基于大数据分析的网络异常检测方法

发布时间：2018-09-08 20:10

【摘要】：随着当前网络结构的日益复杂,网络故障出现的概率逐渐增加,网络管理面临更大的挑战。网络管理的一个重要任务是通过对网络设备运行状况的监测,及时发现网络异常,提前进行处置,以降低故障带来的损失。当前业界已经对故障诊断进行了大量研究,但仍然存在告警丢失、虚警严重等问题。为此,提出了一种基于大数据分析的网络性能预测方法,通过改变网络管理中"先报警,再处理"的故障处理流程,实现网络故障的预警功能。本文的研究内容对于提升网络的可用性和可靠性具有一定的意义。
[Abstract]:With the increasing complexity of network structure and the increasing probability of network failure, network management is facing more challenges. An important task of network management is to detect network anomalies in time and deal with them in advance through monitoring the running status of network equipment so as to reduce the losses caused by failures. At present, a lot of research has been done on fault diagnosis, but there are still some problems, such as the loss of alarm and the serious problem of false alarm. In this paper, a network performance prediction method based on big data analysis is proposed. By changing the flow of "alarm first, then deal with" in network management, the early warning function of network fault can be realized. The research content of this paper has certain significance for improving the usability and reliability of the network.
【作者单位】： 中国联合网络通信集团有限公司;
【分类号】：TN915.07

【共引文献】

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本文编号：2231571