CN116828505A - 故障处理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种故障处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法可应用于网络技术技术领域，具体可以包括：从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据；对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据；根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。上述方案，通过从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据，并对关键数据进行异常分析，能够降低故障处理成本，且提高故障处理效率。

Description

故障处理方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及网络技术技术领域，具体涉及一种故障处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着5G(the Fifth Generationmobile Communication Technology，第五代移动通信技术业务的发展，各通信机构对移动网络质量有了新的要求；同时，移动网络质量是用户使用移动业务最直接的感知要素，用户对移动网络质量的要求也越来越高，因此，各通信机构都在努力推进移动网络质量优化。当前，移动网络的网络故障都是通过网络侧监控来处理网络故障，包括通过网络性能指标、移动终端交互、网管***监测等方式来处理网络故障。

但是通过网络侧监控处理网络故障的方式需要大量人工来完成，导致故障处理成本高，且故障处理效率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低故障处理成本并提高故障处理效率的故障处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种故障处理方法，该方法包括：

从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据；其中，关键数据包括网元侧数据和/或服务侧数据；

对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据；

根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据，包括：

对网元侧数据进行网元异常分析，得到网元侧异常数据；

对服务侧数据进行服务异常分析，得到服务侧异常数据；

将网元侧异常数据和服务侧异常数据进行融合，得到目标网络故障对应的目标异常数据。

在其中一个实施例中，根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理，包括：

基于候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系，根据目标异常数据，确定目标解决方案；

采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理，包括：

调用目标解决方案对应的修复工具，对目标网络故障进行修复。

在其中一个实施例中，方法还包括：

若修复结果为失败，则根据目标异常数据，创建故障工单，并向故障处理方发送故障工单，以指示故障处理方对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，根据目标异常数据，创建故障工单，包括：

根据目标异常数据，确定故障位置和故障原因；

根据故障位置和故障原因，创建故障工单。

第二方面，本申请还提供了一种故障处理装置，装置包括：

提取模块，用于从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据；其中，关键数据包括网元侧数据和/或服务侧数据；

分析模块，用于对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据；

处理模块，用于根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述故障处理方法的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述故障处理方法的步骤。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述故障处理方法的步骤。

上述故障处理方法、装置、计算机设备和存储介质，通过从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据，并对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据，进而根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。本申请的整个故障处理流程仅需服务器来完成故障处理操作，无需人工介入，降低了故障处理成本，也提高了故障处理效率。

附图说明

图1为一个实施例中故障处理方法的应用环境图；

图2为一个实施例中故障处理方法的流程示意图；

图3为一个实施例中得到目标网络故障对应的目标异常数据的流程示意图；

图4为一个实施例中对目标网络故障进行处理的流程示意图；

图5为一个实施例中故障处理***的架构图；

图6为另一个实施例中故障处理方法的流程示意图；

图7为一个实施例中故障处理装置的结构框图；

图8为另一个实施例中故障处理装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

随着5G(the Fifth Generationmobile Communication Technology，第五代移动通信技术业务不断的发展，各通信机构对移动网络质量有了新的要求；同时，移动网络质量是用户使用移动业务最直接的感知要素，用户对移动网络质量的要求也越来越高，因此，各通信机构都在努力推进移动网络质量优化。当前，移动网络的网络故障都是通过网络侧监控来处理网络故障，包括通过网络性能指标、移动终端交互、网管***监测等方式来处理网络故障。但是通过网络侧监控处理网络故障的方式需要大量人工来完成，导致故障处理成本高，且故障处理效率低；同时通过网络侧监控定位故障的方式具有滞后性，导致在客户抱怨已经形成后才对网络故障进行处理，客户体验较差。基于此，本申请实施例提供了一种故障处理方法，以改善上述技术问题。

本申请实施例提供的故障处理方法，可适用于如何执行任何领域中所涉及的故障处理任务的情况。该方法可以由集成了网络质量监控模块的服务器来执行，也可以由运维终端来执行，或者还可以由服务器和运维终端交互来实现。例如，本申请实施例提供的故障处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，运维终端101通过通信网络104与服务器102进行通信。数据存储***103可以存储服务器102需要处理的数据。数据存储***103可以集成在服务器102上，也可以放在云上或其他网络服务器上。具体的，在发生网络故障的情况下，服务器102从目标网络故障关联的网络数据中提取包括网元侧数据和/或服务侧数据的关键数据，对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据；并根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。进一步的，服务器102可以通过与运维终端101交互，将故障处理任务的结果反馈至运维终端101，由运维终端101向相关人员展示。

