● 摘要
网络的性能是网络管理者最关心的问题，但目前还没有一个公认有效的方法和指标来评价IP网的总体性能。许多IP网络管理系统在网络的长期运行中，采集了海量的性能数据，包括流量、丢包率、CPU使用率等等，但对这些性能数据的分析和表现方法却十分有限。本论文的目标是实现一个IP网络性能分析系统，对网络的性能数据进行建模和分析，提取其性能特征，并在此基础上引入多种数据挖掘技术例如关联规则，进而从整体上对网络及其运行业务的性能进行综合分析和评估。本文取得的成果主要包括：1.在云模型的基础上提出了一种新的特征提取和运算的技术－云变换，从数据集中提取数据特征，并定义了特征的逻辑运算和相似度计算，作为进一步挖掘的基础。2.引入复杂网络理论中的介数方法，提取IP网络中的关键链路集合，通过研究关键链路组成的核心网络的性能特征来对整个网络的性能进行分析。3.对网络同一设备在不同时段内的性能进行序列相似性挖掘，从而发现网络中出现故障的节点或区域，或者发现网络运行业务变化的趋势。4.对网络中的链路进行关联规则挖掘，对网络的流量分布进行分析，对网络上运行的业务进行监控，从而对网络质量和其上运行业务的质量进行评估。设计实现了一个网络性能分析的原型系统，把以上讨论的多项数据挖掘技术集成在该系统框架下，系统具有良好的可扩展性和实用性。采用某大型网络采集的性能数据进行实际运行测试，分析验证了本系统的有效性。