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        智能告警在監(jiān)控管理中的應(yīng)用

        2022-02-06 07:17:48廣東飛達(dá)交通工程有限公司傅宏偉
        電力設(shè)備管理 2022年23期
        關(guān)鍵詞:排序關(guān)聯(lián)規(guī)則

        廣東飛達(dá)交通工程有限公司 傅宏偉

        引言

        高速公路作為我國交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要構(gòu)成,已在由信息化轉(zhuǎn)向數(shù)字化、智能化的快速發(fā)展階段。高速智能化發(fā)展方向主要集中在對管理系統(tǒng)的智能升級上,由監(jiān)控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、收費(fèi)系統(tǒng)三大系統(tǒng)組成的高速智能化交通系統(tǒng),涵蓋了龐雜的數(shù)據(jù)信息,如何做好這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、調(diào)用、分析、故障發(fā)現(xiàn)、告警準(zhǔn)確及時(shí)等運(yùn)維工作,是推動(dòng)高速數(shù)字化、智能化的關(guān)鍵所在。數(shù)據(jù)統(tǒng)一化管理后,由于各系統(tǒng)的告警信息的匯聚也帶來另外一個(gè)問題:各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)及IT基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生大量的重復(fù)告警、錯(cuò)誤告警增加了監(jiān)控人員識別及確認(rèn)時(shí)間,尤其在網(wǎng)絡(luò)異常及設(shè)備/系統(tǒng)故障情況下,大量的重復(fù)、無效告警形成告警風(fēng)暴,干擾了監(jiān)控人員正常工作,嚴(yán)重降低工作效率。

        1 系統(tǒng)架構(gòu)

        告警總體處理系統(tǒng)架構(gòu)如圖1。數(shù)據(jù)層:集中接入高速公路上主線、隧道、橋梁、服務(wù)區(qū)機(jī)電系統(tǒng)的所有告警數(shù)據(jù),包括機(jī)電設(shè)備、IT基礎(chǔ)設(shè)施、AIOT相關(guān)設(shè)備告警數(shù)據(jù);處理層:系統(tǒng)基于配置管理庫及人工策略庫,關(guān)聯(lián)規(guī)則庫經(jīng)過告警收斂處理輸出有效告警;應(yīng)用層:告警經(jīng)過收斂分析處理以及分類、分優(yōu)先級別進(jìn)行系統(tǒng)展示和提醒。

        圖1 總體處理系統(tǒng)架構(gòu)圖

        告警收斂流程:告警收斂是指部分告警產(chǎn)生時(shí)往往會(huì)伴隨著其它告警。此時(shí)可只對根本原因產(chǎn)生告警,其它告警收斂為子告警一并發(fā)送通知,以此降低告警總體數(shù)量,降低監(jiān)控人員的重復(fù)確認(rèn)的工作頻率。其主要包括正確告警重復(fù)、錯(cuò)誤告警多次的數(shù)量壓縮,告警關(guān)聯(lián)關(guān)系合并。

        告警數(shù)量壓縮是指同一重復(fù)告警在指定的時(shí)間內(nèi)壓縮為一條告警,重復(fù)告警發(fā)生時(shí)只累計(jì)告警的數(shù)量,不增加告警推送,當(dāng)一條告警確認(rèn)為誤報(bào)時(shí),后續(xù)產(chǎn)生的同類型告警自動(dòng)確認(rèn)為誤報(bào),直到設(shè)備故障恢復(fù)為止;告警關(guān)聯(lián)關(guān)系合并是指相關(guān)聯(lián)的設(shè)備針對同一故障發(fā)出多個(gè)告警,系統(tǒng)根據(jù)設(shè)備的關(guān)聯(lián)關(guān)系依賴性、從屬關(guān)系及關(guān)聯(lián)規(guī)則對告警進(jìn)行甄別和合并[1]。

        告警收斂流程分為五個(gè)步驟:告警收斂規(guī)則發(fā)現(xiàn)、實(shí)時(shí)告警輸入、基于人工策略過濾、基于收斂關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行處理和告警輸出及智能提醒。

        1.1 告警收斂規(guī)則生成

        本文選用一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典的FPgrowth(Frequent Pattern Growth)模型算法的告警收斂方案,其作用是找到項(xiàng)集數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)并生成關(guān)聯(lián)規(guī)則,較Apriori算法具有更高的效率。項(xiàng)集表示一組項(xiàng)目(告警)的集合,對于告警關(guān)聯(lián)分析,一起告警事件可看作為一個(gè)項(xiàng)集,支持度為項(xiàng)集的頻率。置信度反映了關(guān)聯(lián)規(guī)則的可靠程度,其值為項(xiàng)集M支持度與N支持度比值。提升度可表示關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)性程度,提升度高于1時(shí)表示正相關(guān),低于1時(shí)表示負(fù)相關(guān)。提升度的數(shù)值越大正相關(guān)程度越高,越小負(fù)相關(guān)程度越高。當(dāng)提升度等于1時(shí)表示不相關(guān)。

