基於網絡拓撲及告警的故障根因定位系統實現及算法研究——賽題分析

　　賽題背景：網絡拓撲中一個節點出現故障，往往會導致與其相連的其他節點也發生異常，進而產生大量告警，將真正根因淹沒掉。當出現大量告警時，為保證電商業務的穩定運行，我們需要對這些告警進行分析處理，過濾掉無效的告警，准確定位出可能的疑似根因節點，縮短故障定位時間。

　　賽題分析：經過我們組的全體討論，我們任務這個賽題的大致的流程為，拓撲圖的構建->告警信息預處理->告警故障定位->局部可視化拓撲展示

　　（1）根據后期告警故障定位，需要構建拓撲圖，根據json文件的節點關系，我們采用鄰接矩陣的形式來描述拓撲圖的結構。參考如下：

　　

 

 

 相關代碼：

import json
import numpy as np


def readJSONFile(path):
    f = open(path, "r")
    return json.load(f)


def createNodesMatrix():
    arr = np.zeros((100, 100))
    nodes_json = readJSONFile("data_release/topology/topology_edges_node.json")
    for node in nodes_json:
        for son in nodes_json[node]:
            arr[int(son.split("_")[1])][int(node.split("_")[1])] = 1
    np.savetxt("arr.csv", arr, fmt="%i", delimiter=",")
    return arr


if __name__ == '__main__':
    nodes = createNodesMatrix()

 

 

　　（2）告警信息預處理：

　　　　a.去重處理：在相同報警源，不同時間報的統一告警信息，進行去重處理。

　　　　b.分類處理：將拓撲圖中的路徑為依據，一條路徑代表一個分類，具體參考：http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10079-2008073368.htm

　　（3）告警定位處理：

　　　　運用神經網絡的相關知識，對告警信息的訓練集進行訓練，之后進行定位。

　　（4）可視化處理：

　　　　展示根因的局部拓撲圖。