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概述

全球運(yùn)營(yíng)商相繼發(fā)布網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)和轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，希望能夠通過(guò)引入 SDN/NFV、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、5G 等新技術(shù)，減少對(duì)專有硬件的依賴，實(shí)現(xiàn)新業(yè)務(wù)的快速部署，滿足用戶多樣化的需求，提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。但在轉(zhuǎn)型過(guò)程中通信運(yùn)營(yíng)商面臨著多種挑戰(zhàn)，一方面是聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量快速增長(zhǎng)以及設(shè)備之間溝通產(chǎn)生的數(shù)據(jù)洪流，另一方面是隨著電信網(wǎng)絡(luò)設(shè)備日趨虛擬化、自動(dòng)化和智能化，網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度指數(shù)型增長(zhǎng)。這些挑戰(zhàn)無(wú)疑使網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維變得日益繁雜和困難，運(yùn)維人員一方面必須面對(duì)各種高度集成設(shè)備產(chǎn)生的大量實(shí)時(shí)信息，另一方面需要處理海量的告警數(shù)據(jù)，并且為了不降低用戶感知，需要快速解決問(wèn)題?，F(xiàn)有的系統(tǒng)已經(jīng)無(wú)法在異常狀況發(fā)生時(shí)為運(yùn)維人員提供足夠的支持，導(dǎo)致許多問(wèn)題不能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)而不斷傳播升級(jí)，直至影響所有業(yè)務(wù)。如果發(fā)生異常告警時(shí)需要花費(fèi)大量時(shí)間去尋找問(wèn)題根源及解決辦法，那么即使是細(xì)微的問(wèn)題也會(huì)迅速地升級(jí)擴(kuò)大。

人工智能（AI）的發(fā)展可追溯到 1956 年達(dá)特茅斯會(huì)議（Dartmouth Conference）［1］。人工智能可以定義為機(jī)器能夠?qū)崿F(xiàn)的智能，是與人類和其他動(dòng)物表現(xiàn)出的人類智能和自然智能相對(duì)的概念。也可引用“人工智能之父”Marvin Minsky對(duì)人工智能的理解來(lái)定義它—“人工智能就是讓機(jī)器來(lái)完成那些如果由人來(lái)做則需要智能的事情的科學(xué)”。網(wǎng)絡(luò)人工智能（Network AI）［2］是將人工智能技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)中，使用機(jī)器替代或優(yōu)化目前依靠人工進(jìn)行的工作，使運(yùn)營(yíng)商能夠更加便捷地提供更加優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

本文以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維技術(shù)，提出故障溯源整體解決方案。希望通過(guò)對(duì)告警信息進(jìn)行合適的過(guò)濾、篩選、匹配、分類等流程確認(rèn)告警信息，并根據(jù)各個(gè)告警之間的關(guān)系來(lái)進(jìn)行告警溯源，屏蔽不重要或衍生的告警，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障的快速診斷。同時(shí)配合相應(yīng)的通信業(yè)務(wù)模型和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)故障的精準(zhǔn)定位。最后通過(guò)實(shí)踐中的具體案例分析，給出人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)故障溯源的結(jié)論和展望。

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國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

著名的 IT研究與顧問(wèn)咨詢公司 Gartner在 2016年提出 AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）的概念［3］，即通過(guò)人工智能的方式來(lái)支撐現(xiàn)在日益復(fù)雜的運(yùn)維工作。AIOps 可以在深度集成 DevOps 工具鏈的基礎(chǔ)上獲取系統(tǒng)數(shù)據(jù)，然后通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，更深度地解析數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)藏的運(yùn)維信息。Gartner的報(bào)告指出預(yù)計(jì)到2020年，50%的企業(yè)將會(huì)在他們的業(yè)務(wù)和 IT 運(yùn)維方面采用 AIOps，遠(yuǎn)超現(xiàn)在的10%。同時(shí)，國(guó)內(nèi)外各大公司如AT&T、Microsoft、Facebook、百度、阿里巴巴等都在他們的運(yùn)維系統(tǒng)中實(shí)驗(yàn)或部署了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，助力某些運(yùn)維任務(wù)智能化。

