随着网络向大规模、异构方向快速发展，传统网络管理无法满足网络发展的需要，分布式网络管理成为研究热点和发展趋势。本文在对分布式网络的特点及现有分布式网络管理技术进行深入分析的基础上，针对当前存在的一些有待解决的问题进行了研究。研究目标是为大规模、异构网络提供一个分布式、自治的网络管理模型，基于分布式管理结构对网络进行自动、自主、自适应的管理。本文从体系结构和管理机制入手，提出了以下几个方面的研究成果： (1) 分布式网络自管理模型 在分布式网络管理中，网络节点数量多、种类多样，传统的“管理员密集”模式要求管理员必须对网络资源和管理策略有准确、深入的了解，并且能够根据网络的实际情况及时地调整和更新管理任务。这种依靠管理员主观决策和手工介入的管理模式导致了网络管理的低效率和高出错率等问题，给日常网络管理和运营带来了障碍。本文提出一个分布式网络自管理模型，从自动初始化和动态自管理两个方面实现对网络自动、自主和自适应的管理。提出基于管理站分层、管理任务分布的网络管理体系结构，不仅适应了网络管理的层次化要求，而且提高了管理域的自适应管理能力；在实现自动初始化的过程中，提出管理定位服务这一关键技术，在多管理域、多管理者协同工作的管理结构中为网络节点自动定位管理域和管理者，并根据节点属性为其配置初始管理任务；在实现动态自管理的过程中，提出基于事件驱动的管理任务调度机制，管理者根据管理对象发出的事件动态地为被管节点扩展管理任务，以避免由于运行大量静态任务造成系统负载过大的问题，实现管理任务的动态自适应调整。模型减少了管理员手工介入和主观决策的负荷，提高了网络管理的自治性和管理效率。 (2) 分布式可伸缩事件关联机制 传统事件关联技术无法有效满足分布式网络管理的需求，本文提出一种分布式可伸缩事件关联机制—DSEC，采用先分布再集中的关联模式与自适应可伸缩的关联关系。定义了本地关联和网络关联两个过程，首先由设备进行本地关联，