随着对于网络性能和网络提供增值服务的要求越来越高,人们对网络的稳定性和可获得性要求也越来越苛刻。同时,随着网络容量的迅猛扩大,网络的结构更为复杂,网络中往往包括以各种复杂形式互联的子网络,网络故障的情况变得更加复杂。根据网络理论知识推知网络故障的特征很难满足网络故障管理的需要。本课题选取对网络运行状况要求较为严格的VoIP业务,构建常见大型网络拓扑,建立典型设备故障模型,通过仿真方法得到不同网络条件、不同故障设定下的端到端业务性能数据和设备流量数据,与非故障情形下相应数据进行对比,总结一般故障在不同条件下的业务层和设备层表征,分析面向业务的故障定位规律。网络性能可以视为随时间变化而变化且不同时间状态间相互关联的时序数据。因此可将处理时序数据的一些方法如统计聚类和挖掘技术应用于网络性能数据处理中,从而归纳出故障条件下较为典型且易于采集的关键性能及其特征,并以经过处理提炼的网络性能特征来描述故障。通过仿真获取故障特征相关规则能够解决样本数据获取困难的问题；从业务出发,根据业务性能以及时延、流量等网络信息得到主要网络故障的基本特征可能使故障修复将更有针对性、更迅速；通过故障管理与性能管理相结合,减轻网络管理系统承担一套完备的故障管理系统的负担。