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DOI:.1006-
基于日志分析的智能网络运维方法
［ 秀专家维护经验固化 引入大数据和 来替代重复工作
向主动监测分析业务、网络、设备各层面的运行情况，主 ， AI ，
动发现网络隐患和业务质量下降趋势，弥补设备告警的 解决复杂和难点问题，为提升运营商的运维水平打下夯实
不足。 基础。
与此同时，由于电信运营网络的分拆整合，部门的重
2 智能网络运维方法
组调整，网络工程师流动性加大，这就要求将专家维护经
验固化和沉淀下来，起到降本增效的作用。还可将固化的 网络设备硬件、软件在运维过程中，产生了海量的操
电信维护操作案例作为新员工专业培训教材，通过经典案 作日志数据，本文以日志采集处理架构 ELK（ElasticSearch
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万方数据基于日志分析的智能网络运维方法
全文检索数据库、Logstash 日志采集器和 Kibana 可视化 数据，对经过采集、清洗过的 4A 操作日志、网管操作日
数据搜索）为基础，对日志数据进行采集、清洗以及分析。 志进行分析，获取成功维护经验。
通过操作日志数据分析，回溯网络设备故障工单告警产生 Kibana 为 ElasticSearch 提供了分析和可视化的 Web
信息，故障闭环信息，对于网管所执行操作能成功排除故 接口，通过 Kibana 使用户能连接 ElasticSearch 搜索引擎，
障的案例，获取其成功维护经验，自动生成专家经验库， 进行搜索