刍议信息通信网络告警数据的多维度分析方法

信息通信网的运行故障时有发生,要确保其运行安全,首先要做好网络维护工作,通过网络告警分析和处理故障.告警数据应采用多维度的分析方法,以构建层次化的网络告警管理体系,提供多维度的,有效的信息通信网安全防护措施.     

地铁通信系统的集中告警

集中告警设备利用计算机网络技术和计算机本身的高速数据处理能力,对城市轨道交通中地铁通信各系统进行集中监测告警管理。将通信各系统网络及设备的运行状态和告警信息集中反映到告警设备上,可及时、准确、迅速地获取设备的运行状态信息,以便维护人员快速、准确处理各系统设备故障。并可形成统一的综合管理报表,从而提高通信网络的维护质量和管理水平。     

信息通信网络告警分类、关联性与管理方法研究

信息通信网络规模化、集成化、精细化的管理要求,使得通信网络监控将面对海量的网络告警信息,给网络告警管理带来新的挑战.从信息通信网络告警管理角度,提出了告警类型体系构成,讨论了通信网络维护管理环节对网络告警进行有效控制的方法,将告警逻辑、关联逻辑由网络设备内部延伸至网络设备之间,同时论述了数据挖掘算法在告警关联性方面的研究和应用,最后针对智能告警分析系统提出展望.     

浅谈通信网络的运行管理与维护策略

当今社会的计算机迅速发展,干扰通信网络正常运行的因素也在增加,比如破坏通信数据的完整性、非法访问账户、恶意传播通信网络病毒、进行通信数据的盗取等行为。通过对影响通信网络运行因素的深入了解,可以找到通信网络运行维护中的不足,然后及时有效地改正这些不足之处。本文先是分析了通信网络运行管理与维护面临的问题,然后从几个方面提出了通信网络运行管理与维护的有效对策。     

基于数据网的维护方法与系统

从提升数据通信网络安全性能角度,以杭州市本级城域网为研究对象,分析并发现当前维护数据通信网络过程中的功能缺失,研究一种优化的维护方法与系统,以实时网络监控与实时网络隐患预警为最终研究目标,实现基于数据通信网络的告警自动采集、告警过滤、故障定位及辅助APP功能。系统通过定期、实时两种方式采集可以判断网络质量优劣的多种性能参数,并对采集到的数据加以分析判断,形成网络运行质量数据库,从而对网络安全隐患点与故障点有精准判断与定位,提升数据通信网络的维护效率与质量。     

浅谈通信单位通信系统运维策略

在通信系统现有的运行体系中,维护与运行工作具有至关重要的作用;其主要包含以下几个模块:故障处理、系统维护、值班管理、员工办公。同时,运维人员还需围绕上述数据创新运维策略,及时采集数据信息,强化运维工作的有效性。本文将简要分析通信系统的运行维护现状,研究通讯系统的运行维护特点,重点探究通信单位创新通信系统的有效策略。     

GSM网络隐性故障排查探讨

对于GSM网络中的设备故障,有些会触发相关故障告警,可称为显性故障。另外,有部分设备故障会影响网络正常运行,但却不会直接触发告警,这类故障称之为隐性故障,主要包括TRX、CDU、天线、背板、总线和各种连线设备,在软件、内部处理模块和连接方面等出现的问题。针对GSM网络隐性故障,首先要判断区分故障的类型,再根据实际工作经验将坏件替换或通知维护人员进行调测解决隐性故障。     

集中监控模式下的信息通信网络故障管理探索与实践

随着信息通信网络设备功能和业务服务的发展,信息通信网络集约化管理正在逐步成为互联网时代新型的管理模式.以“管理幅度”理念为背景探讨了扁平化集中监控与层次化故障管理的管理幅度规划影响因素.结合工程实践论述了集中监控模式下故障管理的网络设备告警获取、告警标准化管理、告警派单规则制定与分析、告警故障工单预处理、渠道优化与应急预案、管理流程穿越与质量管控6个环节的功能机制、策略方法和注意事项.以大数据技术、虚拟化技术为例,分析了新兴技术在集中故障管理中的工程实践价值和管理支撑意义.     

基于深度神经网络的光网络故障定位技术研究

为维护网络服务正常运行,保证业务数据能够可靠传输,光网络中的故障定位技术具有非常重要的研究价值。随着光网络规模的日趋庞大和结构的日趋复杂,赋予光网络中的故障定位问题更大的挑战。结合深度神经网络,提出了基于深度神经网络的光网络故障定位方法,挖掘告警数据中的深层信息,从而提高光网络中故障定位的准确性。首先分析了深度神经网络的原理,并使用预处理过的告警数据集训练不同参数的故障定位模型,选取最佳的参数,最后与现有的故障定位算法进行比较。经过试验,基于深度神经网络的光网络故障定位的准确率和时延更好,准确率达到95%以上,时延在0.30～0.40 ms之间。     

