| 【论文摘要】 |
故障管理是网络管理的重要组成部分,负责检测和确认网络中出现的故障。由于现代网络系统具有规模巨大、结构复杂、高度异构和分布广泛的特点,即使是微小的故障,都会给用户带来巨大的经济损失,而在实际的网络中,一个故障的产生,通常会引发多个告警事件,这就需要对这些告警事件进行相关性分析,以确定根源告警。
由于基于规则的专家系统具有一定的智能性,因此特别适合进行告警相关性分析,它也是当前使用的最多的告警相关性关系分析方法之一。但传统的专家系统高度依赖领域专家的知识和经验,而这些知识和经验通常是不精确或不完整的,且是在不断变化的,因此对告警的相关性进行分析时存在着主观和人为的因素,而利用传统的二值逻辑并不能很好地描述和理解这些主观的思维过程;另外,一个故障的产生,不仅可能引发多个告警事件,而且一个告警事件,也可以是不同的故障引起的,因此故障现象与故障原因之间通常没有一一对应的关系,而是具有一定的模糊性。
本文结合模糊集合理论和模糊推理技术,充分考虑领域专家经验与知识的人为客观性和告警关联关系之间的模糊性,将网络告警进行模糊化处理转化为网络模糊告警,得到与模糊推理相容的模糊输入,并建立相应的知识表示和... |
