一种策略生成执行方法和装置与流程

本发明涉及电信和计算机软件领域，具体涉及一种策略生成和执行技术。

背景技术：

在电信领域定义策略或者叫规则解决故障处理问题一般采用两种技术，一是根据需求用编程的方法一对一的解决问题，二是通用用规则引擎定义简单的规则，然后实现故障解决方案。总之，两种方案对解决单一的故障是有效的。第一种方案效率高但灵活度低。第二种方案更灵活。但两种方案的扩展性都不是很强，如果需要更加全面的定义故障，并和其他系统配合完成对故障的处理就存在局限性。

因此一种灵活定义策略并多样化处理策略的方法亟待出现。

技术实现要素：

本发明公开一种策略生成执行方法，所述方法包含：

定义事件模型，所述事件模型描述不同类型事件的数据格式；

定义并存储策略模板，根据需求对所述策略模板配置参数获得策略并存储，所述策略模板包含事件、动作，以及事件和动作的关系；

根据所述事件模型将从外部系统中接收的消息描述为事件，对所述策略中的事件执行所述策略。

优选的，所述方法还包含：

存储所述策略的执行结果信息和策略执行的事件信息；

对所述策略的执行结果进行分析调优后更新所述策略。

优选的，所述方法还包含：

所述策略可以是简单策略，所述简单策略为只包含单个事件的策略；

相应系统调用与所述简单策略直接相连的接口，执行所述简单策略。

进一步的，所述定义并存储策略模板的方法具体为：

定义事件，即定义事件的过滤条件、事件的唯一标识、事件对应的事件模型、事件来源；

定义动作，即定义动作的唯一标识、动作类型、动作的描述、执行动作的条件；

定义规则，即定义规则属性信息、规则所包含事件信息以及事件预处理信息、规则所关联的动作信息、事件和动作的关系；

根据不同的应用定义不同类型的策略模板；

存储所述策略模板和所述策略。

具体的，所述根据所述事件模型描述从外部系统中接收的事件，对所述策略中的事件执行所述策略的方法具体为：

根据所述事件模型将从外部系统中接收到的消息描述为统一的数据格式事件；

根据所述策略中事件的过滤条件，对所述事件进行过滤；

根据所述策略中事件预处理信息，对所述事件进行预处理，所述预处理包含变量计算、相关性查询、关联因子关联；

对过滤后经过预处理的所述事件，执行所述策略中的规则。

更具体的，其特征在于，所述对所述策略的执行结果进行分析调优后更新所述策略的方法具体为：

通过历史数据检测所述策略的执行情况，通过相应实际数据对策略产生的结果信息做相应判断，确定策略的准确性；

根据所述策略的准确性，对所述策略的参数进行调整；

存储并更新所述调整参数的策略。

本年发明还公开一种策略生成执行装置，所述装置包含：

事件模型定义单元，用于定义事件模型，所述事件模型描述不同类型事件的数据格式；

策略模板定义和策略存储单元，用于定义并存储策略模板，根据需求对所述策略模板配置参数获得并存储策略，所述策略模板包含事件、动作，以及事件和动作的关系；

事件获取单元，用于根据所述事件模型定义单元定义的事件模型将从外部系统中接收的消息描述为事件；

策略执行单元，用于对所述策略中的事件执行所述策略。

优选的，所述装置还包含：

结果存储单元，用于存储所述策略的执行结果信息和策略执行的事件信息；

分析调优单元，用于对所述策略的执行结果进行分析调优；通过历史数据检测所述策略的执行情况，通过相应实际数据对策略产生的结果信息做相应判断，确定策略的准确性；根据所述策略的准确性，对所述策略的参数进行调整；

策略更新单元，用于更新经所述分析调优单元分析调优后的所述策略。

优选的：

所述策略可以是简单策略，并通过和相应系统直接相连的接口直接调用和执行所述简单策略；所述简单策略为只包含单个事件的策略。

进一步的，所述策略模板定义和策略存储单元进一步包含：

策略模板定义模块，用于定义事件、定义动作、定义规则即事件和动作的关系；定义事件，即定义事件的过滤条件、事件的唯一标识、事件对应的事件模型、事件来源；定义动作，即定义动作的唯一标识、动作类型、动作的描述、执行动作的条件；定义规则，即定义规则属性信息、规则所包含事件信息以及事件预处理信息、规则所关联的动作信息、事件和动作的关系；

