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公开(公告)号：CN112214290A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910626292.2
申请日：2019-07-11
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本公开实施例公开了一种日志信息处理方法，应用于边缘节点，包括：获取待处理日志信息；根据字段对所述待处理日志信息进行分类，获得第一分类结果；将所述待处理日志信息根据所述第一分类结果对应存储至不同的数据处理队列中，从所述数据处理队列中获取对应的所述待处理的日志信息进行维度指标分析，获得第一维度指标，并将所述第一维度指标发送给中心节点进行处理。本公开实施例进一步公开了一种日志信息处理方法、中心节点、边缘节点和系统。本公开实施例提供的方案能够减轻中心节点的负荷，减小处理的耗时，提升日志信息处理的效率，满足日志信息的多维度分析时的高效要求。
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公开(公告)号：CN111953507B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201910413274.6
申请日：2019-05-17
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/12 , H04L41/0213
Abstract: 本发明实施例公开了一种网络拓扑发现方法、装置以及计算机存储介质，该方法包括：获取目标网络对应的全量资源信息；其中，所述全量资源信息是通过对所述目标网络中全部设备的资源信息进行采集得到的；对所述全量资源信息进行预处理，得到预处理后的资源信息；基于预处理后的资源信息以及Spark计算模型进行网络拓扑发现，构建所述目标网络的网络拓扑；这样，由于一次性全量采集目标网络中全部设备的资源信息，大幅度缩短了采集耗时，提高了网络拓扑发现的效率；另外，通过对全量资源信息的预处理，还可以快速发现大型IP网络的逻辑拓扑，并且能够运用Spark计算模型，从而基于逻辑拓扑一步解析发现物理拓扑，进一步提高了网络拓扑发现的效率。
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公开(公告)号：CN111953507A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910413274.6
申请日：2019-05-17
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明实施例公开了一种网络拓扑发现方法、装置以及计算机存储介质，该方法包括：获取目标网络对应的全量资源信息；其中，所述全量资源信息是通过对所述目标网络中全部设备的资源信息进行采集得到的；对所述全量资源信息进行预处理，得到预处理后的资源信息；基于预处理后的资源信息以及Spark计算模型进行网络拓扑发现，构建所述目标网络的网络拓扑；这样，由于一次性全量采集目标网络中全部设备的资源信息，大幅度缩短了采集耗时，提高了网络拓扑发现的效率；另外，通过对全量资源信息的预处理，还可以快速发现大型IP网络的逻辑拓扑，并且能够运用Spark计算模型，从而基于逻辑拓扑一步解析发现物理拓扑，进一步提高了网络拓扑发现的效率。
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公开(公告)号：CN112214290B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201910626292.2
申请日：2019-07-11
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本公开实施例公开了一种日志信息处理方法，应用于边缘节点，包括：获取待处理日志信息；根据字段对所述待处理日志信息进行分类，获得第一分类结果；将所述待处理日志信息根据所述第一分类结果对应存储至不同的数据处理队列中，从所述数据处理队列中获取对应的所述待处理的日志信息进行维度指标分析，获得第一维度指标，并将所述第一维度指标发送给中心节点进行处理。本公开实施例进一步公开了一种日志信息处理方法、中心节点、边缘节点和系统。本公开实施例提供的方案能够减轻中心节点的负荷，减小处理的耗时，提升日志信息处理的效率，满足日志信息的多维度分析时的高效要求。
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公开(公告)号：CN110417607A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201810385375.2
申请日：2018-04-26
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种流量预测方法、装置及设备，包括：根据流量和与流量相关的多个关键特征在过去N个周期的数据，建立时序预测模型，预测未来周期的流量值，根据突发因素导致的流量增长值和与突发因素相关的多个特征的历史数据，建立突发因素模型，预测未来周期的流量增长值，进而根据预测的未来周期的流量值和流量增长值，得到未来周期的流量值。可见，在进行流量预测时，除了考虑历史的流量数据以外，还考虑了与流量相关的多个关键特征，以及突发因素的影响，并针对与流量相关的多个关键特征建立时序预测模型，预测未来周期的流量趋势，针对突发因素建立突发因素模型，预测未来周期的流量增幅，从而有效提高了流量预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112445835B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN201910829157.8
