一种基于大数据分析的主动识别二级分光断方法及装置与流程

1.本发明涉及无源odn网络领域，尤其是一种基于大数据分析的主动识别二级分光断方法及装置。


背景技术：

2.对于无源odn网络(odn网络是基于pon设备的ftth光缆网络)，目前对于一级分光断，可以通过pon口收发光告警判断出来，但针对二级分光断或二级分光器故障，目前pon网管未能主动识别出来，需要等用户故障申告，维护人员到现场核查才能发现，导致未能先于客户发现故障并主动提供告知服务，未能及时派出故障单，造成故障修复时间长，影响客户感知。


技术实现要素：

3.为克服目前pon网管未能主动识别二级分光断的问题，本发明提供一种基于大数据分析的主动识别二级分光断方法及装置，利用大数据实现主动发现二级分光断。
4.为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：
5.在本发明一实施例中，提出了一种基于大数据分析的主动识别二级分光断方法，该方法包括：
6.利用用户与二级分光器及其所属olt设备和pon口关系，通过大数据平台实时分析aaa上的用户上下线信息，若识别出同一个二级分光器下有三个以上的onu在同一个时间段下线且未恢复，且pon口未有“pon口收无光”告警时，进行二级分光断判断；
7.若判断为该二级分光断，则生成“二级分光断”告警，并派单给电子运维系统，由电子运维系统派单给维护人员进行检查。
8.进一步地，该方法还包括：
9.大数据平台实时监测aaa上的用户上线信息，若该二级分光器下有至少一个onu上线，则认为该二级分光断告警恢复。
10.进一步地，二级分光断判断，包括：
11.olt设备采集当前二级分光器下所有onu的在线状态，若均不在线，且最后一次下线时间为最近三分钟，则识别这些onu的下线原因代码，若均为断纤，则判断为该二级分光断。
12.进一步地，“二级分光断”告警的信息中关联提供二级分光器名称、用户账号信息、olt设备信息以及所属pon口信息。
13.在本发明一实施例中，还提出了一种基于大数据分析的主动识别二级分光断装置，该装置包括：
14.大数据平台，用于实时分析aaa上的用户上下线信息，若识别出同一个二级分光器下有三个以上的onu在同一个时间段下线且未恢复，且pon口未有“pon口收无光”告警时，进行二级分光断判断；若判断为该二级分光断，则生成“二级分光断”告警，并派单给电子运维
系统；
15.电子运维系统，用于将“二级分光断”告警进行派单给维护人员进行检查；
16.pon网管，用于通过pon口收发光告警；
17.olt设备，用于自动采集当前二级分光器下所有onu的在线状态、下线原因、最后一次下线时间以及最后一次上线时间。
18.进一步地，该装置还包括：
19.大数据平台，用于实时监测aaa上的用户上线信息，若该二级分光器下有至少一个onu上线，则认为该二级分光断告警恢复。
20.进一步地，二级分光断判断，包括：
21.olt设备采集当前二级分光器下所有onu的在线状态，若均不在线，且最后一次下线时间为最近三分钟，则识别这些onu的下线原因代码，若均为断纤，则判断为该二级分光断。
22.进一步地，“二级分光断”告警的信息中关联提供二级分光器名称、用户账号信息、olt设备信息以及所属pon口信息。
23.在本发明一实施例中，还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现前述基于大数据分析的主动识别二级分光断方法。
24.在本发明一实施例中，还提出了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行基于大数据分析的主动识别二级分光断方法的计算机程序。
25.有益效果：
26.本发明利用pon网管建设的大数据平台，在分析网络质量客户感知应用中，复用已建设的部分计算分析模块(比如：实时分析aaa上的用户上下线信息)，低成本实现主动发现二级分光断，实现先于客户发现故障，及时派出故障单(后续还可为客服系统提供主动告知用户故障服务)，降低故障时长，助力客户感知提升。
附图说明
27.图1是本发明一实施例的基于大数据分析的主动识别二级分光断方法框图；
28.图2是本发明一实施例的基于大数据分析的主动识别二级分光断方法流程示意图；
29.图3是本发明一实施例的基于大数据分析的主动识别二级分光断装置结构示意图；
30.图4是本发明一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
31.下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神，应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
32.本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法
或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
33.根据本发明的实施方式，提出了一种基于大数据分析的主动识别二级分光断方法及装置，二级分光光缆断即二级分光断不会在olt设备上直接产生告警输出，利用大数据平台，通过实时分析二级分光器下用户的aaa(aaa就是用户接入网络控制的系统，即对用户进行认证、授权和记账)上下线信息，同时分析onu下线代码，结合判断是否有“pon口收无光”告警来排除一级分光断后，推断是否有二级分光光缆断事件的发生。
