电信网络运维分析与故障预测算法研究.pdf
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1、1 8 2 0 2 4年1期2 0 2 4年第4 6卷第1期电信网络运维分析与故障预测算法研究王珊珊作者简介:王珊珊(1 9 8 1-),硕士,高级通信工程师,研究方向为移动通信网络管理、电信网络智能化监控、电信网络集中监控、电信网络运维分析等。(中国移动通信集团广东有限公司 广州5 1 0 0 0 0)摘 要 文中旨在研究电信网络运维分析与故障预测算法,以提高电信网络的稳定性和可靠性。首先,通过收集大量的网络性能数据和故障记录,建立一个综合性的数据集。然后,提出了一种基于机器学习的故障预测模型,该模型利用了时间序列分析、特征工程和监督学习算法。实验结果表明,该模型在故障预测方面具有显著的优势
2、,能提前识别潜在故障并采取相应的维护措施,从而降低网络故障的影响。最后,强调了故障预测算法在电信网络运维中的重要性,并为网络运维提供了有力的工具和方法。关键词:电信网络;运维分析;故障预测;机器学习;数据分析中图分类号 T P 1 8 3R e s e a r c ho nT e l e c o mm u n i c a t i o nN e t w o r kO p e r a t i o na n dM a i n t e n a n c eA n a l y s i sa n dF a u l tP r e d i c t i o nA l g o r i t h mWAN GS h a
3、 n s h a n(C h i n aM o b i l eC o mm u n i c a t i o n sG r o u pG u a n g d o n gC o.,L t d.,G u a n g z h o u5 1 0 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t T h i sp a p e ra i m st os t u d yt e l e c o mn e t w o r ko p e r a t i o n sa n df a u l tp r e d i c t i o na l g o r i t h m st oe n h a n c et
4、h es t a b i l i t ya n dr e l i a b i l i t yo f t e l e c o mm u n i c a t i o nn e t w o r k s.F i r s t l y,e s t a b l i s h sac o m p r e h e n s i v ed a t a s e tb yc o l l e c t i n ga l a r g ev o l u m eo fn e t w o r kp e r f o r m a n c ed a t aa n df a u l t r e c o r d s.T h e n,p r o
5、 p o s e sam a c h i n e l e a r n i n g-b a s e df a u l tp r e d i c t i o nm o d e l t h a tu t i l i z e st i m es e r i e sa n a l y s i s,f e a t u r ee n g i n e e r i n g,a n ds u p e r v i s e dl e a r n i n ga l g o r i t h m s.E x p e r i m e n t a l r e s u l t sd e m o n s t r a t et h
6、a t t h em o d e l e x h i b i t s s i g n i f i c a n t a d v a n t a g e s i n f a u l t p r e d i c t i o n,e n a b l i n ge a r l y i d e n t i f i c a t i o no f p o t e n t i a l i s s u e s a n d t h e i m p l e m e n-t a t i o no f c o r r e s p o n d i n gm a i n t e n a n c em e a s u r e
7、s,t h e r e b yr e d u c i n gt h e i m p a c to fn e t w o r kf a i l u r e s.F i n a l l y,e m p h a s i z et h ei m p o r t a n c eo f f a u l tp r e d i c t i o na l g o r i t h m s i nt e l e c o mn e t w o r ko p e r a t i o n sa n dp r o v i d e sp o w e r f u l t o o l sa n dm e t h o d s f
8、o rn e t-w o r km a i n t e n a n c e.K e y w o r d s T e l e c o mn e t w o r k,O p e r a t i o n sa n a l y s i s,F a u l tp r e d i c t i o n,M a c h i n e l e a r n i n g,D a t aa n a l y s i s0 引言电信网络已经成为现代社会不可或缺的基础设施,支撑着人们的日常通信、信息传递和数据互联。然而,随着网络规模的不断扩大和用户需求的不断增长,电信网络面临着日益复杂的管理和维护挑战。网络故障和性能问题的频
9、繁发生不仅影响了用户体验,还对业务连续性和运营成本造成了影响1。在传统的电信网络运维中,故障的诊断和维修通常是基于事后分析的,这意味着网络问题通常需要在用户投诉或业务中断之后才能被及时解决。这种被动式的维护模式不仅浪费了宝贵的时间和资源,还可能导致用户不满和业务损失。因此,迫切需要一种能预测网络故障的方法,以便采取预防性维护措施,最大程度地降低网络故障的风险。随着机器学习和数据分析技术的不断发展,故障预测算法逐渐成为电信网络运维的关键工具。其利用历史数据、故障记录和其他相关信息,通过模型训练和数据分析,提前识别潜在的网络故障迹象。通过合理地预测,网络运营商可以及时采取维护和优化措施,提高网络的
10、稳定性和可靠性,降低运营成本,提升用户满意度。1 数据收集与准备1.1 网络性能数据收集网络性能数据的广泛收集是电信网络运维分析与故障预测的关键步骤之一。为了实现这一目标,需要利用网络监控系统来实时捕获各种网络设备的性能指标,包括带宽利用率、延迟、丢包率、流量分布等。这些实时性能数据提供了对网络当前运行状态的深刻洞察,使运维人员能迅速发现潜在的性能问题或异常情况。在收集性能数据时,也能进行主动性能测试。通过使用专业工具和技术,可以对网络链路、节点和服务进行定期地负载测试和性能测试。这种测试允许模拟不同负载和流2 0 2 4年1期 1 9 量条件,以获取网络性能的全面图景,包括网络的性能极限和潜
11、在瓶颈。流量分析工具也是数据收集的一部分,用于捕获和深度分析网络数据包流量。这些数据包含了有关通信流量、协议使用情况和流量模式的重要信息。通过对这些数据的详细分析,可以检测异常流量,识别可能的网络攻击,也有助于了解用户的行为模式和应用程序性能。流量数据的深度分析提供了更深入的网络性能洞察,有助于定位问题和优化网络。1.2 故障记录收集故障记录的详细收集是电信网络运维分析与故障预测的关键要素之一,包括来自网络设备和服务器操作日志的故障事件信息,其中包含设备的运行状态、错误消息、警报和事件时间戳等关键信息,有助于跟踪故障事件的发生和演化过程,从而更好地了解问题的根本原因。用户投诉和报修记录也是宝贵
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