網絡功能虛擬化環(huán)境下的故障管理.pdf

1、為了滿足日益增長的網絡服務需求，越來越多的網絡中間件被部署到網絡中使得網絡僵化問題嚴重。網絡功能虛擬化從運營商的角度對現有網絡架構進行改造，通過軟硬件資源解耦，將各種網絡硬件設備整合到行業(yè)標準的x86服務器中并使用軟件實現的網絡功能來替代專有設備的功能，有效提升了網絡功能的開發(fā)效率，也使得網絡功能的部署和管理更加靈活方便。
　　自提出以來，網絡功能虛擬化已在學術界和工業(yè)界引起了廣泛的關注。然而網絡功能虛擬化在提升效率的同時，也給網

2、絡可靠性帶來一些挑戰(zhàn)。虛擬化的過程占用額外的系統資源，而且虛擬節(jié)點相較于傳統物理節(jié)點更加復雜。這些因素導致網絡功能虛擬化環(huán)境下具有更高的故障發(fā)生概率。故障發(fā)生后，能否快速準確地進行故障檢測和定位對于維護系統長期穩(wěn)定可靠地提供服務至關重要。故障管理是網絡管理的一項基本內容，其目標是盡快消除故障并恢復服務的正常運行，以滿足和用戶達成的服務等級協議的要求。本文對網絡功能虛擬化環(huán)境下的故障檢測和故障定位等兩項核心技術進行了研究。故障檢測負責捕獲

3、系統發(fā)生的故障，而故障定位負責對故障的原因和位置進行定位。
　　針對網絡功能虛擬化的環(huán)境特性以及傳統數值檢測技術的缺陷，本文基于無監(jiān)督機器學習的方法構建故障檢測模型。提出了一種基于模型融合的無監(jiān)督故障檢測機制，該機制可以有效覆蓋傳統檢測算法的檢測盲區(qū)并提高檢測性能。此外，本文還針對突發(fā)特性造成的錯誤告警現象進行處理，提出了基于時間窗的修正機制過濾錯誤告警。
　　在故障定位方面，本文對網絡功能虛擬化環(huán)境下故障原因定位和故障位置

4、定位的方法進行了研究，提出了一種基于相關性分析的分層故障定位機制。該機制基于時間和特征變異程度的相關性分析對故障原因進行定位，基于時間、服務功能鏈和資源共享等方面的相關性分析對故障位置進行定位。通過拓展依賴關系圖增加服務功能鏈引入的相關性，可有效提高定位結果的準確性。定位機制通過“自頂向下，逐層定位”的實施原則集成各個層次的定位結果，突破了信息獲取受限的瓶頸。
　　本文以三層云服務為基礎搭建仿真環(huán)境，并向其中注入幾種不同類型故障進