CN114124652B - 一种网络运维的方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种网络运维方法、装置及电子产品，属于运行维护技术领域。本发明提供的网络运维方法中，在初步分类和二次分类中自然是基于所有已出现的异常信息进行的，即在对所有的异常信息分类确定其对应的事件信息的过程中，需要将所有异常信息自关联，也就是基于全局所有的异常信息确定各异常信息所属的事件信息，进而基于事件信息能够更准确地确定引起异常信息的根本原因，也就确定了异常事件的修复策略，从而实现更高效率的网络运维。

Description

一种网络运维的方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及运行维护技术领域，尤其涉及一种网络运维方法、装置及电子设备。

背景技术

目前的网络运维中，当出现告警时，各运维人员根据局部的告警进行故障的发现、定位和修复。

然而，随着网络越来越复杂，网络的异构性越来越高，仅关注局部的告警无法及时有效地维护整个网络，而且依靠运维人员人工依靠自身经验处理告警，对告警的处理又缺乏统一标准，导致对告警的处理日益困难，难以准确寻找引擎告警的根本原因，导致网络运维的效率也越来越低。

发明内容

为了解决网络运维效率降低的问题，本发明提供一种网络运维的方法、装置及电子设备。

第一方面，本发明提供一种网络运维方法，包括：

获取与网络关联的异常信息，所述异常信息至少包括表征网络运行存在异常现象的表象信息；

对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签；

对所述类别标签进行二次分类，获取各所述类别标签所属的事件信息，所述事件信息包括引起所述异常现象的原因信息；

对所述事件信息进行特征分析和定位分析，确定异常事件以及对应的修复策略。

第二方面，本发明提供一种网络运维装置，包括：

异常信息获取模块，用于获取与网络关联的异常信息，所述异常信息至少包括表征网络运行存在异常现象的表象信息；

类别标签获取模块，用于对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签；

事件信息获取模块，用于对所述类别标签进行二次分类，获取各所述类别标签所属的事件信息，所述事件信息包括引起所述异常现象的原因信息；

分析确定模块，用于对所述事件信息进行特征分析和定位分析，确定异常事件以及对应的修复策略。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。

第四方面，本发明提供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，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。

相比现有技术中，关注局部告警、依靠人工经验处理告警，以及对告警的处理没有统一标准，从而导致运维效率低；本发明提供的网络运维的方法，在获取到异常信息后，对异常信息进行初步分类获取其类别标签，再对类别标签分类，获取异常信息所属的事件信息，通过对事件信息进行特征分析和定位分析，确定异常事件以及对应的修复策略。初步分类和二次分类中自然是基于所有已出现的异常信息进行的，即在对所有的异常信息分类确定其对应的事件信息的过程中，需要将所有异常信息自关联，也就是基于全局所有的异常信息确定各异常信息所属的事件信息，进而基于事件信息能够更准确地确定引起异常信息的根本原因，也就确定了异常事件的修复策略，从而实现更高效率的网络运维。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施一的网络运维方法的一种流程示意图；

图2为本发明实施一的一种确定标签类别的具体流程示意图；

图3为本发明实施一的网络运维方法的另一种流程示意图；

图4为本发明实施例二中网络运维装置的模块示意图；

图5为本发明一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

图1为本发明一示范性实施例中网络运维方法的流程图，包括以下步骤：

S102：获取与网络关联的异常信息，所述异常信息至少包括表征网络运行存在异常现象的表象信息。

S104：对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签。

S106：对所述类别标签进行二次分类，得到各所述类别标签所属的事件信息，所述事件信息包括引起所述异常现象的原因信息。

S108：对所述事件信息进行特征分析和定位分析，确定异常事件以及对应的修复策略。

本发明实施例中，初步分类和二次分类中自然是基于所有已出现的异常信息进行的，即在对所有的异常信息分类确定其对应的事件信息的过程中，需要将所有异常信息自关联，也就是基于全局所有的异常信息确定各异常信息所属的事件信息，进而基于事件信息能够更准确地确定引起异常信息的根本原因，也就确定了对应的修复策略，从而实现更高效率的网络运维。

