[发明专利]一种IP网络故障探针的选择方法

说明书

技术领域

本发明涉及IP网络故障检测技术领域，特别涉及一种IP网络故障探针的选择方法。

背景技术

随着互联网的迅猛发展，IP网络规模也不断扩大，网络结构和设备变得越来越复杂。如何快速准确地探测和定位到网络故障成为了网络管理中的一大挑战。基于主动探测的故障探测和定位技术具有自适应、高效和准确的特点，成为了近年来网管领域的研究热点。主动探测需要挑选合适的探针集合，探针选择的目的是以最少的探测代价获得最多的网络信息。

现有的探针选择方法中有采用一种基于贝叶斯模型的探测选择算法BPEA（Belief Propagation for Entropy Approximation)算法，该算法将网络剩余的信息熵化简为三部分，交差熵减去条件熵再加上一个常量。并利用近似推理的算法通过利用置信传播计算网络剩余信息熵以降低探针质量计算时的计算复杂度。

但该方法中，每次在探针返回故障探测结果后，都需要利用置信传播算法对交叉熵和条件熵进行一次运算，探针选择过程耗时，且会占用大量的系统资源。

发明内容

（一）所要解决的技术问题

本发明提供了一种IP网络故障探针的选择方法，能够降低探针选择过程中的运算量，从而降低探针选择过程所占用的时间和系统资源。

（二）技术方案

本发明提供一种IP网络故障探针选择方法选择，该方法包括：

建立备选故障探针与相应的备选故障探针经过的网络节点之间的贝叶斯网络模型，并计算备选故障探针的条件熵B，其中第i个备选故障探针T_i的条件熵B（T_i）为H（T_i|parent（T_i）），parent（T_i）为第i个备选故障探针所经过的网络节点的状态，所述方法还包括：

计算各个备选故障探针的条件熵A，其中第i个备选故障探针的条件熵A（T_i）=H（T_i|D），D为已发送故障探针返回的结果集合；

计算各个备选故障探针的信息熵增益G，其中第i个备选故障探针的信息熵增益G（T_i）=A（T_i）—B（T_i）；

选取信息增益最大的备选故障探针进行发送。

优选的，所述计算备选故障探针的条件熵B，具体为离线计算备选故障探针的条件熵B。

优选的，所述选取信息增益最大的备选故障探针进行发送之后，所述方法还包括：

判断网络中剩余的不确定度是否小于预先设定的阈值，若是，则结束探测，并基于已发送故障探针返回的结果定位故障，否则返回计算各个备选故障探针的条件熵A的步骤，继续选择故障探针发送。

优选的，所述计算各个备选故障探针的条件熵A具体为利用近似推理算法计算所述条件熵A。

本发明还提供了一种IP网络故障探针的选择设备，包括：

建模模块，用于建立备选故障探针与相应的备选故障探针经过的网络节点之间的贝叶斯网络模型；

第一计算模块，用于计算备选故障探针的条件熵B，其中第i个备选故障探针T_i的条件熵B（T_i）为H（T_i|parent（T_i）），parent（T_i）为第i个备选故障探针所经过的网络节点的状态；

第二计算模块，用于计算各个备选故障探针的条件熵A，第i个备选故障探针的条件熵A（T_i）=H（T_i|D），D为已发送故障探针返回的结果集合；

第三计算模块，用于计算各个备选故障探针的信息熵增益G，其中第i个备选故障探针的信息熵增益G（T_i）=A（T_i）—B（T_i）；

探针发送模块，用于选取信息增益最大的备选故障探针进行发送。

优选的，所述第一计算模块具体用于离线计算备选故障探针的条件熵B。

优选的，该设备还包括：判断模块，用于判断网络中剩余的不确定度是否小于预先设定的阈值，并在判断为是时，指示所述设备结束探测，在判断为否时，指示所述第二计算模块再次计算各个备选故障探针的条件熵A；

故障定位模块，用于在所述判断模块的判断结果为是时，根据已发送故障探针返回的结果定位故障。

优选的，所述第二计算模块具体用于利用近似推理算法计算所述条件熵A。