关联：感知质量与链路路由的关联是定界定位及精准优化支撑的基础，通过综资电路数据，路由数据，解析出AZ端网元信息，AZ端口信息。再通过设备层的标识映射关系翻译成设备层的关联标识；再通过设备层的端口标识与流量数据，性能数据中的端口标识进行关联，实现感知质量与链路路由的关联。
隐患挖掘：基于网络层的及业务层隐患指标，通过事件、阀值配置的规则及定义进行分析，主动挖掘出隐患业务及用户。
五维质差分析：从区域维度、客户维度、设备维度、业务维度、拨测维度，结合各个维度不同的属性和感知指标隐患情况，进行聚类分析，从五个维度分别反映省市区县整体质差情况、实时模拟客户感知的拨测质量情况、分PON/PTN等不同接入方式的质差情况、单用户以及不同用户等级的业务质量情况、不同业务及业务等级的质差情况。并可根据预警定义的规则，主动产生预警信息，实现隐患主动找人。(PON，Passive Optical Network:无源光纤网络；)
隐患定界定位：针对不同的魔百盒专线类型，通过预警信息中的定义故障现象，映射到关键业务指标及网络指标，再通过串接的路由信息还原到具体网络路由层面，实现业务点对点上的劣化或隐患打点，判断出疑似隐患点，再结合业务模拟拨测手段，二次确认隐患点，确保分析结果与业务模拟结果相匹配，提升隐患定位准确度，再结合知识经验库，针对不同网络层级及不同隐患现象，针对性做出指导。
问题闭环管理：基于感知劣化监控及预警结果，通过配置派单规则以及细化的网格化管理，实现指定级别的隐患自动派发工单，同时对工单的处理、督办、质检及后评估进行跟踪监控。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。在此指明，以上叙述有助于本领域技术人员理解本发明创造，但并非限制本发明创造的保护范围。任何没有脱离本发明创造实质内容的对以上叙述的等同替换、修饰改进和/或删繁从简而进行的实施，均落入本发明创造的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，针对不同的魔百盒专线类型，通过预警信息中的定义故障现象，映射到业务指标及网络指标，再通过串接的路由信息还原到具体网络路由层面，实现业务点对点上的劣化或隐患打点，判断出疑似隐患点，再结合业务模拟拨测手段，二次确认隐患点，确保分析结果与业务模拟结果相匹配，提升隐患定位准确度，再结合知识经验库，针对不同网络层级及不同隐患现象，将隐患问题进行闭环管理。
2.根据权利要求1所述的基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，所述闭环管理包括：基于感知劣化监控及预警结果，通过配置派单规则以及细化的网格化管理，实现指定级别的隐患自动派发工单，同时对工单的处理、督办、质检及后评估进行跟踪监控。
3.根据权利要求1所述的基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，所述网络层级包括客户层、接入层、汇聚/承载层、核心层、互联层五个网络层次，针对这五个网络层次建立五层网络链路路由关联：根据魔百盒专线的业务特性，结合每一个网络层次所涉及的设备及业务关联关系，通过网元的ID、设备与板卡间的关系、板卡与端口间的关联逻辑，接入点的关联关系进行链路路由的串接，实现魔百盒专线点对点的链路资源还原。
4.根据权利要求1所述的基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，包括基于标识法的感知质量与链路路由关联：感知质量与链路路由的关联是定界定位及精准优化支撑的基础，通过综资电路数据，路由数据，解析出AZ端网元信息，AZ端口信息。再通过设备层的标识映射关系翻译成设备层的关联标识；再通过设备层的端口标识与流量数据，性能数据中的端口标识进行关联，实现感知质量与链路路由的关联。
5.根据权利要求1所述的基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，包括隐患挖掘：基于网络层的及业务层隐患指标，通过事件、阀值配置的规则及定义进行分析，主动挖掘出隐患业务及用户。
6.根据权利要求1所述的基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，包括五维质差分析：从区域维度、客户维度、设备维度、业务维度、拨测维度，结合各个维度不同的属性和感知指标隐患情况，进行聚类分析，从五个维度分别反映省市区县整体质差情况、实时模拟客户感知的拨测质量情况、分PON/PTN等不同接入方式的质差情况、单用户以及不同用户等级的业务质量情况、不同业务及业务等级的质差情况，并根据预警定义的规则，主动产生预警信息，实现隐患主动找人，其中PON为无源光纤网，PTN为分组传送网。
7.根据权利要求1所述的基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，所述魔百盒优良率涉及的性能指标为以下的一种或组合：
弱光比＝存在弱光的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数；
误码比＝存在误码的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数；
OLT链路利用率＝Max(OLT上联链路峰值流量/OLT上联带宽，OLT下联链路峰值流量/OLT下联带宽)，其中OLT为光线路终端；
传输业务端口流速越限比＝存在流速越限的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数；
传输业务端口带宽利用率越限比＝存在宽利用率越限的魔百盒专线总数/本指标统计魔百盒专线总数。
8.根据权利要求1所述的基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤1，统一采集接收资源，性能采集文件，并通过北向接口将资源，性能数据传送给传输工作台和魔百盒***；
步骤2，传输工作台或者魔百盒***接收厂家网管的网元性能隐患后，做一些隐患处理，接口给集中故障管理。
步骤3，传输工作台每天同步一次专线数据和设备资源信息数据；
步骤4，集中故障管理接收性能隐患告警，根据相关规则去匹配所存储的专线的电路代号和设备、端口信息，若匹配上，集中故障管理根据配置的派单规则，派故障工单到EOMS，EOMS为电子运维***；
步骤5，EOMS将故障工单派发到一线维护人员；
步骤6，维护人员通过电脑或者手机APP接单后将隐患消除，维护人员回复工单到EOMS，EOMS将回复工单归档。
9.根据权利要求8所述的基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，所述步骤2中的做一些隐患处理包括性能隐患分析，整体业务质量评估，和/或魔百盒云业务关联电路代号。
10.根据权利要求8所述的基于魔百盒优良率的传输联动监测方法，其特征在于，所述专线数据和设备资源信息数据涉及传输电路、传输设备、传输物理端口以及时隙。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111022981.6A CN113938372A (zh) | 2021-09-01 | 2021-09-01 | 一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111022981.6A CN113938372A (zh) | 2021-09-01 | 2021-09-01 | 一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113938372A true CN113938372A (zh) | 2022-01-14 |
Family
ID=79275021
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111022981.6A Withdrawn CN113938372A (zh) | 2021-09-01 | 2021-09-01 | 一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113938372A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115174357A (zh) * | 2022-09-07 | 2022-10-11 | 浪潮通信信息***有限公司 | 网络故障定位方法及*** |