在S102中，所述异常信息至少包括以下一种：设备告警、设备性能异常、拨测指标异常、信令数据异常、投诉预警、登录日志异常、操作日志异常。具体的，根据网络运维应用于不同的场景中，异常信息的种类也不同。例如，在通信领域，异常信息包括：设备告警、设备性能异常、拨测指标异常、信令数据异常、投诉预警等；在互联网领域，异常信息包括：设备告警、设备性能异常、登录日志异常、操作日志异常等。

上述的设备告警、设备性能异常、拨测指标异常、信令数据异常、投诉预警、登录日志异常、操作日志异常等可以称之为表象信息，即能够表征网络运行存在异常的现象。

本发明实施例中，异常信息除了表象信息外，还包括根本信息，根本信息为能够引起异常现象的原因信息。根本信息可以包括以下至少一种：计划内的工程操作、网络外部停电、网络外部施工、台风、光缆被挖。

在S102和S104之间，包括S103：对每一所述异常信息进行标准化，得到异常标准信息。所述异常标准信息可以包括开始时间、结束时间、发生地点和发生现象；当然，在其他实施例中，可以根据需要，增加或减少异常标准信息的内容，例如，异常标准信息可以只包括发生地点和发生现象，也可以只包括开始时间、发生地点和发生现象。

在获取到任意异常信息后，为了方便统一用a代表异常信息。其中，开始时间为starttime，简写为st；结束时间为endtime，简写为et；发生地点为ne；发生现象为t。由此，对第i个异常信息ai，可以标准化为ai＝(sti，eti，nei， ti)。对于发生地点，可以理解为告警网元、机房、某条光缆或者具体经纬度等，发生地点应该是一个可管控的对象，包含一些关键属性，如厂家、设备类型、所在位置等信息，可以根据需要定制扩展。对于发生现象也可以理解为一个对象，包含如***重启，级别，是否存在对端网元，是否影响业务，是否影响上下游网络等属性，同样可以根据需要定制扩展。

下面以常见异常信息举例：

1、设备告警

原始告警:2020/4/27 0:29:00GZS111上报M3UA DESTINATION INACCESSIBLE告警，2020/4/27 0:32:00消除

标准化后：

st＝2020/4/27 0:29:00，et＝2020/4/27 0:32:00，ne＝GZS111,title＝M3UADESTINATION INACCESSIBLE。

2、拨测告警

原始告警：***上报2020/4/27 19:00:00至2020/4/27 19:10:00 GDDOG-NGN-CE03-HWNE40EX16A(IP承载网质量监测)Ping丢包超过 50％。

标准化后：

st＝2020/4/27 19:00:00，et＝2020/4/27 19:10:00，ne＝ GDDOG-NGN-CE03-HWNE40EX16A,title＝(IP承载网质量监测)Ping丢包超过50％。

3、性能告警

原始告警：***上报2020/4/27 7:00:00至2020/4/27 7:15:00期间，DOGSAEGW104BHw出现(监控室)SAEGW LTE流量(信令)超过门限告警。

标准化后:

st＝2020/4/27 7:00:00，et＝2020/4/27 7:15:00，ne＝ DOGSAEGW104BHw,title＝(监控室)SAEGW LTE流量(信令)超过门限告警。

4、计划内工程操作

原始信息：广东公司/广州分公司计划于2020/4/27 00:00:00至2020/4/27 05:00:00对GZM01A；GZM01B进行例行重启操作。

标准化后有两个异常信息:

st＝2020/4/27 00:00:00，et＝2020/4/27 05:00:00，ne＝GZM01A,title＝例行重启。

st＝2020/4/27 00:00:00，et＝2020/4/27 05:00:00，ne＝GZM01B,title＝例行重启。

5、外部事件

原始信息：按照供电局电力施工计划，清远清新二机楼计划于 2020/4/28 08:30至2020/4/28 10:30开始停市电，请关注。

标准化后:

st＝2020/4/28 08:30，et＝2020/4/28 10:30，ne＝清远清新二机楼,title＝市电停电。

在S103中，可以对S102获取到的所有异常信息进行标准化，得到一组异常标准信息A＝{ai∣ai＝(sti，eti，nei，ti)}。

对应的，在S104中，具体为：对所述异常标准信息进行初步分类，得到各所述异常标准信息所属的类别标签。

在S104中至少包括以下一种：

S1042：基于预设的异常信息之间的第一距离度量规则，在标签库中，利用分类算法对所述异常信息进行初步分类，所述标签库中包括多种所述类别标签。

S1044：基于预设的异常信息之间的第一距离度量规则，利用聚类算法对所述异常信息进行初步分类，并构建或更新标签库。

在初步分类过程中，需要设置置信度控制分类准确率。在初次进行网络运维时，由于尚未构建标签库，因此通常采用聚类算法对异常信息进行初步分类。在已经具有标签库时，对每条异常信息a先尝试用分类算法进行初步分类，以确定所属的类别标签；当无法对异常信息a采用分类算法进行分类时，可以利用聚类算法对异常信息a进行分类，并视情况确定是否增加标签库中的标签类别。

