淺談計算機網絡故障管理智能化
導語：計算機網絡的管理是計算機網 絡領域中的關鍵技術之一,其目的是確保網絡正常穩定的運行。現在一些網管軟件趨向于將專家系統等人工智能技術引入到網絡故障診斷和排除中。提高網絡故障的 智能水平有助于網絡高效、可靠地運行。網絡管理的智能化也是發展的必然趨勢。為此本文針對網絡故障智能化管理進行研究,并提出了建立事件知識庫提高故障管 理的智能水平的方法,為網絡故障智能化的進一步發展奠定了基礎
摘要：隨著計算機網絡規模的日益擴大，網絡的復雜性和不確定因素都在增強，網絡的管理變得越來越困難。故障管理作為網絡管理的一個重要部分，直接關系到網絡能否正常運行，因此需要一套科學的管理方法進行網絡管理。
關鍵詞：計算機網絡;智能化;故障管理
引言
隨著計算機網絡規模的日益擴大，網絡的復雜性和不確定因素都在增強，網絡的管理變得越來越困難。故障管理作為網絡管理的一個重要部分，直接關系到網絡能否正常運行，因此需要一套科學的管理方法進行網絡管理。隨著計算機網絡規模的日益擴大，網絡的復雜性和不確定因素都在增強，網絡的管理變得越來越困難。
一.智能化網絡管理的概述
為了能夠更有效地對各種大型復雜的網絡進行管理，許多研究人員將人工智能技術應用到網絡管理領域。雖然全面的智能化的網絡管理距離實際應用還有相當長的一段路要走，但是在網絡管理的特定領域實施智能化，尤其是基于專家系統技術的網絡管理是可行的。用于故障管理的專家系統由知識庫、推理機、知識獲取模塊和解釋接口四大主要部分組成。專家系統以其實時性、協作管理、層次性等特點，特別適合用在網絡的故障管理領域。但同時專家系統也面臨一些難題:
1.動態的網絡變化可能需要經常更新知識庫。
2.由于網絡故障可能會相關到其它許多事件，很難確定與某一癥狀相關的時間的開始和結束，解釋和綜合消息復雜。
3.可能需要大量的指令用以標識實際的網絡狀態，并且專家系統需要和它們接口。
4.專家系統的知識獲取一直以來是瓶頸所在，要想成功地獲取網絡故障知識，需要經驗豐富的網絡專家。
在實現智能化網絡管理系統時，還必須把握系統復雜性與系統性能的關系。不僅要利用將較為成熟的人工智能技術，而且要考慮實現上的復雜度和引入人工智能技術對系統性能和穩定性的影響。
二.基于免疫agent的網絡故障管理
在前面介紹理論的基礎上，我們提出了一個基于免疫agent的網絡故障管理模型。下面對這個模型進行詳細分析。
1.免疫agent故障管理模型
免疫Agent網絡模型的工作原理是，當網絡發生故障的時候，搜集故障信息，然后經過一定的處理后，以抗原的形式提交到本地agent，本地agent首先在本地知識庫進行搜索，看是否存在與抗原相匹配的故障類型，如果存在，那么輸出故障信息，同時發送匹配成功的激勵信號;否則發送協助信號，請求其他agent協助解決，其他agent接收到幫助信號以后，到自己agent中的知識庫就行搜索，看是否存在相匹配的信息，如果存在，則將匹配到的故障類型發送給本地agent，否則將故障信息交由人工解決。免疫agent模型如下圖所示。
模型的運行是不斷進行迭代的協同進化過程。每進行一次故障數據信息的診斷，模型就完成一次迭代過程。每一次迭代中，Agent之間會進行信息的交互，在迭代過程中每一個agent的知識庫(也就是抗體集)會不斷的進行更新，因而故障診斷能力會不斷的增強，整個過程是始終是處于動態變化。
2.Agent各功能模塊介紹
移動agent由六種不同功能的agent組成。下面對每種agent功能進行詳細介紹。
(1)信息采集agent
信息采集是進行故障診斷的前提。信息采集agent主要是對網絡主機及所屬子網絡上的原始數據進行收集，然后將收集到的原始數據保存，然后進行一些預處理(如分析數據傳輸采用的協議、丟包率等)，為故障診斷準備好數據信息。
(2)故障診斷agent
