数据挖掘技术在高校网络运维管理系统中的应用

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1、学校代码：10564学号：EM20130031分类号：TP393.07密级：硕士学位论文数据挖掘技术在高校网络运维管理系统中的应用郭智毅第一指导教师：刘财兴教授第二指导教师：傅贵高工学院名称：数学与信息学院专业学位类别：工程专业学位硕士领域：计算机技术答辩委员会主席：汤庸教授中国·广州2016年6月摘要网络运维是一个存储着大量隐性知识和方法的领域，除了已被网络专家学者规范化的知识外，还存在着很多未知的或未被发现的知识和方法，而现有的网络运维系统，没有对运维服务积存的数据进行归纳与深层次挖掘，无法发现网络故障信息背后隐藏的知识和方法，缺乏综合分析和辅助决策能力，未能在进一步提高网络服务质量

2、中起积极的推动作用。运用数据挖掘技术并与运维系统相结合，能很好的满足需求。以往的研究主要通过采集网络设备的告警信息及性能信息作为挖掘数据进行分析，研究重点在于通过挖掘发现这些信息之间的潜在关系，实现故障定位。然而在高校网络中，网络设备数量相对较少，可供分析的信息量不足,而非设备因素导致的网络故障比例不断增加。因此，这种挖掘方式不能很好的满足需求。本文在对数据挖掘相关原理和技术进行了深入调研和分析后，根据现有网络运维系统的不足，设计了以高校网络运维系统中实际运维服务积累的大量网络故障信息为挖掘对象构建的网络故障分析预测模块。根据网络故障信息的特点以及数据挖掘的算法需求，有选择的从运维系统数

3、据库中抽取适合的源数据，在构建数据仓库的过程中，利用计算机网络、数据仓库的相关理论知识和技术手段，并结合运维实践经验，完成对源数据的清洗、转换等ETL环节，满足数据挖掘算法对数据结构的要求。然后在数据挖掘跨行业标准流程的基础上，分别运用数据挖掘的关联规则、时间序列、决策树三种算法，对数据仓库中的网络故障信息进行进行归纳和深入挖掘。通过关联分析方法挖掘网络故障间的潜在关系及相互影响；通过决策树方法对网络故障进行分类划分，归纳网络故障发生的普遍规律；通过时序方法对网络故障统计数据进行挖掘，预测网络故障的发生趋势，并建立相应的分析模型。最后通过构建分析预测模块调用模型的分析预测结果并与运维系统

4、实际业务数据进行对比分析，实现了对网络故障的诊断、发生趋势及潜在影响三个方面的分析预测，这是现有网络运维系统无法实现的。经测试，系统从网络故障信息数据背后挖掘出的知识和方法为网络管理者对故障的诊断分析、预防网络故障的发生以及网络管理决策者在配置、组合优势网络资源等方面提供良好的辅助决策作用。从而充分发挥网络运维管理系统的信息化优势，使网络运维管理系统在提高网络服务质量中发挥更加积极的推动作用。关键词：网络运维；数据挖掘；关联规则；决策树；时间序列IApplicationofDataMiningTechnologyinUniversity’sNetworkOperationandMaint

5、enanceManagementSystemGuoZhiyi(CollegeofMathematicsandInformatics,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou510642,China)Abstract：NetworkOperationandMaintenance,isafieldpackedwithsizablehiddenknowledge&expertise.Besidestheknowledgealreadystandardizedbynetworkexpertsandscholars,thereexistsmanyunkn

6、own,orundiscoveredknow-howandmethods.WhereasthepresentNetworkOperationandMaintenanceSystem,withoutinductionandfurtherminingfortheserviceaccumulateddata,cannotleadthewaytounveilhiddenknow-howandmethodsbehindthenetworkmalfunctioninformation.Lackingthecapabilityofcomprehensiveanalyzinganddecision-ai

7、ding,thesystemcannotactivelyfacilitateimprovementofnetworkservice.ThecombinationofdataminingtechnologywithOperationandMaintenanceSystem,cansatisfytheaboveneeds.Thepaststudiesmainlyutilizedthenetworksystem’serrormessage