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文檔簡介
1、為了對移動通信基站內(nèi)的設(shè)備和環(huán)境進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控,各大通信運(yùn)營商普遍采用了動環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)(Power and Environment Monitoring System,PEMS)。近些年來,隨著移動通信基站規(guī)模的不斷擴(kuò)大,動環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)面臨著越來越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。監(jiān)控中心幾乎每天都會收到成千上萬條告警記錄,這些海量的告警記錄已經(jīng)超出了運(yùn)維人員處理的極限。如何進(jìn)行告警的合理化設(shè)置進(jìn)而減少告警數(shù)量已經(jīng)成為一個亟待解決的問題。告警相關(guān)性分析作為告警合理
2、化的一個重要過程受到了廣泛關(guān)注,并逐漸成為一個研究熱點(diǎn)。
基于數(shù)據(jù)挖掘的告警相關(guān)性分析是指利用告警的日志記錄,通過設(shè)計合理的算法來挖掘潛在相關(guān)告警的過程。在本文中,相關(guān)告警指的是在時間上具有伴隨關(guān)系的告警。值得注意的是,動環(huán)告警一般存在時延,并且這種時延還是動態(tài)的,因此傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法難以取得令人滿意的效果。為了解決這種具有動態(tài)時延的告警相關(guān)性挖掘問題,我們提出了兩種不同的方法。
第一種方法是基于動態(tài)時間彎曲(Dy
3、namic Time Warping,DTW)的告警相關(guān)性分析。原始的告警序列一般表示為矩形函數(shù),這種表示形式難以利用告警的時間信息,因此我們首先通過二維空間映射(Two Dimension Space Mapping,TDSM)將告警序列轉(zhuǎn)化為典型的時間序列,然后利用DTW計算告警時間序列的相似性,進(jìn)而挖掘潛在的相關(guān)告警。與傳統(tǒng)的告警相關(guān)性分析方法相比,該方法不僅可以充分利用告警的時間信息,而且還可以有效解決告警延遲時間變化的難題,從
4、而使得挖掘結(jié)果更為精準(zhǔn)。
第二種方法是基于Alarm2Vec的告警相關(guān)性分析。告警序列和單詞序列之間存在著很多共性,這使得告警也可以像單詞一樣嵌入到多維空間中。Alarm2Vec受啟發(fā)于自然語言處理中的詞嵌入方法,它通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將告警轉(zhuǎn)化為多維空間中的一個向量,使得具有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系的告警在多維空間中距離較近。向量的每個維度表示了告警的某一特征,告警之間的相關(guān)性可以通過向量之間的距離來衡量。Alarm2Vec算法利用了相關(guān)的告警
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