策略获取模块，用于根据需求对所述策略模板配置参数，获得策略；

存储模块，用于存储所述策略模板定义模块定义的策略模板，策略获取模块获取的策略；

所述策略模板定义单元根据不同的应用定义不同类型的策略模板。

优选的：

所述事件获取单元，根据所述事件模型定义单元定义的事件模型将从外部系统中接收到的消息描述为统一的数据格式事件。

具体的，策略执行单元进一步包含：

事件过滤模块，用于根据所述策略获取模块获取的策略中事件的过滤条件，对所述事件进行过滤；

事件预处理模块，用于根据所述策略获取模块获取的策略中事件预处理信息，对所述事件进行预处理，所述预处理包含变量计算、相关性查询、关联因子关联；

执行模块，对过滤后经过预处理的所述事件，执行所述策略中的规则。

本发明定义事件模型，则可以接收来自不同系统不同类型的事件，通过事件模型将其转换为可以使用的事件扩展了策略中事件的来源使得策略更加广泛和全面；定义策略模板，可以生成不同类型的策略，简化了策略的生成程序，提高了效率降低了成本；又将策略分解为一个个的事件、动作，描述事件和动作的关系，以及触发动作的条件，可以更加灵活的定义策略；优选的本发明还具有策略分析和调优的方法，将分析调优后的策略进行存储方便后续使用，且分析调优的过程为自学习的过程，经过自学习可以不断优化策略达到最好的处理效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例一提供一种策略生成执行方法流程示意图；

图2为本申请实施例二提供的方法流程示意图；

图3为本申请实施例三提供的方法流程示意图；

图4为本申请实施例四提供的方法流程示意图；

图5为本申请实施例五提供的方法流程示意图；

图6为本申请实施例六提供的一种策略生成执行装置结构示意图；

图7为本申请实施例七提供的装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种策略生成执行方法，所述方法包含：

步骤s101：定义事件模型，所述事件模型描述不同类型事件的数据格式。

事件模型是描述不同类型事件的数据格式。当接收来自不同应用不同系统不同类型的消息时，可以根据事件模型的描述，对消息进行描述，形成策略模板可以识别的事件。如可以定义告警模型、性能模型或者其他模型。

因此定义事件模型本质上是将数据进行转换的过程，规范事件的数据格式，便于后续进行处理。

步骤s102：定义并存储策略模板，根据需求对所述策略模板配置参数获得策略并存储，所述策略模板包含事件、动作，以及事件和动作的关系。

定义策略模板，即定义策略所包含的事件、动作，以及事件和动作的关系。可根据策略模板生成策略，在策略模板中，将策略拆解成一个个的事件、动作、以及事件和动作的关系，通过事件可以获得事件的相关信息，包括事件属性、事件对应的事件模型、事件的过滤条件和预处理信息等；通过动作可以获得动作的相关信息，包括动作的属性、动作的触发条件、动作的执行对象等等；通过事件和动作的关系，可以获知事件和动作的关联性。

通过将事件和动作进行拆解，是的生成策略时更加灵活。

根据需求对所述策略模板配置参数获得策略并存储，即对策略模板中的事件、动作赋予具体值，生成可执行的策略。

步骤s103：根据所述事件模型将从外部系统中接收的消息描述为事件，对所述策略中的事件执行所述策略。

当事件模型和策略模板都定义好后，即可接收外部系统的消息，经过事件模型的描述，将其变为策略执行可识别的时间，根据策略中记载的事件、动作以及事件动作的关系，针对策略中的事件进行执行此策略。

需要说明的是，根据实际需求进行策略的配置，可配置事件的过滤和预处理方法、动作的执行方法等。

通过定义事件模型，可以接纳不同类型不同业务的事件，使得生成策略所需的事件来源更加广泛，则可以生成包括多种业务类型的策略，同时通过事件模板来描述不同类型的事件，能够提高效率，处理大量的数据；定义的策略模板将策略拆分为事件、动作、事件和动作的关系，对策略模板配置参数后得以更加灵活的生成策略。

在nfv的网络管理系统中，有大量的告警性能事件，也有大量对事件做关联分析的需求，以及关联处理后的后续跟踪，因此本发明提出的策略生成执行方法，适合在nfv的场景下的策略处理。同时本发明提出的策略生成执行方法可以扩展到不止是nfv网络管理系统，还可以运用在同类事件处理的所有场景。

为了更好的描述本发明的策略生成和执行方法，为了重复利用当前策略并根据策略的执行情况对策略进行不断的优化和调整，给出本发明的实施例二，如图2所示。

步骤s201：定义事件模型，所述事件模型描述不同类型事件的数据格式。

步骤s202：定义并存储策略模板，根据需求对所述策略模板配置参数获得策略并存储，所述策略模板包含事件、动作，以及事件和动作的关系。

步骤s203：根据所述事件模型将从外部系统中接收的消息描述为事件，对所述策略中的事件执行所述策略。

步骤s204：存储所述策略的执行结果信息和策略执行的事件信息。

存储策略的执行结果信息，用于判定该策略的优劣，以及执行该策略后产生的效果。

步骤s205：对所述策略的执行结果进行分析调优后更新所述策略。

通过数据分析可支持对多种数据源数据的机器学习和挖掘分析，智能抽取和制定数据分析的策略规则，同时支持通过对已有策略的历史执行结果的挖掘分析，智能调整优化激活策略的相关参数，实现策略自身的优化提升，不断改进策略的执行效果。