華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)了智能故障診斷系統(tǒng)，利用網(wǎng)絡(luò)故障的歷史記錄數(shù)據(jù)自動(dòng)構(gòu)建通信領(lǐng)域知識(shí)圖譜［4］，并在知識(shí)圖譜上進(jìn)行概率推理，以自動(dòng)問(wèn)答的形式幫助工程師找出故障的根本原因。微軟分別在會(huì)議NSDI’09和SIGCOMM’16發(fā)表了2篇基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障檢測(cè)系統(tǒng)的論文［5-6］。其中，2009 年發(fā)表的論文中提到針對(duì)家庭網(wǎng)絡(luò)配置問(wèn)題診斷的NetPrints系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)明確針對(duì)應(yīng)用的正確配置，在用戶的某個(gè)應(yīng)用發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)，可以通過(guò)檢測(cè)用戶的配置來(lái)為用戶選擇一個(gè)最小代價(jià)的調(diào)整策略恢復(fù)應(yīng)用工作。同時(shí)，由于系統(tǒng)的特殊設(shè)計(jì)，一些系統(tǒng)原本無(wú)法解決的問(wèn)題可以通過(guò)用戶的協(xié)作更新到診斷系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)了用戶間的知識(shí)共享，提高系統(tǒng)的可用性。

2016年微軟發(fā)表的論文中提到針對(duì)微軟數(shù)據(jù)中心的錯(cuò)誤定位問(wèn)題的 NetPoirot 系統(tǒng)。該系統(tǒng)僅通過(guò)觀察主機(jī)側(cè)的 TCP數(shù)據(jù)就可以定位故障的發(fā)生位置，并且對(duì)于未訓(xùn)練過(guò)的錯(cuò)誤也具有很高的故障位置識(shí)別率。但是，該系統(tǒng)只能診斷發(fā)生在主機(jī)、網(wǎng)絡(luò)或服務(wù)器中的錯(cuò)誤，無(wú)法精確地定位到設(shè)備也很難精確定位具體錯(cuò)誤。針對(duì)移動(dòng)設(shè)備的視頻傳輸問(wèn)題，加泰羅尼亞理工大學(xué)的研究者在 2015 年的 CoNEXT 上提出了解決方案［7］。該方案通過(guò)收集和處理服務(wù)中部分位置的設(shè)備數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)視頻流QoE的預(yù)測(cè)和故障定位。

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故障溯源相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景研究

結(jié)合電信網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，剖析運(yùn)維過(guò)程中的實(shí)際問(wèn)題，更有益于將最新的AI技術(shù)運(yùn)用到電信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維和故障溯源中去，從而提升運(yùn)維人員的運(yùn)維效率和運(yùn)維體驗(yàn)。目前典型的業(yè)務(wù)場(chǎng)景有以下幾個(gè)。

3.1 場(chǎng)景1：瞬斷告警

瞬斷告警定義為告警的發(fā)生時(shí)間和清除時(shí)間很短，小于一定的閾值。這類告警因?yàn)樯芷诒容^短，對(duì)運(yùn)維人員沒(méi)有太大的價(jià)值，而且會(huì)導(dǎo)致告警量激增，從而掩蓋真正需要關(guān)注的告警，增加運(yùn)維人員識(shí)別難度。

3.2 場(chǎng)景2：頻發(fā)告警

如果一定時(shí)間內(nèi)發(fā)生的相同告警/事件達(dá)到一定的數(shù)目，可以認(rèn)為這些告警/事件之間存在一定的相關(guān)性。通過(guò)設(shè)置告警/事件頻次分析規(guī)則，當(dāng)某一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生的設(shè)定告警/事件的數(shù)目超過(guò)了預(yù)先設(shè)置的閾值，則認(rèn)為這些告警/事件之間存在相關(guān)性。如同一網(wǎng)元同一單板的單板溫度過(guò)高或過(guò)低告警X分鐘出現(xiàn)Y次，合并生成一條新告警，說(shuō)明單板溫度異常。

3.3 場(chǎng)景3：同網(wǎng)元內(nèi)故障影響分析

指同一網(wǎng)元內(nèi)某物理對(duì)象（單板、拓?fù)洌┥袭a(chǎn)生告警會(huì)導(dǎo)致該網(wǎng)元上其他物理對(duì)象和邏輯對(duì)象產(chǎn)生關(guān)聯(lián)告警。

對(duì)于LTE設(shè)備，基站內(nèi)單板之間以及單板和小區(qū)（邏輯對(duì)象）存在關(guān)聯(lián)特性，因此單板故障往往會(huì)導(dǎo)致小區(qū)也存在異常。如圖1所示，4槽BPN出現(xiàn)“光模塊不可用告警”時(shí)，會(huì)導(dǎo)致51號(hào)RRU產(chǎn)生“RRU 斷鏈告警”，而承載在該RRU上的小區(qū)也會(huì)上報(bào)“LTE小區(qū)退服告警”，即“光模塊不可用告警”為根告警。

