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    基于優(yōu)先權的分布式網(wǎng)絡設備智能輪詢策略研究*

    2016-07-12 08:23:17杜銀霞
    火力與指揮控制 2016年5期
    關鍵詞:優(yōu)先權

    杜銀霞,?!偅摺℃?/p>

    (1.河北工程技術學院,石家莊 050091;2.軍械技術研究所,石家莊 050003;3.河北工業(yè)大學,天津 300401)

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    基于優(yōu)先權的分布式網(wǎng)絡設備智能輪詢策略研究*

    杜銀霞1,牛剛2,3,高婕3

    (1.河北工程技術學院,石家莊050091;2.軍械技術研究所,石家莊050003;3.河北工業(yè)大學,天津300401)

    摘要:針對大型網(wǎng)絡其地域分布廣,監(jiān)測對象較多,監(jiān)測周期過長,實時性較差且管理流量負載較大等問題,提出一種分布式網(wǎng)絡設備智能輪詢策略。在域內,針對輪詢周期調整問題,通過構造體現(xiàn)管理者意志的評判矩陣和求解反映數(shù)據(jù)特征的DFT(離散傅立葉變換)確定輪詢優(yōu)先級和輪詢周期取值范圍,提出了基于變化率的輪詢周期調整算法;在域間,通過觸發(fā)和查詢實現(xiàn)對特殊事件的采集。最后進行了仿真,表明該策略能夠在減輕網(wǎng)絡負載的同時,準確刻畫網(wǎng)絡的狀態(tài)。

    關鍵詞:分布式網(wǎng)絡,智能輪詢策略,優(yōu)先權,輪詢周期

    0 引言

    隨著信息技術的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡規(guī)模越來越大,結構越來越復雜,網(wǎng)絡上所承載的業(yè)務也越來越多。僅依靠傳統(tǒng)的集中式網(wǎng)絡結構模型和人工進行網(wǎng)絡管理維護,已經(jīng)不能滿足大規(guī)模網(wǎng)絡管理的需求。分布式網(wǎng)絡[1]管理模型和SNMP協(xié)議[2]為解決大規(guī)模網(wǎng)絡的維護問題提供了有效途徑。分布式網(wǎng)絡管理模型通過分配部分工作到各域首,緩解管理端的數(shù)據(jù)處理壓力,有效規(guī)避集中式網(wǎng)絡管理模型輪詢周期過長的問題;而SNMP協(xié)議通過主動輪詢和被動接收兩種方式,能夠有效地對網(wǎng)絡進行監(jiān)控。因此,基于SNMP協(xié)議的分布式網(wǎng)絡管理模型在網(wǎng)絡管理中得到了廣泛應用。

    本文闡述了分布式網(wǎng)絡管理模型的原理,針對網(wǎng)絡負載問題,提出了基于變化率的輪詢周期調整算法和輪詢優(yōu)先級確定方法,改進了輪訓周期范圍確定方法,兼顧了網(wǎng)絡特點、專家意志和輪詢需求。

    1 分布式網(wǎng)絡管理模型

    分布式網(wǎng)絡管理模型由管理端(Manager)、域首(Region Head)和代理(Agent)三層組成,形成兩層管理結構,如圖1所示。網(wǎng)絡通過區(qū)域劃分,實現(xiàn)對被監(jiān)測對象的分布管理,一方面能夠有效緩解管理端的壓力,提高網(wǎng)絡管理的實時性;另一方面能減少網(wǎng)絡中的管理流量。管理端是管理模型的核心控制部分,通過對域首的控制和信息采集,進而實現(xiàn)對全網(wǎng)絡中代理的控制和監(jiān)測。各域首負責對本域中代理的實時監(jiān)測,并將信息及時向管理端反饋。域首對管理端屏蔽了數(shù)據(jù)采集的細節(jié)[3]。