34.下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
35.本发明主要利用大数据实现主动发现二级分光断，主要原理为：在没有pon口收无光告警前提下，若某个或某些二级分光器下全部onu出现批量下线，且下线原因是光纤断(关键字los或losi)，判断为二级分光断。如图1和图2所示，该方法包括：
36.利用用户与二级分光器及其所属olt设备和pon口关系，通过大数据平台实时分析aaa上的用户上下线信息，若识别出同一个二级分光器下有三个以上的onu在同一个时间段下线且未恢复，且pon口未有“pon口收无光”告警时，进行二级分光断判断：
37.olt设备采集当前二级分光器下所有onu的在线状态，若均不在线，且最后一次下线时间为最近三分钟，则识别这些onu的下线原因代码，若均为断纤(关键字los或losi)，则判断为该二级分光断，生成“二级分光断”告警，并在告警信息中关联提供二级分光器名称、用户账号信息、olt设备信息以及所属pon口信息，派单给电子运维系统，由电子运维系统派单给维护人员进行检查；
38.同时，大数据平台实时监测aaa上的用户上线信息，若该二级分光器下有至少一个onu上线，则认为该二级分光断告警恢复。
39.需要说明的是，尽管在上述实施例及附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
40.为了对上述基于大数据分析的主动识别二级分光断方法进行更为清楚的解释，下面结合一个具体的实施例来进行说明，然而值得注意的是该实施例仅是为了更好地说明本发明，并不构成对本发明不当的限定。
41.用户、二级分光器以及所属olt设备和pon口关系，示例如下表1：
42.表1
[0043][0044]
生成告警格式：
[0045]
summary＝ite
‑
devmoni sobdopticlosscheckalarm:＜oltip＞10.110.193.6＜
oltponport＞na
‑0‑4‑
3＜sobdid＞000107410000000006518100＜sobdname＞防城区那梭镇那梭十一队p208
‑5‑
1杆上/gf021/gfh014＜affectusernum＞itv:5,pppoe:5＜affectonuidnum＞1,3,16,23,32＜remark＞sobd optic loss＜aaaproctime＞2021
‑
01
‑
2207:25:54
[0046]
在设备验证，为同时间点下线，且为losi：
[0047]
[0048]
[0049]
[0050]
[0051][0052]
aaa上下线记录：(start为上线，stop为下线)
[0053]
start；；07780277849；；1599802652；；222.217.181.75；；；；05400830ppp04e074e19a82969123dc；；100.84.48.140；；171.109.242.179；；8192；；12287；；；；；；；；0
[0054]
start；；07713110855；；1599802652；；222.217.167.67；；；；05372178ppp258cc4b8b5f2ba4653ab；；100.64.102.118；；116.8.39.229；；61440；；65535；；；；；；；；0
[0055]
start；；07730783355；；1599802652；；222.217.174.8；；；；05372165ppp15400cc6cc63bc72a263；；171.107.75.39；；；；；；；；；；；；；；0
[0056]
start；；iptv7721733955@iptv.gx；；1599802652；；222.217.170.35；；；；gx
‑
lz
‑
r0221027500004532831a191274；；10.253.74.159；；；；；；；；；；；；；；0
[0057]
start；；07710168686；；1599802652；；222.217.167.220；；；；05372228ppp1ab7a091c8446e79d514；；100.64.55.45；；171.110.187.229；；53248；；57343；；；；；；；；0
[0058]
start；；07711922927；；1599802652；；222.217.167.84；；；；05372220ppp18e75ca1765b1acbc937；；100.64.22.134；；113.17.66.219；；36864；；40959；；；；；；；；0
[0059]
start；；07710480958；；1599802653；；222.217.167.65；；；；05372232ppp082e0023c984141661bf；；100.106.82.218；；180.139.200.159；；16384；；20479；；；；；；；；0
[0060]
start；；07720117615；；1599802653；；222.217.170.38；；；；05372244ppp252dc83a356b7960ca43；；100.72.128.14；；171.107.47.29；；53248；；57343；；；；；；；；0
