毛 莉，齊德昱

(1.華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究所，廣東 廣州 510006； 2．廣東警官學(xué)院計(jì)算機(jī)系，廣東 廣州 510440)

基于多維度測(cè)量的網(wǎng)絡(luò)性能動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法*

毛 莉1,2，齊德昱1

(1.華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)研究所，廣東 廣州 510006； 2．廣東警官學(xué)院計(jì)算機(jī)系，廣東 廣州 510440)

針對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)方法存在的靜態(tài)性和片面性問題，提出了一種基于多維物元模型的網(wǎng)絡(luò)性能動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法，從多維網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)物元模型、網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、模糊層次分析策略幾個(gè)方面展開討論，并給出了權(quán)重取值算法。實(shí)例顯示，該評(píng)價(jià)方法有助于網(wǎng)絡(luò)管理人員多維度動(dòng)態(tài)跟蹤、定量分析和監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行,提高網(wǎng)絡(luò)管理過程的可觀測(cè)性和可預(yù)警性。

網(wǎng)絡(luò)管理；多維度；動(dòng)態(tài)；物元模型；模糊層次分析

1 引言

在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)[1]背景下，軟件對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴在不斷提高，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性、可用性、高效性等諸多性能指標(biāo)也被越來越多地關(guān)注。如何動(dòng)態(tài)跟蹤和定量分析網(wǎng)絡(luò)性能、預(yù)警網(wǎng)絡(luò)中的薄弱節(jié)點(diǎn)、在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)環(huán)境基礎(chǔ)上提高網(wǎng)絡(luò)性能，是目前網(wǎng)絡(luò)工程項(xiàng)目中迫切需要研究的現(xiàn)實(shí)問題。

目前，評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)性能通常采用靜態(tài)綜合評(píng)價(jià)方法[2～5]，這些研究多側(cè)重于采用某種分析方法，測(cè)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)主要從某個(gè)維度出發(fā)，只考慮在某一時(shí)間、地域截面下的靜態(tài)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，其結(jié)果往往帶有片面性，對(duì)測(cè)量結(jié)果缺少動(dòng)態(tài)的定量評(píng)價(jià)，不能對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象作時(shí)間和空間上的整體對(duì)比。實(shí)際網(wǎng)絡(luò)工程中,網(wǎng)絡(luò)管理員常常需要掌握網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)，雖然網(wǎng)絡(luò)測(cè)量過程按計(jì)劃開展,但由于測(cè)量數(shù)據(jù)龐大，對(duì)測(cè)量結(jié)果缺少動(dòng)態(tài)的定量評(píng)價(jià)，因此很難在測(cè)量評(píng)價(jià)過程中及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的薄弱環(huán)節(jié),并有效控制和提高網(wǎng)絡(luò)管理效率。

網(wǎng)絡(luò)綜合評(píng)價(jià)需要考慮多項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)，通常情況下由于各單項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果之間不相容, 直接評(píng)價(jià)較為困難。目前提出的綜合評(píng)價(jià)模型有模糊層次分析FAHP(Fuzzy Analytic Hierarchy Process)方法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法、灰色綜合分析法等，都有其特點(diǎn)和適用性[6]。FAHP方法是一種定性與定量分析相結(jié)合的多準(zhǔn)則決策法，利用相對(duì)隸屬度理論結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)定出各指標(biāo)隸屬于重要性等級(jí)下的模糊隸屬度，使評(píng)價(jià)過程更為客觀、合理。因此，本文計(jì)算網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重采用Chang D-Y提出的FAHP方法[7]，盡管目前很多FAHP方法計(jì)算權(quán)重，由于Chang D-Y的算法計(jì)算量小且高效，很多相關(guān)研究應(yīng)用此方法。

在綜合網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)中引入物元模型[8]與動(dòng)態(tài)方法，建立多維動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)物元模型，為評(píng)價(jià)過程定性和定量的分析方式奠定動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)，簡(jiǎn)化了測(cè)量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、表示和處理。網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)是評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)基于時(shí)間維度和地域維度的擴(kuò)展,實(shí)質(zhì)上是在靜態(tài)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上引入時(shí)間因素和地域因素構(gòu)成的具有時(shí)間、地域和指標(biāo)三維結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)排序問題。