        支持度:(X→Y)=P(X,Y)/P(I)=P(X∪Y)/P(I)=num(XUY)/num(I);置信度:(X→Y)=P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)=P(XUY)/P(X);提升度:(X→Y)=P(Y|X)/P(Y)。

        FP-growth告警收斂規(guī)則發(fā)現(xiàn)的流程如下:定義項(xiàng)目最小支持度,輪詢所有原始數(shù)據(jù),計(jì)算所有告警項(xiàng)的支持度,從原始告警數(shù)據(jù)集中剔除小于最小支持度告警數(shù)據(jù)項(xiàng)目,按照最小支持度大小對告警數(shù)據(jù)重新排序;針對上一步告警數(shù)據(jù),輪詢原始數(shù)據(jù),創(chuàng)建FP樹并逐個(gè)添加項(xiàng)集;輪詢FP樹獲取關(guān)聯(lián)規(guī)則,并計(jì)算置信度。為更直觀地展示這一過程,從如下示例數(shù)據(jù)入手。

        1.1.1 計(jì)算項(xiàng)的支持度

        原始數(shù)據(jù)中各項(xiàng)集編號/項(xiàng)集分別為:1/ABCEFO,2/ACG,3/EI,4/ACDEG,5/ACEGL,6/EJ,7/ABECEFP,8/ACD,9/ACEGM,10/ACEGN。統(tǒng)計(jì)原始數(shù)據(jù)中各項(xiàng)的支持度,為更加直觀的展示實(shí)際效果,將項(xiàng)一共出現(xiàn)在了幾個(gè)項(xiàng)集中作為該項(xiàng)的支持度,比如對于項(xiàng)“A”,在項(xiàng)集1、2、4、5、7、8、9、10中都出現(xiàn)過,共出現(xiàn)在了8個(gè)項(xiàng)集中,則A的支持度為8,其余各項(xiàng)的支持度為:A、C、E為8,G為5,B、D、F為2,I、J、L、M、N、P、O為1。

        1.1.2 確定支持度閾值

        同樣的,F(xiàn)P-Growth算法也需要確定支持度閾值,假定支持度閾值設(shè)定為2;篩選頻繁項(xiàng)。不滿足支持度閾值的項(xiàng)將被刪去,則保留的項(xiàng)和支持度如下:A、C、E為8,G為5,B、D、F為2;根據(jù)項(xiàng)的支持度對項(xiàng)集排序。為了構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)需要將剩余項(xiàng)按照支持度進(jìn)行排序,亦即按照A、C、E、G、B、D、F這一順序排序項(xiàng)集。(同支持度的項(xiàng)可以按照項(xiàng)的出現(xiàn)順序進(jìn)行排序,不同支持度的項(xiàng)按照支持度排序,如G的支持度為5、小于E的支持度,則排在E后)。

        1.1.3 創(chuàng)建樹并逐個(gè)添加項(xiàng)集

        獲得經(jīng)過排序后的頻繁項(xiàng)集后,將建立項(xiàng)頭表和FP樹,項(xiàng)頭表可以被認(rèn)為是頻繁項(xiàng)及節(jié)點(diǎn)鏈表的組合,F(xiàn)P樹可被認(rèn)為是將項(xiàng)集內(nèi)的節(jié)點(diǎn)一一映射到樹中,樹上的每個(gè)節(jié)點(diǎn)為一個(gè)項(xiàng),這些節(jié)點(diǎn)都可通過項(xiàng)頭表內(nèi)的節(jié)點(diǎn)鏈表訪問到,也可通過樹的根節(jié)點(diǎn)訪問到。如圖2所示,掃描項(xiàng)集編號為1的項(xiàng)集[A、C、E、B、F]后,可建立項(xiàng)頭標(biāo)以及樹,項(xiàng)頭表第一列為項(xiàng)的編號,第二列為該項(xiàng)的支持度,第三列為節(jié)點(diǎn)鏈表的起始點(diǎn)。重復(fù)上述步驟,直到掃描完成所有項(xiàng)集,可得圖3結(jié)果,其中部分項(xiàng)無法僅用一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示,如G在項(xiàng)集2和5中,項(xiàng)集分別為[A、C、G]和[A、C、E、G、D],因此需采用鏈表鏈接兩個(gè)節(jié)點(diǎn)。

        表1 根據(jù)項(xiàng)的支持度對項(xiàng)集排序

        圖2 FP樹型圖

        圖3 FP樹型圖

        1.1.4 掃描FP樹并獲得關(guān)聯(lián)規(guī)則

        建立FP樹后挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則,需要引入FPGrowth算法特有的條件模式基的概念,條件模式基是指某個(gè)項(xiàng)的前綴路徑的集合,即從根節(jié)點(diǎn)到該項(xiàng)所有節(jié)點(diǎn)走過的路徑組成的新的樹。如,假定希望挖掘與D有關(guān)的規(guī)則,則D的條件模式基為圖4標(biāo)紅部分。獲得D的條件模式基后,可看出共有兩個(gè)主要分支,即A-C-E-G-D和A-C-D,由于末端節(jié)點(diǎn)D的出現(xiàn)次數(shù)都為1,因此以上兩個(gè)分支的出現(xiàn)次數(shù)也為1,這一點(diǎn)通過原始數(shù)據(jù)也可看出。接著能判斷其中的公共分支為A-C-D,在兩個(gè)分支中各出現(xiàn)1次,一共出現(xiàn)了2次,由于支持度閾值為2,因此[A、C、D]為頻繁項(xiàng)集之一,其子集[A,C],[A,D],[C,D]也就都是頻繁項(xiàng)集。至此演示了如何挖掘頻繁項(xiàng)集。

