计算机网络中的故障定位研究

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计算机网络中的故障定位研究

作者：周畅

来源：《软件工程》2016年第12期

摘要：随着信息技术的快速发展，计算机网络日趋复杂，故障定位技术作为网络管理的

核心一直是研究的热点。由于网络的互联性，网络故障存在着一定的关联，而计算机网络故障定位则是需要依据事件的相互关系，从多个故障事件中定位故障源。提出专家系统技术，基于主动轮询技术，基于拓扑结构，图论技术对此课题展开研究，并且详细介绍了基于蚁群的高效优化算法，大大提高了工作效率，为之后的故障定位技术的研究有着重要的借鉴意义。

关键词：故障定位；专家系统技术；网络拓扑结构；图论；蚁群算法

中图分类号：TP393.0 文献标识码：A

1 引言（Introduction）

随着各路网络应用的兴起，用户对于服务质量有着更高的要求。最关键问题之一就是维护计算机网络的可靠性。在计算机网络中故障是不可避免的，因此立即定位与处理是十分关键的[1]。故障管理过程通常分为四个阶段：故障检测、故障定位、修理和测试。其中的故障定位

是为了解释报警而分析的一系列故障暗示，准确地发现故障的位置[2]。为了提高网络的可靠性，能够迅速，准确地定位故障尤为重要。尽管前人对故障定位技术进行了不懈的研究，这些方法是从计算机科学的不同领域衍生出来的，包括人工智能、神经网络、信息论和自动化理论。但目前为止在复杂的通信系统中故障定位仍然是一个难题，还有许多问题有待于解决，本文则通过研究多种分析方法来实现故障定位。

2 专家系统技术（The expert system technology）

在故障定位和诊断中应用最为广泛的就是专家系统技术。专家系统试图去反应人类专家的行为，它们基于模仿一个人的，可能是从经验，或是基于它们的原则去理解系统行为。

2.1 规则库系统

仅仅依赖表面知识的方法是基于规则的推理系统，它不需要去深入理解底层系统结构和操作原则。所以对于小系统而言，它则可以提供一个强有力的工具去消除最不可能的假设。但是规则库系统也有许多缺点，例如难以更新知识，以及难以维持。因为通常系统包括硬编码的网络配置，基于观察得出的统计数据虽然已经自动派生出相关规则，但是当系统配置被改变时一定会再生出大部分的相关规则，可见规则库系统是效率低下的和不能处理不精确的情况。缺乏结构的规则库系统通常很难允许使用在分层构建的分布式系统中。

2.2 案例库系统