因此，本文提出一種基于多維度測(cè)量的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法，并從動(dòng)態(tài)多維網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)物元模型、網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、模糊層次分析策略幾方面闡述方法的實(shí)現(xiàn)，最后通過實(shí)例給出了方法的應(yīng)用情況。

2 多維網(wǎng)絡(luò)性能動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)方法框架

如圖1所示，網(wǎng)絡(luò)性能綜合評(píng)價(jià)指依據(jù)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量用例集中的測(cè)量用例,執(zhí)行評(píng)價(jià)步驟,并輸出測(cè)評(píng)結(jié)果。

Figure 1 Framework of network performance dynamic comprehensive evaluation method圖1 網(wǎng)絡(luò)性能動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)方法框架

本文將網(wǎng)絡(luò)性能動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)定義為：基于時(shí)間序列和地域區(qū)間跟蹤網(wǎng)絡(luò)測(cè)量，收集測(cè)量信息，從網(wǎng)絡(luò)異常指數(shù)和可用性指數(shù)方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析和評(píng)價(jià)，并依據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果及時(shí)預(yù)警，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員繼續(xù)跟進(jìn)。為了簡(jiǎn)化測(cè)量步驟，暫不考慮網(wǎng)絡(luò)測(cè)量過程中的人員、組織和管理等相關(guān)因素，主要對(duì)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量中測(cè)量的執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行定量的監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)。下面分別從定義多維物元模型、動(dòng)態(tài)分析模糊評(píng)價(jià)模型、仿真實(shí)驗(yàn)幾方面闡述基于多維度測(cè)量網(wǎng)絡(luò)性能的動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)方法。

3 網(wǎng)絡(luò)性能動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)的物元模型

3.1 網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)的物元模型

定義1(物元模型)[8]給定事物的名稱N，描述事物的基本元，簡(jiǎn)稱物元，表示為一個(gè)由序三元組(N,c,v)，其中c是N的特征，v是關(guān)于c的量值。如果N由n個(gè)特征c1、c2、…、cn和相應(yīng)的量值v1、v2、…、vn描述，可表示為：

定義2(網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)的基本物元模型) 基于物元定義，定義描述網(wǎng)絡(luò)對(duì)象的基本物元模型為:

其中，N1、N2、…、Nk表示k個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)c1、c2、…、cn，指標(biāo)量值vij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的量值。

定義3(基于時(shí)序的網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)物元模型) 基于時(shí)序描述網(wǎng)絡(luò)對(duì)象的物元模型以四元組(N,C,V,T)描述網(wǎng)絡(luò)性能，反映了網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)值隨時(shí)間變化的趨勢(shì)，定義如下：

定義4(基于地域的網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)物元模型) 類似地，基于地域描述網(wǎng)絡(luò)對(duì)象的物元模型以四元組(N,C,V,Z)描述網(wǎng)絡(luò)性能的區(qū)域性分析：

3.2 動(dòng)態(tài)多維度網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)物元模型

為了從不同角度評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)性能，提出了側(cè)重不同角度的動(dòng)態(tài)多維度網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)物元模型，評(píng)價(jià)維用于描述網(wǎng)絡(luò)性能的綜合評(píng)價(jià)，包括網(wǎng)絡(luò)服務(wù)可用性和網(wǎng)絡(luò)鏈路可用性指數(shù)(如往返時(shí)長(zhǎng)、吞吐率、可用帶寬、帶寬資源占用率)和異常性指數(shù)(如丟包率、包出錯(cuò)率、時(shí)延抖動(dòng))；時(shí)間維和地域維用于描述網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)隨時(shí)間和地域變化的趨勢(shì)。如圖2所示，網(wǎng)絡(luò)性能物元模型通過統(tǒng)一的物元模式對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能描述進(jìn)行重構(gòu)，體現(xiàn)了評(píng)價(jià)-時(shí)間-地域三者之間的關(guān)系。

Figure 2 Multi-dimensional matter-element model of network evaluation圖2 多維度網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)物元模型

