【摘 要】
:
业务管理是电信网络管理的重要内容,是推动信息技术发展的重要驱动力。对于QOS的管理,是对业务全面有效管理的核心内容,也是促进下一代运营分析支撑管理系统发展的重要环节。
论文部分内容阅读
业务管理是电信网络管理的重要内容,是推动信息技术发展的重要驱动力。对于QOS的管理,是对业务全面有效管理的核心内容,也是促进下一代运营分析支撑管理系统发展的重要环节。在业务管理中实现对于业务QOS的管理,是当前网络管理中的重要课题。根据通信网络和业务技术的发展,在实际的应用系统中实现对于业务QOS的管理已经成为越来越迫切的紧要问题,因此需要在实验室研发的运营分析支撑管理系统中增加业务QOS管理模块以满足当前的业务管理发展趋势和具体的应用需求。本研究针对此课题和具体需求,根据电信服务等级协定SLA的相关标准,结合当前业务管理的发展趋势,研究如何在业务管理中实现QOS管理功能,并达到在具体的运营分析支撑管理系统中增加业务QOS管理模块的目的。本文首先对有关QOS理论和SLA流程管理的技术进行学习,描述了SLA过程中QOS参数的确定过程。然后定义了业务QOS管理的四个具体管理功能,并对在业务支撑系统中如何实现业务QOS管理进行技术分析。接下来本文从数据模型和系统功能模块两个方面对如何增加QOS管理模块进行设计。然后按照具体的功能项论述了怎样实现所进行的数据设计和业务QOS管理功能,在业务支撑系统中增加了业务QOS管理模块。并对该功能模块进行了测试和性能分析。本文最后总结了课题研究中的工作并对未来工作进行了展望。
其他文献
互联网的出现给经济发展带来了新的机遇,但也带来了新的挑战。就在人们对互联网的依赖越来越深的同时,数以百万计的不法分子正在互联网上通过恶意网站进行诈骗和传播恶意软件
现阶段的万维网在信息表达与检索方面存在着一些严重的缺陷,为了解决这些缺陷,Tim Berners-Lee提出了下一代因特网的概念——语义Web (SemanticWeb)。在语义Web的七层结构中,
传统的聚类算法一般是采用基于距离为基础的数据聚类,但是随着样本维数的不断增多,数据点的间距差别很小,这样就使基于距离度量的聚类算法在高维数据领域失去意义,故传统基于
谱聚类算法是一种经典的聚类分析方法,与传统的聚类算法相比,它具有在任意形状的样本空间中聚类且收敛于全局最优解的优点,非常适合于许多实际问题,所以一直是机器学习领域中研究
数据库技术的迅速发展和广泛应用导致了“数据爆炸而知识贫乏”的现象。如何从现行管理信息系统大量的业务数据中抽取有用的知识,以辅助企业决策层进行管理决策,是企业的愿望,也
随着计算机技术的飞速发展,人们为了充分利用广域网上的分布式资源,提出了网格计算的概念。网格计算是分布式计算的一种,其目的是建立大规模计算和海量数据处理的通用基础支撑结
随着计算机网络技术的快速发展,网络安全问题越来越受到人们的重视。入侵检测技术作为一种主动的安全防护技术,能够及时地检测到各种恶意入侵并进行响应,入侵检测系统已成为
脉冲耦合神经网络(Pulse coupled Neural Network,PCNN)是被称为第三代人工神经网络的新型神经网络模型。它具有生物学背景,是在研究哺乳动物视觉皮层脉冲震荡现象的基础上提
RS与GPS为空间信息的采集提供了技术支持,GIS从定量的角度建立了空间信息处理与应用的理论和技术体系。但是,空间信息是复杂的,从量上来看是海量级的;从种类上看不仅包含数值
随着互联网的普及,电子邮件以其快捷、方便的特点已成为互联网上最重要的应用之一。但垃圾邮件也越来越泛滥,占用了有限的存储、计算和网络资源,耗费了用户大量的处理时间,影