[0061]
start；；07760067689；；1599802653；；222.217.179.42；；；；05372259ppp0da3a8154d1cb2cb8711；；100.90.28.41；；180.137.141.119；；45056；；49151；；；；；；；；0
[0062]
stop；；07700251985；；1599800663；；222.217.185.18；；；；gx
‑
fcg
‑
0924128370023129b1a7119128；；116.11.210.229；；；；；；；；；；；；；；0
[0063]
stop；；07751835960；；1599800664；；222.217.176.79；；；；00462809ppp0bfd18aaca7b6e7ccd76；；100.95.60.71；；116.11.101.199；；45056；；49151；；；；；；；；0
[0064]
stop；；07750222012；；1599800664；；222.217.176.71；；；；05021647ppp11358069332b8286011f；；100.78.46.23；；113.16.28.239；；40960；；45055；；；；；；；；0
[0065]
stop；；07751443238；；1599800664；；222.217.176.73；；；；05022528ppp10cd80693322bf6a9dbe；；100.87.25.52；；116.11.97.79；；45056；；49151；；；；；；；；0
[0066]
stop；；iptv7705948168@iptv.gx；；1599800664；；222.217.185.18；；；；gx
‑
fcg
‑
0223223040004551a987260959；；10.242.160.69；；；；；；；；；；；；；；0
[0067]
基于同一发明构思，本发明还提出一种基于大数据分析的主动识别二级分光断装置。该装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的术语“模块”，可以是实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0068]
图3是本发明一实施例的基于大数据分析的主动识别二级分光断装置结构示意图。如图3所示，该装置包括：
[0069]
大数据平台101，用于实时分析aaa上的用户上下线信息，若识别出同一个二级分光器下有三个以上的onu在同一个时间段下线且未恢复，且pon口未有“pon口收无光”告警时，进行二级分光断判断：olt设备采集当前二级分光器下所有onu的在线状态，若均不在线，且最后一次下线时间为最近三分钟，则识别这些onu的下线原因代码，若均为断纤，则判断为该二级分光断；若判断为该二级分光断，则生成“二级分光断”告警，并在告警信息中关联提供二级分光器名称、用户账号信息、olt设备信息以及所属pon口信息，派单给电子运维系统；同时，实时监测aaa上的用户上线信息，若该二级分光器下有至少一个onu上线，则认为该二级分光断告警恢复；
[0070]
电子运维系统102，用于将“二级分光断”告警进行派单给维护人员进行检查；
[0071]
pon网管103，用于通过pon口收发光告警；
[0072]
olt设备104，用于自动采集当前二级分光器下所有onu的在线状态、下线原因、最后一次下线时间以及最后一次上线时间。
[0073]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了基于大数据分析的主动识别二级分光断装置的若干模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
[0074]
基于前述发明构思，如图4所示，本发明还提出一种计算机设备200，包括存储器210、处理器220及存储在存储器210上并可在处理器220上运行的计算机程序230，处理器220执行计算机程序230时实现前述基于大数据分析的主动识别二级分光断方法。
[0075]
基于前述发明构思，本发明还提出一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行前述基于大数据分析的主动识别二级分光断方法的计算机程序。
[0076]
本发明提出的基于大数据分析的主动识别二级分光断方法及装置，利用接入网网
管建设的大数据平台，在分析网络质量客户感知应用中，复用已建设的部分计算分析模块(比如：实施分析aaa上下线信息)，低成本实现主动发现二级分光断，实现先于客户发现故障，及时派出故障单(后续还可为客服系统提供主动告知用户故障服务)，降低故障时长，助力客户感知提升。
[0077]
虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明的精神和原理，但是应该理解，本发明并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包含的各种修改和等同布置。
[0078]
对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。