    圖1 分布式網(wǎng)絡管理模型

    2 智能輪詢策略研究

    2.1輪詢策略相關研究

    目前輪詢策略有以下幾種:基于固定周期的輪詢策略,該方法是按照預先設定的輪詢周期值,對代理進行輪詢,周期始終保持不變;基于網(wǎng)絡負載的輪詢策略,比較典型的是基于網(wǎng)絡時延的輪詢策略[4],但是網(wǎng)絡負載并不能真實反映被監(jiān)測對象的性能狀態(tài),而是鏈路情況;基于線性回歸的輪詢策略,有基于趨勢的輪詢策略[5]和基于變化幅度的輪詢策略[6 -7],這兩種方法都是利用前n個時刻的觀測值,利用線性回歸預測下一時刻的值,前者通過預測值與實際值的對比,根據(jù)變化趨勢對輪詢周期進行調整,后者通過預測值與實際值的變化幅度,調整輪詢周期;基于馬爾科夫的輪詢策略[8],通過馬爾科夫對被監(jiān)測參數(shù)進行預測,根據(jù)預測值與實際值之間的差距動態(tài)調整輪詢周期。從目前的研究來看,監(jiān)測目標不同,輪詢策略也不盡相同,但是突出存在以下兩個問題:輪詢周期范圍的設置不能反映被監(jiān)測對象的特點,輪詢策略不能描述監(jiān)測對象數(shù)據(jù)的變化速率情況。

    2.2域內輪詢策略

    域內輪詢策略如圖2所示。域內主動輪詢主要包括兩部分:輪詢周期范圍的確定和輪詢周期調整算法的確定。2.2.1輪詢優(yōu)先權及輪詢周期取值范圍的確定

    圖2 輪詢一般過程

    域內輪詢最重要的是確定輪詢周期,對文獻[9]中的方法進行了改進,輪詢周期范圍的確定是根據(jù)被監(jiān)測對象的實際情況和管理者的主觀意志確定。輪詢周期范圍的確定應考慮3部分[9]:域內被輪詢對象的數(shù)量N和域首與代理之間信息傳輸時間的最小值t,在域內,域首對同一個代理進行兩次輪詢的最小間隔

    為了能刻畫被監(jiān)測對象的細節(jié),根據(jù)抽樣定理,抽樣頻率應大于被抽樣對象最大頻率的兩倍,可采用DFT方法確定抽樣頻率

    文獻[10]中對該方法進行了詳細介紹,這里不再作詳細說明。

    另外,為了保證網(wǎng)絡的正常運行,一般管理帶寬不能太大,一般要低于網(wǎng)絡帶寬的15%。在實際監(jiān)測過程中,我們希望對一些重點設備(如故障后會產(chǎn)生嚴重后果的設備)進行重點監(jiān)測,而有些設備(如性能比較穩(wěn)定的設備),并不需要太多的管理帶寬。因此,提出了通過專家或管理者構造評判矩陣,確定域內代理的重要度權值,根據(jù)重要度權值確定輪詢優(yōu)先權,分配管理帶寬的方法。

    由專家或網(wǎng)絡管理者確定判斷矩陣,判斷矩陣元素Cij,表示代理i比代理j對網(wǎng)絡故障后果的貢獻程度,賦值標度如表1[11]所示。

    表1 賦值標度

    由此得,Cij>0,Cij=1,Cij=1/Cji。然后,得到評判矩陣式(3),

    求得其最大特征值及其特征向量,并進行一致性檢驗。然后,確定代理的輪詢優(yōu)先權。最后根據(jù)求得的特征向量和給定的管理帶寬,將帶寬分配給每個代理,進而求得求輪詢周期。若求得的特征向量為a=(a1,a2,…,an),an(1≤i≤n)值較大的代理具有較高的輪詢優(yōu)先級,給定管理帶寬為w,則代理i分得的帶寬為

    則對應的輪詢周期為

    其中,Pi為輪詢第i個代理消息的平均大?。ū忍財?shù))。從式(4)可以看出,權重越大的代理具有較高的優(yōu)先級和較大的管理帶寬。

    根據(jù)式(1)、式(2)和式(5)可得到域首對第i個代理的輪詢周期范圍為

    2.2.2輪詢周期調整算法

    考慮到在一段時間內,影響網(wǎng)絡設備性能的影響因素相對固定,因此,采用基于線性回歸的方法預測下一時刻的性能參數(shù)值。算法流程如圖3所示。

    圖3 輪詢周期調整算法流程圖

    具體實現(xiàn)過程如下:

    ①設置初始輪詢周期,域內代理數(shù)量,信息傳輸最小時間,管理帶寬等參數(shù),獲得初始數(shù)據(jù)序列D=(dt-m-1,dt-m-2,…,dt-1);

    ②根據(jù)2.2.1節(jié)內容確定輪詢周期確定范圍[Tmin,Tmax];

    ④根據(jù)得到的輪詢周期獲取實際值d(t),并判斷是否超出告警閾值,若成立,則告警,否則轉入步驟⑤;