为了更好的说明本发明定义策略模板，通过策略模板生成策略的过程，下面结合实例给出实施例三，如图3所示。

定义策略模板包含定义事件、定义动作、定义规则。

根据不同的应用定义不同类型的策略模板。

步骤s301：定义事件，即定义事件的过滤条件、事件的唯一标识、事件对应的事件模型、事件来源。

事件的过滤条件是根据该条件过滤事件，从中筛选出符合该策略执行要求的时间，一般情况可通过事件的唯一标识、名称对事件进行过滤，也可定义其他关键特征对事件进行过滤，在实际应用中可以灵活设定。

通过事件的唯一标识可以找到该事件。

通过事件对应的事件模型可以获知该事件的数据格式。

事件来源可以是通道名、文件名。

步骤s302：定义动作，即定义动作的唯一标识、动作类型、动作的描述、执行动作的条件。

通过动作的唯一标识可以获知该动作。

动作类型可以根据动作的种类进行定义，使用符号或标识来表示不同类型的动作，例如0表示由规则自描述动作，1表示外部动作等。

动作的描述是指对动作的说明信息，以及动作执行的说明信息，例如在动作类型＝0的情况下目前有告警关联关系动作和衍生告警产生两个动作，只描述动作名，赋值等在动作实例化时规则中描述。在动作类型＝1时表示调用外部动作，可以说明动作的类名或者方法名或者接口名，具体的描述方式再讨论决定。

执行动作的条件可以是设定一些条件，当条件满足时触发动作的执行。

步骤s303：定义规则，即定义规则属性信息、规则所包含事件信息以及事件预处理信息、规则所关联的动作信息、事件和动作的关系。

规则属性信息包含规则的id、名称等。

规则包含的事件信息包含规则中事件的名称，由规则名称和事件名称生成的唯一值；规则事件的别名，主要是定义用在条件以及关联动作中使用；事件条件，对规则中该事件能否成立的条件表达式的描述如：

“<condition>

<！[cdata[告警定义条件支持：matches,＝＝,！＝,&&,||,(,)等标准的drools语法]]>

</condition>”；

事件生命周期，表示该事件进入规则后的生命周期值；事件变量，可以设置事件预处理的变量值，在关联动作中可以应用这些变量如：<keyname＝"re1_a"type＝"reg">alarm_text＝～/identification\s*\＝\s*(\s+)/</key>；

规则关联的动作信息包含动作的类型、动作的名称、动作描述等。

规则关联的动作名称由规则名称和动作名称生成；关联动作作为一个组时，还包含关联动作的序号，表示动作的执行顺序。

动作和事件的关系包含对哪个事件执行哪些动作的描述。

规则关联动作的名称，是当事件条件成立时执行的关联方式，如果成功则执行动作，相当于when和then；关联条件，设定动作事件的关联条件，可支持多种语法描述的关联条件。

步骤s304：存储策略模板。

步骤s305：根据需求配置定义的事件、动作、规则的具体值，生成策略，存储策略。

策略模板设置了事件、动作和规则，根据实际需求，将涉及的各属性值配置入策略模板，即生成了策略。

对策略进行存储。

策略可以是简单策略，所述简单策略为只包含单个事件的策略。

相应系统调用与所述简单策略直接相连的接口，执行所述简单策略。

简单策略存储规则、规则中的事件、策略条件、动作名称、动作类型、动作描述等。

其中策略条件是对策略中条件表达式的描述。

简单策略是为了更快更好的执行单个事件的策略，节约时间，提高效率。

通过上述定义策略模板并生成策略的方法，详细定义了策略中的事件和动作，将策略一一拆解，达到全面、详细、灵活定义策略的目的。

本发明实施例四，详细说明如何接收事件，执行策略的过程，如图4所示。

步骤s401：根据所述事件模型将从外部系统中接收到的消息描述为统一的数据格式事件。

步骤s402：根据所述策略中事件的过滤条件，对所述事件进行过滤。

基于定义好的策略进行事件过滤，也就是在事件中找出和定义的策略相关的事件；过滤可进行正向(满足条件通过)和反向(满足条件丢弃)等多重过滤。

步骤s403：根据所述策略中事件预处理信息，对所述事件进行预处理，所述预处理包含变量计算、相关性查询、关联因子关联。

可以根据需要对事件进行一系列预处理计算，基于预处理可以进行各种复杂的运算，为关联计算高效处理奠定基础。

预处理事件是为策略处理执行做前期准备，将一系统比较复杂的单一事件做相应的预处理，因为是分布式进程运行，可以提高策略执行的效率。同时预处理事件是可以定义的，这样也增强了整个策略定义的灵活性和多样性。预处理中的处理流程是可以通过自定义脚本等通过外部计算来实现的。

