一种基于网络拓扑和告警的网络故障根因定位方法

摘要

本发明提供一种基于网络拓扑和告警的网络故障根因定位方法，先对一个系统集群输出的冗长告警序列进行预处理，然后了利用机器学习算法判断是否存在根因，通过离线构建好的贝叶斯网络计算概率最高的故障类型，并与挖掘出的过滤规则相结合得出故障诊断结论。本发明改进了原有的基于故障传播模型的故障定位方法，使用贝叶斯网络，并与SVM Classifier，规则挖掘等方法相结合，有效提高整体效率并保持准确率。