异构网络中告警信息的聚类融合与关联分析研究

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随着异构网络的不断发展,网络的结构和规模都在变得越来越复杂,由此而带来的网络告警信息处理的难度也在随之不断的增加,因此一种高效而灵活的告警处理方案在异构网络的告警管理中将会变得尤为重要。在本文中,我们从两个层面分别研究了异构网络告警信息的相关处理方案,其一是告警信息收集层面的研究工作,其二是告警信息分析层面的研究工作。结合这两个层面的研究,我们分别在收集层面和分析层面提出了相应的告警处理算法,实现了异构网络中高效的告警管理目标。在异构网络的告警收集层面,提出了相应的告警聚类融合方案。首先通过一定的告警预处理方法,实现异构网络中告警帧格式的统一和告警间相似度矩阵的建立。之后,利用模糊聚类算法,实现相似告警的聚类分析,根据告警距离故障根源的远近程度,将异构网中的告警分成多个模糊告警簇。进而,利用Dempster-Shafer理论将一个模糊告警簇中的告警信息进行融合,同时考虑告警置信度的融合,最终形成一个综合告警信息,实现异构网络中告警数据量的缩减。在异构网络的告警分析层面,提出了相应的分布式告警分析模型和相应的分布式关联分析算法。结合异构网络的结构特点,提出的分布式分析模型具有很多潜在的优势,其中之一就是告警数据库中候选项集的显著减少,这一点可以在很大程度上帮助我们提升异构网中告警关联分析的效率,从而进一步减少我们告警关联分析所需的时间,这样的提升在很多方面都为异构网络中告警信息的管理提供了良好的技术支持。
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