基于數(shù)據(jù)挖掘的動環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)告警相關性研究.pdf

1、為了對移動通信基站內(nèi)的設備和環(huán)境進行實時監(jiān)控，各大通信運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)模的不斷擴大，動環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)面臨著越來越嚴峻的挑戰(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)超出了運維人員處理的極限。如何進行告警的合理化設置進而減少告警數(shù)量已經(jīng)成為一個亟待解決的問題。告警相關性分析作為告警合理

2、化的一個重要過程受到了廣泛關注，并逐漸成為一個研究熱點。
　　基于數(shù)據(jù)挖掘的告警相關性分析是指利用告警的日志記錄，通過設計合理的算法來挖掘潛在相關告警的過程。在本文中，相關告警指的是在時間上具有伴隨關系的告警。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，進而挖掘潛在的相關告警。與傳統(tǒng)的告警相關性分析方法相比，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。
　　第二種方法是基于Alarm2Vec的告警相關性分析。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)絡將告警轉(zhuǎn)化為多維空間中的一個向量，使得具有較強關聯(lián)關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，告警之間的相關性可以通過向量之間的距離來衡量。Alarm2Vec算法利用了相關的告警