故障診斷agent是整個系統的核心。一個故障診斷agent通常只包含相對有限、獨立的故障檢測方法，提供對某一具體類型的數據分析服務，因此它的檢測能力是非常有限的。故障診斷agent根據本身的責任，它會主動發送請求給相關的信息采集agent，然后對返回的信息進行分析，得出診斷結論。如果存在無法識別的異常，故障診斷agent會將數據源信息、實際診斷方法、故障參數等信息作為本地存儲，發送給決策agent做下一步處理。
(3)通信agent
所謂的通信agent就是負責網絡agent之間的相互通信。每個局域網都有一個通信agent而且是唯一，局域網內的agent之間必須通過通信agent才能進行交互，否則不能直接通信。通信agent本身并不具備執行診斷任務的能力，是為其他agent服務的。
(4)決策agent
系統在故障診斷過程中可能遇到各種問題，如數據采集不完整、領域知識不完備等，這些因素增加了檢測結果的不確定性。對于比較簡單的任務而言，決策agent也許不是必需的，但是如果任務比較復雜，根據單一故障特征并不能確定問題的所在，此時決策agent就發揮作用了。如果無法得出明確的診斷結論，這個時候決策agent會將診斷信息發送給系統管理agent，請求人工處理，處理完成后，將處理信息添加到知識庫中，以備將來使用，這也就是學習過程。
(5)知識管理agent(知識庫)
知識管理agent主要功能是存儲相關領域的基本原理、專家的經驗知識以及一些實際案例等，信息數據也是專家知識庫的重要部分。知識庫的內容為各種故障的診斷提供了必需的知識。知識管理agent主要是維護、搜索、轉換知識庫中的知識，包括協調全局、本地知識庫的管理的同步和關聯，負責知識庫中知識的更新與學習。
(6)系統管理agent
系統管理agent是整個系統正常運行的保障，主要職責是負責agent的創建、掛起、注銷等，并為各個agent提供信息搜索功能。系統管理agent中還為診斷任務聯盟提供信息存儲功能。
(7)故障診斷中抗體庫算法設計
在整個系統中，故障診斷是系統中的最重要部分，而故障診斷的核心是抗體庫。本文基于免疫原理的設計了一種高效的算法，具體描述如下。
①初始種群，根據待解決問題的具體要求，隨機產生數量為N的個體。
②根據專家知識和經驗建立本地知識庫，本地知識庫包含的一系列的抗體集。
③本地知識庫接收其它Agent的疫苗，然后進行知識庫的更新，形成新的抗體集。
④抗原傳感器采集一定范圍內的信息數據。
⑤如果判斷采集到的信息數據可能會存在異常，則發送協助解決信息給當前免疫Agent，處于等待狀態并保持免疫耐受，轉步驟⑧。
信息數據與本地知識庫抗體進行匹配，如果匹配成功，那么表明本地知識庫內有對應的解決方案(即存在抗體)，然后進行免疫應答。
⑥將此抗體模式作為疫苗，發送刺激信號給其它相關免疫Agent，然后可以作為經驗給其它免疫Agent解決類似問題。
⑦進入下一階段，轉到步驟③。
⑧若免疫Agent返回的信息是繼續等待，那么繼續保持免疫耐受，并轉到步驟⑦;若其它免疫Agent返回經驗知識作為參考，那么轉到步驟⑤,并且學習參考經驗知識并保存，然后對本地知識庫進行更新，提供給下次免疫答復。
實際的操作過程中，我們首先需要定義網絡狀態和實體，網絡故障具體表現在網絡實體的某些的屬性值的超出了允許的范圍，然后系統就可以獲取網絡運行時的信息，對這些信息進行預處理，將其轉換成具體問題的求解，最后將此問題求解方案通過一定的形式轉化成免疫算子，用于生成種群中的個體。
結束語
本文提出的基于免疫agent的網絡故障管理智能化系統，相對于傳統的網絡故障管理，具有更好的靈活性和主動性，具有更高的效率和決策能力。我們將免疫算法和Agent結合運用到網絡故障管理中，可以對一些不完整的信息進行處理，提高了網絡管理智能化水平，特別適合于分布式的大型復雜網絡，能更好地、更快的發現解決了網絡中存在各種問題。
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