故障分析方法、故障分析装置和服务器的制造方法

故障分析方法、故障分析装置和服务器的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明实施例涉及通信技术，尤其涉及一种故障分析方法、故障分析装置和服务 器。
【背景技术】
[0002] 近年来，光传送网技术有了长足的进步，无论上从传送技术还是网络部署和应用 都日趋成熟。随着光传送网技术的成熟，网络的智能化和自动化的程度越来越高，这使得光 网络正逐步由传统光网络发展为智能光网络。
[0003] 为保证智能光网络的可靠性，可以是通过该智能光网络中控制器进行网络生存性 分析。该控制器进行网络生存性分析，可以是通过对网络故障进行分析，确定网络故障对业 务的影响，从而为业务提供故障保护及故障恢复，保证业务的正常运行，保证网络可靠性。 常用的网络生存性分析，可以是针对所有的网络故障进行分析。
[0004]然而，针对所有的网络故障进行分析，可使得故障分析过程较长，从而使得网络生 存性分析的过程较长，效率较低。

【发明内容】

[0005]本发明实施例提供一种故障分析方法、故障分析装置和服务器，以提高网络生存 性分析的效率。
[0006]第一方面，本发明实施例提供一种故障分析方法，包括：
[0007] 确定网络中故障概率最大的网络故障；
[0008]对所述故障概率最大的网络故障进行故障分析。
[0009]根据第一方面，在第一方面的第一种可能实现的方式中，所述确定网络中故障概 率最大的网络故障之前，所述方法还包括：
[0010] 确定所述网络中每个网络故障的故障概率。
[0011] 根据第一方面的第一种可能实现的方式，在第二种可能实现的方式中，所述确定 网络中每个网络故障的故障概率，包括：
[0012] 根据所述网络中每个网络对象的历史故障信息，确定所述每个网络对象的故障概 率；所述网络对象包括：节点和/或链路；
[0013]将所述每个网络对象的故障概率确定为所述每个网络故障的故障概率。
[0014]根据第一方面的第二种可能实现的方式，在第三种可能实现的方式中，所述根据 所述每个网络对象的历史故障信息，确定所述每个网络对象的故障概率包括：
[0015]根据所述每个网络对象的历史故障信息，采用公式1确定所述每个网络对象在时 刻t的故障概率；所述历史故障信息包括历史故障次数，及各历史故障的产生时间；
[0016]
[0017]其中，ei为第i个网络对象，i为1，2, 3. ..N中任一元素，N为所述网络中的网络 对象个数；八(〇为在时刻t的故障概率；C为1的k次历史故障的时间序列；f为1的 第1次历史故障的产生时间。
[0018] 根据第一方面的第二种或第三种可能实现的方式，在第四种可能实现的方式中， 所述根据所述网络中每个网络对象的历史故障信息，确定所述每个网络对象的故障概率之 前，所述方法还包括：
[0019] 接收控制器发送的所述每个网络对象的历史故障信息。
[0020] 根据第一方面的第三种可能实现的方式，在第五种可能实现的方式中，所述确定 网络中故障概率最大的网络故障包括：
[0021] 确定故障概率之和最大的至少一个故障组合；其中，每个故障组合中的网络故障 数等于预设网络故障数；所述预设网络故障数为同时发生的网络故障数；
[0022] 将所述至少一个故障组合中的网络故障确定为所述故障概率最大的网络故障。
[0023] 根据第一方面的第五种可能实现的方式，在第六种可能实现的方式中，所述确定 所述故障概率之和最大的至少一个故障组合，包括：
[0024] 确定所述预设网络故障数对应的所有故障组合；
[0025] 将所述所有故障组合的故障概率之和，确定为总故障概率；
[0026] 确定所述所有故障组合中故障概率之和大于或等于预设概率阈值的所述至少一 个故障组合；所述预设概率阈值小于所述总故障概率。
[0027] 根据第一方面的第六种可能实现的方式，在第七种可能实现的方式中，所述将所 述所有故障组合的故障概率之和，确定为总故障概率之前，所述方法还包括：
[0028] 确定所述所有故障组合中每个故障组合的故障概率。
[0029] 根据第一方面的第七种可能实现的方式，在第八种可能实现的方式中，若所述预 设网络故障数为1，所述确定所述所有故障组合中每个故障组合的故障概率包括：
[0030] 将所述每个故障组合中一个网络故障的故障概率，确定为所述每个故障组合的故 障概率。