        圖4 FP樹型圖

        1.1.5 生成關(guān)聯(lián)規(guī)則并計(jì)算置信度

        在特定的場景下,如果僅僅是頻繁項(xiàng)集并不能滿足使用者的需求,還需要將他們轉(zhuǎn)化為關(guān)聯(lián)規(guī)則,并針對這些關(guān)聯(lián)規(guī)則的可信程度進(jìn)行評估。關(guān)聯(lián)規(guī)則的格式為:項(xiàng)X=>項(xiàng)Y,這意味著獲得了一條規(guī)則,規(guī)則的含義為在項(xiàng)X存在的情況下、有很大概率項(xiàng)Y也會(huì)存在。而置信度則是對這一規(guī)則的可信程度的考量,置信度100%意味著項(xiàng)X存在的情況下項(xiàng)Y永遠(yuǎn)存在,而50%則意味著項(xiàng)X存在時(shí)只有50%的概率同時(shí)出現(xiàn)項(xiàng)Y。這一指標(biāo)可以通過計(jì)算項(xiàng)X和項(xiàng)Y的出現(xiàn)次數(shù)與項(xiàng)X單獨(dú)出現(xiàn)次數(shù)的比值獲得。

        1.2 基于人工策略過濾

        策略規(guī)則與監(jiān)控業(yè)務(wù)緊密相關(guān),允許監(jiān)控人員根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行配置和管理,告警合并可按照配置單元、主機(jī)、監(jiān)控策略(時(shí)間段)、業(yè)務(wù)規(guī)則等合并;按照主機(jī)合并策略,是指當(dāng)多個(gè)告警來自一臺(tái)主機(jī),系統(tǒng)將這些告警壓縮為一條告警,將多余的告警累計(jì)為該告警的關(guān)聯(lián)數(shù)量,從而達(dá)到告警壓縮收斂的效果。

        按照配置單元合并是指當(dāng)多個(gè)告警來自于配置單元相關(guān)聯(lián)的配置項(xiàng)時(shí),系統(tǒng)根據(jù)配置項(xiàng)相的依賴關(guān)系和主從關(guān)系,將強(qiáng)依賴和從屬關(guān)系配置項(xiàng)產(chǎn)生的告警歸并到一起發(fā)送;按監(jiān)控策略合并是指若一個(gè)監(jiān)控策略下多臺(tái)機(jī)器或?qū)嵗a(chǎn)生告警,則該策略下多余告警合并到一起;按業(yè)務(wù)規(guī)則合并是指按照預(yù)先指定的業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行告警合并[2]。

        1.3 告警輸出及智能提醒

        合并后的告警根據(jù)系統(tǒng)的嚴(yán)重等級及通知方式(告警警報(bào)、語音播報(bào)、系統(tǒng)彈窗)智能的分發(fā)給監(jiān)控人員進(jìn)行確認(rèn)和處理。

        2 試點(diǎn)效果

        告警收斂算法2022年2月在紫惠高速隧道通行安全管控系統(tǒng)中應(yīng)用,經(jīng)半年的持續(xù)優(yōu)化升級和運(yùn)行,系統(tǒng)可對監(jiān)測到的告警數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。本文對系統(tǒng)在2022年2月1日~2022年7月30日的告警數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),從圖5可知系統(tǒng)告警收斂率平均達(dá)到89%。

        圖5 統(tǒng)計(jì)分析圖

        目前該告警收斂算法已應(yīng)用于隧道安全管控系統(tǒng)智能告警子模塊并正式在紫惠高速上線使用,系統(tǒng)運(yùn)行半年運(yùn)行效果良好,系統(tǒng)能有效歸并重復(fù)告警和甄別錯(cuò)誤告警,提升告警的精準(zhǔn)性和及時(shí)性,從而減少監(jiān)控人員的告警信息人工判別和確認(rèn)的大量重復(fù)勞動(dòng)。

        在系統(tǒng)實(shí)際的運(yùn)行中發(fā)現(xiàn),告警的收斂效率跟收斂規(guī)則有關(guān),同時(shí)告警系統(tǒng)本身的告警質(zhì)量也對告警收斂效率影響較大。在下一步工作中將采用深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化告警事件關(guān)聯(lián)模型,提升重復(fù)告警的收斂率,同時(shí)對各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的告警采集方法及告警判斷的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行改進(jìn)及優(yōu)化,從而提高告警收斂率。

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