▲圖1 某同網(wǎng)元內(nèi)故障示意圖

3.4 場(chǎng)景4：同專業(yè)網(wǎng)上下層業(yè)務(wù)故障影響分析

該場(chǎng)景體現(xiàn)為因?yàn)槟骋粋€(gè)故障導(dǎo)致大面積告警的現(xiàn)象，需要快速地獲取故障原因。如圖2所示，服務(wù)層告警會(huì)導(dǎo)致客戶層告警的發(fā)生，如光纖出現(xiàn)斷點(diǎn)，光纖所在端口會(huì)報(bào)LOS告警，導(dǎo)致上層的 TMS、隧道、偽線、業(yè)務(wù)都上報(bào)告警，此時(shí)光纖所在端口的LOS告警就是根告警。

▲圖2 某同專業(yè)網(wǎng)上下層業(yè)務(wù)故障示意圖

3.5 場(chǎng)景5：跨專業(yè)網(wǎng)告警分析

傳輸包括光傳輸和微波傳輸，光傳輸節(jié)點(diǎn)會(huì)下掛很多微波節(jié)點(diǎn)，當(dāng)一個(gè)鏈路中斷會(huì)影響這條鏈路上的1個(gè)或多個(gè)站點(diǎn)，光傳輸節(jié)點(diǎn)斷開(kāi)導(dǎo)致所有下游的微波 BTS站點(diǎn)都會(huì)退服，中間微波某一跳斷也會(huì)導(dǎo)致下游所有BTS退服（見(jiàn)圖3）。

▲圖3 某跨專業(yè)網(wǎng)故障示意圖

3.6 場(chǎng)景6：綜合故障診斷

故障的表現(xiàn)具有多樣性，可能表現(xiàn)為告警、KPI異?；騿渭儤I(yè)務(wù)不通，很多情況下告警并不能反映所有的故障點(diǎn)，所以也無(wú)法僅通過(guò)告警分析來(lái)定位故障。

比如網(wǎng)絡(luò)升級(jí)后，某LTE業(yè)務(wù)不通，如圖4所示的流程，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，查看監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，進(jìn)行各種診斷動(dòng)作和配置檢查，從而定位故障點(diǎn)，告警只是分析的一部分。

▲圖4 某綜合故障分析過(guò)程流程圖

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通信網(wǎng)絡(luò)故障溯源整體解決方案研究

第3章所述業(yè)務(wù)場(chǎng)景要解決的問(wèn)題就是如何智能地識(shí)別故障并做有效分析，故障分析模型是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則，而關(guān)聯(lián)規(guī)則通常使用關(guān)聯(lián)分析算法得到。

關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是從一個(gè)數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)與項(xiàng)之間的隱藏關(guān)系。只有從多個(gè)不同的維度分析告警數(shù)據(jù)，才能識(shí)別出它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如告警發(fā)生的模式或規(guī)律。

基于人工智能的故障診斷和溯源就是在結(jié)合大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析及人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)系統(tǒng)中的網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)上下游關(guān)系，綜合所有監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)（包括告警、性能）、操作日志以及故障解決歷史記錄，輸出故障特征與故障原因之間的一系列規(guī)則。本方案旨在采用人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研究開(kāi)發(fā)智能故障診斷系統(tǒng)（見(jiàn)圖 5）。在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中，根據(jù)故障特征自動(dòng)匹配診斷規(guī)則進(jìn)行診斷，自動(dòng)得出故障點(diǎn)及相關(guān)處理建議。

▲圖5 智能故障診斷系統(tǒng)示意圖

本文所提出的智能故障診斷系統(tǒng)要先基于AI學(xué)習(xí)生成診斷規(guī)則庫(kù)，然后根據(jù)規(guī)則進(jìn)行故障分析。

4.1 基于AI學(xué)習(xí)生成診斷規(guī)則庫(kù)

4.1.1 診斷信息獲取

診斷信息越豐富，診斷效果越好，所以系統(tǒng)應(yīng)具有自動(dòng)獲取整個(gè)周期（當(dāng)前、歷史）的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息的功能。即在現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)行中，除了記錄操作日志、告警、KPI、故障處理建議這種日常監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)外，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹I(yè)務(wù)配置、業(yè)務(wù)狀態(tài)這些只記錄當(dāng)前狀態(tài)的數(shù)據(jù)，也要定時(shí)采樣，作為學(xué)習(xí)的素材。