4 網(wǎng)絡(luò)性能綜合評(píng)價(jià)方法

4.1 指標(biāo)體系

網(wǎng)絡(luò)性能綜合評(píng)價(jià)應(yīng)滿足以下原則：設(shè)計(jì)的指標(biāo)體系能夠滿足科學(xué)性和先進(jìn)性原則，能夠有效地反映所評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)的性能特征；設(shè)計(jì)合理的指標(biāo)層次結(jié)構(gòu)，滿足全面性和系統(tǒng)性原則，能夠全面反映所評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)的基本狀態(tài)，并提供必要的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)；評(píng)價(jià)模型應(yīng)實(shí)現(xiàn)定性和定量分析相結(jié)合，將評(píng)價(jià)指標(biāo)定量化和規(guī)范化，為定性分析奠定基礎(chǔ)；評(píng)價(jià)體系應(yīng)具備可行性和可操作性，設(shè)置為可采集和可量化的指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)有效測(cè)量或統(tǒng)計(jì)。

不同的性能指標(biāo)反映網(wǎng)絡(luò)不同方面的性能，網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)的選取是根據(jù)業(yè)務(wù)需要設(shè)置的。本文根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化組織IETF(Internet Engineering Task Force)定義的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量指標(biāo)框架[9]選取部分參數(shù)，包含了三大基本指標(biāo)(往返時(shí)長(zhǎng)、丟包率和可用帶寬，反映網(wǎng)絡(luò)的整體性能)、嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)用戶體驗(yàn)感的指標(biāo)(包出錯(cuò)率、時(shí)延抖動(dòng)和帶寬資源占用率反映網(wǎng)絡(luò)擁塞程度)以及反映網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)能力指標(biāo)(吞吐率是對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及其部件處理數(shù)據(jù)能力的總體評(píng)價(jià))。

網(wǎng)絡(luò)性能綜合指數(shù)是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中采集不同質(zhì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合計(jì)算和度量，成為一種測(cè)量方法，反映網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)的網(wǎng)絡(luò)特征數(shù)據(jù)變化程度的相對(duì)數(shù)。網(wǎng)絡(luò)性能綜合指數(shù)體系是一個(gè)二級(jí)三層結(jié)構(gòu)的指標(biāo)體系，將次準(zhǔn)則層對(duì)主準(zhǔn)則層的評(píng)判作為第一級(jí)評(píng)判，將主準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的評(píng)判作為第二級(jí)評(píng)判，由此構(gòu)成一個(gè)二級(jí)三層的綜合評(píng)價(jià)模型。異常指數(shù)(B1)和可用性指數(shù)(B2)作為一級(jí)指標(biāo)?？捎眯灾笖?shù)用于反映網(wǎng)絡(luò)可以提供正確服務(wù)的能力，主要包括反映網(wǎng)絡(luò)服務(wù)可用性和網(wǎng)絡(luò)鏈路可用性的指標(biāo)，二級(jí)指標(biāo)包括往返時(shí)長(zhǎng)(B21)、吞吐率(B22)、可用帶寬(B23)、帶寬資源占用率(B24)。異常指數(shù)反映了網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)異常程度，通常由于網(wǎng)絡(luò)受到攻擊和安全威脅或網(wǎng)絡(luò)設(shè)備故障引起的，其二級(jí)指標(biāo)包括丟包率(B11)、包出錯(cuò)率(B12)、時(shí)延抖動(dòng)(B13)。

Figure 3 Hierarchical structure of network comprehensive evaluation圖3 網(wǎng)絡(luò)綜合評(píng)價(jià)層次結(jié)構(gòu)圖

4.2 模糊層次分析的基本理論

4.2.1 三角模糊數(shù)

(1)數(shù)乘運(yùn)算

(2)加法運(yùn)算

(3)乘法運(yùn)算

(4)逆運(yùn)算

(5)根式運(yùn)算

4.2.2 FAHP方法

定義9(兩個(gè)三角模糊數(shù)比較) 兩個(gè)三角模糊數(shù)M1≥M2的可能程度定義為:

