（计算机应用技术专业论文）增值业务的概率故障定位.pdf

， 一， ，、 ad o c t o b yz h a n g c h e n g s u p e r v i s o r ：p r o f l i a oj i a n x i n b e i j i n gu n i v e r s i t yo f p o s t sa n dt e l e c o m m u n i c a t i o n s o c t o b e r10 ，2 0 0 9 、f- 妒i 鬈 h i 0 ， t 北京邮电大学博士学位论文 声明 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了 文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果， 也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对 本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：圭蝰兰篁 日期： 加io 冬f8 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位 期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复 印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用 影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后遵守此规定) 本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。 本人签名：猛盘 导师签名： 日期：丝! ! ：! ：堡 日期：加【o 弓f g - i i 簟f ，一，争l 卷北京邮电大学博士学位论文 摘要 增值业务的概率故障定位 摘要 随着i n ( i n t e l l i g e n tn e t w o r k ) 、3 g i m s ( t h i r d g e n e r a t i o n i pm u l t i m e d i as u b s y s t e m ) 、 n g n ( n e ) ( tg e n e r a t i o n n e t w o r k ) 等通信技术的演进、成熟和推广，通信网络的业务提供 能力不断提高，出现了越来越多的增值业务。这些业务给网络管理和运营维护提出了更高 的要求。业务不可用和服务质量下降等故障不仅会造成运营商的经济损失，还会引起用户 忠诚度降低甚至客户流失。故障诊断是保障增值业务高可用性、高可靠性和服务质量的关 键技术。其中，故障定位在很大程度上决定了故障诊断的效率和效果，是故障诊断的核心 技术。深入研究适合于增值业务的故障诊断技术，特别是故障定位技术，具有重要的现实 意义和研究价值。 传统故障诊断侧重于对设备和网络等资源的故障检测和定位，其关注的是各种设备的 运行状态和网络的连接状况。这些资源与业务的依赖关系、影响范围、关联强度均没有纳 入其研究范围。业务故障与传统网络故障有很大的不同：( 1 ) 业务故障的建模困难。相对 于传统故障管理中的资源故障建模，业务的多样性、动态性、抽象性、依赖性和多域性使 故障建模更加复杂；( 2 ) 业务故障的原因复杂。除了网络、平台、软件等原因，还可能有 人为的原因，此外还有域间故障；( 3 ) 业务故障的范围更大。电信业务的高可靠性、高可 用性和可运营性，使得业务故障不仅要包括业务功能类故障，业务性能类故障，还包括业 务支撑类故障；( 4 ) 业务故障具有非确定性，识别和定位困难。很多时候需要参考上下文 环境综合判断才能得出业务运行状态，业务的服务质量缓步下降时尤为如此；( 5 ) 业务故 障对用户的直接影响要远大于资源故障，用户敏感性强，这就对业务故障定位的效率和效 果提出了更高要求。 本文以近年来迅速发展起来的电信增值业务为研究对象，以降低增值业务故障定位的 复杂度，提高故障定位的检测率、降低误检率、减少故障定位时间，提高故障定位效率和 效果为具体目标，围绕着增值业务运行时故障定位的关键技术进行研究。本文对研究过程 中取得的主要创新成果进行了详细阐述。简要归纳如下： ( 1 ) 在传统故障模型中，很少为资源与业务的关联建模，没有考虑资源与业务的依赖 关系、影响范围、关联强度。为此，提出两种故障建模方法：基于统计和数据挖 掘的浅知识的建模方法( s t a t i s t i c sa n dd a t am i n i n g ，s d m ) 和借鉴叠加网络思想 并结合端到端的业务提供的建模方法( o v e r l a yn e t w o r ka n de n d t o e n ds e r v i c e p r o v i s i o n i n g , o n e e ) 。o n e e 方法包括业务组件问的水平故障建模和业务组件与 i 北京邮电大学博士学位论文摘要 资源组件间的垂直故障建模s d m 和o n e e 弥补了增值业务和故障诊断系统的 间隙，可以准确、便捷地为增值业务进行故障建模。 ( 2 ) 最优的概率故障定位已经被证明为n p h a r d 问题，很难应用于大规模、实时的增 值业务。针对增值业务的故障定位需求，以概率加权二分图为故障传播模型，借 鉴贪婪思想，提出了一种高效的启发式概率故障定位算法b s d ( b a y e s i a ns u s p e c t d e g r e e ) 。不同于现有的以最小集合覆盖为基础的启发式故障定位算法，b s d 采 用有效增量覆盖的方式，减小了误选故障的可能性。对算法的分析和仿真验证了 b s d 算法具有较高的效率和较好的定位效果。 ( 3 ) 大多数现有的故障定位算法都采用时间窗口的告警观测方式。然而在实践中时间 窗口的大小很难准确设定。而不恰当的时间观测窗口，常常会明显降低故障定位 算法的性能。针对此问题，提出了一种事件驱动的非确定性的增量故障定位算法 i b s d ( i n c r e m e n t a lb a y e s i a ns u s p e c td e g r e e ) 。i b s d 能够消除基于告警观测窗口 方式故障定位的缺点。仿真实验表明，该算法要优于现有的i h u ( i n c r e m e n t a l h y p o t h e s i su p d a t e ) 算法。 ( 4 ) 尽管b s d 和i b s d 算法具有一定的健壮性，但是由于其没有针对征兆丢失、征兆 虚假等噪音环境提出解决措施，因而在存在大量噪音时算法的性能下降较多。 因此，提出可用于噪音环境下概率故障定位的m i c a s ( m i n i m u mi n t e r a c t i v e c h e c k i n gw i t ha d 印t i ws t r a t e g y ) 算法通过尉入增强型的评估函数、最小交互 探测机制和适应性门限设置策略等三种机制，m i c a s 算法在征兆丢失率和虚假 率较大的环境下，依然可以获得非常理想的故障定位效果 ( 5 ) 虽然事件驱动方式的故障定位算法可以消除告警观测窗口对于故障定位准确性 的影响，但是这种方式的故障定位效率较低很难处理大量并发征兆而且，征 兆积累到一定程度之前的定位结果也没有实用意义。考虑告警观测窗口的同时， 还要兼顾算法效率。因此，提出一种基于带有预处理机制韵滑动窗口的增量故障 定位算法s w p m ( s l i d i n gw i n d o ww i t hp r t p r o c e s s i n gm e c h a n i s m ) 。仿真实验的结 果验证了s w p m 算法的有效性 关键词：增值业务，网络管理，故障管理，故障诊断，故障传播模型，故障定位告 警关联 i v ； 一 砧 参 f，ty k 递 t b _ 望里坚竺! 垡竺竺! 竺坚呈! 墼坐! 兰堡! 堡2 1 坠垒型曼丝竺竺型! 生竺! 竺翌墨丝 p r c i b a b i l i s l l cf a u l tl o c a l i z a t i o n f o rv a l u e a d d e ds e r v i c es a b s t r a c t w i t ht h ea d v a n c e so fi n ( i n t e l l i g e n tn e t w o r k ) ，3 g i m sf f h i r dg e n e r a t i o l l i pm u l t i m e d i a s u b s y s t e m ) ，n g n ( n e x tg e n e r a t i o nn e t w o r k ) ，t h ec a p a b i l i t yo fs e r v i c ep r o v i s i o n i n go f c o m m u n i c a t i o nn e t w o r k sh a sb e e ng r e a t l yi m p r o v e d ，e m e r g i n gm o rea n dm o r ev a l u e - a d d e d s e r v i c e sw h i c hp o s en e wc h a l l e n g e sf o rn e t w o r km a n a g e m e n t a n do a m ( o p e r a t i o n , a d m i n i s t r a t i o na n dm a i n t e n a n c e ) u n a v a i l a b l es e r v i c e sa n dp o o rq o s ( q u a l i t yo fs e r v i c e ) m a k en o to n l yt h e1 0 s so f r e v e n u eb u ta l s od e g r a d a t i o no f c u s t o m e rl o y a l t ya n de v e nt h e1 0 s so f c u s t o m e r s f a u l td i a g n o s i si sak e yt e c h n o l o g yt oe n s u r eh i g ha v a i l a b i l i t y , h i g hr e l i a b i l i t ya n d q u a l i t yo fs e r v i c e f a u l ti o c a l i z a t i o n ，a sac e n t r a le l e m e n to ff a u l td i a g n o s i s ，d e t e r m i n e st h e e f f i c i e n c ya n de f f e c t i v e n e s so ff a u l td i a g n o s i st oal a r g ee x t e n t t h es t u d yo ff a u l td i a g n o s i s t e c h n i q u e sf o rv a l u e a d d e ds e r v i c e s , e s p e c i a l l yf a u l tl o c a l i z a t i o nt e c h n i q u e s , i sr e a l l yi m p o