试述计算机网络故障管理智能化

　　引导语：随着计算机网络规模的日益扩大，网络的复杂性和不确定因素都在增强，网络的管理变得越来越困难。以下是LW54的小编为大家找到的试述计算机网络故障管理智能化。希望能帮助大家!

　　摘要：随着计算机网络规模的日益扩大，网络的复杂性和不确定因素都在增强，网络的管理变得越来越困难。故障管理作为网络管理的一个重要部分，直接关系到网络能否正常运行，因此需要一套科学的管理方法进行网络管理。

　　关键词：计算机网络;智能化;故障管理

　　引言

　　随着计算机网络规模的日益扩大，网络的复杂性和不确定因素都在增强，网络的管理变得越来越困难。故障管理作为网络管理的一个重要部分，直接关系到网络能否正常运行，因此需要一套科学的管理方法进行网络管理。随着计算机网络规模的日益扩大，网络的复杂性和不确定因素都在增强，网络的管理变得越来越困难。

　　一.智能化网络管理的概述

　　为了能够更有效地对各种大型复杂的网络进行管理，许多研究人员将人工智能技术应用到网络管理领域。虽然全面的智能化的网络管理距离实际应用还有相当长的一段路要走，但是在网络管理的特定领域实施智能化，尤其是基于专家系统技术的网络管理是可行的。用于故障管理的专家系统由知识库、推理机、知识获取模块和解释接口四大主要部分组成。专家系统以其实时性、协作管理、层次性等特点，特别适合用在网络的故障管理领域。但同时专家系统也面临一些难题:

　　1.动态的网络变化可能需要经常更新知识库。

　　2.由于网络故障可能会相关到其它许多事件，很难确定与某一症状相关的时间的开始和结束，解释和综合消息复杂。

　　3.可能需要大量的指令用以标识实际的网络状态，并且专家系统需要和它们接口。

　　4.专家系统的知识获取一直以来是瓶颈所在，要想成功地获取网络故障知识，需要经验丰富的网络专家。

　　在实现智能化网络管理系统时，还必须把握系统复杂性与系统性能的关系。不仅要利用将较为成熟的人工智能技术，而且要考虑实现上的复杂度和引入人工智能技术对系统性能和稳定性的影响。

　　二.基于免疫agent的网络故障管理

　　在前面介绍理论的基础上，我们提出了一个基于免疫agent的网络故障管理模型。下面对这个模型进行详细分析。

　　1.免疫agent故障管理模型

　　免疫Agent网络模型的工作原理是，当网络发生故障的时候，搜集故障信息，然后经过一定的处理后，以抗原的形式提交到本地agent，本地agent首先在本地知识库进行搜索，看是否存在与抗原相匹配的故障类型，如果存在，那么输出故障信息，同时发送匹配成功的激励信号;否则发送协助信号，请求其他agent协助解决，其他agent接收到帮助信号以后，到自己agent中的知识库就行搜索，看是否存在相匹配的信息，如果存在，则将匹配到的故障类型发送给本地agent，否则将故障信息交由人工解决。免疫agent模型如下图所示。

　　模型的运行是不断进行迭代的协同进化过程。每进行一次故障数据信息的诊断，模型就完成一次迭代过程。每一次迭代中，Agent之间会进行信息的交互，在迭代过程中每一个agent的知识库(也就是抗体集)会不断的进行更新，因而故障诊断能力会不断的增强，整个过程是始终是处于动态变化。

　　2.Agent各功能模块介绍

　　移动agent由六种不同功能的agent组成。下面对每种agent功能进行详细介绍。

　　(1)信息采集agent

　　信息采集是进行故障诊断的前提。信息采集agent主要是对网络主机及所属子网络上的原始数据进行收集，然后将收集到的原始数据保存，然后进行一些预处理(如分析数据传输采用的协议、丢包率等)，为故障诊断准备好数据信息。

　　(2)故障诊断agent

　　故障诊断agent是整个系统的核心。一个故障诊断agent通常只包含相对有限、独立的故障检测方法，提供对某一具体类型的数据分析服务，因此它的检测能力是非常有限的。故障诊断agent根据本身的责任，它会主动发送请求给相关的信息采集agent，然后对返回的信息进行分析，得出诊断结论。如果存在无法识别的异常，故障诊断agent会将数据源信息、实际诊断方法、故障参数等信息作为本地存储，发送给决策agent做下一步处理。