本发明实施例中，分类算法可以是优化的K-最近邻分类算法、贝叶斯分类或决策树分类等；聚类算法可以是DBSCAN算法、K-MEAN聚类算法等。

设标签库为C，类别标签记为c，基于异常标准信息，标签库内各类别标签可以为ci＝(sti，eti，nei，ti)。例如，异常信息a的数量为1000条，经过初步分类，得到类别标签c可以为100条。

需要说明的是，在对各异常信息进行分类过程中，需要基于预设的异常信息之间的第一距离度量规则，即计算两异常信息之间的距离后利用分类算法或聚类算法确定异常信息所属的类别标签。

假设要计算异常信息a1和a2之间的距离，则

d(a1,a2)＝f(st1,et1,ne1,t1,st2,et2,ne2,t2)。

当然，在计算过程中，需要设置st1和st2之间的关联度、et1和et2之间的关联度、ne1和ne2之间的关联度以及t1和t2之间的关联度。异常信息中开始时间的关联度计算方式、结束时间的关联度计算方式、发生地点的关联度计算方式，以及发生现象的关联度计算方式可以根据实际情况设定。通常情况下，开始时间越接近，两异常信息中开始时间的关联度也越高，结束时间越接近，两异常信息中结束时间的关联度也越高，发生现象相同，则发生现象的关联度也较高。

在S106中，包括以下至少一种：

S1062：基于预设的各类别标签之间的第二距离度量规则，在事件库中，利用分类算法对各所述类别标签进行二次分类，所述事件库中包括多种事件信息；

S1064：基于预设的各类别标签之间的第二距离度量规则，利用聚类算法对各所述类别标签进行二次分类，并构建或更新事件库。

在二次分类过程中，需要设置置信度控制分类准确率。在初次进行网络运维时，由于尚未构建是事件库，因此通常采用聚类算法对类别标签进行二次分类。在已经具有事件库时，对每条类别标签c先尝试用分类算法进行二次分类，以确定所属的事件信息；当无法对类别标签c采用分类算法进行分类时，可以利用聚类算法对类别标签c进行分类，并视情况确定是否增加事件库中的事件信息。

同S104，S106中分类算法可以是优化的K-最近邻分类算法、贝叶斯分类或决策树分类等；聚类算法可以是DBSCAN算法、K-MEAN聚类算法等。

设事件信息为E，例如，异常信息a的数量为1000条，经过初步分类，得到类别标签c可以为100条，再经过二次分类，得到事件信息为50条。

需要说明的是，在对各异常信息进行分类过程中，需要基于预设的异常信息之间的第一距离度量规则，即计算两异常信息之间的距离后利用分类算法或聚类算法确定异常信息所属的类别标签。

假设要计算异常信息a1和a2之间的距离，则

d(a1,a2)＝f(st1,et1,ne1,t1,st2,et2,ne2,t2)。

当然，在计算过程中，需要设置st1和st2之间的关联度、et1和et2之间的关联度、ne1和ne2之间的关联度以及t1和t2之间的关联度。异常信息中开始时间的关联度计算方式、结束时间的关联度计算方式、发生地点的关联度计算方式，以及发生现象的关联度计算方式可以根据实际情况设定。通常情况下，开始时间越接近，两异常信息中开始时间的关联度也越高，结束时间越接近，两异常信息中结束时间的关联度也越高，发生现象相同，则发生现象的关联度也较高。

在S108中，对所述事件信息进行特征分析，至少包括以下一种：根据各所述事件信息内所述标签类别、所述异常信息对网络影响的时机，确定各所述事件信息的类别；根据各所述事件信息内所述标签类别、所述异常信息的紧急程度，确定各所述事件信息的等级；根据各所述事件信息内所有所述标签类别和所有所述异常信息，确定所述事件信息的标题，所述标题包括异常现象、引起异常现象的原因信息。