| CN116383669A (zh) * | 2023-03-18 | 2023-07-04 | 宝钢工程技术集团有限公司 | 一种数据贯通的工厂对象位号标识生成方法及*** |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080222282A1 (en) * | 2007-03-05 | 2008-09-11 | Cisco Technology, Inc. | Analyzing virtual private network failures |
| CN106789223A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-05-31 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种交互式网络电视iptv业务质量检测方法及*** |
| CN109586975A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-05 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 业务质量异常的感知方法及*** |
| CN112468335A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-03-09 | 中盈优创资讯科技有限公司 | 一种ipran云专线故障定位方法及装置 |
-
2021
- 2021-09-01 CN CN202111022981.6A patent/CN113938372A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20080222282A1 (en) * | 2007-03-05 | 2008-09-11 | Cisco Technology, Inc. | Analyzing virtual private network failures |
| CN106789223A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-05-31 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种交互式网络电视iptv业务质量检测方法及*** |
| CN109586975A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-05 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 业务质量异常的感知方法及*** |
| CN112468335A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-03-09 | 中盈优创资讯科技有限公司 | 一种ipran云专线故障定位方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 廖伟全;叶连响;江圣;: "基于分层聚类分析的IPTV业务质量研究与应用", 通信技术, no. 01, 10 January 2020 (2020-01-10) * |
| 李宝磊;: "***集客业务质量评估与感知分析", 电信工程技术与标准化, no. 10, 15 October 2018 (2018-10-15), pages 1 - 5 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115174357A (zh) * | 2022-09-07 | 2022-10-11 | 浪潮通信信息***有限公司 | 网络故障定位方法及*** |
| CN116383669A (zh) * | 2023-03-18 | 2023-07-04 | 宝钢工程技术集团有限公司 | 一种数据贯通的工厂对象位号标识生成方法及*** |
| CN116383669B (zh) * | 2023-03-18 | 2024-04-16 | 宝钢工程技术集团有限公司 | 一种数据贯通的工厂对象位号标识生成方法及*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113938372A (zh) | 一种基于魔百盒优良率的传输联动监测方法 | |
| CN112866043B (zh) | 网络质量检测方法、装置、服务器和计算机可读介质 | |
| CN107070724B (zh) | 一种电力通信网端到端业务通信状态监测方法 | |
| US9432272B2 (en) | Automated network condition identification | |
| CN111935011B (zh) | 应用于ptn网络的动态多策略端到端路由计算方法及*** | |
| CN107040413B (zh) | 智能变电站过程层通讯链路故障定位的方法 | |
| US7991872B2 (en) | Vertical integration of network management for ethernet and the optical transport | |
| CN107465454B (zh) | 一种判定物理同路由的方法和装置 | |
| US11489715B2 (en) | Method and system for assessing network resource failures using passive shared risk resource groups | |
| US10320477B2 (en) | System and method for automatic discovery of optical cable route | |
| CN104301137A (zh) | 电力通信故障对业务影响的分析方法及*** | |
| US8483091B1 (en) | Automatic displaying of alarms in a communications network | |
| CN111865628B (zh) | 家宽故障影响用户的统计***、方法、服务器和存储介质 | |
| CN110912606B (zh) | Pon云专线网络的故障定位方法及装置 | |
| CN111262624B (zh) | 光缆故障的监控方法和装置 | |
| Martínez et al. | Round trip time (rtt) delay in the internet: Analysis and trends | |
| CN117459365A (zh) | 故障原因确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN107769964B (zh) | 专线核查方法及*** | |
| US7796500B1 (en) | Automated determination of service impacting events in a communications network | |
| CN114039857B (zh) | 一种集团客户专线端到端拓扑处理***及方法 | |
| CN114422420B (zh) | 路由信息处理方法及网络数据管理*** | |
| US7701843B1 (en) | Intelligent-topology-driven alarm placement | |
| US8015278B1 (en) | Automating alarm handling in a communications network using network-generated tickets and customer-generated tickets | |
| CN114338371A (zh) | 一种基于告警定位ipran网络故障的方法 | |
| CN113869650A (zh) | 一种传输电路质量智能分析方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20220114 |
|
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |