集团客户业务质量监测方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及网络技术领域，尤其涉及一种集团客户业务质量监测方法、装置、设备及介质。

背景技术：

对于通信运营商来说，客户类型一般包括个人客户、家庭客户和集团客户(简称集客)，而集团客户无论在客户规模、业务流量、经济效益还是忠诚度方面都是属于优质客户群，因此，集团客户的感知度对运营商来说至关重要。

集团客户专线是指通信运营商利用自有或租用通信资源，为集团客户提供互联网访问、语音业务、或为其机构各网点间提供点到点或点到多点的专用链路，从而实现集团客户专享的高质量网络通信及各种定制的综合业务信息化服务。目前，集团客户专线，尤其是市场应用最广泛的数据专线、多协议标签交换(mpls)虚拟专用网络(vpn)专线等，是由客户端设备、动力设备、传输设备等组成，如图1所示。

目前各运营商的集团客户维护均采用“大网式”管理，即客户端设备、动力设备、传输设备三个专业单独管理和维护。目前采用的维护方式包括以下两种：一是靠维护人员协调解决，该方式工作效率较低；二是依赖于经验判断，隐患排查依赖于现场巡检，该方式准确性较差。

综上所述，目前集团客户维护的方式工作效率较低，准确性较差。并且由于目前集团客户维护的方式均为事后维护，即在设备发生故障后才进行故障排查和处理，降低了集团用户体验。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种集团客户业务质量监测方法、装置、设备及介质，能够现有集团客户维护的方式工作效率较低，准确性较差，用户体验差的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种集团客户业务质量监测方法，方法包括：

获取集团客户端对应的网络拓扑关系中各网元上报的告警信息，所述网络拓扑关系表征所述集团客户端间已建立的路径所包含的网元之间的连接关系；

根据获取到的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

第二方面，本发明实施例提供了一种集团客户业务质量监测装置，装置包括：

信息获取单元，用于获取集团客户端对应的网络拓扑关系中各网元上报的告警信息，所述网络拓扑关系表征所述集团客户端间已建立的路径所包含的网元之间的连接关系；

故障监测单元，用于根据获取到的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

第三方面，本发明实施例提供了一种集团客户业务质量监测设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。

本发明实施例提供的集团客户业务质量监测方法、装置、设备及介质，获取集团客户端对应的网络拓扑关系中各网元上报的告警信息，所述网络拓扑关系表征所述集团客户端间已建立的路径所包含的网元之间的连接关系；根据获取到的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。从而建立了一种基于告警信息大数据的、跨专业的、端到端的监控手段，提升对集团客户业务的服务能力，实现端到端故障告警监控，通过大数据分析客户业务，寻找网络弱点，提升服务质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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示出了集团客户专线的结构示意图；

图2示出了本发明实施例中的一种集团客户业务质量监测方法的示意图；

图3示出了本发明实施例中的树状拓扑关系的一种可能的实现形式示意图；

图4示出了本发明实施例中的网络拓扑关系的一种可能的实现形式示意图；

图5示出了本发明实施例中的告警信息的时序模型的一种可能的实现形式示意图；

图6示出了本发明实施例中的序列数据库的一种可能的实现形式示意图；

图7示出了本发明实施例中的告警序列模式的一种可能的实现形式示意图；

图8示出了本发明实施例中的频繁项集的一种可能的实现形式示意图；

图9示出了本发明实施例中的项集的一种可能的实现形式示意图；

图10示出了本发明实施例中的频繁项集的一种可能的实现形式示意图；

图11示出了本发明实施例的一种集团客户业务质量监测装置的示意图；

图12示出了本发明实施例的一种集团客户业务质量监测设备的示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

