网络故障告警关联技术的讨论

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时间:2018-07-23

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1、网络故障告警关联技术的讨论  摘要:随着信息检索、数据交换、多媒体信息传输等网络应用的增多,网络管理越发显得重要。本文介绍几种具有代表性的故障管理告警关联技术,并指出网络规模越大,网络结构越复杂,网络故障的预测、分析和处理越是必不可缺;有效的网络故障管理已成为企业级网络运行维护中的关键性工作。  关键词:流程网络故障管理告警关联矩阵网络拓扑结构  网络复杂、牵涉的方面多,硬件的问题、软件的漏洞等等都可以引起网络的故障。对于硬件一般都是由架构网络的设备引起的网络故障,我们一般可以通过PING命令查看出来。  网络故障可以导致网络系统瘫痪或网络性能下降到不能接受的程度。

2、故障管理是网络中可以实现的最为广泛的一种管理,它是网络管理的最基本功能。故障管理的目的在于保证网络的正常连接,并保证网络的高效可靠运行。  一、基本概念  故障管理是基本的网络管理功能,是网络管理功能中与故障检测、故障诊断和恢复等工作有关的部分,其目的是保证网络能够提供连续可靠的服务。  故障管理的重点和难点在于对故障的定位和诊断,定位准确,才能对报警信息进行相关性处理。通常网络故障产生的原因都比较复杂。在本文中会介绍几种具有代表性的故障管理告警关联技术,并通过对这些关联技术进行对比分析,从而完成对网络中所有节点动作状态的监控、故障记录的追踪、检查以及定位。  计算

3、机网络服务发生意外中断是很常见的,这种意外中断在某些重要的时候可能会对社会或生产产生很大的影响。但是,与单个计算机系统不同的是,在大型计算机网络中,当发生失效故障时,往往不能轻易、具体地确定故障所在的准确位置,需要相关技术的支持。因此,需要有一个稳定的故障管理系统,科学地管理网络中发生的所有故障,并记录每个故障的产生及相关信息,最后确定并改正那些故障,保证网络能提供连续可靠的服务。  二、告警关联技术分析与对比  1.基于规则推理的告警关联  查找软件故障比较困难,最好使用规则分析仪。这是一种高档设备,它作为一个特殊工作站连接在网上,收集、显示和分析LAN上传输的数

4、据,并将这些数据保存起来。该仪器解决了大量的网络查错问题。但必须要有高水平的专家才能评价其结果。  基于规则的系统推理机制是一个从识别到动作的循环过程,必须满足形成一个由所有规则所组成的冲突集,在网络发生冲突时,选择冲突集中最优匹配的规则来执行。这样重复执行一个过程,直到冲突解决为止。  此方法的优点在于其表达直观、表现灵活、便于推理、格式清晰、设计和检测方便、可进行模块化处理。缺点则是系统中规则的提取和维护比较困难,求解效率比较低,不具备自学的能力,不适用于求解复杂的系统等。  2.基于案例推理的告警关联  基于案例推理的基本思想是将过往解决问题的实际经验以案例的

5、形式存储在案例库中,当遇到问题时,就到案例库中查找类似案例的成功解决方法,从而顺利解决问题。也可编写故障日志,形成故障信息记录库,并对故障日志进行分析。  完整的案例推理系统由以下五个部分组成:案例表示、案例获取、案例重用、案例修改和案例保留。  此方法的优点是在平时处理网络故障的过程中建立案例库比较便捷,案例存放比较简单,查找速度快,参考价值很大,可进行自我修订。缺点则是这种方法通用性不强,只适用于一些专门领域,而且处理网络故障的告警能力不足,影响了此方法的进一步发展。  3.基于模型推理的告警关联  在控制对象、任务与环境日益复杂的背景下,模型推理关联技术近年来

6、已在过程系统的智能设计、规划和故障诊断等某些具体领域得以应用。使用冗余网络对象代替故障对象来提供临时的网络服务,如WindowsNT或Windows2000系统中使用备份域控制器替代主域控制器来提供身份验证的服务。  网络由许多被管对象组成,一个对象可以是一个网络、一个节点、一个物理媒体,也可以是协议层、软件进程或者虚拟电路等。根据不同的应用要求,可以获得不同的信息,从而建立不同的模型。每个模型之间可以通过自身的被管网元与其他模型之间进行通信,从而分析自身所处的网元是否发生网络故障。  这种方法的优点在于具备解决网络故障新问题的潜力,但是其不足之处是一旦超出模型所代

7、表的网元范围,它的处理能力就显得很微弱,使得网络故障得不到及时解决。  4.基于数据挖掘的告警关联  数据挖掘是在海量数据中发现新模式的一种分析技术,它在解决告警关联分析问题时,首先通过大量历史告警信息的一些统计规律来发现告警关联规则,然后根据规则分析和预测网络中可能出现的故障。  将数据挖掘技术引入到告警关联中,目的是为了揭示出隐含在海量原始低层故障征兆信息后面有意义的知识和规则,从更全面的视角解释网络故障及性能问题,使网络管理者能快速地进行故障定位并进一步作出故障决策和  预测。  这种告警关联分析技术能够很好地适应网络的动态变化,从而将有效的历史告警数据集

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