r t a n t f o rb o t hi n d u s t r i a la p p l i c a t i o na n da c a d e m i cr e s e a r c h t h d i t i o n a lf a u l td i a g n o s i sf o c u s e so nt h ed e t e c t i o na n dl o c a l i z a t i o no ft h ef a u l t si nd e v i c e s a n dn e t w o r k s ，w h i c hp a y sa t t e n t i o nt ot h es t a t u so fd e v i c e so p e r a t i o n sa n dn e t w o r kc o n n e c t i o n s a n df a i l st oc o n s i d e rt h er e l a t i o n s h i p s ，s u c ha sc a u s a l i t y , t h ew a yo fi m p a c t ，t h es t r e n g t ho f d e p e n d e n c yb e t w e e nr e s o u r c e sa n ds e r v i c e s s e r v i c e f a u l t sh a v em u c hd i f f e r e n c ef r o m t r a d i t i o n a lf a u l t s ：( 1 ) m o d e l i n gs e r v i c ef a u l t si sm o r ed i m c u n c o m p a r e dw i t hr e s o u r c ef a u l t m o d e l i n gi nt r a d i t i o n a lf a u l tm a n a g e m e n t ，s e r v i c ef a u l tm o d e l i n gi s m o r ec h a l l e n g i n gb e c a u s e o fi t sd i v e r s i t y , d y n a m i c s , a b s t r a c t n e s s , d e p e n d e n c e s a n dm u l t i - d o m a h ac h a r a c t e r i s t i c ；( 2 ) t h e r o o tc a u s e so fs e r v i c ef a i l u r e sa r em o r ec o m p l i c a t e d t h e r ea r co f t e nu s e rr e a s o n sa r o u s i n gt h e f a u l t sb e s i d e sn e t w o r k , p l a t f o r m , s o f t w a r e ，e t c ；( 3 ) t h es c o p eo fs e r v i c ef a u l t sh a sb e e n e x t e n d e d h i g ha v a i l a b i l i t ya n do p e r a t i o n so fs e r v i c e sm a k es e r v i c ef a i l u r e si n c l u d i n gn o to n l y f u n c t i o nf a u l t sa n dp e r f o r m a n c ef a u l t s ，b u ta l s os u p p o r t ( a s s i s t a n tf u n c t i o n ) f a u l t sa n d i n t e r - d o m a i nf a u l t s ；( 4 ) n o n - d e t e r m i n i s t i cs t a t u so fs e r v i c ef a u l ti su s u a l l yd i 妇u nt or e c o g n i z e i ti so f t e nj u d g e dt h es t a t u so fs e r v i c eo p e r a t i o nb yt h ec o n t e x ta n da m b i e n t ，e s p e c i a l l yw h e n s e r v i c eq u a l i t yd e g r a d e sg r a d u a l l y ；a n d ( 5 ) t h ei m p a c t so ff a u l t so nu s e r sa r eg r e a t e rt h a nt h o s e o fr e s o u r c ef a u l t s t h es e n s i t i v i t yo fu s e r si m p o s e sm o r ec h a l l e n g e so nt h ee f f i c i e n c ya n d e f f c c t i v e n e s so fs e r v i c ef a u l tl o c a l i z a t i o n t h i sd i s s e r t a t i o nt a k e st h ee m e r g i n gv a l u e a d d e ds e r v i c ea sar e s e a r c ho b j e c t ，a i m