云化分层解耦后，网元设备多、类型多，发生故障产生的告警多、日志多、指标多。告警之间关联关系复杂且数量庞大，传统人工分析不仅效率低，对运维人员的个人能力要求也比较高；加之没有标准方法和模型，难以跨节点省份共享，故障定位的时限得不到保障。因此，需要通过固化专家经验，生成故障规则库，利用AI 算法快速发现和收敛 NFVI 层的故障告警，以历史告警和资源关系拓扑为基础，去除重复信息，生成清洗数据。基于故障规则库，通过 AI 引擎进行模型的智能化、自动化匹配，给出根因设备信息，实现故障处理能力前移，缩短平均缺陷修复时间（MTTR），以保障业务的高可用度。根因定位流程如图Q188-1所示。
图Q188-1 根因定位流程