[0031] 根据第一方面的第七种可能实现的方式，在第九种可能实现的方式中，若所述预 设网络故障数大于或等于2,所述确定所述所有故障组合中每个故障组合的故障概率包 括：
[0032] 采用公式2确定所述每个故障组合的故障概率；
[0033]Pm=p⑴ *p(2| 1)…p(k' |k' -1)......公式 2
[0034] 其中，m为1，2,3*"M中任一元素；M为所述所有故障组合中故障组合个数，且 M>k'为所述预设网络故障数，k'多2七~PM依次表示所述所有故障组合中从大 到小的各故障组合的概率；P(l)为所述每个故障组合中的最大故障概率；P(k' |k' -1) 为所述每个故障组合中故障概率从大到小的第k' -1个网络故障发生故障的情况下第k' 个网络故障的故障概率；
[0035] 其中
，为所述每个故障组合中第k' -1个网络故 障的历史故障次数；< 1为所述第k' -1个网络故障的y次历史故障的时间序列；x为所述 每个故障组合中第k'个网络故障的历史故障次数；f1为所述第k' -1个网络故障的x次 历史故障的时间序列；t为平均故障修复时间。
[0036] 根据第一方面的第八种或第九种可能实现的方式，在第十种可能实现的方式中， 所述确定所述所有故障组合中故障概率之和大于或等于预设概率阈值的所述至少一个故 障组合包括：
[0037] 根据所述总故障概率和预设分析精度，采用公式3确定所述至少一个故障组合；
[0038]
M.
[0039] 其中，I；美为所述总故障概率，a为所述预设分析精度，所述预设概率阈值为所述 i 总故障概率与所述预设分析精度的乘积；n'为1，2,3...N'中任一元素，I；心为所述至 少一个故障组合的故障概率之和，Pi~PN，依次表示所述至少一个故障组合中从大到小的 各故障组合的概率；Pi~PN，对应的故障组合为所述至少一个故障组合。
[0040] 根据第一方面的第五种至第十种可能实现的方式中任意一种，在第十一种可能实 现的方式中，所述对所述故障概率最大的网络故障进行故障分析，包括：
[0041] 对所述至少一个故障组合中每个故障组合中的网络故障进行故障分析，确定所述 每个故障组合对业务的影响。
[0042] 根据第一方面的第十一种可能实现的方式，在第十二种可能实现的方式中，所述 对所述至少一个故障组合中每个故障组合中的网络故障进行故障分析，包括：
[0043] 根据所述每个故障组合中各网络故障对应的网络对象，与所述各网络故障对应的 网络对象的承载业务信息，确定所述每个故障组合影响的业务，和/或，不受所述每个故障 组合影响的业务。
[0044] 第二方面，本发明实施例提供一种故障分析装置，包括：
[0045] 确定模块，用于确定网络中故障概率最大的网络故障；
[0046] 分析模块，用于对所述故障概率最大的网络故障进行故障分析。
[0047] 根据第二方面，在第二方面的第一种可能实现的方式中，所述确定模块，还用于在 确定所述网络中所述故障概率最大的网络故障之前，确定所述网络中每个网络故障的故障 概率。
[0048] 根据第二方面的第一种可能实现的方式，在第二种可能实现的方式中，所述确定 模块，还用于根据所述网络中每个网络对象的历史故障信息，确定所述每个网络对象的故 障概率，并将所述每个网络对象的故障概率确定为所述每个网络故障的故障概率；其中，所 述网络对象包括：节点和/或链路；。
[0049] 根据第二方面的第二种可能实现的方式，在第三种可能实现的方式中，所述确定 模块，还用于根据所述每个网络对象的历史故障信息，采用公式1确定所述每个网络对象 在时刻t的故障概率；所述历史故障信息包括历史故障次数，及各历史故障的产生时间；
[0050]
[0051] 其中，ei为第i个网络对象，i为1，2, 3. ..N中任一元素，N为所述网络中的网络 对象个数；八《为ei在时刻t的故障概率；f为&的k次历史故障的时间序列；#为ei 的第1次历史故障的产生时间。
[0052] 根据第二方面的第二种或第三种可能实现的方式，在第四种可能实现的方式中， 所述装置还包括：
[0053] 接收模块，用于接收控制器发送的所述每个网络网络对象的历史故障信息。
[0054] 根据第二方面的第三种可能实现的方式，在第五种可能实现的方式中，所述确定 模块，还用于确定故障概率之和最大的至少一个故障组合，将所述至少一个故障组合中的 网络故障确定为所述故障概率最大的网络故障；