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 |