sa t r e d u c i n gt h e f a u l tl o c a l i z a t i o nc o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t y , i m p r o v i n gt h ea c c u r a c yo ff a u l t d e t e c t i o n ，s h o r t e n i n gt h ef a u l tl o c a l i z a t i o nt i m e , a n di m p r o v i n gt h ee f f i c i e n c ya n d e f f e c t i v e n e s s o ff a u l ti o c a l i z a t i o n ，a n df o c u s e so nt h ek e yt e c h n o l o g i e sf o rf a u l tl o c a l i z a t i o no fr u n t i m e v a l u e a d d e ds e r v i c e s t h i sd i s s e r t a t i o nd e s c r i b e st h ed e t a i l so fi n n o v a t i o n si nt h er e s e a r c l l w h i c ha r ei i s t e da sf o l l o w s ： ( 1 ) t r a d i t i o a n lf a u l tm o d e l so f t e nl a c kt h er e l a t i o n s h i p sb e t w e e nr e s o u r c e sa n ds e i v i c e s a n dd on o tc o n s i d e rt h ed e p e n d e n c i e s ，t h ew a yo fi m p a c t ，t h es t r e n g t ho fd e p e n d e n c v t h e r e f o r e , w ep r o p o s et w om o d e l i n ga p p r o a c h e s ：f a u l tm o d e l i n gb a s e do ns t a t i s t i c s a n dd a t am i n i n g ( s d m ) a n df a u l t m o d e l i n gi n s p i r e db yo v e r l a yn e t w o r ka n d e n d t o - e n ds e r v i c ep r o v i s i o n i n g ( o n e e ) o n e ec o n s i s t so ft w os u b - m e t h o d s ： h o r i z o n t a lf a u l tm o d e l i n gw i t h i ns e r v i c ec o m p o n e n t sa n dv e r t i c a if a u l tm o d e l i n g b e t w e e ns e r v i c ec o m p o n e n t s 鑫l l dr c s o u l c ec o m p o n e n t s t h e yc a dm a k eu pt h eg a p b e t w e e nv a l u e a d d e ds e r v i c ea n df a u l td i a g n o s i ss y s t e ma n dg e n e r a t et h em o d e l sf o r v a l u e a d d e ds e r v i c ea c c u r a t e l ya n dq u i c k l y ( 2 )o p t i m a ip r o b a b i l i s t i cf a u l tl o c a l i z a t i o nh a sb e e np r o v e nt ob en p - h a r da n dc a nh a r d l y b ea p p l i e dt ol a r g es c a l e ，r e a l - t i m ev a l u e - a d d e ds e r v i c e s c o n s i d e r i n gt h er e q u i r e m e n t s o f p r o b a b i l i s t i cf a u l tl o c a l i z a t i o nf o rv a l u e a d d e ds e r v i c e s , w ep r e s e n tah e u r i s t i cf a u l t l o c a l i z a t i o na l g o r i t h mc a l l e db s d ( b a y e s i a ns u s p e c td e g r e e ) b a s e do np r o b a b i l i s t i c b i p a r t i t eg r a p ha n dg r e e d yi d e a d i f f e r e n tf r o me x i s t i n ga l g o r i t h m sb a s e do nm i n i m u m s e tc o v e rp r o b l e m , b s dt a k e saw a yo fv