4.1.2 建立自學(xué)習(xí)能力

提取故障特征，比如PWE3-CES的包丟失表示2G業(yè)務(wù)不通，分析其附近的KPI、操作日志、丟包情況、業(yè)務(wù)配置，業(yè)務(wù)狀態(tài)等信息，獲取故障特征。此處可使用數(shù)據(jù)降維，分類算法。

根據(jù)故障產(chǎn)生與消失這段時(shí)間的操作日志、故障文字記錄、其他告警的產(chǎn)生消失情況等相關(guān)數(shù)據(jù)，分析原因。此處可使用關(guān)聯(lián)算法、深度學(xué)習(xí)算法。

分析足夠多的案例，得到所有可能的原因，并計(jì)算原因概率。此處可使用概率論的相關(guān)算法。

4.2 診斷規(guī)則的運(yùn)行

現(xiàn)網(wǎng)監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)控告警，并且對(duì)流量、丟包情況定時(shí)采樣，并記錄操作日志。

匹配故障特征，進(jìn)行故障診斷：對(duì)現(xiàn)網(wǎng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)進(jìn)行匹配，一旦匹配成功，立即開(kāi)始診斷。將故障的原因按概率從大到小排序，逐個(gè)診斷，當(dāng)確認(rèn)某個(gè)原因存在時(shí)，就可以定位故障并給出處理建議。

故障修復(fù)確認(rèn)，反向修正診斷規(guī)則庫(kù)：故障在自動(dòng)恢復(fù)或派單修復(fù)后，反饋派單中原因是否有效，修正診斷規(guī)則庫(kù)的原因概率。

相比傳統(tǒng)的故障溯源方案，本方案結(jié)合運(yùn)維中的多種數(shù)據(jù)源，包括并不限于告警、性能、拓?fù)滟Y源、日志以及偵測(cè)命令，這使本方案溯源結(jié)果更加精確，并且更具有可參考性。

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中國(guó)聯(lián)通IPRAN告警智能化分析識(shí)別

5.1 案例背景和目的

IPRAN網(wǎng)絡(luò)主要用于承載3G/4G移動(dòng)業(yè)務(wù)以及大客戶專線業(yè)務(wù)，主要采用IP/MPLS動(dòng)態(tài)協(xié)議技術(shù)。IP RAN網(wǎng)絡(luò)協(xié)議以及網(wǎng)絡(luò)的邏輯連接的復(fù)雜性，使IPRAN網(wǎng)管系統(tǒng)每天接收到大量的設(shè)備告警消息，其中很多告警信息都是由根源告警信息引起。

目前處理告警數(shù)據(jù)的相關(guān)規(guī)則多依賴于專家經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)規(guī)則過(guò)濾掉不關(guān)鍵的告警信息。這種方法的缺點(diǎn)是過(guò)濾能力有限且有些規(guī)則無(wú)法被發(fā)現(xiàn)。

因此需要將人工智能技術(shù)應(yīng)用于IPRAN網(wǎng)絡(luò)告警根因溯源中，形成更高效的告警處理方法。

5.2 方案和效果分析

故障是產(chǎn)生告警的根本原因，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障時(shí)，將產(chǎn)生大量告警，挖掘告警之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)故障定位有著重要意義?？傮w方案思路如圖6所示。

▲ 圖6 告警根因溯源技術(shù)方案流程圖

該方案流程總體可分為以下4個(gè)步驟。

a）數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入和清洗、用戶端側(cè)告警匹配、頻發(fā)告警識(shí)別。輸入數(shù)據(jù)為現(xiàn)網(wǎng)提取的歷史告警數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)3種，經(jīng)過(guò)清洗和整合轉(zhuǎn)變?yōu)榭商幚淼臄?shù)據(jù)格式。用戶端側(cè)告警匹配是根據(jù)以往運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)去除不關(guān)心/無(wú)價(jià)值的告警。頻發(fā)告警的具體描述見(jiàn)第3章中的場(chǎng)景2定義，該類告警的處理方式為對(duì)同一端口上連續(xù)10s內(nèi)的相同告警進(jìn)行壓縮，僅留下頻發(fā)告警的第1條告警，其他均標(biāo)識(shí)為可過(guò)濾告警。