此式可改寫為：

V(M2≥M1)=hgt(M1∩M2)=μM2(d)=

其中，d是μM1和μM2最高交叉點(diǎn)D的縱坐標(biāo)。

定義10(k個(gè)三角模糊數(shù)比較)

V(M≥M1,M2,…,Mk)=

V[(M≥M1)and(M≥M2)and…and(M≥Mk)]=minV(M≥Mi)

定義11(權(quán)重向量) 假定d′(Ai)=minV(Si≥Sk)，對(duì)于k=1,2,…,n;k≠i。權(quán)重向量定義為W′=(d′(A1),d′(A2),…,d′(An))T，其中Si是指判斷矩陣中第i個(gè)元素與其它同層所有元素相比較得到的綜合重要程度，Ai表示第i個(gè)元素。

歸一化后，F(xiàn)AHP的權(quán)向量為:

基于定義8～定義11提出了算法1，即對(duì)模糊矩陣判斷矩陣的指標(biāo)權(quán)重取值機(jī)器實(shí)現(xiàn)方法。算法1中最大的時(shí)間開銷語(yǔ)句是用于計(jì)算三角模糊數(shù)sMi≥sMj的可能程度和凸模糊數(shù)sMi大于或等于n-1個(gè)凸模糊數(shù)的可能程度，兩者的時(shí)間復(fù)雜度均為O(n2)，因此算法總的時(shí)間延遲為O(n2)，其中n是評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取并非越多越好，而是應(yīng)該遵循全面性、避免重復(fù)，注重可比性和可測(cè)性原則。因此，實(shí)踐中往往選取能夠全面和科學(xué)反映網(wǎng)絡(luò)性能的指標(biāo)，n取值范圍是[3,10]。

算法1FAHP準(zhǔn)則權(quán)重取值算法

輸出：歸一化的權(quán)重向量WFAHP=(dM1,dM2,…,dMn)T。

1.FORallMi∈M(i∈[1,n])DO

2. sMi=fse(A)//計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的模糊綜合程度值

3.END FOR

4.FOR allMi,Mj∈M(i∈[1,n],j∈[1,n] andj≠i) DO

5.VMiMj=sup(sMi,sMj)/*計(jì)算三角模糊數(shù)sMi≥sMj的可能程度*/

6.END FOR

7.FOR allMi,Mj∈M(i∈[1,n],j∈[1,n] andj≠i) DO

9.END FOR

12.END FOR

13.WFAHP={dMi|i∈[1,n]}

14.RETURNWFAHP

Figure 4 A polytechnic campus network topology圖4 某職業(yè)技術(shù)學(xué)院校園網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

4.3 數(shù)據(jù)的無量綱化處理

數(shù)據(jù)無量綱化處理的目的是消除不同評(píng)價(jià)指標(biāo)在量級(jí)、單位上的差異(信息)。本文采用的均值化方法如下：

均值化后的方差為：

可見均值化后的數(shù)據(jù)方差為均值化前方差除以均值平方，因此變化后的數(shù)據(jù)保留了各指標(biāo)變異程度信息。

4.4 綜合評(píng)價(jià)值

定義12網(wǎng)絡(luò)綜合性能評(píng)價(jià)值定義如下：

5 實(shí)例分析

校園網(wǎng)是一個(gè)自主的互聯(lián)的計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的集合，某職業(yè)技術(shù)學(xué)院的校園網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖4所示。

基于OPNET擁有豐富的模型庫(kù)，提供復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)仿真環(huán)境，本文將圖中校園的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)映射到OPNET中，構(gòu)建仿真模型，獲得實(shí)驗(yàn)所需數(shù)據(jù)。

對(duì)于一個(gè)三層辦公樓，樓宇內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是兩級(jí)星型結(jié)構(gòu)，一級(jí)星型結(jié)構(gòu)利用Cisco 3640路由器連接各樓層交換機(jī)(Cisco 2924)，并接入校園主干網(wǎng)；每層24個(gè)網(wǎng)絡(luò)用戶接入一臺(tái)交換機(jī)構(gòu)成二級(jí)星型網(wǎng)絡(luò)。