其中，运维终端101可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器102可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，图2是根据本申请实施例提供的一种故障处理方法的流程示意图，且以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，该方法包括以下步骤：

S201，从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据。

可选的，目标网络故障可以是被监测对象的目标网络中出现的，待由服务器处理的网络故障。网络数据可以是服务器从被监测对象的目标网络中采集的数据。

需要说明的是，在从网络数据中提取关键数据之前，可以将该网络数据分类成多种类型的数据，以减小服务器从网络数据中提取关键数据的过程中的负载。进一步的，对网络数据的分类方法包括划分式分类方法、基于密度的分类方法和层次化分类方法，可以根据需要选择对应的分类方法，本发明对对网络数据进行分类的方法不进行限制。

进一步的，关键数据可以是网络数据中的子集，其可以为处理目标网络故障所需的数据，且由于目标网络故障是由网络侧和/或服务侧的异常数据导致的，因此关键数据包括网元侧数据和/或服务侧数据；其中，网元侧数据可以为网络数据中与网元相关的数据，服务侧数据可以为网络数据中与服务相关的数据。

具体的，在发生网络故障时，确定发生该目标网络故障的目标网络，并从该目标网络的网络数据中提取出网元侧数据和/或服务侧数据。

S202，对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据。

可选的，目标异常数据可以是关键数据中相比于标准数据存在差异或差异高于设定阈值的数据，正是由于这些数据的异常导致了目标网络故障的发生。

具体的，由于关键数据包括网元侧数据和/或服务侧数据，因此，需要根据关键数据所包括的数据类型，对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据。若关键数据仅包括网元侧数据，表示目标网络故障仅发生在网元侧，则仅需对网元侧数据进行异常分析，得到网元相关的异常数据；若关键数据仅包括服务侧数据，表示目标网络故障仅发生在服务侧，则仅需对服务侧数据进行异常分析，得到服务相关的异常数据；若关键数据包括网元侧数据和服务侧数据，表示目标网络故障发生在网元侧和服务侧，则需对网元侧数据和服务侧数据分别进行异常分析，以分别得到网元相关的异常数据和服务相关的异常数据。

S203，根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。

具体的，在确定了目标异常数据后，基于预先设置的异常数据与网络故障处理方法的对应关系，根据该目标异常数据，确定出目标网络故障处理方法，以根据该目标网络故障处理方法对目标网络故障进行处理。

上述故障处理方法中，通过从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据，并对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据，进而根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。本申请的整个故障处理流程仅需服务器来完成故障处理操作，无需人工介入，降低了故障处理成本，也提高了故障处理效率。

在上述实施例的基础上，通过图3对得到目标网络故障对应的目标异常数据的步骤进行了分解细化。可选的，如图3所示，包括如下实现过程：

S301，对网元侧数据进行网元异常分析，得到网元侧异常数据。

可选的，网元侧异常数据可以是网元侧数据中相比于标准数据存在差异或差异高于设定阈值的数据。

具体的，根据网元异常分析方法对网元侧数据进行网元异常分析，将网元侧数据中相比于标准数据存在差异或差异高于设定阈值的数据，作为网元侧异常数据。进一步的，网元异常分析方法又称边缘分析方法，其分析过程中涉及：时序相关或时序独立的确定、全局检测或局部检测的确定、基于偏差的距离计算、根据不同的模型特征进行的计算等。

S302，对服务侧数据进行服务异常分析，得到服务侧异常数据。

可选的，服务侧异常数据可以是服务侧数据中相比于标准数据存在差异或差异高于设定阈值的数据。

具体的，根据服务异常分析方法对服务侧数据进行服务异常分析，将服务侧数据中相比于标准数据存在差异或差异高于设定阈值的数据，作为服务侧异常数据。进一步的，服务异常分析方法又称边缘分许方法，其分析过程中涉及：异常数据分析、局部检测算法、统计检验与深度检验等。

S303，将网元侧异常数据和服务侧异常数据进行融合，得到目标网络故障对应的目标异常数据。

具体的，将网元侧异常数据和服务侧异常数据根据预设规则进行合并，得到目标网络故障对应的目标异常数据。

进一步的，目标异常数据包括无法定位数据、复杂性数据、独立不可控数据、独立可控数据、重复性数据。

可以理解的是，本实施例中通过以不同的异常分析方法分别对网元侧数据和服务侧数据并行进行异常分析，并将分别分析得到的异常数据进行融合，得到目标网络故障对应的目标异常数据，提高了目标异常数据的获取速率和效率，从而为对目标网络故障进行处理的过程奠定基础。