浅析现有MDF告警系统的不足之处

MDF是各地电信企业信息神经网络中不可缺少的组成部分,它能否正常、安全地运行直接关系到各电信企业能否正常地提供信息传输的服务。随着近几年通信行业的飞速发展,遍布于城乡各个角落的通信网络越来越庞大、越来越复杂,这使得配线架机房受到由电力线碰触、雷电入侵造成的火灾的威胁也就越来越大。因此,排除配线架机房各种可能的火灾隐患已经成为各电信企业日常运行维护中必不可少的一项工作。但在实际的机房运行维护工作中,现有的MDF告警系统暴露出了一些无法克服的先天缺陷,正是由于这些缺陷,不论系统是否告警,维护人员都无法真正、及…     

基于增量式挖掘算法的电力通信网告警关联分析

电力通信网络管理系统每天都会产生大量的告警信息,给实时网络监控和故障管理带来很大困难.告警关联分析是网络故障诊断中的重要任务,对通信网络的管理和维护具有十分重要的意义.序列模式挖掘作为一种时序数据分析的有效手段,能自动从告警中提取有助于关联分析的情景规则.研究了告警序列模式挖掘算法,并根据网络告警数据的增量式特征,在传统序列模式挖掘算法的基础上,为提高告警教据挖掘效率,提出了一种改变时间窗的增量式挖掘算法.通过实验证明了它的优越性.     

综合告警系统——综合化集中维护时代的起点

1 背景 监控工作一直以来都是电信网络运行工作非常重要的一部分,随着本地网综合化集中维护工作的不断深入,监控这双"网络眼睛"的作用也越来越大.但由于历史的原因和专业的不同,目前网上运行的电信设备种类繁多,各个网管系统之间不兼容,给各本地网监控工作带来很大的不便.因此,将多专业、多机型的设备告警集中至一套综合告警系统,实现对多专业大客户告警的集中监控和信息关联,已成为目前网络监控工作的迫切需要.综合告警系统具备网元级的拓扑管理、故障管理、性能管理、安全管理等功能,能将重要交换局点、SDH、No.7信令、PHS、HLR、城域网等专业网络的告警信息综合在一起,实现统一、集中监控.     

基于群体智能的通信网络告警关联规则挖掘算法研究

在移动互联网发展背景下逐渐呈现出海量数据传输特点,同时,在海量数据传输过程中数据深度、广度均得到发展,为此,在数据价值多元化发展领域中,应注重针对信息通信网络运营管理环境中网络告警关联规则挖掘进行分析,然后,在群体智能视角下,优化挖掘算法,满足信息通信网络中数据资源管理需求,打造良好的数据传输空间,提供良好的信息通信网络环境。本文从通信网络告警关联规则分析入手,并详细阐述了挖掘算法的具体应用。     

基于数据挖掘技术的告警恢复模型探析

随着信息通信网络设备功能和业务服务的发展,监控部门在网络维护日常工作中的作用日益突出。本文利用数据挖掘中的K-means算法对半年内的原始告警做聚类分析,论述了告警恢复所遵循的普遍规律,并分别利用离散和连续两种方法建立数学模型对最佳派单时间点的设置进行研究,为告警管理的提升以及大数据技术在电信运营商中的使用提供了思路和建议。     

光传输网告警相关性分析

随着光传输网络的迅速发展和通信业务的拓展,对光网络的管理与维护变得越来越困难。告警相关性在光网络故障维护中起着十分关键的作用。介绍了告警关联关系,讨论了对告警的处理规则。     

光传输网告警相关性分析及处理规则

对于光传输网络中的告警数据进行采集,并且对这些告警数据进行针对性的相关性分析,能够对光传输网络中存在的冗余信息以及产生重叠的告警数据进行有效的抑制和及时的处理,有利于光传输网络的运行和管理。     

光传输网告警相关性分析

随着光传输网络的迅速发展和通信业务的拓展,对光网络的管理与维护变得越来越困难。告警相关性在光网络故障维护中起着十分关键的作用。文中介绍了告警关联关系,讨论了对告警的处理规则。     

对于电力通信网中通信电源故障的分析与维护

通信电源是确保电力通信网正常运行的关键设备和环节之一,在日常管理工作中,做好通信电源故障的预防和维护工作对于电力通信网持续稳定工作具有重要的保障作用,文章从这项工作开展的重要性出发,对通信电源故障运行过程中存在的问题进行分析,并提出相应的维护措施,为确保通信电源系统的正常工作做出应有的贡献。     

基于感知学习算法的地铁通信故障研究

针对上海地铁11号线出现的车地无线通信失效的问题,提出一种基于感知学习算法的故障预测方法以改善通信状况。该方法主要采用感知学习算法(PLA)相关知识,对无线通信系统中列车运行时产生的日志大数据进行分析研究,并使用AP时间-状态曲线图、AP异常状态统计图和AP告警统计表三种方式对轨旁通信设备AP运行状态信息进行统计及可视化展示。利用地铁公司提供的真实日志数据,验证了这种故障预测方式的有效性。这种方式能够帮助地铁工作人员及时发现AP设备隐患,预测其故障并及时维护,从而改善通信质量、提高通信效率;同时对其他地铁沿线预测通信故障具有重要的借鉴意义。     

基于通信系统集中告警的自动化运维研究

从轨道通信系统运维现状出发,提出利用集中告警系统采集设备运营数据和故障信息,利用技术手段对故障原因的预测分析,最终将其融入到运维管理平台中,继而构建一个智能的通信自动化运维系统.