a l i di n c r e m e n t a lc o v e r a g e , w h i c hc a n m i t i g a t et h el i k e l i h o o d o ff a l s es e l e c t i o n so ff a u l t s a n a l y s i sa n ds i m u l a t i o n s d e m o n s t r a t et h ee m c i e n c ya n de f f e c t i v e n e s so f b s d ( 3 )m o s te x i s t i n ga l g o r i t h m sd e p e n do nt h es y m p t o m si 1 1c a u t i i tt i m ew i n d o w s h o w c v c r ， t h e yc a n n o td e t e r m i n et h ea c c u r a t es i z eo f t i m ew i n 由w si rr e a l i t y u s u a l 堍i m p r o p e r t i m ew i n d o w sm a yd e c r e a s et h ep e l f o r l n a i eo ff a u l t i e , c a l i z a t i o na l g o r i t h m s o b v i o u s l y d u et ot h e5 m i ta ft i m ew i m o w si no a mp r a , - t i c 瞎, w gd e v e l o pa n e v e n t - d r i v e ni n c r e m e n t a lp r o b a b i l i s t i cf a u l t d i a g n o s i sa l g o r i t h mc a l l e d i b s i d ( i n c r e m e r 埔a lb a y e s i a ns u s p e c td e g r e e ) i b s d 啪o v l r c o m et h ed r a w b a c ko f i n a c c u r a t et i m ew i n d o w so ff a u l tk l c a l i z 8 t i c 氐s i m u l a t i o n ss h o wt h a ti b s d o u t p e r f o r m se x i s t i n gl h u ( m c r o m e n t a lh y p o t h e s i su p d a t e ) ( 4 )a l t h o u g hb s da n di b s d 锄罄e f f e c t i v ec v c 曩i nt h ep e e s c r 髓o fs l i g h tn o i s e , t h e a l g o r i t h m sb e c o m ed o g r j a b l ew h e nf a c i n gm u c h n o i s ed u et on o s p e c i a l c o n s i d o r a t i o nf o rr o b u s t n c s lt h u s , b a s e do nb s d , w ep r e s c n ta na l g o r i t h mc a l l e d m i c a s ( m i n i m u mi n t e c a c t t v ec h e c k i n gw i t ka d a p t i v es t r a t e g y ) t h r o u g he n h a n c e d e v a l u a t i o nf u n c t i o n , m i n i m u mi n t e r a c t i v ec h e c k i n g , a n ds e t t i 鹅t h r e s h o l d sa d a p t i v e l y , l 订l c a so b t a i n sa l le x c e l l e n tp 醇自n 瑚1 日o f 白u 丘k m ：a l i z a t i o ni nt h ep r e s e n c eo fa l a r g ea m o u n to fl o s ta n ds p u - l o u s 母嘲【p l 溅 ( 5 ) e v e n t - d r i v e xf a u l tl o c a l i z a t i o na l g o r i t h m sg a l te l t m i m a et h et f f e c to fi n a c c u r a t e s y m p t o mo b s e r v e dw 函d o w 罱b u tt h ea l g o t i o n n s 嘲i n e 程k i e a ta n dh a r dt od e a lw i t h l a r g ea m o u n to f c o n c u r r e a ts y m p t o n 麟w 1 俄i sm o m , d e f t c i 旧ia c c u m u l a t e ds y m p t o m s o f t e nl e a dt oaw r o n gj u d g m e n t ，w h i c hi su s e l e s sf o rn e t w o r ko p e r a t o r s w en