例如，结合运维特点，事件信息的类别可以包括工程、隐患和故障三类。工程是指由于工程操作导致的网络事件，隐患是指长期出现但是短期不影响业务的网络异常事件，故障是指如果不消除会导致业务异常的事件，需要及时干预。根据事件信息内标签类别和异常信息的紧急程度进行分级，区分为一级事件、二级事件和三级事件。当然，事件信息的类别可以不局限于工程、隐患和故障，可以根据实际运维偏好具有不同的划分方式；同理，事件信息的等级可以区分为两级，也可以为四级，可以根据运维需求具体限定。事件信息的标题需要根据事件信息内包含的全部异常信息，提供一个可读的标题，如A设备异常重启导致XX业务受影响，出现到多个网元链路类告警。

在S108中，对事件信息进行定位分析，包括：根据所述事件信息的标题，确定与各所述事件信息对应的根源位置。例如，上述的可读标题为“A设备异常重启导致XX业务受影响，出现到多个网元链路类告警”，则与事件信息对应的根源位置为A设备。

在S108中，可以根据所述事件信息的类别、等级和标题至少之一，确实事件信息是否为异常事件。例如，确定事件信息的类别为工程，则可以忽略该事件信息，若确定事件信息的类别为隐患或故障，则该事件信息应为异常事件；又例如，确定事件信息的等级为一级事件，则该事件信息为异常事件。

其中，确定异常事件和定位分析可以不分先后，即可以先确定异常事件后，指对异常事件进行定位分析，以对异常事件确定修复策略。

在S108中，确定对应的修复策略中，修复的对象可以是网元级的，对应的，修复策略是对网元级设备进行自动化修复。换言之，根据事件信息的标题，确定与各所述事件信息对应的根源位置中，该根源位置可以是网元级设备。

本发明实施例中，可以采用自动化工具进行全面检查。

现有技术中，通信网络维护对象是单条告警，处理步骤也是针对单条告警，如某路由器出现link down告警，一般只会核查链路状态和协议状态。而本发明实施例中，网元级自动处理修复是指不区分告警，只有某个事件信息初步定为A设备存在异常，那么就对A设备利用自动化工具进行全面健康检查，根据结果给出定位分析并尝试修复。

以上介绍了本发明实施例中一种网络运维的方法，以下结合具体使用介绍本发明在应用中如何实现网络运维。

参图2中，获取告警信息、性能指标、拨测数据、信令数据、工作操作、外部事件等信息后，对这些信息进行标准化处理后，判断其中是否存在实时的网络异常信息。在确定具有网络异常信息后，判断能否用分类算法进行初步分类以得到各异常信息的类别标签，若可以，则采用分类算法分类得到A1(ai,ci)，若不可以则采用聚类算法进行初步分类，得到A2(ai,ci)。例如，A1中包括10 条异常信息，则A1中包括(a1，c1)、(a2，c2)，一直到(a10，c10)。a1、a2…… a10分别对应10条异常信息的序号，c1、c2……c10分别对应10条异常信息的类别标签。其中，c1、c2……c10中部分可以相同，换言之，a1、a2……a10这 10条异常信息中可以有相同的类别标签。

在确定得到异常信息的类别标签A(ai，ci)后，与标签库中的标签比对，若标签库已有与该类别标签对应的标签，则可以忽略，若标签库没有该类别标签对应的标签，则将类别标签存入标签库中。

对于类别标签所属的事件信息的获取，可以参照对异常信息所属的类别标签的获取过程。参图3，在获取到异常信息之后，确定标签类别，再获取事件信息，此后进行网元级自动处理修复，以此循环，使得网络的运行维护能够一直持续、高效、准确地进行。

实施例二

以上为本发明实施例提供的网络运维的方法，基于同样的思路，本发明实施例还提供一种网络运维装置，如图4所示。

该网络负载均衡的装置400包括：

异常信息获取模块410，用于获取与网络关联的异常信息，所述异常信息至少包括表征网络运行存在异常现象的表象信息；

类别标签获取模块420，用于对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签；

事件信息获取模块430，用于对所述类别标签进行二次分类，获取各所述类别标签所属的事件信息，所述事件信息包括引起所述异常现象的原因信息；

分析确定模块440，用于对所述事件信息进行特征分析和定位分析，确定异常事件以及对应的修复策略。

可选的，所述异常信息还包括根本信息，所述根本信息为能够引起所述异常现象的原因信息。

可选的，所述装置还包括标准化模块，所述标准化模块用于在所述获取与网络关联的异常信息之后，所述对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签之前，对每一所述异常信息进行标准化，获取异常标准信息。

