赛题背景：网络拓扑中一个节点出现故障，往往会导致与其相连的其他节点也发生异常，进而产生大量告警，将真正根因淹没掉。当出现大量告警时，为保证电商业务的稳定运行，我们需要对这些告警进行分析处理，过滤掉无效的告警，准确定位出可能的疑似根因节点，缩短故障定位时间。
赛题分析：经过我们组的全体讨论，我们任务这个赛题的大致的流程为，拓扑图的构建->告警信息预处理->告警故障定位->局部可视化拓扑展示
（1）根据后期告警故障定位，需要构建拓扑图，根据json文件的节点关系，我们采用邻接矩阵的形式来描述拓扑图的结构。参考如下：
相关代码：
import json import numpy as np def readJSONFile(path): f = open(path, "r") return json.load(f) def createNodesMatrix(): arr = np.zeros((100, 100)) nodes_json = readJSONFile("data_release/topology/topology_edges_node.json") for node in nodes_json: for son in nodes_json[node]: arr[int(son.split("_")[1])][int(node.split("_")[1])] = 1 np.savetxt("arr.csv", arr, fmt="%i", delimiter=",") return arr if __name__ == '__main__': nodes = createNodesMatrix()
（2）告警信息预处理：
a.去重处理：在相同报警源，不同时间报的统一告警信息，进行去重处理。
b.分类处理：将拓扑图中的路径为依据，一条路径代表一个分类，具体参考：http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10079-2008073368.htm
（3）告警定位处理：
运用神经网络的相关知识，对告警信息的训练集进行训练，之后进行定位。
（4）可视化处理：
展示根因的局部拓扑图。