e e dt o c o n s i d e rn o to n l yt h eo b s e r v e dw i n d o wb u ta l s ot h ee f f i c i e n c y t h e r e f o r e , w ep r e s e n ta f a u l tl o c a l i z a t i o na l g o r i t h mb a s e do ns l i d i n gw i n d o ww i t hp r e p r o c e s s i n gm e c h a n i s m ( s w p m ) s i m u l a t i o nr e s u l t sd e m o n s t r a t et h ev a l i d i t vo fs 、冲m k e y w o r d s ： v a l u e a d d e ds e r v i c e s , n e t w o r km a n a g e m e n t ，f a u l tm a n a g e m e n t ，f a u l t d i a g n o s i s , f a u l tp r o p a g a t i o nm o d e l f a u l tl o c a l i z a t i o n , a l a r mc o r r e l a t i o n v i 亨 弓 毒 l i h 北京邮电大学博士学位论文图表索弓 图表索引 图卜1 增值业务环境2 图1 - 2 增值业务故障分类5 图i - 3 事件一告警一故障关系示意图6 图1 - 4 被管对象一故障一告警关系u m l 模型6 图i - 5 故障生命周期7 图1 - 6 故障管理的主要功能7 图1 - 7 被管对象一故障一告警关系示意图9 图i - 8 论文组织结构1 5 图2 - 1 故障定位框架结构。2 2 图2 - 2 故障定位模型之间的关系。2 4 图2 - 3 故障定位技术分类2 5 图2 - 4 基于规则的方法。2 5 图2 - 5 基于用例的故障定位。2 6 图2 - 6 基于a n n 的故障定位2 7 图3 - 1 增值业务、事务功能、事务路径、事务链路之间的关系4 4 图3 - 2 i s c o m 集成业务组件的示意图4 5 图3 3 o n e e 方法的h f m 建模示意图4 6 图3 - 4 增值业务系统中的i s c o m 组件4 6 图3 - 5 o n e e 方法的v f m 建模示意图4 7 图3 - 6 概率加权二分图5 0 图3 - 7 噪音环境下概率加权二分图5 0 图3 - 8 增值业务故障仿真环境。5 2 图4 - 1 确定型网络性能比较( o r = 1 0 0 ，l r = 0 ，s s r = 0 ) 。6 3 图4 - 2 非确定型网络i ( o r = 1 0 0 ，l r = 0 ，s s r = 0 ) 6 4 图4 - 3 非确定型网络i i ( 0 r = 5 0 和1 0 ，l r = o ，s s r = o ) 6 5 图4 - 4 非确定型网络i i i ( 0 r = 5 0 和1 0 ，l r = 1 0 ，s s r = i ) 6 6 图4 - 5 故障定位效果和效率的比较( o r = 1 0 0 、5 0 、1 0 ，l r = 0 ，s s r = o ) 。6 7 图5 - i 时间窗口内征兆信息分类。7 3 图5 - 2 c h e c 枞i c 函数7 5 图5 3 m i c a sm a i n 算法。7 6 图5 - 4 m i c a st u n i n g 算法7 8 图5 - 5 故障场景( 0 r = - 1 0 1 0 0 w i t hf ls t e po fl o ) 7 9 v n 黪北京邮电大学博士学位论文 图表索引 图5 6 故障场景( l r = 0 - 9 0 w i t has t e po fl o ) 。8 0 图5 7 故障场景( l r = 0 - 9 0 w i t has t e po fl o ) 。8 0 图5 - 8 需要检测的征兆数目8l 图5 - 9 故障场景( s s r = o 8 巧暇w i t has t e po f0 5 ) 8 2 图p l o 故障场景( s s r = o 5 - 5 假w i t has t e po f0 。5 ) 。8 2 图5 - 1 1 故障场景( i 如= o 鼽5 0 w i t has t e po f8 ) 8 3 图5 - 1 2 故障场景一( 0 r = 1 0 0 ，5 0 ，l r = 0 ，a n ds s l l ：0 9 6 8 4 图5 - 1 3 故障场景二( o l i ：5 0 9 6 ，l r = 1 0 ，5 0 a n ds s 胎0 ) 8 5 图5 - 1 4 故障场景三( o r = 5 0 l r = 1 0 。a n ds s r ：1 3 ) 8 6 图6 - 1 有效观测窗口示意图一9 l 图6 2 滑动窗口增量划分9 l 图6 - 3 s w p m 和b s d 算法性能比较( o r = 1 0 0 ，l r = 0 ，s s r = o ) 9 5 图6 - 4 s w p m 和m f d 算法性能比较( 0 r = 1 0 0 ，l r = 0 ，s s r = o ) 9 6 图6 5 s w 蹦和b s d 算法性能比较( 0 r = 5 0 ，l 啪，s s r = 0 ) 9 7 图6 _ 6 s w 蹦和m f d 算法性能比较( 0 r = 5 0 ，l r = 嗍，s s r a 0 一9 7 图6 - 7 s 胛睫和m f d 算法性能比较( 0 r = 1 0 ，l r = 眺，s s r = 0 ) 9 8 图6 - 8 s