張路青

(武漢市74223信箱 武漢 430074)

1 引言

隨著艦載裝備的網(wǎng)絡化、信息化程度不斷提高,艦載網(wǎng)絡的應用范圍日益擴大,規(guī)模、復雜度和能力也不斷提高,已逐漸成為現(xiàn)代艦艇的基礎信息設施。一旦發(fā)生網(wǎng)絡故障,致使網(wǎng)絡性能下降或者通信中斷,將會給艦艇帶來巨大的損失,甚至危及艦艇安全。因此,行之有效的網(wǎng)絡管理是新型艦載網(wǎng)絡必備的功能,而故障管理又是網(wǎng)絡管理的重中之重。

2 故障管理概述

網(wǎng)絡故障的兩個主要特性是網(wǎng)絡無法正常運行或差錯出現(xiàn)次數(shù)超出了門限值[1]。而所謂故障管理是利用網(wǎng)絡管理工具發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中的故障、理解其含義并啟動糾正措施的過程,其任務是檢測、定位和盡可能修復網(wǎng)絡中硬件和軟件的故障,主要包括三個步驟[2]:

1)發(fā)現(xiàn)故障(即故障檢測);

2)分離故障原因(即故障診斷、定位);

3)如有可能修復故障。

其工作流程一般如圖1[3]所示。

3 故障管理實現(xiàn)機制

按照以上故障管理的步驟和流程,故障管理機制主要涉及故障監(jiān)視發(fā)現(xiàn)和故障診斷,而故障恢復工作主要是修復或替換故障組件,不在此重點介紹。

3.1 故障發(fā)現(xiàn)機制

網(wǎng)絡故障的發(fā)現(xiàn)主要通過收集與網(wǎng)絡狀態(tài)相關的數(shù)據(jù)進行分析,一般采用兩種方法[4]:

方法1:被管設備向管理系統(tǒng)主動報告關鍵網(wǎng)絡事件。關鍵網(wǎng)絡事件是諸如連接失敗、設備重新啟動或者從一個主機來的響應無法收到等事件。

圖1 故障管理流程

方法2:管理系統(tǒng)定期的查詢網(wǎng)絡設備。即定時地對網(wǎng)絡設備進行狀態(tài)查詢以及時發(fā)現(xiàn)故障。但這種方法需要系統(tǒng)在發(fā)現(xiàn)故障所需的及時程度與所需的帶寬消耗之間進行權衡。

3.2 故障診斷機制

故障診斷在故障發(fā)現(xiàn)之后進行,是故障管理中的重點和難點。其實質是完成從網(wǎng)絡的故障癥狀(告警信息)到網(wǎng)絡故障原因的映射[5]。目前,主要有以下幾種診斷機制。

3.2.1 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是首先被引入故障診斷領域的人工智能技術,它將領域知識編成一系列產(chǎn)生式規(guī)則,在推理過程中將故障征兆與原因結果直接相連。主要是在知識庫和事實庫的基礎上進行推理。但專家系統(tǒng)存在知識獲取困難、知識難以維護、知識應用面窄、推理能力弱和不適于解決模糊問題等缺點,使得基于這種技術的故障診斷專家系統(tǒng)在遇到未見過的新故障或新信息時,不能正確處理。對于模糊的故障征兆,難以得到正確的診斷結果。

3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)網(wǎng)絡由大量類似于神經(jīng)元的簡單處理單元相互連接而成,是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡結構的一種復雜的、大規(guī)模的非線性系統(tǒng)。其中常用于故障診斷的是前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡,它利用連接強度(神經(jīng)元間的連接權值)和神經(jīng)元的非線性輸入輸出關系,實現(xiàn)從輸入狀態(tài)空間到輸出狀態(tài)空間的非線性映射。這種方法具有很好的容錯性,通過對樣本的學習,神經(jīng)網(wǎng)絡可以發(fā)現(xiàn)其中隱含的信息,建立規(guī)則,最小程度地受人為因素的影響。其局限性有:首先需要較多訓練樣本用于神經(jīng)網(wǎng)絡學習才能使得網(wǎng)絡收斂,從而得出穩(wěn)定的診斷結果。難于處理因不完全領域知識而產(chǎn)生的非單調性和不精確性。

3.2.3 貝葉斯網(wǎng)絡

貝葉斯網(wǎng)絡也叫做置信度網(wǎng)絡或因果網(wǎng)絡,是一種有向非循環(huán)圖[6],特別適用于概率和不確定性突出的問題。在故障管理中,貝葉斯網(wǎng)絡可以通過給定告警數(shù)據(jù)推斷出最可能的故障原因。而且貝葉斯網(wǎng)絡具有魯棒性,在故障告警信息不完全或不精確時,也可評估出近似的故障診斷結果。另外還可以對網(wǎng)絡故障進行一定的預測,可以在故障發(fā)生前及時通知管理者采取必要的措施以避免其發(fā)生。