b）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘階段，該部分核心算法為 Prefix-Span時(shí)間序列模式挖掘算法［8］。與Apriori、序列模式、時(shí)空模式等挖掘算法相比，該算法更適合本案例。但傳統(tǒng)的 PrefixSpan 算法挖掘出來(lái)的規(guī)則不帶有約束條件，導(dǎo)致專家也無(wú)法判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則的正確性，如規(guī)則A［光模塊不可用告警→ RRU 斷鏈告警］。為解決該問(wèn)題，改進(jìn)了 PrefixSpan算法，這使其挖掘過(guò)程存在約束條件。此時(shí)規(guī)則A改進(jìn)為［光模塊不可用告警→ RRU斷鏈告警，同網(wǎng)元］，提升了算法規(guī)則挖掘的精確度。

c）關(guān)聯(lián)規(guī)則確認(rèn)與入庫(kù)，其中包括已確認(rèn)關(guān)聯(lián)規(guī)則庫(kù)和黑名單。通過(guò)多位專家確認(rèn)上一步中挖掘出來(lái)的告警關(guān)聯(lián)規(guī)則，將正確的規(guī)則存入已確認(rèn)關(guān)聯(lián)規(guī)則庫(kù)中，以支撐下一步的告警識(shí)別工作。錯(cuò)誤和不合理的規(guī)則自動(dòng)導(dǎo)入黑名單，防止下次挖掘出同類規(guī)則。

d）根告警識(shí)別階段，即給每個(gè)告警分別打上根告警、衍生告警、普通告警3種標(biāo)簽。根據(jù)8類不同約束條件對(duì)當(dāng)前告警進(jìn)行識(shí)別處理，約束條件分別為同一端口、同一網(wǎng)元、對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)網(wǎng)元、同一業(yè)務(wù)ID關(guān)聯(lián)、直連對(duì)端網(wǎng)元、直連對(duì)端端口、同環(huán)網(wǎng)元、對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)ID關(guān)聯(lián)。

由于廠商和地域的差異性，目前還無(wú)法建立統(tǒng)一適用的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)。現(xiàn)已建立了A設(shè)備商IPRAN的告警關(guān)聯(lián)規(guī)則知識(shí)庫(kù)，共計(jì)198條規(guī)則。通過(guò)已建立的知識(shí)庫(kù)，在多個(gè)城市進(jìn)行了試點(diǎn)，表1為相關(guān)告警分析的結(jié)果。

從表1中可以看到B市和D市處理效果較差，冗余告警（用戶側(cè)、頻發(fā)、衍生）過(guò)濾百分比為81%左右，C市和A市結(jié)果較好，最高可達(dá)98%。產(chǎn)生該結(jié)果的原因有2方面：一是由于告警總數(shù)不同，其中無(wú)關(guān)聯(lián)的普通告警數(shù)量也不同；二是地域的差異性，B市和D市的傳輸網(wǎng)絡(luò)設(shè)備更多，無(wú)法根據(jù)人工規(guī)則去除無(wú)關(guān)告警。

表1 多個(gè)試點(diǎn)城市的歷史網(wǎng)絡(luò)告警分析處理結(jié)果

為了更直觀查看告警之間存在的拓?fù)浼皹I(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，系統(tǒng)可根據(jù)分析結(jié)果自動(dòng)呈現(xiàn)告警關(guān)聯(lián)分析拓?fù)鋱D，通過(guò)不同顏色標(biāo)記網(wǎng)元以區(qū)分根告警和衍生告警，并可通過(guò)查看歷史告警、網(wǎng)元、端口等信息，輔助支撐運(yùn)維人員更準(zhǔn)確地定位故障、精準(zhǔn)派單。

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總結(jié)和展望

通過(guò)案例分析可以看出將人工智能技術(shù)引用到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的故障溯源場(chǎng)景中是可行且有效的，基于運(yùn)維數(shù)據(jù)智能化地識(shí)別告警之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，解決了人工經(jīng)驗(yàn)積累不足的問(wèn)題，提升了運(yùn)維效率。但現(xiàn)階段仍存在一些問(wèn)題，由于目前采用的是單一的數(shù)據(jù)挖掘算法，需要人工判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則和結(jié)果是否正確，準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性仍無(wú)法保障，并未做到真正的智能。

為解決單一人工智能方法的不足，未來(lái)可采用多種診斷技術(shù)協(xié)同的新模式，即多智能體技術(shù)?；诙喾N具備不同功能的軟件系統(tǒng)，將復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)告警分解成單一、獨(dú)立的成分和因素，各個(gè)系統(tǒng)協(xié)同合作，能整合包括網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息、硬件信息、工單信息等更多的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)、自主訓(xùn)練，不斷提升系統(tǒng)性能，全面關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)告警，準(zhǔn)確定位網(wǎng)絡(luò)故障。