本發(fā)明屬于網(wǎng)絡(luò)管理，具體涉及一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有的5g嵌入式網(wǎng)管軟件通常具備實時監(jiān)控、故障管理、配置管理、安全管理、性能管理等功能，以支持5g網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運行和高效管理?，F(xiàn)有部分5g嵌入式網(wǎng)管軟件存在的技術(shù)缺陷為：智能化水平不足，即現(xiàn)有部分5g嵌入式網(wǎng)管軟件雖然引入了ai和大數(shù)據(jù)技術(shù)，但在實際應(yīng)用中，這些技術(shù)的融合和應(yīng)用還不夠深入，嵌入式網(wǎng)管軟件在網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測、性能優(yōu)化等方面還存在一定的局限性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：提供一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，解決現(xiàn)有部分5g嵌入式網(wǎng)管軟件存在智能化水平不足的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，包括如下步驟：

4、步驟1：使用scrapy框架從靜態(tài)或動態(tài)生成的網(wǎng)頁中抓取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使用selenium工具從需要用戶登錄或交互才能訪問的頁面中抓取需要用戶交互才能訪問的數(shù)據(jù)；

5、步驟2：將scrapy框架抓取到的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和selenium工具抓取到的需要用戶交互才能訪問的數(shù)據(jù)存儲于hdfs系統(tǒng)內(nèi)；

6、步驟3：使用spark框架內(nèi)的spark?sql模塊讀取hdfs系統(tǒng)內(nèi)存儲的數(shù)據(jù)，sparksql模塊對讀取到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

7、步驟4：在eclipse?rcp框架上實現(xiàn)強化學(xué)習(xí)算法，在hadoop框架上使用mahout工具實現(xiàn)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法；

8、步驟5：將步驟3中預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入強化學(xué)習(xí)算法和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，強化學(xué)習(xí)算法對接收到的數(shù)據(jù)進行分析處理，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)進行學(xué)習(xí)和預(yù)測；

9、步驟6：強化學(xué)習(xí)算法基于對數(shù)據(jù)的分析處理結(jié)果生成網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化建議，并自動對網(wǎng)絡(luò)進行配置調(diào)整；

10、步驟7：基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)的預(yù)測，對故障點進行核實檢測；步驟8：基于對故障點的核實檢測結(jié)果，發(fā)出告警通知和進行故障恢復(fù)。

11、進一步地，在步驟1中，scrapy框架從網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的管理界面、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)儀表板或api接口中抓取數(shù)據(jù)，獲得網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、流量統(tǒng)計數(shù)據(jù)、報和事件日志數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)拓撲數(shù)據(jù)。

12、進一步地，在步驟1中，selenium工具通過模擬用戶與網(wǎng)頁的交互以獲取需要用戶交互才能訪問的數(shù)據(jù)。

13、進一步地，在步驟3中，spark?sql對讀取到的數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和聚合處理，并對處理后的數(shù)據(jù)進行保存。

14、進一步地，在步驟5中，使用hadoop框架上的mapreduce編程模型實現(xiàn)強化學(xué)習(xí)算法和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的并行化。

15、進一步地，在步驟7中，使用異常檢測算法對故障點進行核實檢測。

16、進一步地，在步驟8中，使用故障恢復(fù)策略進行故障恢復(fù)。

17、進一步地，在步驟5中，使用osgi框架上的動態(tài)模塊系統(tǒng)來管理和更新強化學(xué)習(xí)算法和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

18、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

19、本發(fā)明結(jié)構(gòu)簡單、設(shè)計科學(xué)合理，使用方便，在網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測和網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化管理方面，本發(fā)明引入機器學(xué)習(xí)算法中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來對網(wǎng)絡(luò)故障進行預(yù)測，引入機器學(xué)習(xí)算法中的強化學(xué)習(xí)算法來對網(wǎng)絡(luò)配置進行調(diào)整，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，使用機器學(xué)習(xí)算法能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測網(wǎng)絡(luò)故障和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提高了網(wǎng)絡(luò)管理的智能化水平。

技術(shù)特征：

1.一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，其特征在于，在步驟1中，scrapy框架從網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的管理界面、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)儀表板或api接口中抓取數(shù)據(jù)，獲得網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、流量統(tǒng)計數(shù)據(jù)、報和事件日志數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)拓撲數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，其特征在于，在步驟1中，selenium工具通過模擬用戶與網(wǎng)頁的交互以獲取需要用戶交互才能訪問的數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，其特征在于，在步驟3中，spark?sql對讀取到的數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和聚合處理，并對處理后的數(shù)據(jù)進行保存。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，其特征在于，在步驟5中，使用hadoop框架上的mapreduce編程模型實現(xiàn)強化學(xué)習(xí)算法和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的并行化。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，其特征在于，在步驟7中，使用異常檢測算法對故障點進行核實檢測。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，其特征在于，在步驟8中，使用故障恢復(fù)策略進行故障恢復(fù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于5g嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，其特征在于，在步驟5中，使用osgi框架上的動態(tài)模塊系統(tǒng)來管理和更新強化學(xué)習(xí)算法和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于5G嵌入式網(wǎng)管軟件的網(wǎng)絡(luò)管理方法，解決現(xiàn)有部分5G嵌入式網(wǎng)管軟件存在智能化水平不足的技術(shù)問題。包括使用Scrapy框架和Selenium工具采集數(shù)據(jù)；使用HDFS系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)；使用Spark?SQL模塊對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；使用強化學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進行分析處理，使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法依據(jù)數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)進行學(xué)習(xí)和預(yù)測；基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的預(yù)測，對故障點進行核實檢測；基于對故障點的核實檢測結(jié)果，發(fā)出告警通知和進行故障恢復(fù)。在網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測和網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化管理方面，本發(fā)明引入機器學(xué)習(xí)算法中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來對網(wǎng)絡(luò)故障進行預(yù)測，引入強化學(xué)習(xí)算法來對網(wǎng)絡(luò)配置進行調(diào)整，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提高了網(wǎng)絡(luò)管理的智能化水平。

技術(shù)研發(fā)人員：唐鴻
受保護的技術(shù)使用者：中立道科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9