对应的，所述类别标签获取模块420，用于对所述异常标准信息进行初步分类，获取各所述异常标准信息所属的类别标签。

所述类别标签获取模块420，至少包括以下一种：

第一分类算法子模块，用于基于预设的异常信息之间的第一距离度量规则，在标签库中，利用分类算法对所述异常信息进行初步分类，所述标签库中包括多种所述类别标签；

第一聚类算法子模块，用于基于预设的异常信息之间的第一距离度量规则，利用聚类算法对所述异常信息进行初步分类，并构建或更新标签库。

可选的，所述事件信息获取模块430，包括以下至少一种：

第一分类算法子模块，用于基于预设的各类别标签之间的第二距离度量规则，在事件库中，利用分类算法对各所述类别标签进行二次分类，所述事件库中包括多种事件信息；

第二聚类算法子模块，用于基于预设的各类别标签之间的第二距离度量规则，利用聚类算法对各所述类别标签进行二次分类，并构建或更新事件库。

可选的，所述分析确定模块440，至少包括以下一种：

类别确定子模块，用于根据各所述事件信息内所述标签类别、所述异常信息对网络影响的时机，确定各所述事件信息的类别；

等级确定子模块，用于根据各所述事件信息内所述标签类别、所述异常信息的紧急程度，确定各所述事件信息的等级；

标题确定子模块，用于根据各所述事件信息内所有所述标签类别和所有所述异常信息，确定所述事件信息的标题，所述标题包括异常现象、引起异常现象的原因信息。

可选的，所述分析确定模块440中，包括异常事件确定子模块，用于根据所述事件信息的类别、等级和标题至少之一，确实事件信息是否为异常事件。

所述分析确定模块中，所述对应的修复策略中，所述修复对象为网元级。

本发明实施例提供一种网络运维装置400，本发明实施例提供的网络运维装置还可以执行图1中网络运维装置执行的方法，并实现网络运维装置在图1 所示实施例的功能，在此不再赘述。

实施例三

图5为实现本发明各个实施例的一种电子设备的硬件结构示意图，

该电子设备500包括但不限于：射频单元501、网络模块502、音频输出单元503、输入单元504、传感器505、显示单元506、用户输入单元507、接口单元508、存储器509、处理器510、以及电源511等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，电子设备包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。

其中，处理器510，用于接收请求端设备发送的请求协议报文，所述请求协议报文中携带用于调用业务端设备目标服务的调用参数；

处理器510，还用于基于预设的协议报文格式转换配置，将所述请求协议报文转换为目标识别格式的调用参数，其中，所述目标识别格式的调用参数能够为目标组件调用执行；

处理器510，还用于基于所述目标识别格式的调用参数，调用目标组件执行所述目标服务。

此外，处理器510，还用于若接收到所述第二***发送的业务响应信息，将所述业务响应信息组装为业务反馈信息，所述业务反馈信息为所述第一***可识别的信息；

另外，所述处理器510，还用于接收所述业务端设备发送的执行结果；基于所述预设的协议报文格式转换配置将所述执行结果组装为业务响应报文，其中，所述业务响应报文能够为所述请求端设备识别；将所述业务响应报文发送至所述请求端设备。

此外，处理器510，还用于接收所述业务端设备发送的执行结果；基于所述执行结果调用目标组件执行对应的服务。

另外，处理器510，还用于解析所述目标识别格式的调用参数，得到输入参数及业务标识；基于所述输入参数调用所述业务标识对应的目标组件，以执行所述目标服务。

此外，处理器510，还用于基于所述输入参数生成请求文件包；通过所述业务标识对应的目标组件将所述请求文件包发送至所述服务端设备，以及通过所述目标组件接收所述服务端设备返回的响应文件包。

