基于RTT的网络性能异常检测方法研究

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随着Internet技术和网络业务的飞速发展,计算机网络越来越普及,应用非常广泛,计算机网络逐步影响着人们的生活和工作方式,用户对网络业务性能的要求越来越高,网络性能的优劣越来越受到人们的关注。网络管理的重要性日益增加,网络性能异常检测技术作为网络管理的重要一环,能够发现网络性能隐患,确保网络业务的可用性和高性能。本文采用网络环路延时(RTT)作为性能指标,对IP端到端网络进行了性能异常检测技术研究。主要工作包括:1.提出了一种基于趋势分析的网络异常检测方法,根据RTT分布的特性,采用最小二乘法和移动数据窗对历史RTT数据进行趋势分析,得到RTT的正常趋势模型,在进行网络监控过程中,将实时RTT数据分解为正常趋势模型分量和随机变化分量,降低周期性的正常趋势模型数据对异常检测的影响,对随机变化分量采用滑动窗口平均的方法进行性能异常检测,使得检测方法对异常数据更加敏感,检测率更高。2.分析了周期采样的不足之处,应用于RTT采集的周期采样方法虽然简单,但是忽略了数据变化地特点,使得采集的数据不能完全体现RTT变化显著区的特征。提出了一种基于链路稳定度的泊松采样方法,由链路稳定度确定泊松采样的期望时间间隔,然后确定采样的实际时间间隔。采用泊松采样使得采样过程更加随机,更能体现RTT的变化特征。并且针对这种采样方式,用方差和均值判断异常,及早发现性能异常,给出告警,使得网络管理员能够及早采取措施,预防性能进一步恶化。
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