基于灰色理論的網絡設備健康管理研究

陳果

摘要：隨著智慧醫(yī)院的推進，醫(yī)院信息化程度越來越高，網絡系統(tǒng)的可靠性尤為重要，網絡設備的健康管理對于提高網絡系統(tǒng)的可靠性、保障任務的順利進行具有重要意義。本文基于灰色系統(tǒng)理論研究網絡設備健康狀態(tài)，根據網絡設備特征參量的歷史數據，通過灰色聚類法建模實現對網絡設備健康狀態(tài)評估，在故障發(fā)生之前采取有效措施保證網絡的安全性和可靠性。

關鍵詞：網絡設備;灰色理論;健康管理; 灰色聚類法

中圖分類號：TP393? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）03-0063-02

網絡中運行的設備如路由器、交換機等日益增多，網絡設備運行情況對整個網絡有著至關重要的影響。因此，保障這些網絡設備的正常運行是網絡維護和管理工作的核心任務，確保網絡在出現故障后能快速排除故障。實際工作中，網絡設備故障可以分為兩大類故障：硬件故障和軟件故障。其中，硬件問題故障包括網絡線路故障，比如端口問題、網絡線松動、設備物理故障等，而軟件問題故障則包含路由器配置故障、系統(tǒng)缺少網卡驅動程序等[1]。這些軟硬件故障的出現是制約網絡系統(tǒng)可靠性的主要因素。本文以網絡設備特征參量作為評價指標，研究灰色系統(tǒng)理論，構建網絡設備健康狀態(tài)模型，對整個網絡設備進行健康狀態(tài)評估。通過評估，我們可以直觀反應網絡設備健康程度，對劣化狀態(tài)設備提前做出預防干預，從而提高網絡可靠性。

1? 灰色理論介紹

灰色系統(tǒng)理論是我國學者鄧聚龍教授在 1982 年提出的[2]，指既含有已知信息，又含有未知信息或非確知信息的系統(tǒng)?；疑到y(tǒng)主要研究內容有：灰色建模理論、灰色關聯分析理論，灰色預測理論、灰色系統(tǒng)分析和評價理論等。灰色系統(tǒng)理論認為，盡管客觀系統(tǒng)表象比較復雜，數據非常離亂，但是它是具有整體功能的，必然存在某種規(guī)律。如果選擇恰當的方式挖掘利用這些數據，就能夠弱化其隨機性，展現其規(guī)律性。通過近40年發(fā)展，灰色系統(tǒng)理論的應用范圍已拓展到工業(yè)、農業(yè)、社會、經濟、能源、地質、石油等眾多科學領域，成功地解決了生產、生活和科學研究中的大量實際問題，取得了顯著成果[3-5]。網絡設備在實際運行中，網絡設備健康狀態(tài)是一個受到多方因素影響的，在確定的范圍內也可以看作是一個灰色過程。

2 灰色聚類評估方法

3 網絡設備健康度評估實例分析

3.1網絡設備特征量的提取

我們可以使用 SNMP和 SYSLOG等工具，獲取正在使用的網絡設備的運行信息[5]，例如：設備使用時間、板卡的溫度、CPU 利用率、內存利用率、端口流量、端口丟包率、SYSLOG 日志等等。作為健康狀態(tài)評估，我們選用板卡的溫度、CPU 利用率、內存利用率作為特征量來評估設備的健康狀態(tài)。一般經驗來說：設備的板卡的溫度超過標準溫度（夏季 27±3℃，冬季 24±3℃）越高，CPU的利用率越高，內存利用率越高，設備越不穩(wěn)定，設備發(fā)生故障的概率越大。

3.2 健康狀態(tài)分類

健康狀態(tài)分類能更直觀地顯示設備的運行狀態(tài)、運行趨勢，可以針對不同的類別，做出相應的預防性維護。我們將網絡設備運行狀態(tài)分為三級（第Ⅲ灰類），一級為健康狀態(tài)，說明設備運行良好;二級為亞健康狀態(tài)（第Ⅱ灰類），說明有個別指標偏離正常值，但運行尚可，可不做處理;三級為不健康狀態(tài)（第Ⅰ灰類），設備指標異常，需要進行預防性處理，可能出現故障。詳細見下表1。

3.3灰色聚類法在網絡設備的健康狀態(tài)中的評價

本數據從本院現行運行的網絡管理系統(tǒng)中抽取部分網絡設備運行數據，其特征指標的數據如表2。

根據3.2確定各指標白化函數的閾值，根據實際工作經驗將指標分級界限作為閾值，如表3所示。

3.3.2計算指標聚類權

根據網絡設備健康狀態(tài)分級區(qū)間的分級界限，采用公式（2）計算各指標對3個級別灰類的權重，各個指標臨界點和權值如表4。

由式（3）求得各網絡設備屬于各類別的灰色聚類系數所組成的聚類系數向量如表5所示。根據隸屬度最大原則，比較各個網絡設備的不同類別的聚類系數，很容易評價各個網絡設備的健康狀態(tài)級別。表5 網絡設備不同類別的聚類系數及健康狀態(tài)級別

4 健康狀態(tài)評價分析

從表5我們可以看到1，2，3，4號網絡設備屬于健康狀態(tài)一類。它們各項特征參數都在合適的范圍內，可見運行良好;5-8和11-14號網絡設備屬于亞健康狀態(tài)。它們的單項指標偏離正常范圍，但相對運行尚可。9，10號網絡設備屬于不健康狀態(tài)，原因一目了然，內存，cpu使用率均超高，無形增加設備負荷，故溫度也在高位狀態(tài)。另外我們可以從聚類系數可以分析網絡設備健康狀態(tài)發(fā)展趨勢。比如4號設備，第[Ⅱ]灰類聚類系數已經達到0.3816，可見它相對于1，2，3健康狀態(tài)差。同理，7，8號設備同屬第[Ⅱ]灰類，7號較好，8號設備可能繼續(xù)惡化。第[Ⅰ]灰類的9，10號設備，10號設備聚類系數更大，狀況更差。我們從現場檢查9.10號設備，并對其進行相應除塵，散熱維護，清理緩存等相關處理。

5結語

本研究采用灰色聚類法對網絡設備健康狀態(tài)進行評價，然后根據聚類結果分析原因。構建了網絡設備的一種健康狀態(tài)評價模型，通過案例，驗證了方法的可行性與有效性。這種評價分析法能夠直觀反應設備健康狀態(tài)及發(fā)展趨勢，有利于提前預防網絡故障發(fā)生，有效保證網絡健康。

參考文獻：

[1] 古新文.計算機網絡故障的歸類分析[J].科技信息（學術研究），2007（25）：197，199.

[2] 鄧聚龍.灰理論基礎[M].武漢：華中科技大學出版社，2002.

[3] 劉思峰，楊英杰.灰色系統(tǒng)研究進展（2004—2014）[J].南京航空航天大學學報，2015，47（1）：1-18.

[4] 劉思峰，灰色系統(tǒng)理論及其應用[M].科學出版社， 2014.

[5] 劉仕兵，朱雪龍，張艷偉，等.基于灰色聚類和組合賦權法的高速鐵路接觸網健康狀態(tài)評估研究[J].鐵道學報，2016，38（7）：57-63.

[6] 劉婷，肖長來，王雅男，等.基于中心點三角白化權函數的灰色評估法在地下水水質評價中的應用[J].節(jié)水灌溉，2013（5）：26-28，33.

[7] 王正新，黨耀國，劉思峰.基于白化權函數分類區(qū)分度的變權灰色聚類[J].統(tǒng)計與信息論壇，2011，26（6）：23-27.

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