面向网络功能虚拟化的故障管理机制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 故障检测问题 | 第10-12页 |
| 1.2.2 告警相关性问题 | 第12页 |
| 1.3 本文主要工作及创新 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第15-22页 |
| 2.1 虚拟化技术 | 第15页 |
| 2.2 网络功能虚拟化 | 第15-16页 |
| 2.3 故障检测模型 | 第16-17页 |
| 2.4 常见的故障检测模型 | 第17-21页 |
| 2.4.1 基于统计的故障检测技术 | 第17-18页 |
| 2.4.2 机器学习故障检测技术 | 第18-21页 |
| 2.5 基于关联规则分析的告警相关性挖掘模型 | 第21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 面向网络功能虚拟化的无监督故障检测机制 | 第22-36页 |
| 3.1 研究背景 | 第22页 |
| 3.2 现有的无监督故障检测算法 | 第22-28页 |
| 3.2.1 自组织映射算法 | 第22-24页 |
| 3.2.2 本地离群因子算法 | 第24-26页 |
| 3.2.3 孤立森林算法 | 第26-28页 |
| 3.3 基于无监督故障检测算法的集成检测模型 | 第28-30页 |
| 3.3.1 Bagging集成思想 | 第28-29页 |
| 3.3.2 集成检测算法描述 | 第29-30页 |
| 3.4 基于变点检测的算法优化 | 第30-33页 |
| 3.4.1 变点检测 | 第31-32页 |
| 3.4.2 正常变点修正 | 第32页 |
| 3.4.3 算法流程图 | 第32-33页 |
| 3.5 方案仿真 | 第33-35页 |
| 3.5.1 故障注入 | 第33页 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 面向网络功能虚拟化的告警相关性挖掘机制 | 第36-62页 |
| 4.1 研究背景 | 第36-37页 |
| 4.2 Improved-WINEPI算法 | 第37-45页 |
| 4.2.1 关联规则的基本概念 | 第37-38页 |
| 4.2.2 告警关联规则的定义 | 第38-40页 |
| 4.2.3 告警频繁项集挖掘 | 第40-45页 |
| 4.3 规则验证算法 | 第45-49页 |
| 4.3.1 基本定义 | 第46页 |
| 4.3.2 相关系数的计算 | 第46-47页 |
| 4.3.3 因果推理 | 第47-48页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第48-49页 |
| 4.4 生成告警关联规则 | 第49-50页 |
| 4.5 根因图生成 | 第50-56页 |
| 4.5.1 告警类型聚类 | 第51页 |
| 4.5.2 构建根因图 | 第51-56页 |
| 4.6 算法总流程 | 第56-57页 |
| 4.7 方案仿真 | 第57-61页 |
| 4.7.1 算法仿真 | 第58-59页 |
| 4.7.2 根因分析仿真 | 第59-61页 |
| 4.8 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻取硕士学位期间的研究成果 | 第69页 |
