网络管理的自动故障检测与排除

发布时间：2017-12-08 08:15

  本文关键词：网络管理的自动故障检测与排除

  更多相关文章： 网络故障管理 邻域粗糙集 规则自动生成 文法 故障分类 故障检测 故障排除

【摘要】：网络故障管理对于保证网络资源的稳定运行至关重要。随着计算机网络规模的不断扩大,对于网络故障管理的要求也越来越高。如何有效地自动发现并快速处理网络资源设备产生的各类故障成为研究人员需要关注的研究热点。现有的网络故障管理模型在网络故障的自动化检测与排除等方面都存在不足之处,特别是在基于规则的网络故障管理模型中,现有模型中的规则需要手工定义且缺乏有效的故障自动排除手段,故障处理需要大量的人工参与管理,自动化处理能力低下。为了克服现有的模型在规则自动生成和故障排除等方面的不足,本文提出了新型的基于规则的网络故障管理模型,并通过实验验证了新模型的有效性。规则的处理能力是评估模型性能的关键。在已有的模型当中,规则主要依靠手工定义,而手工定义的规则中往往包含大量冗余的故障诊断信息,冗余信息必然会影响规则匹配的执行效率。在本文所提出的规则自动生成方法中,首先使用邻域粗糙集对网络故障相关的诊断属性进行属性约简,来降低故障诊断信息的冗余程度。实验结果表明,基于邻域粗糙集的属性约简算法具备良好的网络故障属性约简能力。规则的自动生成需要一种将网络故障的处理信息表示为具备处理能力的规则的转换方法。在规则自动生成方法中,本文提出了结构化的语义文法来描述网络故障的分类和处理信息。文法描述了处理网络故障所需要的诊断和排除信息,通过对文法的解析实现规则的自动生成。实验结果表明,提出的方法具备良好的规则自动生成能力,生成的规则能够在不降低故障诊断率的情况下有效地降低规则匹配的处理时间。目前的网络管理模型缺乏有效的故障远程自动排除的方法,本文提出了基于规则的网络故障远程自动化排除机制。在规则的自动生成中,生成的排除规则中定义了一系列的故障排除的处理策略。本文实现了一种基于规则的自动机,基于WMI的远程投递技术将自动机和规则发送到故障设备,从而实现远程的故障排除。所提出的方法具备良好的故障自动排除的能力。最后,本文将提出的模型应用到真实的网络故障环境当中对模型的有效性进行实验分析。实验结果表明,提出的模型可以提升网络故障管理的可扩展性和处理效率。
【学位授予单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.07

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本文编号：1265679