在上述实施例的基础上，通过图4对目标网络故障进行处理的步骤进行了分解细化。可选的，如图4所示，包括如下实现过程：

S401，基于候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系，根据目标异常数据，确定目标解决方案。

可选的，目标解决方案可以为用于根据目标异常数据对目标网络故障进行处理的方法。

具体的，在得到目标异常数据后，在候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系中查找该目标异常数据对应的解决方案，作为目标解决方案。

S402，采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理。

具体的，由于解决方案是通过修复工具来执行的，因此，在得到目标解决方案后，需要根据该目标解决方案对应的修复工具对目标网络故障进行修复。具体的，调用目标解决方案对应的修复工具，对目标网络故障进行修复。例如，对于无法定位数据类型的目标异常数据，在确定出该类型目标异常数据对应的目标解决方案后，根据该目标解决方案对应的修复工具，对无法定位数据类型的目标异常数据对应的目标网络故障进行修复。

进一步的，在调用目标解决方案对应的修复工具对目标网络故障进行修复时，存在修复成功和修复失败两种结果，若修复结果为成功，则网络故障处理流程结束，若修复结果为失败，则根据目标异常数据，创建故障工单，并向故障处理方发送故障工单，以指示故障处理方对目标网络故障进行处理。

具体的，为了创建故障工单，需要确定出故障的位置和原因，从而根据故障位置和故障原因创建故障工单，供故障处理方对目标网络故障进行处理。具体的，根据目标异常数据，确定故障位置和故障原因；根据故障位置和故障原因，创建故障工单。进一步的，可以调用GIS(Geographic Information System，地理信息***)定位工具，确定目标网络故障的故障位置，并且可基于候选异常数据与候选故障原因之间的对应关系，确定出目标异常数据对应的目标网络故障的故障原因；在确定出目标网络故障的故障位置和故障原因后，可以预设格式根据目标网络故障的故障位置和故障原因，创建故障工单。

可以理解的是，本实施例中通过预设的候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系，可高效快速地确定出目标异常数据对应的目标解决方案，以采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理，提高了故障处理效率。

在一个实施例中，通过图5示出了一个实施例中故障处理***的架构图。可选的，如图5所示，该故障处理***包括数据采集模块51、数据分类模块52、数据分析模块53、故障处理模块54、解决方案存储模块55和应用调用模块56；其中，数据采集模块51、数据分类模块52、数据分析模块53、故障处理模块54依次连接，且解决方案存储模块55、应用调用模块56与故障处理模块54连接。

进一步的，在被监测对象(例如，终端或基站等)的网络出现故障(例如，连接质量变差、数据传输速率减慢或数据传输量减少)时，数据采集模块51从被监测对象的目标网络采集网络数据，例如，网络和终端网络数据、外部网络数据和内部网络数据，并将网络数据输入到数据分类模块52；数据分类模块52接收网络数据，通过划分式分类方法、基于密度的分类方法和层次化分类方法中的一种分类方法，将网络数据分类成多种类型的网络数据后存储中在数据库中；数据分析模块53从数据库中获取多种类型的网络数据，对该多种类型的网络数据以网元侧和服务侧进行聚类，得到网元侧数据和服务侧数据，对网元侧数据进行异常分析(分析内容包括时序相关或时序独立的确定、全局检测或局部检测的确定、基于偏差的距离计算和根据不同的模型特征进行的计算)，且对服务侧数据进行异常分析(分析内容包括异常数据分析、局部检测算法和统计检验与深度检验)，以分别获取网元侧异常数据和服务侧异常数据，并且将网元侧异常数据和服务侧异常数据融合成目标异常数据后，将目标异常数据分域成无法定位数据、复杂性数据、独立不可控数据、独立可控数据、重复性数据发送到故障处理模块54。故障处理模块54接收目标异常数据，基于实例库中候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系，根据目标异常数据，从解决方案存储模块55中获取目标解决方案，以控制应用调用模块56调用对应的修复工具(包括智能诊断工具、网元在线修复工具、GIS定位工具和路由调度工具等)对目标网络故障进行修复，并在修复结果为成功时，结束故障处理流程；在修复结果为失败时，向故障处理方发送故障工单，以指示故障处理方对目标网络故障进行处理，同时基于故障工单向网管***推送告警信息。

在上述故障处理***的架构中，通过从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据，并对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据，进而根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。本申请的整个故障处理流程仅需服务器来完成故障处理操作，无需人工介入，降低了故障处理成本，也提高了故障处理效率。

