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基于被动测量的IP网络性能与故障管理技术研究

黄鹂声  
【摘要】:IP网络的性能评估和故障诊断是网络管理的核心部分,也是网络管理领域多年以来的研究热点。为了获取网络性能指标、采集网络故障信息,人们在网络测量方面开展了大量的研究工作,并设计了多种网络测量方法。然而,目前仍然存在部分问题尚未解决。如:在大规模网络中,难以对大量端到端路径的性能进行并行评估;在故障告警事件缺失或虚假告警的情况下,难以保证故障诊断结果的准确性。 本文提出一种基于被动测量的网络性能和故障管理机制,以试图解决网络管理中的两个关键问题:(1)IP网络性能状态的在线评估;(2)IP网络故障事件的实时关联分析。本文通过被动测量手段获取大量端到端路径性能指标采样,并在此基础上通过基于路由模型的推理方法RMBR(Routing Model Based Reasoning)实现网络故障诊断。上述机制涉及大规模并发流跟踪算法、被动模式测量方法、网络故障推理等一系列技术内容。本文的主要成果包括: (1)提出一种高速网络流跟踪算法。本文基于网络流的本地性特征,提出了可扩展哈希树算法SHT(Scalable Hash Tree)。与现有IPSX算法相比,SHT算法能够有效缩短流的查找时间,提高流跟踪效率。 (2)提出了若干网络性能指标的被动测量方法和QoE(Quality of Experience)指标的客观评价方法。在丢包率、时延、带宽等传统性能指标基础上,定义“半路径”性能指标作为测量对象,提出相应的被动模式测量方法,并通过QoE评价模型对不同性能指标的测量结果进行综合评价。 (3)提出基于性能测量的网络故障诊断方法。本文借鉴了基于模型的故障推理(Model-Based Reasoning, MBR)思想,提出了网络路由抽象模型RM(Routing Model)和相应的网络故障诊断方法RMBR,并结合网络断层扫描理论,对故障诊断过程中的关键算法进行设计,包括RPS(Routing Path Simulation)路由推演算法和LMT(Link Metrics Tomography)链路质量推断算法。 (4)通过原型系统对技术路线进行验证。本文的相关理论和方法均通过原型系统IDCFlow加以实现和验证。通过RPPM、FaultMan、NetView等子系统的设计,实现了本文工作思路中各个技术层次的内容。原型系统在CERNET网络和其他商用网络中获得应用。


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