基于事件关联的互联网服务故障诊断系统的研究与实现

发布时间：2017-04-25 19:14

  本文关键词：基于事件关联的互联网服务故障诊断系统的研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在市场竞争愈发激烈的情况下,互联网公司对其服务可靠性的要求越来越高。快速、准确的故障诊断可以直接提高服务的可靠性,并在根本上提高公司的竞争力和影响力,一个完善的故障诊断系统可以大大提高故障诊断的效率。本文对国内外软件、网络、互联网服务故障诊断的研究现状与相关产品进行分析,总结现有研究和产品的不足。在此基础上,结合互联网服务的特点本文提出了一个适用于互联网故障诊断的方案,最后通过模拟实验验证故障诊断系统的有效性。本文设计并开发了一个基于事件关联的故障诊断系统,利用关联规则挖掘方法初步筛选事件与事件的因果关系,并在反馈分析结果的基础上,通过机器学习的方法优化事件与事件的因果关系的集合,最终达到准确的故障诊断的目的。本文详细阐述了在设计和开发互联网服务故障诊断系统过程中遇到的问题、使用的方法以及设计方案,并开发了一个与之对应的故障诊断系统。
【关键词】：事件关联 互联网服务 故障诊断 关联规则挖掘 机器学习
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13;TP393.06
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状分析10-11
• 1.2.1 国外研究现状分析10-11
• 1.2.2 国内研究现状分析11
• 1.3 研究目标和内容11
• 1.4 论文组织结构11-12
• 1.5 本章小结12-13
• 第二章 相关理论与技术基础13-21
• 2.1 事件关联技术13
• 2.1.1 因果图13
• 2.2 关联规则挖掘算法13-16
• 2.2.1 FP Growth算法13-15
• 2.2.2 FP Growth算法在Hadoop下的并行化15-16
• 2.3 机器学习算法16-19
• 2.3.1 C4.517
• 2.3.2 朴素贝叶斯17-18
• 2.3.3 径向基网络18-19
• 2.4 相关开发技术19
• 2.4.1 PHP语言简介19
• 2.4.2 Python程序设计语言简介19
• 2.4.3 Hadoop简介19
• 2.5 本章小结19-21
• 第三章 基于事件关联的互联网故障诊断技术研究21-31
• 3.1 整体结构概述21
• 3.2 互联网服务分析21-24
• 3.2.1 名词界定21-22
• 3.2.2 事件分类22-23
• 3.2.3 互联网服务的特点23-24
• 3.3 基于规则挖掘及机器学习的故障诊断模型24-30
• 3.3.1 利用FP Growth算法挖掘规则24-26
• 3.3.2 利用规则进行故障诊断26-27
• 3.3.3 反馈故障诊断结果27-28
• 3.3.4 对反馈结果进行学习28-30
• 3.3.5 诊断模型结构图30
• 3.4 本章小结30-31
• 第四章 基于事件关联的互联网故障诊断系统设计31-38
• 4.1 系统工作流程31-33
• 4.2 系统构建原则33
• 4.3 系统体系结构33-35
• 4.4 主体模块功能设计35-37
• 4.4.1 数据源模块功能设计35
• 4.4.2 数据分析以及结果展示模块功能设计35-36
• 4.4.3 离线挖掘规则模块功能设计36-37
• 4.4.4 机器学习模块功能设计37
• 4.5 本章小结37-38
• 第五章 系统原型实现及运行实例38-47
• 5.1 系统实现平台38
• 5.2 系统使用的软件和相关技术38-39
• 5.2.1 系统使用的软件38
• 5.2.2 系统使用的框架和技术38-39
• 5.3 系统主要模块代码结构39-41
• 5.3.1 挖掘规则模块39
• 5.3.2 数据展示分析模块39-40
• 5.3.3 机器学习模块40-41
• 5.4 系统运行实例41-44
• 5.4.1 挖掘规则模块41
• 5.4.2 数据分析展示模块41-43
• 5.4.3 机器学习模块43-44
• 5.5 结果分析及结论44-46
• 5.5.1 数据挖掘以及机器学习效果44-45
• 5.5.2 系统效果评价45-46
• 5.6 本章小结46-47
• 第六章总结和展望47-49
• 6.1 工作总结47
• 6.2 展望47-49
• 参考文献49-52
• 致谢52

【参考文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 罗红伟;基于数据挖掘的移动网络故障检测系统[D];天津理工大学;2011年

2 张文雯;基于事件关联技术的互联网故障诊断研究[D];南京理工大学;2004年

3 张晓艳;下一代智能光网络故障定位算法的研究[D];国防科学技术大学;2005年

4 石磊;网络故障定位与检测技术研究[D];南京理工大学;2006年

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本文编号：326925