    ⑤計算實際變化率kr和預測變化率kf,

    ⑥若實際變化率大于預測變化率,說明輪訓周期內參數(shù)的變化較以前更劇烈,應減小輪詢周期;反之,應增加輪詢周期,則調整后的輪詢周期為

    ⑦判斷Tmin≤Tt-1≤Tmax,是否成立,若成立,則轉入步驟⑧;若Tt-1≤Tmin,則Tt-1=Tmin;若Tt-1≥Tmax,則Tt-1=Tmax;

    ⑧更新數(shù)據(jù)序列D,轉入步驟②。

    當對域內多個代理進行輪詢時,可能會出現(xiàn)多個代理同時到達輪詢周期的情況,此時,將對優(yōu)先級較高的代理先輪詢。

    2.3域間輪詢策略

    管理端主要采用基于Trap的自陷方式與各域首進行通信,當收到自陷消息時,主動輪詢產(chǎn)生自陷消息的代理所在的域首,獲取被監(jiān)測對象裝填信息;當需要查詢信息或設置被監(jiān)測對象的信息時,管理端向域首發(fā)送消息,域首完成相應的操作后,返回相應的反饋信息,過程如圖4所示。

    圖4 域間輪詢策略

    3 實驗結果與分析

    針對域內輪詢策略,以某路由器CPU利用率為對象進行分析,通過采集一段時間內CPU利用率,分別采用固定周期30 s輪詢策略和基于變化率的的輪詢周期調整策略(初始周期設為30 s),并對其進行了仿真。通過圖5和圖6的對比,可以看出,兩者采集次數(shù)相當,但是提出的基于變化速率的輪詢周期調整策略,能夠在參數(shù)變化較快(圖中曲線較陡峭的位置)時,提高輪詢頻率;而在參數(shù)變化較平穩(wěn)(圖中曲線較平坦的位置)時,降低其輪詢頻率。并且從圖6可以看出,該算法能夠較好地刻畫參數(shù)變化情況。由于實際情況中,在一定時間內,影響網(wǎng)絡設備的性能變化的因素是一定的,其運行狀態(tài)在短時間內不會出現(xiàn)大的波動。因此,利用該算法能夠在數(shù)據(jù)變化平穩(wěn)時降低輪尋頻率,減少網(wǎng)絡負載。

    圖5 以固定周期30 s采樣策略采樣

    圖6 基于變化率的輪詢周期調整策略采樣

    4 結論

    隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展,人們對于網(wǎng)絡的可靠性要求越來越高,研究科學、智能的網(wǎng)絡管理[12]技術越來越受到網(wǎng)絡管理人員的關注,網(wǎng)絡PHM技術成為網(wǎng)絡管理的趨勢。分布式網(wǎng)絡管理結構作為PHM的一種實現(xiàn)方式,能夠在提高管理的智能化程度和監(jiān)測可靠度的同時,降低網(wǎng)絡的負載,而且隨著智能輪詢策略研究的深入,為其進一步推廣應用起到了推動作用。

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    Study on Distributed Intelligent Polling Strategy for Network Devices Based on Priority

    DU Yin-xia1,NIU Gang2,3,GAO Jie3
    (1.Hebei College of Engineering,Shijiazhuang 050091,China;2. Institute of Ordnance Technology,Shijiazhuang 050003,China;3. Hebei University of Technology,Tianjin 300401,China)

    Abstract:For the characteristics of long monitoring period,poor real-time behavior and heavy traffic load of the large network,which are caused by the wide geographical distribution and multiple monitoring objects,a novel distributed intelligent polling strategy is proposed. In the region,a method to calculate the priority and the range of the polling period based on the manager will and the DFT (Discrete Fourier Transform)is presented. What’s more,a polling period adjusting algorithm according to the change rate is illustrated in detailed. Between the region,the information is gathered by triggering and queries for special events. Finally,a simulation analysis is given out to prove the efficiency and accuracy.

    Key words:distributed network,intelligent polling strategy,priority,polling periodtracking

    中圖分類號:TP393

    文獻標識碼:A

    文章編號:1002-0640(2016)05-0043-04

    收稿日期:2015-04-06修回日期:2015-05-17

    *基金項目:軍內重點科研基金資助項目(2009[83]號)

    作者簡介:杜銀霞(1982-),女,河北石家莊人,講師。研究方向:計算機應用及計算機教育方向等。

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