云環(huán)境下網絡告警管理系統(tǒng)設計.pdf

1、隨著計算機網絡的普及、設備終端的多樣化以及數據收集技術的不斷進步，網絡信息量呈現爆炸式增長的趨勢。傳統(tǒng)基于關系數據庫的網絡管理軟件，存在著網絡帶寬消耗大、管理平臺負荷高、可靠性差等許多問題。本文基于云計算環(huán)境，重點圍繞網絡告警數據的聯(lián)機分析處理和關聯(lián)規(guī)則的挖掘展開研究。
　　首先，面向下一代網絡管理應用，針對現有的網絡告警分析方法存在的維度單一、效率低下、系統(tǒng)內存溢出甚至系統(tǒng)崩潰等問題，提出了一種基于Hive的網絡告警信息聯(lián)機分析

2、處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）方法。該方法基于Hive數據倉庫體系，首先通過實時采集的海量網絡告警數據進行預處理后映射到 Hive中，再分別構建 N-D方體模型與星型模型進而實現Rollup與Cube操作。該方法在域間設備存在和不存在這兩種情況下都適用。實驗結果表明，該方法不僅可以實現數據的大批量上傳，還能從多個維度揭示隱藏的告警定位知識以及一些有意義的用戶和系統(tǒng)信息，從而為網絡管理人員提供

3、決策支持。
　　其次，考慮到下一代網絡管理應用中告警數據本身具有的海量、冗余、關聯(lián)等特點，以及現有的PFP算法（基于MapReduce的Frequent-Pattern Growth）存在的內存與計算時間的雙瓶頸問題，提出了一種新的基于MapReduce的快速挖掘算法。該算法采用結構化存儲的告警數據模型，通過簡單掃描數據立方體以減少對整個數據庫的重復掃描，在求取條件模式基時采用了共享路徑的方式以減少對樹的遍歷次數，并應用MapRe

4、duce框架以實現并行計算。實驗結果證明，該算法運行效率高、擴展性好且可靠性強。該改進算法能找出各設備檢測狀態(tài)告警之間的關聯(lián)關系，減少重復告警，為設備維護和網絡管理提供依據。
　　最后，綜合上述基于Hive的告警信息聯(lián)機分析處理方法和基于MapReduce的快速挖掘算法，設計了一個面向云計算環(huán)境的告警管理系統(tǒng)，并對網絡告警管理系統(tǒng)的各個模塊進行了詳細的設計與實現，具體包括告警的采集、存儲、刷新、分析、挖掘與數據交互等。該系統(tǒng)的特點