【摘 要】
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通过NFV技术部署的中国电信VoLTE网络已规模商用,用户数的迅猛发展给VoLTE网络运维带来较大挑战.传统网络的故障定界定位方法在面对NFV场景尤其是垂直层问题时显得捉襟见肘.NFV场景下存有大量日志、告警、性能数据,若使用此类数据实施日志、告警、性能关联性分析,将是NFV网络故障定界定位的杀手锏,本方案基于NFV垂直设备日志、告警、性能信息,使用机器学习的多种算法手段,挖掘NFV VoLTE网络的潜在隐患,提高网络维护质量.
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通过NFV技术部署的中国电信VoLTE网络已规模商用,用户数的迅猛发展给VoLTE网络运维带来较大挑战.传统网络的故障定界定位方法在面对NFV场景尤其是垂直层问题时显得捉襟见肘.NFV场景下存有大量日志、告警、性能数据,若使用此类数据实施日志、告警、性能关联性分析,将是NFV网络故障定界定位的杀手锏,本方案基于NFV垂直设备日志、告警、性能信息,使用机器学习的多种算法手段,挖掘NFV VoLTE网络的潜在隐患,提高网络维护质量.
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