5.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

根據(jù)第4節(jié)網(wǎng)絡(luò)綜合性能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，設(shè)計(jì)了“網(wǎng)絡(luò)性能分析專家綜合評(píng)審咨詢表”，根據(jù)五位專家在表中填寫的數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)權(quán)重平均值，利用模糊等級(jí)進(jìn)行兩兩比較指標(biāo)的重要程度(如表1所示)，獲得指標(biāo)權(quán)重(如表2～表4所示)。

Table 1 Ambiguous semantics scale of relative importance表1 模糊比較標(biāo)度及含義

可見，專家對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的定義隨著地域和時(shí)間不同而有所區(qū)別，工作時(shí)間的辦公區(qū)關(guān)注于網(wǎng)絡(luò)的可用性，而上課時(shí)間的學(xué)生宿舍區(qū)則更加重視網(wǎng)絡(luò)是否存在異常性。

根據(jù)算法1，計(jì)算出兩級(jí)指標(biāo)的歸一化權(quán)重(如表5所示)。

Table 2 Relative importance of main criteria表2 多維一級(jí)指標(biāo)的模糊判斷矩陣

5.2 計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值

分析校園網(wǎng)的整體網(wǎng)絡(luò)性能狀況，需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)中多個(gè)節(jié)點(diǎn)以及連接到這個(gè)節(jié)點(diǎn)鏈路的性能指標(biāo)進(jìn)行測(cè)量。本節(jié)隨機(jī)選取四個(gè)樓宇接入節(jié)點(diǎn)(Z1和Z2屬于辦公區(qū)，Z3和Z4屬于學(xué)生宿舍區(qū))，分別對(duì)其測(cè)量五個(gè)時(shí)刻基于統(tǒng)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)數(shù)據(jù)(如表6所示)，根據(jù)第4節(jié)方法對(duì)其進(jìn)行無量綱化處理得到表7，由定義12計(jì)算各節(jié)點(diǎn)不同時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)性能綜合評(píng)價(jià)值(如表8所示)。

Table 3 Relative importance of sub-criteria of anomaly(B1)表3 動(dòng)態(tài)多維異常指數(shù)的二級(jí)模糊判斷矩陣

Table 4 Relative importance of sub-criteria of availability(B2)表4 多維可用性指數(shù)的二級(jí)模糊判斷矩陣

Table 5 Unified weights of criteria表5 多維性能指標(biāo)歸一化權(quán)重

Table 6 Quantitative data related to criteria values表6 指標(biāo)測(cè)量值

Table 7 Dimensionless criteria values表7 無量綱化處理后的數(shù)據(jù)表

Table 8 Comprehensive evalution of network表8 網(wǎng)絡(luò)綜合性能評(píng)價(jià)

5.3 利用多維度測(cè)量網(wǎng)絡(luò)性能曲線，分析網(wǎng)絡(luò)性能和預(yù)警問題節(jié)點(diǎn)

網(wǎng)絡(luò)性能測(cè)量過程中，同步、動(dòng)態(tài)地統(tǒng)計(jì)并繪制各地域的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)隨時(shí)間的變化曲線。比較曲線之間的差異，綜合評(píng)價(jià)相對(duì)明顯偏低的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量點(diǎn)是當(dāng)前的預(yù)警問題節(jié)點(diǎn)，是由于多個(gè)測(cè)量指標(biāo)值出現(xiàn)異常(劣性指標(biāo)值高、優(yōu)性指標(biāo)值低)，應(yīng)通知網(wǎng)絡(luò)管理員進(jìn)一步跟進(jìn)。評(píng)價(jià)曲線分析范圍可以是局域網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部所有被測(cè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)之間的綜合評(píng)價(jià)比較，或各被測(cè)局域網(wǎng)絡(luò)之間某一維度的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)比較。必須說明的是, 該評(píng)價(jià)值在縱軸上的值越大代表同用戶對(duì)于網(wǎng)絡(luò)性能越滿意。通過評(píng)價(jià)值在橫軸上的比較則可以看出網(wǎng)絡(luò)性能綜合評(píng)價(jià)值在時(shí)間軸上的變化趨勢(shì)。

