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Pigeon统一告警平台的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 告警平台开发背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 国内研究现状第12-13页
        1.2.2 国外研究现状第13-14页
    1.3 告警平台解决的主要问题第14页
    1.4 本文的主要工作第14-16页
第二章 告警平台需求分析第16-23页
    2.1 告警平台概述第16-18页
    2.2 业务需求分析第18页
        2.2.1 告警系统现状第18页
        2.2.2 告警系统新任务第18页
    2.3 功能性需求第18-22页
        2.3.1 实时告警监控第19-20页
        2.3.2 告警关联规则设置第20-21页
        2.3.3 预测故障及告警第21-22页
    2.4 非功能性需求第22-23页
第三章 告警平台架构设计第23-31页
    3.1 告警平台的设计目标和原则第23页
    3.2 物理架构第23-24页
    3.3 总体设计第24-26页
        3.3.1 可视化操作界面第24-25页
        3.3.2 告警关联定时任务第25页
        3.3.3 告警监控分析与预测第25-26页
        3.3.4 告警处理及推送第26页
    3.4 告警平台的技术架构设计第26-28页
        3.4.1 Web应用层第26-27页
        3.4.2 持久化层第27-28页
        3.4.3 数据业务层第28页
    3.5 告警平台功能架构第28页
    3.6 告警平台接口第28-29页
    3.7 告警平台割接方案第29-31页
第四章 告警平台关键技术研究第31-45页
    4.1 告警平台预测故障第31-33页
        4.1.0 告警平台现有问题及关键技术研究背景第31页
        4.1.1 预测故障技术的现状第31-32页
        4.1.2 常见的预测技术及其与告警系统不适应性第32-33页
        4.1.3 告警平台的预测故障思路构想第33页
    4.2 使用BP神经网络预测故障并生成告警第33-41页
        4.2.1 BP神经网络介绍第33-34页
        4.2.2 BP神经网络算法第34-35页
        4.2.3 使用BP神经网络预测故障第35-41页
    4.3 使用日志的模式挖掘预测告警第41-45页
        4.3.1 预测数据来源第41-42页
        4.3.2 日志的模式挖掘第42-43页
        4.3.3 日志与告警关联分析第43-45页
第五章 告警平台详细设计第45-57页
    5.1 告警分析及过滤模块第45-51页
        5.1.1 分析及过滤器概述第45页
        5.1.2 分析及过滤器表设计第45-50页
        5.1.3 分析及过滤器类模块设计第50-51页
    5.2 告警实时监控模块第51-53页
    5.3 告警处理流程模块第53-54页
    5.4 告警接入流程模块第54-57页
        5.4.1 告警接入类型第54-55页
        5.4.2 告警接入流程第55-57页
第六章 告警平台展示与实验结果分析第57-70页
    6.1 首页告警总览面板第57-58页
        6.1.1 首页菜单栏第57-58页
        6.1.2 告警总览面板展示第58页
    6.2 告警控制台第58-60页
        6.2.1 告警面板第58-59页
        6.2.2 预警面板第59页
        6.2.3 验收面板第59-60页
    6.3 告警管理第60-63页
        6.3.1 告警规则配置第60-61页
        6.3.2 告警推送规则配置第61-62页
        6.3.3 应用管理第62页
        6.3.4 FID管理第62-63页
    6.4 查询报表第63-67页
    6.5 预测告警实验结果分析第67-70页
        6.5.1 数据处理结果第67-68页
        6.5.2 针对网络整体的预测结果第68页
        6.5.3 针对具体设备的预测结果第68-70页
参考文献第70-72页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第72-73页
致谢第73-74页
附件第74页

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