不確定性網(wǎng)絡(luò)故障管理.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的規(guī)模擴大，網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)性、應(yīng)用的廣泛性和復(fù)雜性，以及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)等方面的增長，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的有效管理變得越來越重要，也越來越困難。就網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的故障管理功能而言，管理者不得不面對不穩(wěn)定的、不確定的和不完整的管理信息。單個硬件故障或軟件故障或不同系統(tǒng)組件的不同故障的組合都可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)其它組件(有時是遠程)的服務(wù)退化，甚至?xí)捎诠芾韺ο箝g的功能或結(jié)構(gòu)依賴關(guān)系引起整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的崩潰。同時，動態(tài)變化在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中是不可避免的。這種情形給網(wǎng)

2、絡(luò)系統(tǒng)故障管理帶來更大的挑戰(zhàn)。因此，需要有效的故障檢測機制來支持網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理的快速決策及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)復(fù)雜環(huán)境中的故障管理的自動化。 目前，現(xiàn)有的故障診斷技術(shù)和商用的網(wǎng)絡(luò)管理軟件在面臨網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中不確定和不完整的管理信息，以及動態(tài)變化時還不能提供有效解決方案來進行故障管理。針對以上問題，本文主要研究網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)中的不確定性故障管理。其創(chuàng)新性研究成果主要有以下幾方面： 1.對網(wǎng)絡(luò)管理的歷史和發(fā)展現(xiàn)狀進行綜述與分析，特別是對現(xiàn)有的網(wǎng)

3、絡(luò)故障管理中的故障定位和診斷進行了深入的分析。為解決網(wǎng)絡(luò)管理中的不確定和不完全信息，引入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來解決網(wǎng)絡(luò)故障定位和診斷，并且提出了如何在真實網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)中構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。 2.提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的不確定性的逆向推理算法(SDR算法)，以計算在故障證據(jù)和故障原因之間的最強依賴路徑。本研究運用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)將管理對象間的依賴關(guān)系模型化，從而提供有效的方法來定位由不確定性管理信息引起的故障源。最強依賴路徑的獲取使管理者能從故

4、障癥狀追溯到可能的故障源，并且能提供潛在故障原因的序列，這樣有助于首先檢修最可能的故障原因，從而提高網(wǎng)絡(luò)故障診斷和恢復(fù)的效率。 3.提出了不確定動態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的故障預(yù)測方法。通過把時間因素引入到標準貝葉斯網(wǎng)絡(luò)里來，可以研究系統(tǒng)退化或系統(tǒng)改善過程中不可避免的動態(tài)變化。網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理運用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來引入時間維，把管理組件的動態(tài)變化和它們間依賴關(guān)系的更新模型化。 4.提出了針對故障管理的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)仿真設(shè)計及仿