上网异常离线的检测方法、装置、介质及设备与流程

1.本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种上网异常离线的检测方法、装置、介质及设备。


背景技术：

2.目前包括etsi(european telecommunications standards institute,欧洲电信标准化协会)在内的国际标准组织、运营商和设备商都意识到基于用户感知进行网络优化的重要性，随着互联网的飞速发展，家庭宽带市场日趋饱和，运营商在宽带领域的市场竞争越来越激烈，价格战不再是唯一的竞争手段，用户的实际体验和宽带质量已经成为决定市场竞争力的关键因素。
3.运营商虽然在光网络部署、光网装维信息化能力等方面处于领先水平，但在运营支撑方面仍存在端到端系统支撑手段覆盖不全面，流程信息化水平待提升等问题。由于家庭网络复杂，问题繁多，导致运营商面对用户投诉率持续居高不下、用户满意度低等问题时，解决手段不多，解决成本高而效率低。据运营商初步统计分析，70％的网络投诉都是用户无法上网导致，如何有效检测用户上网异常离线，从而降低用户投诉率，成为运营商迫切需要解决的问题。有些运营商采用观察离线指标的方法，如每天离线2次以上，则认为用户异常离线，从而进行主动运维，但这种方法准确率低，且成本高。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种上网异常离线的检测方法、装置、介质及设备，其技术目的是快速准确的对用户上网异常离线进行检测，并降低检测成本。
5.本公开的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
6.一种上网异常离线的检测方法，包括：
7.周期性的采集用户上网指标数据，所述上网指标数据包括在线状态、离线状态、上行rtt和下行rtt；
8.分析所述上网指标数据，查询用户在每个周期内的上网状态，获取是否存在在线状态变为离线状态的用户；
9.若存在在线状态变为离线状态的用户，根据用户上网习惯画像或者与用户关联的设备的状态，判断用户是否存在上网异常离线。
10.进一步地，根据与用户关联的设备的状态，判断用户是否存在上网异常离线包括：查询与所述设备关联的全部用户的上网状态；
11.若全部用户的上网状态均为离线状态，则判断所述设备出现异常，用户存在上网异常离线。
12.进一步地，根据用户上网习惯画像，判断用户是否存在上网异常离线包括：
13.对用户的上网时间进行分类，所述上网时间的类型包括空闲时间和非空闲时间，所述非空闲时间包括正常上网时间和关键上网时间；
14.根据所述上网时间的类型，判断用户是否存在上网异常离线。
15.进一步地，所述根据所述上网时间的类型，判断用户是否存在上网异常离线包括：
16.用户处于非空闲时间时，查询用户在离线前时间、离线时间、离线后时间是否有上网行为；
17.若用户在离线前时间有上网行为，离线时间无上网行为，则判断存在上网异常离线，若离线时间有上网行为，则判断不存在上网异常离线。
18.一种上网异常离线的检测装置，包括：
19.采集装置，用于周期性的采集用户上网指标数据，所述上网指标数据包括在线状态、离线状态、上行rtt和下行rtt；
20.分析装置，用于分析所述上网指标数据，查询用户在每个周期内的上网状态，获取是否存在在线状态变为离线状态的用户；
21.判断装置，用于若存在在线状态变为离线状态的用户，根据用户上网习惯画像或者与用户关联的设备的状态，判断用户是否存在上网异常离线。
22.进一步地，所述判断装置还包括：
23.查询单元，用于查询与所述设备关联的全部用户的上网状态；
24.第一判断单元，用于若全部用户的上网状态均为离线状态，则判断所述设备出现异常，用户存在上网异常离线。
25.进一步地，所述判断装置还包括：
26.分类单元，用于对用户的上网时间进行分类，所述上网时间的类型包括空闲时间和非空闲时间，所述非空闲时间包括正常上网时间和关键上网时间；
27.第二判断单元，用于根据所述上网时间的类型，判断用户是否存在上网异常离线。
28.进一步地，所述第二判断单元还用于：
29.用户处于非空闲时间时，查询用户在离线前时间、离线时间、离线后时间是否有上网行为；
30.若用户在离线前时间有上网行为，离线时间无上网行为，则判断存在上网异常离线，若离线时间有上网行为，则判断不存在上网异常离线。
31.一种计算机介质，所述计算机介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的上网异常离线的检测方法。