例如：事件的关联因子，也就是事件相关性的某个值，而该值可以是通过一系列计算或者查询数据库的值计算后得到的，在定义好该类事件的计算方法后，预处理模块在收到事件并确定该事件符合该策略时就会预先计算好关联因子，在策略关联时就会用该关联因子进行关联。

步骤s404：对过滤后经过预处理的所述事件，执行所述策略中的规则。

策略可以通过在执行引擎执行。

简单策略可以直接和相应系统接口，外部系统调用策略接口执行就可以返回策略执行结果。

自动配置执行也是策略执行的一种，可以在策略配置中定义动作的类型执行方法等，主要可以调用外部系统让它执行相应接口的策略动作，达到策略执行的目的。

通过脚本引擎执行策略更为灵活，当策略处理执行非常复杂的时候，可以自己写基于java或者groovy脚本来实现，然后可以嵌入到策略执行引擎中去执行。

本发明实施例五公开分析策略的分析调优方法，如图5所示，所述方法包含如下步骤：

步骤s501：通过历史数据检测所述策略的执行情况，通过相应实际数据对策略产生的结果信息做相应判断，确定策略的准确性。

采用hadoop的大数据平台通过不同算法对多种数据进行分析，实现分析策略的智能创建和优化，可以根据业务的需求从多个维度进行分析和判定，例如告警数据策略分析、性能预测策略分析、流量预测策略分析。

步骤s502：根据所述策略的准确性，对所述策略的参数进行调整。

根据设定的参数标准判定策略的准确性，将已执行过的策略存储数据库，形成历史策略，通过历史策略的执行结果，判定参数的调整目标，进而调整参数。

步骤s503：存储并更新所述调整参数的策略。

通过对策略的分析调优，可达到优化策略的目的，使得日后再执行策略时可以获得更加精准的结果。

本发明实施例六公开一种策略生成执行装置，如图6所示：

事件模型定义单元1，用于定义事件模型，所述事件模型描述不同类型事件的数据格式。

策略模板定义和策略存储单元2，用于定义并存储策略模板，根据需求对所述策略模板配置参数获得并存储策略，所述策略模板包含事件、动作，以及事件和动作的关系。

事件获取单元3，用于根据所述事件模型定义单元定义的事件模型将从外部系统中接收的消息描述为事件。

策略执行单元4，用于对所述策略中的事件执行所述策略。

本发明实施例七进一步公开了一种策略生成执行装置，如图7所示：

事件模型定义单元1，用于定义事件模型，所述事件模型描述不同类型事件的数据格式。

策略模板定义和策略存储单元2进一步包含：

策略模板定义模块21，用于定义事件、定义动作、定义规则即事件和动作的关系。

定义事件，即定义事件的过滤条件、事件的唯一标识、事件对应的事件模型、事件来源；定义动作，即定义动作的唯一标识、动作类型、动作的描述、执行动作的条件；定义规则，即定义规则属性信息、规则所包含事件信息以及事件预处理信息、规则所关联的动作信息、事件和动作的关系。

策略获取模块22，用于根据需求对所述策略模板配置参数，获得策略。

存储模块23，用于存储所述策略模板定义模块定义的策略模板，策略获取模块获取的策略。

所述策略可以是简单策略，并通过和相应系统直接相连的接口直接调用和执行所述简单策略；所述简单策略为只包含单个事件的策略。

所述策略模板定义单元根据不同的应用定义不同类型的策略模板。

事件获取单元3，用于根据所述事件模型定义单元定义的事件模型将从外部系统中接收的消息描述为事件。

所述事件获取单元，根据所述事件模型定义单元定义的事件模型将从外部系统中接收到的消息描述为统一的数据格式事件。

策略执行单元4进一步包含：

事件过滤模块41，用于根据所述策略获取模块获取的策略中事件的过滤条件，对所述事件进行过滤。

事件预处理模块42，用于根据所述策略获取模块获取的策略中事件预处理信息，对所述事件进行预处理，所述预处理包含变量计算、相关性查询、关联因子关联。

执行模块43，对过滤后经过预处理的所述事件，执行所述策略中的规则。

结果存储单元5，用于存储所述策略的执行结果信息和策略执行的事件信息。

分析调优单元6，用于对所述策略的执行结果进行分析调优；通过历史数据检测所述策略的执行情况，通过相应实际数据对策略产生的结果信息做相应判断，确定策略的准确性；根据所述策略的准确性，对所述策略的参数进行调整。

策略更新单元7，用于更新经所述分析调优单元分析调优后的所述策略。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、单元和单元的具体对应工作过程，可以参考前述方法步骤，在此不再赘述。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。