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基于日志分析的网络设备故障预测研究




重庆大学硕士学位论文
(学术学位)


学生姓名：王振华
指导教师：钟 将 教 授
专 业：计算机软件与理论
学科门类：工 学



重庆大学计算机学院
二 O 一五年四月
Study on Failure Prediction for Network
Equipment Based on Log Analysis




A Thesis Submitted to Chongqing University
in Partial Fulfillment of the Requirement for the
Master’s Degree of Engineering
By
Wang Zhenhua

Supervised by Prof. Zhong Jiang
Specialty: Computer Software and Theory



College of Computer Science
Chongqing University, Chongqing, China
April, 2015
重庆大学硕士学位论文 中文摘要

摘 要

随着计算机网络规模的不断扩大，网络中接入的路由器、交换机等网络设备
也日益增多，网络故障便不可避免得出现，给人们的生活和工作带来诸多不便。
在某些军工武器系统等特殊环境下，网络系统的可靠性显得尤为重要，特别是在
某些关键任务的执行过程中，网络故障的出现可能会导致重要信息的丢失，甚至
导致任务的失败。针对网络设备的故障预测对于提高网络系统的可靠性，保障关
键任务的顺利执行，减轻网络管理和维护的负担具有重要意义。
本文以某军事单位提供的网络设备告警日志为基础，首先从多角度分析了原
始告警日志的特点，并据此制定了对应的过滤策略，采用基于时间间隔的过滤方
法对原始告警日志中的冗余记录进行了有效的过滤。通过分析过滤后的日志记录
并结合网络环境的特点，本文确立了两个预测目标，即针对网络整体的预测和针
对具体设备的预测，并分别建立了对应的故障预测模型。
一方面，本文将时间轴划分为一定大小的时间窗口，运用基于数据挖掘的分
类预测思想，通过统计时间窗口中的告警信息作为特征，以时间窗口为单位进行
故障预测；另一方面，本文运用了传统的基于概率统计的方法，选择了威布尔分
布作为理论模型，并运用最小二乘法对其参数进行估计，建立了基于概率统计的
预测模型，从而与分类预测模型进行对比。
本文通过划分不同大小的时间窗口建立了不同的实验数据集，对本文建立的
故障预测模型的性能进行了对比实验。实验结果表明：本文针对网络整体的预测
策略较为理想，当时间窗口大于