圖5是被測(cè)校園網(wǎng)的20個(gè)測(cè)試用例測(cè)量情況。本例設(shè)定的測(cè)量周期是1小時(shí)，即圖中每個(gè)時(shí)間點(diǎn)間隔1小時(shí)。評(píng)價(jià)波動(dòng)容忍閾值定義為該測(cè)量點(diǎn)在某時(shí)刻之前的三個(gè)周期平均評(píng)價(jià)值的±30%，即如果某測(cè)點(diǎn)連續(xù)三個(gè)周期評(píng)價(jià)值波動(dòng)幅度超出閾值，則需預(yù)警，通知網(wǎng)絡(luò)管理員進(jìn)行跟進(jìn)檢測(cè)。可以直觀看出，測(cè)量地域Z2和Z3的節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)性能比較穩(wěn)定，Z1偶爾存在較大波動(dòng)，Z4的綜合評(píng)價(jià)保持明顯劣勢(shì)并且波動(dòng)較大。因此,需要進(jìn)一步觀察Z1、Z4的走勢(shì)，符合條件應(yīng)采取相應(yīng)預(yù)警措施。

Figure 5 Curve of multi-dimensional dynamic network performance evaluation圖5 多維、動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)曲線

圖5中可以看到Z1在5T時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)值相對(duì)于本測(cè)量點(diǎn)最低，對(duì)照表6的實(shí)際測(cè)量值可知，Z1測(cè)量點(diǎn)5T時(shí)刻丟包率和包出錯(cuò)率高，時(shí)延抖動(dòng)大，吞吐率小，性能很差。類似地可以對(duì)照Z(yǔ)2觀測(cè)點(diǎn)的4T時(shí)刻。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，綜合評(píng)價(jià)值很好地反映了網(wǎng)絡(luò)性能狀況，并能對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象作時(shí)間和空間上的整體對(duì)比。

6 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種基于多維物元模型的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)性能綜合評(píng)價(jià)方法，能夠及時(shí)預(yù)警網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行薄弱環(huán)節(jié),使得網(wǎng)絡(luò)管理員能夠動(dòng)態(tài)追蹤、定量評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)性能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的薄弱節(jié)點(diǎn)，保障網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。通過實(shí)例說明了上述方法的有效性，該方法將被試用于基于形式領(lǐng)域融合的格件[11～14]網(wǎng)絡(luò)中，未來將對(duì)相關(guān)物元模型和評(píng)價(jià)算法作進(jìn)一步改進(jìn)和完善。

[1]MengXiao-feng,LiYong,ZhuJian-hua.Socialcomputingintheeraofbigdata:Opportunitiesandchallenges[J].JournalofComputerResearchandDevelopment, 2013, 50(12):2483-2491.(inChinese)

[2]LuoYun-qian,XiaJing-bo,ZhiYing-jian,etal.StaticIPnetworkquality’sfuzzyevaluationmethod[J].ComputerScience, 2010, 37(8):77-79.(inChinese)

[3]ZhaoHua-qiong,TangXue-wen.Evaluationmodelofnetworkserviceperformancebasedonfuzzyanalytichierarchyprocess[J].JournalofComputerApplications, 2013, 33(11):3035-3038.(inChinese)

[4]ChengXiao-hui,LiangQi-liang,HeJun-quan.ResearchonobjectiveweightdeterminemethodofZigBeenetworkperformanceindex[J].ApplicationResearchofComputers, 2013, 30(10):3068-3070.(inChinese)

[5]QianY,SongJ,GuoY,etal.Networkperformancecomprehensiveevaluationbasedonentropyofvaguesetandsimilaritymeasure[C]∥Procofthe14thInternationalConferenceonCommunicationTechnology(ICCT), 2012:555-559.

[6]DuDong,PangQing-hua,WuYan.Moderncomprehensiveevaluationmethodsandcases[M].Beijing:TsinghuaUniversityPress, 2008.(inChinese)

[7]ChangD-Y.ApplicationsoftheextentanalysismethodonfuzzyAHP[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,1996,95(3):649-655.