目前，各运营商在集团客户专线维护中仍以专线为管理单位，为专线赋予aaa、aa、a、普通的服务等级，在系统中普遍采用不分客户的“清单式”管理，即以专线为单位按服务等级进行保障。此种保障方式虽为单条专线故障处理时提供服务标准及依据，但是在春节、国庆等重要时期需要重点保障时，无法以客户为维度进行整体网络分析与保障。缺乏针对客户的管理方式，不利于针对特定客户及时发现网络隐患、编写整体提升方案。而本发明通过建立集团客户层级关系的树型结构，解决了目前以专线为单位按服务等级进行保障的管理模式，实现“客户差异化”服务，以结构化、更清晰的客户和业务关联模型来描述客户信息，便于维护人员更高效的索引客户和业务位置，也从该关系体中能有效的引申出其他应用，提升运维效率；同时，依照集团客户的层级关系，关联出集团客户的整体组网电路，便于针对集团客户专项网络提升。

目前的故障监控及呈现均面向运维，对集团客户的服务工作内容缺乏显性化的体现，无法量化记录对客户的服务工作内容。本发明以客户树型结构为基础建立客户专属界面，客户可自行使用pc或app的方式打开其运维档案，查看其专线开通进度、故障处理进度、现场巡检场景等等运营商服务内容，提升客户感知。

目前各运营商集客运维关注点放在了末端维护，没未对中间环节进行专项维护。各环节之间缺少关联及配合，当集客业务中断时通常需要多方位的逐步排查故障原因，故障历时长，对于集客业务来说效率低且效果差。影响集客业务的原因复杂，涉及动环、传输、集客接入设备等多个方面，各个环节维护人员、维护职责、要求的力度也各不相同。而目前各专业单独监控，比如，动力引起的客户业务中断，动力、集客、传输均出现告警，若符合派单规则，会派出三张工单，非故障源的集客工单时限为2/4/6/8小时，动力最快响应时限为12～24小时，单靠人员协调解决，工作效率低下；虽后续尝试梳理跨专业告警关联分析规则，但依赖人工分析又要面临每天300万告警的梳理工作，海量告警导致正常告警无法甄别，很难有效的分析出每类客户的业务模型和故障结果。而本发明通过路径拼接算法，将金融、党政等重要客户最常用的sdh及ptn接入方式进行路径端到端拓扑呈现，将动环、传输、集客接入设备跨专业串接，并基于此利用大数据进行跨专业告警关联分析，大数据自动分析出根源告警及关联告警，计算出根源故障点，只针对根源故障派单。大大减少了无效工单，提升了主动监控效率。

综上所述，本发明基于客户层级关系的树型结构，建立了一种基于大数据的、跨专业的、端到端监控手段，提升对集客业务的服务能力，实现端到端拓扑呈现、客户关系树呈现、故障告警监控等功能，建立客户专属档案、资源数据库，通过大数据分析客户业务，寻找网络弱点，提升服务质量。

下面结合附图，对本发明实施例提供的技术方案进行详细说明。

图2描述了本发明实施例的一种集团客户业务质量监测方法，包括：

s201、获取集团客户端对应的网络拓扑关系中各网元上报的告警信息，所述网络拓扑关系表征所述集团客户端间已建立的路径所包含的网元之间的连接关系。

本发明实施例中，所述告警信息包括但不限于以下信息中的至少一种：告警时间、告警类型、告警原因、告警级别、告警的定位信息等。

本发明实施例中，网元包括集团客户端、动力设备和传输设备。

s202、根据获取到的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

本发明建立了一种基于告警信息大数据的、跨专业的、端到端的监控手段，提升对集团客户业务的服务能力，实现端到端故障告警监控，通过大数据分析客户业务，寻找网络弱点，提升服务质量。由于基于

在一种可能的实现方式中，根据如下方式建立所述网络拓扑关系：

根据第一集团客户端和第二集团客户端之间的业务信息，确定所述第一集团客户端到第二集团客户端的路径所包含的各网元；

根据所述路径包含的各网元的连接关系，建立所述网络拓扑关系；

其中，所述第一集团客户端和所述第二集团客户端为需要建立路径的两个集团客户端。

需要说明的是，第一集团客户端是指需要建立路径的任一集团客户端，而第二集团客户端为需要与第一集团客户端建立路径的任一集团客户端，本发明不对第一集团客户端和第二集团客户端的数量进行限定。