32.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一项所述的上网异常离线的检测方法。
33.本公开的有益效果在于：本公开所述的上网异常离线的检测方法、装置、介质及设备，周期性的采集用户上网指标数据，再对所述上网指标数据进行分析，查询用户在每个周期内的上网状态，获取是否存在在线状态变为离线状态的用户，若存在在线状态变为离线状态的用户，根据用户上网习惯画像或者与用户关联的设备的状态，判断用户是否存在上网异常离线。该方法及装置可快速、准确定位用户上网是否处于异常离线状态，且分析预测用户异常离线后，有可靠数据作为依据，能够提前预知故障，提前解决故障，提升用户满意度，有利于留住在网老用户、发展新用户。
附图说明
34.图1是本公开提供的上网异常离线的检测方法流程图；
35.图2是本公开提供的上网异常离线的检测装置示意图；
36.图3是本公开实施例一提供的上网异常离线的检测方法示意图；
37.图4是本公开实施例二提供的上网异常离线的检测方法示意图；
38.图5是本公开实施例三提供的上网异常离线的检测装置示意图；
39.图6是本公开实施例四提供的上网异常离线的检测方法流程图。
具体实施方式
40.下面将结合附图对本公开技术方案进行详细说明。需要理解地是，本技术用于pon(passive optical network)网络中用户异常离线分析，也可以用于类似的其他网络中，如铜线接入网。pon网络为无源光网络，是一种应用于接入网，局端设备与多个用户端设备(onu/ont)之间通过无源的光缆、分光/合路器等组成的光分配网(odn)连接的网络。在olt(optical line terminal，光线路终端)和onu(optical network unit，光网络单元)之前的odn(optical distribution network，光分配网络)没有任何有源电子设备。
41.图1为本公开提供的上网异常离线的检测方法流程图，100：周期性的采集用户上网指标数据，上网指标数据包括在线状态、离线状态、上行rtt和下行rtt等。具体为：在局端网络部署dpi(deep packet inspection，深度报文检测技术)探针，周期采集用户上网指标数据，如在线状态、离线状态、上行rtt(round-trip time，往返时延)和下行rtt等。一般情况下，dpi探针将宽带端到端网络一分为二为bras(broadband remote access server，宽带接入服务器)以上上层网络和bras以下下层网络，并通过双向业务流量分别计算上行网络rtt、下行网络rtt以及业务指标，从而在感知用户业务体验、识别质差用户的同时，具备了一定的质差定界定位能力。
42.101：对上述上网指标数据进行分析，查询用户在每个周期内的上网状态，获取是否存在在线状态变为离线状态的用户。
43.102：若存在在线状态变为离线状态的用户，根据用户上网习惯画像或者与用户关联的设备的状态，判断用户是否存在上网异常离线。
44.图3是本公开实施例一提供的上网异常离线的检测方法示意图，如图3所示，200:每个周期内存在上网状态发生变化的用户；201：查询用户及其关联的设备，查询与该设备关联的全部用户，查询全部用户对应的上网状态。一般情况下，通过认证信息中记录的用户与设备信息，反查用户的设备信息，再根据此设备信息，查询出所有相关用户。如ftth(fibre(fiber)to the home，光纤到户)用户，可以依次判断同pon、同olt、同bras下的用户，是否存在共性问题，202：如果整个设备下接入的用户都是离线状态，可确定是设备出现问题(如主干线路、上联链路等故障)，从而直接得出该用户是被动异常离线。
45.另外图4是本公开实施例二提供的上网异常离线的检测方法示意图，依据图4，300：根据用户上网习惯画像判断用户是否存在上网异常离线，包括301：对用户的每个上网时间进行分类，上网时间可分类成空闲时间和非空闲时间，非空闲时间又包括正常上网时间和关键上网时间。具体实施方式为：为用户的每个上网时间贴上标签，没有网络流量的上网时间则贴上空闲时间标签，上班时间等则贴上关键上网时间标签，其他普通浏览时间则
贴上正常上网时间标签。更进一步，分析用户上网访问的isp(internet service provider，互联网服务提供商)，对这些isp进行关键或非关键判断，从而更加准确的判断用户上网标签的重要程度，例如，用户访问的是在线网课，则认为是关键上网时间，如果用户访问的是普通新闻网页，则认为是一般上网时间。
