一种应用AI智能故障压缩研究方法及其系统

摘要

本发明公开了一种应用AI智能故障压缩研究方法及其系统。步骤包括数据采集及存储，之后在系统界面选取数据源；对多样性的数据(标准、非标准、异构数据)进行清洗与转换处理；AI引擎模型建立及优化；获取模型结果，输出到AI规则库；应用规则实现故障压缩和故障根因分析。基于大数据和人工智能算法，对告警数据、资源数据、性能数据、日志数据等进行采集和存储，通过Spark框架进行机器学习模型训练，挖掘告警关联规则和定位故障根因，对机器学习挖掘出来的关联规则和故障根因分析模型，应用至外部系统。从而实现网管故障从底层硬件至上层用户感知的智能化运维，解决了故障处理分工协调效率低、故障定位不准确、人力成本高的问题。