下面结合所述第一集团客户端和所述第二集团客户端之间采用的网络结构，详细说明如何根据所述路径包含的各网元的连接关系，建立所述网络拓扑关系。具体如下：

第一种方式，若第一集团客户端和第二集团客户端之间采用数字同步体系(sdh)，根据第一集团客户端和第二集团客户端之间的业务信息，确定所述第一集团客户端到第二集团客户端的路径所包含的各网元，包括：

根据所述第一集团客户端和所述第二集团客户端之间的业务信息，确定所述第一集团客户端的交叉连接端口；

根据所述第一集团客户端的交叉连接端口和所述业务信息，确定与所述第一集团客户端连接的网元；

根据与所述第一集团客户端连接的网元的交叉连接端口和所述业务信息，确定所述路径包含的下一个网元，直至连接至所述第二集团客户端。

下面给出该方式的一种具体实现方案，在sdh拓扑呈现方案中，定义两种接口：

接口1：getallsubnetworkconnections，该接口用于查询指定子网内所有子网连接的详细信息；

接口2：getrouteandtopologicallinks，该接口用于通过指定的交叉连接(snc)名称，获取该snc的路由信息(即网元内交叉)和拓扑连接信息(即网元外连接)。

具体路径拼接过程如下：

1，根据接口1获取需要建立sdh路径的第一集团客户端和第二集团客户端的业务信息，选取一条需要建立的sdh路径；

2，输入该sdh路径名，调用接口2查询该snc的路由信息和拓扑连接信息；

3，确定与源端(粒度级别到达时隙(ctp))匹配的路由信息(即网元内交叉)，确认出交叉出口1；

4，根据交叉出口1匹配拓扑连接信息(即光纤)，确认光纤入口1(粒度级别到达ctp，光纤的源端、宿端的ctp时隙是一致的)；

5，根据光纤入口1匹配路由信息(即网元内交叉)，确认出交叉出口2；

6，重复上述4-5步骤，直到找到sdh路径的第二集团客户，至此，该sdh路径即完整拼接成功。

需要说明的是，由于getrouteandtopologicallinks接口返回的是指定sdh路径的路由信息和拓扑连接信息，这些是路径还原的元素，而北向并无法做到顺序返回路由信息和拓扑连接信息(原因是双向业务情况下，路由是单向的，拓扑连接可能是双向的，即会有2条路由信息返回，但是光纤只有一条拓扑连接信息返回，无法做到顺序返回)，所以需要上层操作支持子系统(oss)按业务逻辑进行拼接还原。

第二种方式，若所述第一集团客户端和第二集团客户端之间采用分组传送网(ptn)，根据第一集团客户端和第二集团客户端之间的业务信息，确定所述第一集团客户端到第二集团客户端的路径所包含的各网元，包括：

根据所述第一集团客户端和所述第二集团客户端之间的业务信息，确定对应的伪线(pw)；

根据所述pw所属的隧道(tunnel)，确定与所述第一集团客户端连接的网元；

根据所述业务信息和所述网元，确定下一个pw；

根据所述下一个pw所属的隧道，确定所述路径包含的下一个网元，直至连接至所述第二集团客户端。

在ptn中，pw表示端到端的连接，用来封装客户业务，不同的客户业务由不同的pw承载，pw通过tunnel承接，tunnel提供端到端(即pe的nni端口之间)的连通性。