46.302：根据所述上网时间的类型，判断用户是否存在上网异常离线包括：用户处于非空闲时间时，查询用户在离线前时间、离线时间、离线后时间是否有上网行为，用户在离线前时间有上网行为，若离线时间无上网行为，则判断存在上网异常离线，若离线时间有上网行为，则判断不存在上网异常离线。具体实时方式为：如果用户该上网小时为非空闲时间，调用数据查询接口，获取用户在离线前一段时间(例如30分钟)、离线时间、离线后一段时间(例如30分钟)，分别查看这三段时间用户是否有上网行为。如果离线前有上网行为，离线时间无上网行为，则判断为异常离线用户；如果离线前有上网行为，离线时间有上网行为，则判断数据记录异常，该用户为正常上网用户。如果是在关键上网时间发生了异常离线，一般会引起用户投诉，影响用户上网行为。
47.图2为本公开提供的上网异常离线的检测装置示意图，该系统包括采集装置400、分析装置500和判断装置600，采集装置400用于周期性的采集用户上网指标数据，上网指标数据包括在线状态、离线状态、上行rtt和下行rtt；分析装置500用于分析上网指标数据，查询用户在每个周期内的上网状态，获取是否存在在线状态变为离线状态的用户；判断装置600用于判断用户是否存在上网异常离线。
48.图5为本公开实施例三提供的上网异常离线的检测装置示意图，该检测装置的判断装置还包括第一查询单元和第一判断单元，第一查询单元用于查询与设备关联的全部用户的上网状态；若全部用户的上网状态均为离线状态，第一判断单元则判断所述设备出现异常，用户存在上网异常离线。
49.该检测装置的判断装置还包括第二分类单元和第二判断单元，第二分类单元用于对用户的上网时间进行分类，上网时间的类型包括空闲时间和非空闲时间，非空闲时间包括正常上网时间和关键上网时间。第二判断单元根据所述上网时间的类型，判断用户是否存在上网异常离线。第二判断单元用于判断是否存在上网异常离线的用户，包括：用户处于非空闲时间时，查询用户在离线前时间、离线时间、离线后时间是否有上网行为，用户在离线前时间有上网行为，若离线时间无上网行为，则判断存在上网异常离线，若离线时间有上网行为，则判断不存在上网异常离线。
50.具体地，采集装置400一般是部署在运营商局端的设备，如bras上，通过镜像和分光采集用户上网ip包头信息，从而可以得到用户上网的相关网络指标，如上行rtt、下行rtt、建链时延及重传率等；另外一方面，解析用户与认证服务系统交互的报文，可获知用户的在线状态、用户与局端设备关联信息等。
51.采集装置400采集的数据一般存储到存储装置，存储装置一般采用开源分布式文件系统，如hdfs(hadoop分布式文件系统)、ceph、fastdfs等，集成自研软件实现海量文件持久化存放。一般运营商网络，每分钟产生海量网络流量数据，仅仅是统计分析每个报文产生的数据，其规模也是gb/min，甚至gb/s以上。采集装置周期性(如5分钟为一个周期)生成统计数据文件推送到分布式存储装置中持久存放。
52.判断装置600包括的第一查询单元用于查询用户及其关联的设备，查询与该设备
关联的全部用户，查询全部用户对应的上网状态，若所有用户的上网状态均为离线状态，则判断该设备出现异常。查询单元一般采用分布式计算框架集群，如spark、hadoop3.0等。海量数据存储在分布式存储装置中，如何快速统计查询得出想要的分析结果数据，分布式计算框架的使用尤为重要，有些数据的查询，直接分析非常耗时，需要开发定时算法任务，周期运算输出结果，提供给查询接口后续的查询。
53.判断装置600获取全网用户的在线状态，然后再逐一判断周期内每个离线用户是否为异常离线，最后输出异常离线用户报表，供运营商主动运维，在用户投诉前解决问题，提升用户满意度，提升自身核心竞争力。
54.图6为本公开实施例四提供的上网异常离线的检测方法流程图，如图6所示，若用户a上午10点离线(701)，分析装置500获取该用户的离线行为，从而判断装置600进一步分析用户数据，查询与用户关联同设备的其他用户是否存在类似离线行为(702)，分析发现其他用户几乎没有类似行为，判断为用户a个体行为。
55.判断装置600查询该用户此时间段的标签，发现是关键上网时间标签(703)，进而继续查询用户在离线前一段时间(如30分钟)、离线时间及离线后一段时间(如30分钟)的上网状态(704)，发现用户离线前有上网流量，离线时间无流量，上线后立即有流量，从而判断此段时间离线行为异常(705)，严重影响用户网络体验、降低用户满意度。运营商拿到用户列表后，分析发现该用户例如是局端设备周期检查导致的离线行为，可修改局端设备配置规则后，迅速解决问题，提升用户满意度。
56.以上所述的实施方式，并不构成对该技术方案的保护范围的限定。任何在上诉实施方式的精神和原则之内所做的修改、等同替换和改进等，均应包含在该技术方案的保护范围之内。