另外，处理器510，还用于根据流程配置对多个请求协议报文进行流程解析，得到流程配置信息；基于可扩展标记语言XML流程脚本执行所述流程配置信息，进行请求协议报文转换、业务响应报文组装和目标组件调用，所述 XML流程脚本的流程语法至少包括以下之一：顺序执行、分支执行或者循环执行。所述流程配置包括请求协议报文的解析规则、业务响应报文的组装规则和目标组件的调用参数规则。

本发明实施例提供一种电子设备，可以接收请求端设备发送的请求协议报文，通过预设的格式转换配置将请求协议报文转换为目标识别格式的调用参数，该目标识别格式的调用参数能够为目标组件调用执行，再通过该目标识别格式的调用参数调用目标组件执行目标服务。这样，通过将服务端设备的通信过程和业务逻辑分离，服务端设备通过接入设备与请求端设备通信，由接入设备将各种通信协议的报文统一转为为内部可以识别的调用参数，并基于该调用参数执行服务调用，从而使服务端设备可以支持各种通信协议的***设备接入，不需要针对各个设备***进行接口的硬编码以及协议解析、报文处理、协议返回等过程的编码开发，支持多种通信协议接入，降低了开发及更新编码的工作量，缩短了开发周期。

应理解的是，本发明实施例中，射频单元501可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器510 处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元501包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元501还可以通过无线通信***与网络和其他电子设备通信。

电子设备通过网络模块502为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。

音频输出单元503可以将射频单元501或网络模块502接收的或者在存储器509中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元503还可以提供与电子设备500执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元503包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。

输入单元504用于接收音频或视频信号。输入单元504可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)5041和麦克风5042，图形处理器5041 对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元506上。经图形处理器5041处理后的图像帧可以存储在存储器509(或其它存储介质) 中或者经由射频单元501或网络模块502进行发送。麦克风5042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元501发送到移动通信基站的格式输出。

电子设备500还包括至少一种传感器505，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板5061的亮度，接近传感器可在电子设备500移动到耳边时，关闭显示面板5061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击) 等；传感器505还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。

显示单元506用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元 506可包括显示面板5061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板5061。

用户输入单元507可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元507包括触控面板5071以及其他输入设备5072。触控面板5071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板5071上或在触控面板5071附近的操作)。触控面板5071 可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器 510，接收处理器510发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板5071。除了触控面板5071，用户输入单元507还可以包括其他输入设备5072。具体地，其他输入设备5072 可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。

进一步的，触控面板5071可覆盖在显示面板5061上，当触控面板5071 检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器510以确定触摸事件的类型，随后处理器510根据触摸事件的类型在显示面板5061上提供相应的视觉输出。虽然在图5中，触控面板5071与显示面板5061是作为两个独立的部件来实现电子设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板5071与显示面板5061集成而实现电子设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元508为外部装置与电子设备500连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/ 输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元508可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到电子设备500内的一个或多个元件或者可以用于在电子设备500和外部装置之间传输数据。

存储器509可用于存储软件程序以及各种数据。存储器509可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器 509可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器510是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器509内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器509内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。处理器510可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器510可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器510中。

电子设备500还可以包括给各个部件供电的电源511(比如电池)，优选的，电源511可以通过电源管理***与处理器510逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

优选的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器510，存储器509，存储在存储器509上并可在所述处理器510上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器510执行时实现上述业务调用方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

实施例四

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，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业务调用方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，可以接收请求端设备发送的请求协议报文，通过预设的格式转换配置将请求协议报文转换为目标识别格式的调用参数，该目标识别格式的调用参数能够为目标组件调用执行，再通过该目标识别格式的调用参数调用目标组件执行目标服务。这样，通过将服务端设备的通信过程和业务逻辑分离，服务端设备通过接入设备与请求端设备通信，由接入设备将各种通信协议的报文统一转为为内部可以识别的调用参数，并基于该调用参数执行服务调用，从而使服务端设备可以支持各种通信协议的***设备接入，不需要针对各个设备***进行接口的硬编码以及协议解析、报文处理、协议返回等过程的编码开发，支持多种通信协议接入，降低了开发及更新编码的工作量，缩短了开发周期。

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、***、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。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、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。

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。

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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器 (CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的定界，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (6)