下面给出该方式的一种具体实现方案，在ptn路径拼接方案中：

首先，综资ptn电路调度时选择网管上业务两端(即第一集团客户端和第二集团客户端)的端口；

然后，根据两端端口查询采集到的业务信息；

接着，根据业务信息，选取业务信息的所属pw，并通过该pw找到所属tunnel；

接着，通过该tunnel的一端去查询tunnel路由找到该tunnel的出端口，并根据该出端口去查拓扑找到下一跳网元的入端口；

接着，根据该网元的入端口去查tunnel路由找到出端口，以此类推直到找到tunnel的另外一端为第二集团客户端。

基于上述任一实施例，一种可能的实施方式中，在建立所述网络拓扑关系之前，该方法还包括：

根据各集团客户端之间的层级从属关系，建立表征所述集团客户端间的层级从属关系的树型拓扑结构；

相应的，建立所述网络拓扑关系，还包括：从所述树型拓扑结构中选择所述第一集团客户端和所述第二集团客户端。

具体的，在建立树型拓扑结构之前，客户机构信息是分布零散。建立树型拓扑结构后，客户层级关系明确。一种具体的实现过程为：根据集团客户业务综合运营平台(esop)接口的客户层级关系(如客户机构名称、上级id、所处层级、专线数量等)和专线信息(如产品实例标识、az端用户名称等)，得出专线所属客户的分支机构，再由客户的分支机构形成树状拓扑(即树型结构)。图3描述了以中国农业银行为例的集团客户的树状拓扑关系。

进一步的，根据客户树状拓扑和综合资源专线路由信息、电路路由设备信息，构建专线所经路径的设备拓扑图(即网络拓扑关系)。图4描述了以银行为例的设备网络拓扑关系，基于图4所示的拓扑关系，还可以进一步识别出共点的汇聚点设备，从而对该设备进行重点监测。

通过生成客户树状拓扑及基于客户树状拓扑生成网络拓扑关系，解决了目前以专线为单位按服务等级进行保障的管理模式，提升重要客户感知。在重保时期，可以对客户进行整体网络分析与保障。实现了“客户差异化”服务，以结构化、更清晰的客户和业务关联模型来描述客户信息，便于维护人员更高效的索引客户和业务位置，也从该关系体中有效引申出其他应用，提升服务质量；同时，依照客户的层级关系，关联出客户的整体组网电路，便于针对客户专项网络提升。

基于上述任一实施例，在根据获取到的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元时，可以采用以下任一方式或组合：

方式一、定向数据挖掘，即基于客户的投诉工单，对历史告警信息进行处理，以预测可能出现故障的网元。具体如下：

根据经验信息，确定所述网络拓扑关系中网元对应的时间划分粒度；

对于每个时间划分粒度内接收到的所述网元的告警信息，根据接收到的投诉信息和所述时间划分粒度内接收到的所述网元的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元，其中，所述投诉信息中包括故障信息。

具体的，经验信息是指根据专家经验得出的影响集客业务的主要故障原因，故障类型，易发生故障设备等信息。投诉信息包括但不限于以下信息中的至少一种：地理位置信息(如地市信息)，产品实例标识，电路，故障时间等。

本发明实施例中，不同类型的网元设备可以对应相同的时间划分粒度，也可以对应不同的时间划分粒度，如动力设备和传输设备对应不同的时间划分粒度。可选的，同类型网元设备可以对应相同的时间划分粒度，也可以对应不同的时间划分粒度。

进一步的，在确定所述网络拓扑关系中网元对应的时间划分粒度时，还可以结合派单规则。举例说明，影响集客业务主要有“基站停电”，“输出电压过低”，“一级低压脱离”三类故障，针对动力设备，可以基于不同告警的备用电源保护时间进行时间窗分割，例如“输出电压过低”可能4个小时以后未及时发电会对各个业务造成影响，则可将动力设备的告警信息以4个小时作为时间划分力度进行分割。又如，结合传输专家经验和派单规则，传输影响集客告警可能在5分钟之内同时上报，则可将传输设备的告警信息以5分钟作为时间划分力度进行分割。

下面通过一个具体实施例，详细说明定向数据挖掘的处理过程。

首先，输入为一段时间内的投诉工单(即投诉信息)；

然后，结合动环专家经验和派单规则，针对动力设备不同告警信息的备用电源保护时间进行时间窗分割，例如以4个小时作为时间划分力度进行分割；结合传输专家经验和派单规则，针对传输设备的告警信息进行时间窗分隔，例如以5分钟作为时间划分力度进行分割；

接着，根据上述信息，将历史告警以不同的时间粒度为分割，对故障时间范围内的千万级历史告警信息进行深度挖掘，将告警信息进行序列化处理，获得告警信息的时序模型。图5描述了一种告警信息的时序模型的具体实现方式。下面对图5中的个元素进行如下说明：