另外，在一个实施例中，本申请还提供一个故障处理方法的可选实例，图6为另一个实施例中故障处理方法的流程示意图，结合图6所示，具体包括如下实现过程：

S601，从目标网络故障关联的网络数据中提取包括网元侧数据和服务侧数据的关键数据。

S602，对网元侧数据进行网元异常分析，得到网元侧异常数据；对服务侧数据进行服务异常分析，得到服务侧异常数据。

S603，将网元侧异常数据和服务侧异常数据进行融合，得到目标网络故障对应的目标异常数据。

S604，基于候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系，根据目标异常数据，确定目标解决方案。

S605，调用目标解决方案对应的修复工具，对目标网络故障进行修复。

S606，若修复结果为失败，则根据目标异常数据，确定故障位置和故障原因。

其中，若修复结果为成功，则故障处理流程结束。

S607，根据故障位置和故障原因，创建故障工单，并向故障处理方发送故障工单，以指示故障处理方对目标网络故障进行处理。

通过上述方案，本申请的整个故障处理流程仅需服务器来完成故障处理操作，无需人工介入，降低了故障处理成本，也提高了故障处理效率。

上述S601-S607的具体过程可以参见上述方法实施例的描述，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的故障处理方法的故障处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个故障处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于故障处理方法的限定，在此不再赘述。

在其中一个实施例中，通过图7示出了一个实施例中故障处理装置的结构框图。如图7所示，提供了一种故障处理装置7，该装置7包括：提取模块70、分析模块71和处理模块72，其中：

提取模块70，用于从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据；其中，关键数据包括网元侧数据和/或服务侧数据；

分析模块71，用于对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据；

处理模块72，用于根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。

上述故障处理装置，通过从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据，并对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据，进而根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。本申请的整个故障处理流程仅需服务器来完成故障处理操作，无需人工介入，降低了故障处理成本，也提高了故障处理效率。

在其中一个实施例中，上述分析模块71具体用于：对网元侧数据进行网元异常分析，得到网元侧异常数据；对服务侧数据进行服务异常分析，得到服务侧异常数据；将网元侧异常数据和服务侧异常数据进行融合，得到目标网络故障对应的目标异常数据。

在其中一个实施例中，通过图8示出了另一个实施例中故障处理装置的结构框图。如图8所示，上述处理模块72包括：

查找单元721，用于基于候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系，根据目标异常数据，确定目标解决方案；

处理单元722，用于采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，上述处理单元722具体用于：调用目标解决方案对应的修复工具，对目标网络故障进行修复。

在其中一个实施例中，上述装置7还包括：

工单创建模块，用于若修复结果为失败，则根据目标异常数据，创建故障工单，并向故障处理方发送故障工单，以指示故障处理方对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，上述工单创建模块具体用于：根据目标异常数据，确定故障位置和故障原因；根据故障位置和故障原因，创建故障工单。

上述故障处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在其中一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和收发器。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的收发器用于在处理器的控制下执行接收数据或发送数据的操作。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储样本数据等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种故障处理方法。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的，计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在其中一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据；其中，关键数据包括网元侧数据和/或服务侧数据；

对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据；

根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据的逻辑时，具体实现以下步骤：

对网元侧数据进行网元异常分析，得到网元侧异常数据；对服务侧数据进行服务异常分析，得到服务侧异常数据；将网元侧异常数据和服务侧异常数据进行融合，得到目标网络故障对应的目标异常数据。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理的逻辑时，具体实现以下步骤：

基于候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系，根据目标异常数据，确定目标解决方案；采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理的逻辑时，具体实现以下步骤：

调用目标解决方案对应的修复工具，对目标网络故障进行修复。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中的逻辑时，还具体实现以下内容：

若修复结果为失败，则根据目标异常数据，创建故障工单，并向故障处理方发送故障工单，以指示故障处理方对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序中根据目标异常数据，创建故障工单的逻辑时，具体实现以下步骤：

根据目标异常数据，确定故障位置和故障原因；根据故障位置和故障原因，创建故障工单。

上述提供的计算机设备，其在实现各实施例中的原理和具体过程可参见前述实施例中故障处理方法实施例中的说明，此处不再赘述。

在其中一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据；其中，关键数据包括网元侧数据和/或服务侧数据；

对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据；

根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，计算机程序中对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据的逻辑被处理器执行时，具体实现以下步骤：

对网元侧数据进行网元异常分析，得到网元侧异常数据；对服务侧数据进行服务异常分析，得到服务侧异常数据；将网元侧异常数据和服务侧异常数据进行融合，得到目标网络故障对应的目标异常数据。