1.一种网络运维方法，其特征在于，包括：

获取与网络关联的异常信息，所述异常信息至少包括表征网络运行存在异常现象的表象信息；

对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签；

对所述类别标签进行二次分类，获取各所述类别标签所属的事件信息，所述事件信息包括引起所述异常现象的原因信息；

对所述事件信息进行特征分析和定位分析，确定异常事件以及对应的修复策略；

所述对所述事件信息进行特征分析，至少包括以下一种：

根据各所述事件信息内所述标签类别、所述异常信息对网络影响的时机，确定各所述事件信息的类别；

根据各所述事件信息内所述标签类别、所述异常信息的紧急程度，确定各所述事件信息的等级；

根据各所述事件信息内所有所述标签类别和所有所述异常信息，确定所述事件信息的标题，所述标题包括异常现象、引起异常现象的原因信息；

所述确定异常事件中，包括：根据所述事件信息的类别、等级和标题至少之一，确定事件信息是否为异常事件；若是，进行对应的修复策略，若否，忽略所述事件信息；

所述对应的修复策略中，修复对象为网元级；

所述对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签，至少包括以下一种：

基于预设的异常信息之间的第一距离度量规则，在标签库中，利用分类算法对所述异常信息进行初步分类，所述标签库中包括多种所述类别标签；

基于预设的异常信息之间的第一距离度量规则，利用聚类算法对所述异常信息进行初步分类，并构建或更新标签库；

所述对所述类别标签进行二次分类，获取各所述类别标签所属的事件信息，包括以下至少一种：

基于预设的各类别标签之间的第二距离度量规则，在事件库中，利用分类算法对各所述类别标签进行二次分类，所述事件库中包括多种事件信息；

基于预设的各类别标签之间的第二距离度量规则，利用聚类算法对各所述类别标签进行二次分类，并构建或更新事件库。

2.根据权利要求1所述的网络运维方法，其特征在于，所述异常信息还包括根本信息，所述根本信息为能够引起所述异常现象的原因信息。

3.根据权利要求1所述的网络运维方法，其特征在于，在所述获取与网络关联的异常信息之后，所述对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签之前，包括：

对每一所述异常信息进行标准化，获取异常标准信息；

所述对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签包括：对所述异常标准信息进行初步分类，获取各所述异常标准信息所属的类别标签。

4.一种网络运维装置，其特征在于，包括：

异常信息获取模块，用于获取与网络关联的异常信息，所述异常信息至少包括表征网络运行存在异常现象的表象信息；

类别标签获取模块，用于对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签；

事件信息获取模块，用于对所述类别标签进行二次分类，获取各所述类别标签所属的事件信息，所述事件信息包括引起所述异常现象的原因信息；

分析确定模块，用于对所述事件信息进行特征分析和定位分析，确定异常事件以及对应的修复策略；

所述分析确定模块，至少包括以下一种：

类别确定子模块，用于根据各所述事件信息内所述标签类别、所述异常信息对网络影响的时机，确定各所述事件信息的类别；

等级确定子模块，用于根据各所述事件信息内所述标签类别、所述异常信息的紧急程度，确定各所述事件信息的等级；

标题确定子模块，用于根据各所述事件信息内所有所述标签类别和所有所述异常信息，确定所述事件信息的标题，所述标题包括异常现象、引起异常现象的原因信息；

所述分析确定模块中，包括异常事件确定子模块，用于根据所述事件信息的类别、等级和标题至少之一，确定事件信息是否为异常事件；若是，进行对应的修复策略，若否，忽略所述事件信息；

所述分析确定模块中，所述对应的修复策略中，修复对象为网元级；

所述类别标签获取模块中用于对所述异常信息进行初步分类，获取各所述异常信息所属的类别标签中，至少包括以下一种：

基于预设的异常信息之间的第一距离度量规则，在标签库中，利用分类算法对所述异常信息进行初步分类，所述标签库中包括多种所述类别标签；

基于预设的异常信息之间的第一距离度量规则，利用聚类算法对所述异常信息进行初步分类，并构建或更新标签库；

所述事件信息获取模块用于对所述类别标签进行二次分类，获取各所述类别标签所属的事件信息中，包括以下至少一种：

基于预设的各类别标签之间的第二距离度量规则，在事件库中，利用分类算法对各所述类别标签进行二次分类，所述事件库中包括多种事件信息；

基于预设的各类别标签之间的第二距离度量规则，利用聚类算法对各所述类别标签进行二次分类，并构建或更新事件库。

5.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的方法的步骤。