项：数据项，或者数据元素。以告警信息为例，就是一个告警类型，一条告警记录对应的告警类型，通常数字化表示。比如，67表示一个物理端口告警、48表示端口los告警，都是一个数据项。

项集：多个数据项的集合。{67,48}，两个告警同时出现。由于是项集，所以顺序无关。

序列：项集的有序集合。<77{67,48}{5,85}88,93>，一个序列，由四个项集组成，包括7个数据项(元素)。

序列模式：既频繁序列，或序列规则。频繁序列需满足最小支持度；最小支持度为包含序列s的序列数量占序列总数的比例。48＝＝>17-->21，在出现r_los的情况下，会随即出现tu_ais,au_ais告警。通常会有一个支持度和置信度。其中：

对于规则a->b，支持度指在所有条目里同时出现a和b的概率；

对于规则a->b，置信度指所有出现a的条目里同时出现b的概率。

下面以时序模式gsp算法为例，详细说明定向数据挖掘的过程。

假设给定序列数据库s，如图6所示，包含5条告警序列；最小支持度minsupport为60。时序模式gsp算法流程如下：

首先，扫描序列数据库s，找到多个频繁1-序列；

然后，利用频繁1-序列集，产生候选候频繁2-选序列集，具体产生的过程如下：

对于序列s1和s2，如果序列s1去掉第一项，与序列s2去掉最后一项得到的序列相同，那么连接序列s1和序列s2；把序列s2的最后一项加入到序列s1中，得到一个新的连接，即可以作为序列s1和序列s2连接的结果。如果序列的支持度小于最小支持度，那么就会被剪掉；如果序列是频繁序列，则它的所有子序列必定是频繁序列；所以如果一个序列存在不是频繁序列的子序列的话，也会被剪掉。

扫描序列数据库s，计算各候选序列的支持度，并根据预置的最小支持度产生频繁2-序列集，其中，支持度的计算是根据序列总数5除包含当前频繁n-序列(n<＝5)的序列数得到的；利用频繁k-序列集产生频繁k+1-序列集，其中k>＝2；扫描序列数据库s，并根据预置的最小支持度计算出频繁k+1-序列集；重复上述过程，直到没有新的序列产生，从而得到如图7所示的序列模式。

接着，将投诉工单中的产品实例标识、拓扑连接信息和电路信息与邻居网元关联，形成多个拓扑链条；逐行验证每个拓扑链条，如果任一拓扑链条中的网元包括告警序列链条中的网元，那么就成功关联拓扑，故障场景成立；其中，告警链条：r_los(设备a)--out_lof(设备e)--输入无光(设备h)；拓扑链条：a---b-……--e---f….---h。如果发现告警链条在时序上、拓扑链条上完全匹配，则故障场景成立。

如果没有生成拓扑链条、或者所有拓扑链条中的网元都不包括告警链条中的网元，那么关联拓扑识别，告警根源性局部成立；如果仍有告警链条，依次反复循环，直至挖掘完所有告警给出分析结果。同时将分析出的拓扑链条用于验证综资拓扑关系，如果反复出现a---b---e的拓扑链条，那么有可能这3个网元设备存在拓扑关系，可以经过确认完善综资拓扑。

方式二、无指向性挖掘，具体如下：

从获取到的告警信息中，确定上报次数大于设定门限值的告警信息；

根据经验信息和确定出的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

具体的，对于未与投诉工单建立起关联的告警信息，可进行无指向性的频繁项集和时序分析，例如，通过fptree算法深入挖掘连续动环告警、传输告警、集客告警。对于频繁出现的通知告警或者次要告警，要结合专家经验，先进行垃圾数据清洗和权重处理。然后根据fptree算法，得到频繁项集，从该频繁项集中，得到高于预设支持度的告警信息，从而确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