申请日：2019-09-03
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明实施例公开了一种业务数据处理方法，该方法包括：按预设的标准时刻集合对第一时间序列数据进行处理，获得初始基准值序列数据；按照预设的至少一个时间数据模型，补充初始基准值序列数据中的缺失时刻数据，获得第二时间序列数据；对第二时间序列数据进行计算，确定异常数据；对异常数据进行校正，获得基准值序列数据，以基准值序列数据为标准实现对当前业务数据的分析；基准值序列数据表征对初始基准值序列数据经过数据补充、检测和校正处理后的时间序列数据。通过该方法，避免了网管服务器对当前业务数据进行分析时存在准确性低的问题，有效提升了业务数据分析的准确性。本发明实施例还公开了一种业务数据处理装置、网管服务器及存储介质。
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公开(公告)号：CN112445835A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910829157.8
申请日：2019-09-03
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明实施例公开了一种业务数据处理方法，该方法包括：按预设的标准时刻集合对第一时间序列数据进行处理，获得初始基准值序列数据；按照预设的至少一个时间数据模型，补充初始基准值序列数据中的缺失时刻数据，获得第二时间序列数据；对第二时间序列数据进行计算，确定异常数据；对异常数据进行校正，获得基准值序列数据，以基准值序列数据为标准实现对当前业务数据的分析；基准值序列数据表征对初始基准值序列数据经过数据补充、检测和校正处理后的时间序列数据。通过该方法，避免了网管服务器对当前业务数据进行分析时存在准确性低的问题，有效提升了业务数据分析的准确性。本发明实施例还公开了一种业务数据处理装置、网管服务器及存储介质。
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公开(公告)号：CN110417607B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201810385375.2
申请日：2018-04-26
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种流量预测方法、装置及设备，包括：根据流量和与流量相关的多个关键特征在过去N个周期的数据，建立时序预测模型，预测未来周期的流量值，根据突发因素导致的流量增长值和与突发因素相关的多个特征的历史数据，建立突发因素模型，预测未来周期的流量增长值，进而根据预测的未来周期的流量值和流量增长值，得到未来周期的流量值。可见，在进行流量预测时，除了考虑历史的流量数据以外，还考虑了与流量相关的多个关键特征，以及突发因素的影响，并针对与流量相关的多个关键特征建立时序预测模型，预测未来周期的流量趋势，针对突发因素建立突发因素模型，预测未来周期的流量增幅，从而有效提高了流量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109858050B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201711241480.0
申请日：2017-11-30
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本申请涉及数据库技术领域，尤其涉及一种数据模型的生成方法及装置，用以解决现有技术中建模效率较低，建模过程的出错几率较高的问题。本申请提供的数据模型的生成方法包括：基于预先存储的性能数据规范文档包含的性能数据的定义信息，构建各性能数据的数据定义结构体；将粒度信息符合预设条件的数据定义结构体进行合并后得到数据实体定义结构体；构建用于描述各网元之间的拓扑关系的拓扑关联结构体，并建立拓扑关联结构体与具有拓扑关系的各网元分别对应的数据实体定义结构体之间的第一映射关系，将与所述拓扑关联结构体具有第一映射关系的数据实体定义结构体进行合并后生成基础数据模型。
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公开(公告)号：CN109726879B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201711027595.X
申请日：2017-10-27
Applicant: 中移(苏州)软件技术有限公司 , 中国移动通信集团公司
Abstract: 本发明公开了一种数据模型的评价方法、装置和设备，所述方法包括：基于待评价数据模型的元数据结构，确定待评价数据模型中包含的各个数据库表之间的关联关系；根据各个数据库表之间的关联关系，分别确定各个数据库表的理论设计指标和各个数据库表的静态权重因子；根据监控到的各个数据库表的访问记录，分别确定各个数据库表的动态运行指标，确定各个数据库表的动态权重因子；根据各个数据库表的理论设计指标、静态权重因子，各个数据库表的动态运行指标和动态权重因子，确定待评价数据模型的综合评价结果。本发明提供的方法，将理论设计指标和动态运行指标相结合来评价待评价数据模型，使得得到的综合评价结果更客观，贴合实际应用。
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