[8]CaiWen.Matter-elementmodelanditsapplication[M].Beijing:ScientificandTechnicalDocumentationPress, 1994.(inChinese)

[9]PaxsonV,MahdaviJ,MathisM,etal.RFC2330,FrameworkforIPperformancemetrics[S].IETF,1998.

[10] Kwiesielewicz M.A note on the fuzzy extension of Saaty’s priority theory[J]. Fuzzy Sets and Systems,1998,95(2):161-172.

[11] Qi De-yu,Qi Qi-hao.The computational model based on formal fusion:Chinese patent，10158202[P]. 2009-11-18.(in Chinese)

[12] Mao L,Qi D. Formal specification and proof of gridjack[C]∥Proc of the 5th International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID), 2012:110-114.

[13] Feng Bin.Researches on gridware-based information processing machine architecture[D]. Guangzhou:South China University of Technology, 2013.(in Chinese)

[14] Zhang Qian.Research on several key techniques of cloud manufacturing and its applications[D]. Guangzhou:South China University of Technology, 2013.(in Chinese)

附中文參考文獻(xiàn)：

[1] 孟小峰, 李勇, 祝建華. 社會(huì)計(jì)算:大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2013,50(12):2483-2491.

[2] 羅赟騫, 夏靖波, 智英建, 等. 統(tǒng)計(jì)IP網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的模糊評(píng)估方法[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué), 2010, 37(8):77-79.

[3] 趙華瓊, 唐學(xué)文. 基于模糊層次分析法的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)性能評(píng)估模型[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2013, 33(11):3035-3038.

[4] 程小輝, 梁?jiǎn)⒘? 何軍權(quán). ZigBee網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)客觀賦權(quán)方法研究[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究, 2013, 30(10):3068-3070.

[6] 杜棟，龐慶華，吳言. 現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法與案例精選 [M]. 北京:清華大學(xué)出版社, 2008.

[8] 蔡文. 物元模型及其應(yīng)用[M]. 北京:科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社, 1994.

[11] 齊德昱，齊啟豪. 基于形式領(lǐng)域融合的計(jì)算模型：中國(guó)，10158202[P]. 2009-11-18.

[13] 封斌. 基于格件的信息處理機(jī)體系結(jié)構(gòu)研究及其實(shí)現(xiàn)[D]. 廣州： 華南理工大學(xué), 2013.

[14] 張倩. 云制造若干關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用研究[D]. 廣州：華南理工大學(xué), 2013.

MAOLi,born in 1978,PhD candidate,lecturer,her research interests include computer architecture and distributed systems.

Adynamicnetworkperformanceevaluationmethodbasedonmulti-dimensionalmeasurement

MAO Li1,2，QI De-yu1

(1.Research Institute of Computer Systems,South China University of Technology,Guangzhou 510006;2.School of Computer,Guangdong Police College,Guangzhou 510440,China)

Aiming at overcoming the shortcomings of static and partiality in traditional network evaluation methods,based on multi-dimensional matter-element models, we propose a dynamic network performance evaluation method.This method is discussed from the aspects of multi-dimensional matter-element models of network evaluation,indicator system of network evaluation,and policies of fuzzy analytic hierarchy process.A campus network example shows that the evaluation method helps network managers track and monitor network operation dynamically and quantitatively,and improve the users’ability to observe and controll the network.

network management;multi-dimensional;dynamic;matter-element model;fuzzy analytic hierarchy process

1007-130X(2014)11-2106-08

2014-06-10;

：2014-08-20

廣東省自然科學(xué)基金團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(10351806001000000)；廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011B010200054)

TP302.7

：A

10.3969/j.issn.1007-130X.2014.11.009

毛莉(1978),女,浙江義烏人，博士生，講師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)和分布式系統(tǒng)。E-mail:maoligdppla@gmail.com

通信地址：510440 廣東省廣州市白云區(qū)文盛莊路118號(hào)廣東警官學(xué)院計(jì)算機(jī)系

Address:School of Computer,Guangdong Police College,118 Wenshengzhuang Rd,Baiyun District,Guangzhou 510440,Guangdong,P.R.China