可选的，对长期大量的历史告警信息进行数据分析时，还可以结合故障工单，机房与设备的关系，不断精确分析结果，最终给出告警链条，预测出新的业务中断场景。

下面详细说明fptree算法的处理过程：

1：以支持度为50％为例，得到频繁项集，如图8所示；

2：将频繁项集按其支持度计数降序排列，得到结果集l；

l＝【{b}＝75％,{c}＝75％,{e}＝75,{a}＝50％】

3：对结果集l进行排序，得到项集，如图9所示；

4：根据该项集，绘制出fp-tree，并再次进行扫描，由下向上循序进行挖掘，挖掘出频繁项集，如图10所示，再次利用定向数据挖掘中的时序模式gsp算法，得到这些告警信息的故障场景。

如前所述，集客故障场景分析，将从投诉工单，业务逻辑(专家经验)、组网关系、频繁项集、时序模式五个维度进行综合分析。为了使分析结果更加准确、可信，将采用加权评分的方法。综合评分高的，场景更为准确。

上述两种方式，通过跨专业告警关联分析，准确判断定位故障点位，解决了故障定位慢、需要跨专业联动时的故障处理速度慢的问题。定义告警频次，对于超出门限的高频告警，结合告警瀑布模型，相邻节点和两端业务会有相关告警，相邻节点的相邻也会有相关告警，以此找出根源告警，区分根源告警和衍生告警,对衍生告警不派单，减少无效派单量。集客、动力、传输按照最高级别的时限要求派单，提升故障处理时效同时减少了无效派单，提升派单准确率。在对海量告警数据挖掘后，梳理出故障场景，当出现符合场景的动环告警、传输告警有可能对集客业务产生影响，提前预警给出可能影响范围；当出现符合场景的动环告警、传输告警已经影响集客业务时，根据现有场景进行分析，快速定位故障原因，指导故障处理。

方式三、分析客户忙时和闲时的时间分布，针对忙时进行专项保障。具体如下：

根据获取到的告警信息的产生时间，确定出产生告警信息的次数大于设定阈值的时间段；

在每个监测周期中所述时间段内，触发根据获取到的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

本方式结合集中性能历史数据，每天数据叠加运算，得出每个用户忙时闲时的时间分布(sdh不可行，ptn可行)，针对忙时进行专项保障；对于资源不足导致的忙时隐患，推送至前端客户经理督促客户升级(sdh不可行，ptn可行)，解决可能发生的大客户网络资源不满足类业务质量劣化问题，提升客户感知并增加公司收入。

方式四、分析客户作息时间，减少误判断。具体如下：

统计各集团客户端处于关机状态的时间段，从获取到的告警信息中，删除所述集团客户端处于关机状态的时间段内接收到的告警信息；

根据更新后的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

举例说明，以银行为例，客户端停电会触发r-los脱管告警，通过r-los告警区分支行和atm机，同时学习各支行的作息时间，减少因客户侧停电(下班关电源)引起的故障派单。对于非下班时间操作导致停电触发r-los脱管告警，通常是非客户操作导致，根据动力掉电时间和大客户业务中断时间，分析是否接入机房存在电池劣化情况，形成相关判断数据记录，生成电池可更换建议方案提示；对下班关电触发r-los脱管告警的客户分支结构形成抑制派单列表，降低非动力设备类故障派单量对专线服务业务质量分析的影响，提高维护效率。

本发明实施例给出了以上四种优选的实现方式，但不限于上述方式，还可以结合其他方式，例如，通过客户关系的树型结构的建立，可以判断出网络中哪些网元对于某一客户是共点设备，哪些是需要重点保障设备，经由共点设备的电路端口是否有告警信息，根据告警信息判断设备的性能，如流量、误码、电池等性能指标是否劣化,进而开展客户维度的网络专项优化。

