隨著網(wǎng)絡(luò)服務(wù)需求的日益增長(zhǎng),網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化應(yīng)運(yùn)而生。網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化通過(guò)軟硬件資源解耦,網(wǎng)絡(luò)管理者無(wú)需投資安裝和維護(hù)昂貴的專有硬件來(lái)建立網(wǎng)絡(luò)連接設(shè)備的服務(wù)鏈,同時(shí),網(wǎng)絡(luò)管理者可以花更少的時(shí)間來(lái)管理數(shù)據(jù)中心,降低了資本支出成本以及運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。然而,網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化在提升網(wǎng)絡(luò)效率的同時(shí),也給網(wǎng)絡(luò)管理帶來(lái)了一些新的挑戰(zhàn),網(wǎng)絡(luò)可靠性問(wèn)題研究成為網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化完成商業(yè)化的重要保證。網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化之后,與傳統(tǒng)的物理節(jié)點(diǎn)相比虛擬節(jié)點(diǎn)更加復(fù)雜,同時(shí)虛擬化的過(guò)程也會(huì)占用額外的系統(tǒng)資源,這些新變化使得網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)更容易發(fā)生故障,更容易產(chǎn)生故障干擾和故障傳播。在這樣的背景下,本文研究了網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化環(huán)境下的故障管理技術(shù),分為故障檢測(cè)以及告警相關(guān)性分析兩部分內(nèi)容。對(duì)于故障檢測(cè),由于網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化環(huán)境下難以獲取有標(biāo)簽數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)維度較高的特點(diǎn),傳統(tǒng)的數(shù)值檢測(cè)技術(shù)和有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法均不適用于網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化環(huán)境下的故障檢測(cè),因此,本文研究了基于無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法的網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)機(jī)制。本文針對(duì)現(xiàn)有檢測(cè)機(jī)制均有其檢測(cè)盲區(qū)的特點(diǎn),并提出了一種利用無(wú)監(jiān)督檢測(cè)算法集成進(jìn)行故障檢測(cè)的故障檢測(cè)機(jī)制,對(duì)應(yīng)用比較廣泛的自組織映射算法、本地離群因子算法和孤立森林算法進(jìn)行了集成,有效改善了單個(gè)檢測(cè)算法存在的檢測(cè)盲區(qū),提高了算法的檢測(cè)準(zhǔn)確性。此外,本文還修正了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載變化帶來(lái)的誤檢,進(jìn)一步提高了檢測(cè)準(zhǔn)確性。對(duì)于告警相關(guān)性分析,由于網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化的分層架構(gòu),一個(gè)發(fā)生在下層的故障可能觸發(fā)上層的一系列鏈?zhǔn)椒磻?yīng),會(huì)導(dǎo)致大量告警的同時(shí)爆發(fā),同時(shí)由于網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化環(huán)境業(yè)務(wù)的動(dòng)態(tài)變化很強(qiáng),導(dǎo)致難以得到網(wǎng)元間的映射關(guān)系,無(wú)法得知底層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅰａ槍?duì)網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化環(huán)境下告警相關(guān)性分析的特點(diǎn),本文對(duì)現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行了分析對(duì)比,首先利用FP-growth算法對(duì)WINEPI算法進(jìn)行改進(jìn),提出了Improved-WINEPI算法,以加速二項(xiàng)頻繁集尋找。為保證規(guī)則準(zhǔn)確性,本文利用父子告警間時(shí)間相關(guān)性對(duì)Improved-WINEPI算法進(jìn)行了規(guī)則驗(yàn)證,以去除無(wú)效規(guī)則,提高關(guān)聯(lián)規(guī)則準(zhǔn)確性。在得到關(guān)聯(lián)規(guī)則后,本文利用根因圖進(jìn)行根因分析,以尋找根告警,幫助網(wǎng)絡(luò)管理員快速找到故障源。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP393.06
【部分圖文】：

第三章 面向網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化的無(wú)監(jiān)督故障檢測(cè)機(jī)制得突發(fā)的請(qǐng)求在一段時(shí)期內(nèi)到達(dá)速率明顯偏離平均負(fù)荷強(qiáng)度，會(huì)造成隊(duì)列擁塞、過(guò)度使用系統(tǒng)資源等問(wèn)題；3）平臺(tái)與架構(gòu)發(fā)生錯(cuò)誤導(dǎo)致的故障。底層架構(gòu)或操作系統(tǒng)有可能會(huì)發(fā)生瞬態(tài)錯(cuò)誤事件(如內(nèi)存硬件錯(cuò)誤等)，平臺(tái)與架構(gòu)導(dǎo)致的故障一般發(fā)生時(shí)間短，難以被捕獲到；4）系統(tǒng)錯(cuò)誤導(dǎo)致的故障。系統(tǒng)資源或組件發(fā)生錯(cuò)誤如操作失誤，安全沖突等，都會(huì)引起系統(tǒng)錯(cuò)誤。在網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化環(huán)境中，我們以底層 NFVI 的資源性能指標(biāo)（如資源使用率等）的異常行為作為故障發(fā)生與否的判定依據(jù)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載發(fā)生正常變化時(shí)（如用戶上網(wǎng)高峰期與用戶上網(wǎng)較少時(shí)），性能指標(biāo)也會(huì)相應(yīng)有所變化，如下圖 3-3 所示，此時(shí)數(shù)據(jù)也會(huì)被判斷為異常數(shù)據(jù)，但這些變化是正常的，是區(qū)別于故障所導(dǎo)致的異常的。為此，本文采用基于變點(diǎn)檢測(cè)方案檢測(cè)因故障導(dǎo)致的性能變化，實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)。

告警事件圖示

第四章 面向網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化的告警相關(guān)性挖掘機(jī)制在圖 4-1 中告警類型集合 E A, B, C ,D ，其中 A，B，C 和 D 是不同的告警 ， 告 警 事 件 有 A, 0 、 B , 1 、 A , 2 、 D , 3 、 A , 4 、 B , 5 、 C ,6 、 D , 6 、 C ,8 、 B ,10 。c) 告警序列：定義為一個(gè)三元組 , , s es T T ，其中 s 是告警事件的集合，Ts和示了這個(gè)序列所發(fā)生的時(shí)間段。由于告警事件包含時(shí)間，所以把告警序列定義一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生的告警事件的集合，這個(gè)集合可以看為將告警數(shù)據(jù)格式化后的進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的樣本。圖 4-2 給出了一個(gè)事件序列的例子,有 A、B、C、 和 F 等不同類型的通信網(wǎng)絡(luò)告警。

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10 宋旭

本文編號(hào)：2827686