免费论文：基于数据挖掘的告警相关性分析的研究与应用

　　随着现代网络规模越来越大，结构日益复杂，IP网络产生的告警数据也越来越多，通过人工分析这些数据变得非常困难。因此如何从这些大量的网络告警数据中分析出告警相关性的知识，来帮助网络管理员及时发现故障原因、保证网络的正常运行，成为当前网络管理所面临的主要问题。　　数据挖掘的方法无须了解复杂的网络结构，可以通过分析告警的历史记录，自动发现新的告警相关性知识，因此本文主要运用数据挖掘技术来进行告警相关性分析。针对具有抗噪音性的Robust_search算法，提出了一种改进的Robust_search算法—Advanced Robust_search算法，该算法能够有效的避免符合要求的告警类型序列的丢失，并经实验证明其搜索告警类型序列的效果优于Robust_search算法，在相同条件情况下，通常要比Robust_search算法多发现1~3倍的告警类型序列。同时将Advanced Robust_search算法用于对网络管理系统中的历史告警数据进行挖掘，生成有效的告警规则，实验证明，正确运用这些规则能够有效地过滤和减少告警信息，减轻了网络管理人员的工作强度，提高了网络监控和网络维护工作的效率。最后，本文利用以上研究成果，设计并实现了大规模网络环境下的告警相关性分析平台系统。经过在国家某大型网络中的测试，验证了本系统能够高效、稳定地工作，可以帮助网管人员及时发现网络中出现的新的问题，准确定位故障，满足了网络故障管理的需求。

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