在其中一个实施例中，计算机程序中根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理的逻辑被处理器执行时，还具体实现以下步骤：

基于候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系，根据目标异常数据，确定目标解决方案；采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，计算机程序中采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理的逻辑被处理器执行时，还具体实现以下步骤：

调用目标解决方案对应的修复工具，对目标网络故障进行修复。

在其中一个实施例中，计算机程序中的逻辑被处理器执行时，还具体实现以下内容：

若修复结果为失败，则根据目标异常数据，创建故障工单，并向故障处理方发送故障工单，以指示故障处理方对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，计算机程序中根据目标异常数据，创建故障工单的逻辑被处理器执行时，具体实现以下步骤：

根据目标异常数据，确定故障位置和故障原因；根据故障位置和故障原因，创建故障工单。

上述提供的计算机可读存储介质，其在实现各实施例中的原理和具体过程可参见前述实施例中故障处理方法实施例中的说明，此处不再赘述。

在其中一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据；其中，关键数据包括网元侧数据和/或服务侧数据；

对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据；

根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，计算机程序中对关键数据进行异常分析，得到目标网络故障对应的目标异常数据的逻辑被处理器执行时，具体实现以下步骤：

对网元侧数据进行网元异常分析，得到网元侧异常数据；对服务侧数据进行服务异常分析，得到服务侧异常数据；将网元侧异常数据和服务侧异常数据进行融合，得到目标网络故障对应的目标异常数据。

在其中一个实施例中，计算机程序中根据目标异常数据，对目标网络故障进行处理的逻辑被处理器执行时，还具体实现以下步骤：

基于候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系，根据目标异常数据，确定目标解决方案；采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，计算机程序中采用目标解决方案，对目标网络故障进行处理的逻辑被处理器执行时，还具体实现以下步骤：

调用目标解决方案对应的修复工具，对目标网络故障进行修复。

在其中一个实施例中，计算机程序中的逻辑被处理器执行时，还具体实现以下内容：

若修复结果为失败，则根据目标异常数据，创建故障工单，并向故障处理方发送故障工单，以指示故障处理方对目标网络故障进行处理。

在其中一个实施例中，计算机程序中根据目标异常数据，创建故障工单的逻辑被处理器执行时，具体实现以下步骤：

根据目标异常数据，确定故障位置和故障原因；根据故障位置和故障原因，创建故障工单。

上述提供的计算机程序产品，其在实现各实施例中的原理和具体过程可参见前述实施例中目标检测方法实施例中的说明，此处不再赘述。

需要说明的是，本申请所涉及的数据(包括但不限于故障处理过程中的数据等，例如，关键数据等)，均为经过各方充分授权的数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种故障处理方法，其特征在于，包括：

从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据；其中，所述关键数据包括网元侧数据和/或服务侧数据；

对所述关键数据进行异常分析，得到所述目标网络故障对应的目标异常数据；

根据所述目标异常数据，对所述目标网络故障进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述关键数据进行异常分析，得到所述目标网络故障对应的目标异常数据，包括：

对所述网元侧数据进行网元异常分析，得到网元侧异常数据；

对所述服务侧数据进行服务异常分析，得到服务侧异常数据；

将所述网元侧异常数据和所述服务侧异常数据进行融合，得到所述目标网络故障对应的目标异常数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标异常数据，对所述目标网络故障进行处理，包括：

基于候选异常数据与候选解决方案之间的对应关系，根据所述目标异常数据，确定目标解决方案；

采用所述目标解决方案，对所述目标网络故障进行处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述目标解决方案，对所述目标网络故障进行处理，包括：

调用所述目标解决方案对应的修复工具，对所述目标网络故障进行修复。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若修复结果为失败，则根据所述目标异常数据，创建故障工单，并向故障处理方发送所述故障工单，以指示所述故障处理方对所述目标网络故障进行处理。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标异常数据，创建故障工单，包括：

根据所述目标异常数据，确定故障位置和故障原因；

根据所述故障位置和所述故障原因，创建故障工单。

7.一种故障处理装置，其特征在于，所述装置包括：

提取模块，用于从目标网络故障关联的网络数据中提取关键数据；其中，所述关键数据包括网元侧数据和/或服务侧数据；

分析模块，用于对所述关键数据进行异常分析，得到所述目标网络故障对应的目标异常数据；

处理模块，用于根据所述目标异常数据，对所述目标网络故障进行处理。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

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

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。