基于同样的发明构思，本发明实施例还提供了一种集团客户业务质量监测装置，如图11所示，包括：

信息获取单元101，用于获取集团客户端对应的网络拓扑关系中各网元上报的告警信息，所述网络拓扑关系表征所述集团客户端间已建立的路径所包含的网元之间的连接关系；

故障监测单元102，用于根据获取到的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

一种可能的实施方式中，所述装置还包括网络拓扑关系建立单元103，根据如下方式建立所述网络拓扑关系：

根据第一集团客户端和第二集团客户端之间的业务信息，确定所述第一集团客户端到第二集团客户端的路径所包含的各网元；

根据所述路径包含的各网元的连接关系，建立所述网络拓扑关系；

其中，所述第一集团客户端和所述第二集团客户端为需要建立路径的两个集团客户端。

一种可能的实施方式中，若第一集团客户端和第二集团客户端之间采用数字同步体系sdh，网络拓扑关系建立单元103具体用于：

根据所述第一集团客户端和所述第二集团客户端之间的业务信息，确定所述第一集团客户端的交叉连接端口；

根据所述第一集团客户端的交叉连接端口和所述业务信息，确定与所述第一集团客户端连接的网元；

根据与所述第一集团客户端连接的网元的交叉连接端口和所述业务信息，确定所述路径包含的下一个网元，直至连接至所述第二集团客户端。

一种可能的实施方式中，若所述第一集团客户端和第二集团客户端之间采用分组传送网ptn，网络拓扑关系建立单元103具体用于：

根据所述第一集团客户端和所述第二集团客户端之间的业务信息，确定对应的伪线pw；

根据所述pw所属的隧道，确定与所述第一集团客户端连接的网元；

根据所述业务信息和所述网元，确定下一个pw；

根据所述下一个pw所属的隧道，确定所述路径包含的下一个网元，直至连接至所述第二集团客户端。

一种可能的实施方式中，所述装置还包括：树型拓扑结构建立单元104，用于：根据各集团客户端之间的层级从属关系，建立表征所述集团客户端间的层级从属关系的树型拓扑结构；

网络拓扑关系建立单元103还用于：从所述树型拓扑结构中选择所述第一集团客户端和所述第二集团客户端。

基于上述任一实施例，一种可能的实施方式中，所述故障监测单元102具体用于：

根据经验信息，确定所述网络拓扑关系中网元对应的时间划分粒度；

对于每个时间划分粒度内接收到的所述网元的告警信息，根据接收到的投诉信息和所述时间划分粒度内接收到的所述网元的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元，其中，所述投诉信息中包括故障信息。

基于上述任一实施例，一种可能的实施方式中，所述故障监测单元102具体用于：

从获取到的告警信息中，确定上报次数大于设定门限值的告警信息；

根据经验信息和确定出的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

基于上述任一实施例，一种可能的实施方式中，所述故障监测单元102具体用于：

根据获取到的告警信息的产生时间，确定出产生告警信息的次数大于设定阈值的时间段；

在每个监测周期中所述时间段内，触发根据获取到的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

基于上述任一实施例，一种可能的实施方式中，所述故障监测单元102具体用于：

统计各集团客户端处于关机状态的时间段，从获取到的告警信息中，删除所述集团客户端处于关机状态的时间段内接收到的告警信息；

根据更新后的告警信息，确定出所述网络拓扑关系中可能出现故障的网元。

另外，结合图2描述的本发明实施例的集团客户业务质量监测方法可以由集团客户业务质量监测设备来实现。图12示出了本发明实施例提供的集团客户业务质量监测设备的硬件结构示意图。

集团客户业务质量监测设备可以包括处理器401以及存储有计算机程序指令的存储器402。

具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(cpu)，或者特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(harddiskdrive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universalserialbus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器402可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器402可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器402是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器402包括只读存储器(rom)。在合适的情况下，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(prom)、可擦除prom(eprom)、电可擦除prom(eeprom)、电可改写rom(earom)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。

处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种集团客户业务质量监测方法。

在一个示例中，集团客户业务质量监测设备还可包括通信接口403和总线410。其中，如图12所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线410连接并完成相互间的通信。

通信接口403，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。

总线410包括硬件、软件或两者，将集团客户业务质量监测设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(eisa)总线、前端总线(fsb)、超传输(ht)互连、工业标准架构(isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线410可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。

另外，结合上述实施例中的集团客户业务质量监测方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种集团客户业务质量监测方法。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。