[发明专利]基于关联图的网络自诊断故障定位方法

说明书

本发明公开了一种基于关联图的网络自诊断故障定位方法，支持各种类型的关联关系，包括一对一因果关系、多故障间带“并且”、“或者”语义的复杂关系等。根据局部的关联关系自动生成全局关联图，用户只需要提供直接关联的故障事件间的关系，通过这些局部的基本关系，就可以自动生成所有故障事件的全局关联图。通过利用关联图自身的性质进行故障定位结合案例推理定位思想，大大提高了故障定位的效率。本发明给出基于关联图，应用到网络故障诊断系统中，将故障定位功能和系统的其它模块有机的结合，使得用户能够方便的配置故障关联关系，并能够根据故障报警进行及时的故障源定位，结果表明算法能够进行准确的故障定位。

技术领域

本发明属于网络故障诊断领域，尤其涉及一种基于关联图的网络自诊断故障定位方法。

背景技术

在过去的几十年间，计算机网络的规模经历了爆炸式的增长，网络的应用已经深入到人们生活工作的每一个角落，成为必不可少的基础设施。随着对网络依赖性的加强，人们对网络的可靠性也提出了更高的要求：(1)稳定、高效、安全的网络环境；(2)当网络发生故障时，能够及时的检测出故障原因并修复。

网络故障诊断对保持网络的健康状态具有重要的意义，然而在当今网络环境下，网络故障诊断遇到了前所未有的困难，主要表现在以下几个方面：

(1)计算机网络无论从规模上，还是从网络复杂性和业务多样性上都有了巨大的发展。大规模网络的故障关系错综复杂，故障原因和故障现象之间的对应关系模糊，大大提高了故障诊断的难度；

(2)网络设备的复杂性也提高了故障诊断的难度。网络设备的复杂性有两个含义第一是新的网络设备不断推出，功能越来越多，越来越复杂；第二是设备提供商数量众多,产品规格和标准不统一；

(3)随着Internet的广泛应用，计算机技术和网络通信技术得到迅速发展，新的数字通信网络不仅拥有多种业务流量，而且采用了多种融合的网络传输技术，不断采用的网络新技术对网络故障诊断提出了越来越高的要求。

正是由于上述困难的存在，传统的依靠网络专家以人工方式进行的故障诊断已经不能满足需要了。当代网络呼唤智能化的故障诊断技术以实现网络故障诊断的自动化，将人从繁重的诊断工作中解放出来。研究智能化网络故障诊断技术，发展与时代相适应的信息化保障体系，确立高效的故障定位理念和推动网络故障诊断精确化，已成为信息化建设的迫切需求。

目前用于故障定位的方法有很多，它们的理论基础来自人工智能、图论、神经网络、信息论等计算机科学领域。基于网络拓扑结构的特点和故障传播等的复杂性，目前的故障定位技术，具有单一性、难以应对复杂语义等缺点，不能完全满足网络故障定位的需求。基于规则推理的网络故障定位方法要求规则必须精确匹配，如果当前的网络状态与规则的条件不匹配，系统将退出整个推理过程。但是预先为一个大型网络确定所有的故障规则是非常困难，甚至是不可能的。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于关联图的网络自诊断故障定位方法。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于关联图的网络自诊断故障定位方法，包括步骤：

(1)捕捉一定时间内网络发生的告警序列AS，AS＝{a₁,a₂,...,a_n}，其中，a₁、a₂、...、a_n为告警节点；

(2)对比告警序列AS和已有的告警节点集合ANU，若告警节点不存在于已有的告警节点集合ANU中，则告警节点放入故障源集合S中；若告警节点存在于已有的告警节点集合ANU中，则将告警节点添加到临时故障集合S1中；