貝葉斯網(wǎng)絡的難點在于:首先,貝葉斯網(wǎng)絡的結構是最基礎且最重要的問題。如何根據(jù)被管網(wǎng)絡的結構和故障間的關系,合理的確定貝葉斯網(wǎng)絡的結構?是否所有被管對象、所有故障都要反應在貝葉斯網(wǎng)絡中?如果這些映射關系設定的不好,有效的故障診斷根本無從談起。其次,面對大型異構網(wǎng)絡,貝葉斯網(wǎng)絡如何學習各點的條件概率也是個不易解決的問題。

3.2.4 混合方法

故障診斷研究和應用中發(fā)現(xiàn),技術本身的局限性可能會導致診斷結果的不確定性。因此,每種故障診斷技術都存在其優(yōu)缺點,如果將某些方法進行一定融合,就可以取長補短,提高診斷方法的有效性和診斷結果的精確性。神經(jīng)網(wǎng)絡與專家系統(tǒng)相結合就是較為成功的例子。專家系統(tǒng)根據(jù)人類專家領域知識的相應規(guī)則和算法實現(xiàn),從宏觀上實現(xiàn)智能行為。神經(jīng)網(wǎng)絡方法則從微觀上模擬人腦的智能行為,其智能存在于網(wǎng)絡結構及其自適應規(guī)則中,通過大量樣本學習,可推廣問題的解決范圍,從而有利于克服基于符號推理方法的知識獲取瓶頸。其他混合方法還有很多,此處不一一列舉了。

4 故障管理實現(xiàn)技術

目前在實際故障管理系統(tǒng)開發(fā)中主要還是采用集中式的三層體系結構,一般如圖2所示。

1)故障數(shù)據(jù)采集層

主要功能是自動采集故障管理所需的相關數(shù)據(jù),[7]如利用ICMP和SNMP所提供的T RAP機制作為基本的數(shù)據(jù)獲取手段來實現(xiàn)對故障事件的采集、過濾和規(guī)格化,并通過對故障事件作過濾和關聯(lián)等處理,形成固定格式的記錄信息,生成各種設備故障和網(wǎng)絡事件報告。

圖2 故障管理系統(tǒng)層次結構

2)故障數(shù)據(jù)處理層

故障數(shù)據(jù)處理層重要完成故障通報、故障日志的創(chuàng)建和維護以及故障重定義等功能。

?故障通報

當故障產(chǎn)生/清除時,故障數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)通知上層應用更新拓撲圖上節(jié)點的故障狀態(tài)。

?故障日志創(chuàng)建及維護

系統(tǒng)對產(chǎn)生的故障和事件信息進行記錄,以便用戶對歷史故障進行查詢。并定期進行維護、備份及刪除。

?故障重定義功能

用戶能夠根據(jù)故障類型、故障級別等條件對故障類型和故障級別進行重定義。

3)故障管理應用層

?故障實時監(jiān)視

故障實時監(jiān)視包括故障上報條件的設置、故障信息實時顯示的過濾控制、故障提示過濾條件的管理等功能。

?故障管理

故障管理包括故障顯示、查詢和統(tǒng)計、故障分析和定位、故障確認過濾條件、故障確認與清除等功能。

?故障管理報表

故障管理報表以報表系統(tǒng)方式表現(xiàn),包括故障樹圖、故障時報、網(wǎng)元故障簡報、網(wǎng)元故障詳情、網(wǎng)元故障歷史統(tǒng)計等。

5 結語

故障管理是未來新型艦艇中艦載網(wǎng)絡管理必不可少的功能之一,其有效與否對網(wǎng)絡可靠性有著非常重要意義,直接影響新型艦艇的信息化水平。文章從故障管理的基本概念入手,對故障管理機制和實現(xiàn)技術等核心內(nèi)容進行了歸納研究和分析描述,其成果可作為技術參考,用于艦載網(wǎng)絡故障管理系統(tǒng)的設計和開發(fā)。

[1]雷震甲.計算機網(wǎng)絡管理[M].西安:西安交通大學出版社,2004

[2]管海兵,白英彩.計算機網(wǎng)絡管理系統(tǒng)設計與應用[M].上海:上海交通大學出版社,2004

[3]Mani Subramanian.Network Management Principles and Practice[M].北京:高等教育出版社,2001

[4]曹文君,閻華,沈富可.計算機網(wǎng)絡管理理論與實踐教程[M].成都:電子科技大學出版社,2002

[5]候霞,范植華,李鴻培.網(wǎng)絡故障管理的現(xiàn)狀與發(fā)展[J].計算機工程與應用,2004(增刊):13～17

[6]Hoagjan Li.An Introduction to Belief Networks[R].CSHCN Technical Report,1999:3l

[7]李悅.利用SNMP對網(wǎng)絡管理系統(tǒng)的分析與設計[D].天津:天津大學博士論文,2006